前言

当前，微服务架构在很多公司都已经落地实施了，下面用一张图简要概述下微服务架构设计中常用组件。不能说已经使用微服务好几年了，结果对微服务架构没有一个整体的认知，一个只懂搬砖的程序员不是一个好码农!

 流量入口Nginx

在上图中可以看到，Nginx作为整个架构的流量入口，可以理解为一个外部的网关，它承担着请求的路由转发、负载均衡、动静分离等功能。作为一个核心入口点，Nginx肯定要采用多节点部署，同时通过LVS+keepalived来实现高可用，从而保障整个平台的高可用。

网关

网关是在Nginx后的另外一个核心组件。它承担着请求鉴权，路由转发，协议转换，流量监控等一系列功能，上图中网关是采用spring Cloud Gateway来实现业务网关的功能，在网关选型中，我们还有其他的选择，比如Zuul1,Zuul2,Kong等等，这些方案都有自己的优势和局限性，我们可以根据自己他们的特点来抉择到底选用哪一个方案。对于网关的深入了解，可以参见之前的系列文章网关那点事，这里不做赘述。

上图中，Spring Cloud Gateway下面有jwt和OAuth2，其实这两个就是基于token的认证鉴权，一般互联网项目中，在登录模块都是支持微信或者qq登录，这就是用到OAuth2的授权登录。想深入了解Oauth2相关细节，可以参考之前的Oauth2.0客户端服务端示例等系列文章。

业务组件

在上面的架构图中可以看到，网关之后就是我们的业务组件了，可以理解就是拆分之后的微服务了，比如电商平台常见的账号服务、订单服务、发票服务、收银台服务等等。服务组件之间通过Feign来进行同步调用，Feign集成Ribbon来实现客户端侧负载均衡。

具体的服务领域划分，服务限界上下文的设定，这就另外的知识了，如果想做好服务划分，DDD领域驱动设计这块可以深入了解下。

服务注册中心

不管是基于Dubbo实现的SOA，还是基于Spring Cloud拆分的微服务架构，服务注册中心都是必须的，我们把所有的服务组件都注册到注册中心，进而实现服务的动态调用。常见能实现注册中心功能的有Zookeeper,Eureka,Nacos,Zookeeper在Dubbo中使用比较多，目前公司服务微服务架构是基于Eureka的，Eureka好像目前不维护了。一般新的平台建议直接集成Nacos，Nacos除了能做注册中心来使用，也可以作为分布式配置中心来使用，比Sping Cloud Config更好使。

缓存和分布式锁

在图中左下角，我们可以看到Redis组件，我们可以把Redis作为缓存来使用，把一些查询慢，使用率高的热点数据做缓存处理，能快速提高接口响应时间。同时redis在微服务中的一大使用场景就是分布式锁，传统的Sychronized和显示Lock锁显然是不能解决分布式并发问题。

为了保障Redis的高可用，可以采用哨兵部署，不是三个redis节点，一主二从，同时部署三个哨兵节点，来实现故障转移，避免单点问题，如果Redis存储的数据量很大，达到了单节点的Redis的性能瓶颈，我们也可以用Redis集群模式来实现分布式存储。Redis的哨兵详细信息可以参见之前的Redis Sentinel 架构原理详解(一)等系列文章。

数据持久层

不管单体服务，还是微服务，数据持久层都是必须的，我们是选用互联网项目经常使用的mysql作为DB，为了保证服务读写效率以及高可用性，我们主从分离模式，同时实现读写分离，来保障mysql的读写性能。

随着业务量增长，单表的数据量达到性能瓶颈之后，我们就要采用分库分表来对数据库表进行水平拆分和垂直拆分了，具体如何进行合理的拆分，已经技术选型，这个和项目目前的表设计都是息息相关的，要考虑后续的可拓展性，不能短期拆了一时爽，后续业务量增暴涨之后，服务器的性能不足以维持数据库的性能时，这时候要拆分服务器部署了，当然了，一般企业的数据量级达不到那样的量级。

结构型数据存储

上面说到的mysql存储数据都是非结构性数据存储，我们的项目中经常需要存储一些结构性数据，比如存储JSON字符串，这种场景通过mysql来存储显然事不合适的。

一般我们会采用Elasticsearch或者MangoDB来进行存储，如果业务中需要检索功能，我们更建议使用Elasticsearch。Elasticsearch支持DSL提供比较丰富查询检索功能，甚至能实现GIS空间检索功能。

消息中间件

前面说到，微服务架构中，服务之间同步调用是通过Feign来实现的，那服务间的异步解耦就要通过MQ来实现了。虽然我们可以通过多线程来实现异步调用，但是这种异步调用不支持持久化，可能会造成消息丢失，所以一般都集成RabbitMq或者RocketMq。

日志收集

在微服务架构中，通过一个组件，比如说订单服务都是多节点分布式部署，每个节点的log日志都是存储在节点本地，如果要查询日志，我们难道要登录到各个节点找到对应的日志信息？这种查看日志肯定是不行的。所以一般会引入ELK来做日志收集，和可视化展示查询。

• Logstash 用来做日志收集工作，通常在Logstash前会加一个Filebeat，由Filebeat来收集日志，Logstash做数据转换工作。
• Elasticsearch做数据存储，以及生成索引数据，便于Kibana做检索。
• Kibana做数据的展示，以及查询检索功能，我们通过检索关键词就能快速的查询到想要日志信息。

任务调度中心

项目中经常会用到定时功能，单体应用中，我们使用sping自带的Schedule，或者使用Quartz即可，在分布式应用中，我们就要集成分布式定时器，比如Quartz(Quartz配合数据库表也是支持分布式定时任务的)，还有Elastic-Job、XXL-JOB等等。

Elastic-job 当当网基于quartz 二次开发的弹性分布式任务调度系统，功能丰富强大，采用zookeeper实现分布式协调，实现任务高可用以及分片。Elastic-Job是一个分布式调度的解决方案，由当当网开源，它由两个相互独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成，使用Elastic-Job可以快速实现分布式任务调度。

XXL-JOB 是一个分布式任务调度平台（XXL是作者徐雪里姓名拼音的首字母），其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。将调度行为抽象形成“调度中心”公共平台，而平台自身并不承担业务逻辑，“调度中心”负责发起调度请求。将任务抽象成分散的JobHandler，交由“执行器”统一管理，“执行器”负责接收调度请求并执行对应的JobHandler中业务逻辑。因此，“调度”和“任务”两部分可以相互解耦，提高系统整体稳定性和扩展性。

分布式对象存储

项目中经常会有文件上传功能，比如图片，音频视频。在分布式架构中，我们将文件存储在节点服务器上显然是不行的，这时候，我们就需要引入分布式文件存储。常见方案有MinIo、阿里的OSS（收费），阿里FastDFS等等。
MinIO 是一款基于Go语言发开的高性能、分布式的对象存储系统。客户端支持Java,Net,Python,Javacript, Golang语言。

FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和的问题。特别适合以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。