「java微服务如何集群」java微服务搭建
今天给各位分享java微服务如何集群的知识，其中也会对java微服务搭建进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、微服务架构：基于微服务和Docker容器技术的PaaS云平台架构设计
- 2、如何使用Java构建微服务
- 3、java微服务架构有哪些
- 4、java同时注册到多个微服务
- 5、微服务：Java EE的拯救者还是掘墓人?
- 6、北大青鸟java培训：微服务与分布式系统架构问题如何解决？
微服务架构：基于微服务和Docker容器技术的PaaS云平台架构设计
基于微服务架构和Docker容器技术的PaaS云平台建设目标是给我们的开发人员提供一套服务快速开发、部署、运维管理、持续开发持续集成的流程。平台提供基础设施、中间件、数据服务、云服务器等资源，开发人员只需要开发业务代码并提交到平台代码库，做一些必要的配置，系统会自动构建、部署，实现应用的敏捷开发、快速迭代。在系统架构上，PaaS云平台主要分为微服务架构、Docker容器技术、DveOps三部分，这篇文章重点介绍微服务架构的实施。
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实施微服务需要投入大量的技术力量来开发基础设施，这对很多公司来说显然是不现实的，别担心，业界已经有非常优秀的开源框架供我们参考使用。目前业界比较成熟的微服务框架有Netflix、Spring Cloud和阿里的Dubbo等。Spring Cloud是基于Spring Boot的一整套实现微服务的框架，它提供了开发微服务所需的组件，跟Spring Boot一起使用的话开发微服务架构的云服务会变的很方便。Spring Cloud包含很多子框架，其中Spring Cloud Netflix是其中的一套框架，在我们的微服务架构设计中，就使用了很多Spring Cloud Netflix框架的组件。Spring Cloud Netflix项目的时间还不长，相关的文档资料很少，博主当时研究这套框架啃了很多英文文档，简直痛苦不堪。对于刚开始接触这套框架的同学，要搭建一套微服务应用架构，可能会不知道如何下手，接下来介绍我们的微服务架构搭建过程以及 需要那些 框架或组件来支持微服务架构。
为了直接明了的展示微服务架构的组成及原理，画了一张系统架构图，如下：
从上图可以看出，微服务访问大致路径为：外部请求 → 负载均衡 → 服务网关（GateWay）→ 微服务 → 数据服务/消息服务。服务网关和微服务都会用到服务注册和发现来调用依赖的其他服务，各服务集群都能通过配置中心服务来获得配置信息。
服务网关（GateWay）
网关是外界系统（如：客户端浏览器、移动设备等）和企业内部系统之间的一道门，所有的客户端请求通过网关访问后台服务。为了应对高并发访问，服务网关以集群形式部署，这就意味着需要做负载均衡，我们采用了亚马逊EC2作为虚拟云服务器，采用ELB(Elastic Load Balancing)做负载均衡。EC2具有自动配置容量功能，当用户流量达到尖峰，EC2可以自动增加更多的容量以维持虚拟主机的性能。ELB弹性负载均衡，在多个实例间自动分配应用的传入流量。为了保证安全性，客户端请求需要使用https加密保护，这就需要我们进行SSL卸载,使用Nginx对加密请求进行卸载处理。外部请求经过ELB负载均衡后路由到GateWay集群中的某个GateWay服务，由GateWay服务转发到微服务。服务网关作为内部系统的边界，它有以下基本能力：
1、动态路由：动态的将请求路由到所需要的后端服务集群。虽然内部是复杂的分布式微服务网状结构，但是外部系统从网关看就像是一个整体服务，网关屏蔽了后端服务的复杂性。
2、限流和容错：为每种类型的请求分配容量，当请求数量超过阀值时抛掉外部请求，限制流量，保护后台服务不被大流量冲垮；党内部服务出现故障时直接在边界创建一些响应，集中做容错处理，而不是将请求转发到内部集群，保证用户良好的体验。
3、身份认证和安全性控制：对每个外部请求进行用户认证，拒绝没有通过认证的请求，还能通过访问模式分析，实现反爬虫功能。
4、监控：网关可以收集有意义的数据和统计，为后台服务优化提供数据支持。
5、访问日志：网关可以收集访问日志信息，比如访问的是哪个服务？处理过程（出现什么异常）和结果？花费多少时间？通过分析日志内容，对后台系统做进一步优化。
我们采用Spring Cloud Netflix框架的开源组件Zuul来实现网关服务。Zuul使用一系列不同类型的过滤器（Filter），通过重写过滤器，使我们能够灵活的实现网关（GateWay）的各种功能。
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服务注册与发现
由于微服务架构是由一系列职责单一的细粒度服务构成的网状结构，服务之间通过轻量机制进行通信，这就引入了服务注册与发现的问题，服务的提供方要注册报告服务地址，服务调用放要能发现目标服务。我们的微服务架构中使用了Eureka组件来实现服务的注册与发现。所有的微服务（通过配置Eureka服务信息）到Eureka服务器中进行注册，并定时发送心跳进行 健康 检查，Eureka默认配置是30秒发送一次心跳，表明服务仍然处于存活状态，发送心跳的时间间隔可以通过Eureka的配置参数自行配置，Eureka服务器在接收到服务实例的最后一次心跳后，需要等待90秒（默认配置90秒，可以通过配置参数进行修改）后，才认定服务已经死亡（即连续3次没有接收到心跳），在Eureka自我保护模式关闭的情况下会清除该服务的注册信息。所谓的自我保护模式是指，出现网络分区、Eureka在短时间内丢失过多的服务时，会进入自我保护模式，即一个服务长时间没有发送心跳，Eureka也不会将其删除。自我保护模式默认为开启，可以通过配置参数将其设置为关闭状态。
Eureka服务以集群的方式部署（在博主的另一篇文章中详细介绍了Eureka集群的部署方式），集群内的所有Eureka节点会定时自动同步微服务的注册信息，这样就能保证所有的Eureka服务注册信息保持一致。那么在Eureka集群里，Eureka节点是如何发现其他节点的呢？我们通过DNS服务器来建立所有Eureka节点的关联，在部署Eureka集群之外还需要搭建DNS服务器。
当网关服务转发外部请求或者是后台微服务之间相互调用时，会去Eureka服务器上查找目标服务的注册信息，发现目标服务并进行调用，这样就形成了服务注册与发现的整个流程。Eureka的配置参数数量很多，多达上百个，博主会在另外的文章里详细说明。
微服务部署
微服务是一系列职责单一、细粒度的服务，是将我们的业务进行拆分为独立的服务单元，伸缩性好，耦合度低，不同的微服务可以用不同的语言开发，每一个服务处理的单一的业务。微服务可以划分为前端服务（也叫边缘服务）和后端服务（也叫中间服务），前端服务是对后端服务做必要的聚合和剪裁后暴露给外部不同的设备（PC、Phone等），所有的服务启动时都会到Eureka服务器进行注册，服务之间会有错综复杂的依赖关系。当网关服务转发外部请求调用前端服务时，通过查询服务注册表就可以发现目标服务进行调用，前端服务调用后端服务时也是同样的道理，一次请求可能涉及到多个服务之间的相互调用。由于每个微服务都是以集群的形式部署，服务之间相互调用的时候需要做负载均衡，因此每个服务中都有一个LB组件用来实现负载均衡。
微服务以镜像的形式，运行在Docker容器中。Docker容器技术让我们的服务部署变得简单、高效。传统的部署方式，需要在每台服务器上安装运行环境，如果我们的服务器数量庞大，在每台服务器上安装运行环境将是一项无比繁重的工作，一旦运行环境发生改变，就不得不重新安装，这简直是灾难性的。而使用Docker容器技术，我们只需要将所需的基础镜像（jdk等）和微服务生成一个新的镜像，将这个最终的镜像部署在Docker容器中运行，这种方式简单、高效，能够快速部署服务。每个Docker容器中可以运行多个微服务，Docker容器以集群的方式部署，使用Docker Swarm对这些容器进行管理。我们创建一个镜像仓库用来存放所有的基础镜像以及生成的最终交付镜像，在镜像仓库中对所有镜像进行管理。
服务容错
微服务之间存在错综复杂的依赖关系，一次请求可能会依赖多个后端服务，在实际生产中这些服务可能会产生故障或者延迟，在一个高流量的系统中，一旦某个服务产生延迟，可能会在短时间内耗尽系统资源，将整个系统拖垮，因此一个服务如果不能对其故障进行隔离和容错，这本身就是灾难性的。我们的微服务架构中使用了Hystrix组件来进行容错处理。Hystrix是Netflix的一款开源组件，它通过熔断模式、隔离模式、回退（fallback）和限流等机制对服务进行弹性容错保护，保证系统的稳定性。
1、熔断模式：熔断模式原理类似于电路熔断器，当电路发生短路时，熔断器熔断，保护电路避免遭受灾难性损失。当服务异常或者大量延时，满足熔断条件时服务调用方会主动启动熔断，执行fallback逻辑直接返回，不会继续调用服务进一步拖垮系统。熔断器默认配置服务调用错误率阀值为50%，超过阀值将自动启动熔断模式。服务隔离一段时间以后，熔断器会进入半熔断状态，即允许少量请求进行尝试，如果仍然调用失败，则回到熔断状态，如果调用成功，则关闭熔断模式。
2、隔离模式：Hystrix默认采用线程隔离，不同的服务使用不同的线程池，彼此之间不受影响，当一个服务出现故障耗尽它的线程池资源，其他的服务正常运行不受影响，达到隔离的效果。例如我们通过andThreadPoolKey配置某个服务使用命名为TestThreadPool的线程池，实现与其他命名的线程池隔离。
3、回退（fallback）：fallback机制其实是一种服务故障时的容错方式，原理类似Java中的异常处理。只需要继承HystixCommand并重写getFallBack()方法，在此方法中编写处理逻辑，比如可以直接抛异常（快速失败），可以返回空值或缺省值，也可以返回备份数据等。当服务调用出现异常时，会转向执行getFallBack()。有以下几种情况会触发fallback：
1）程序抛出非HystrixBadRequestExcepption异常，当抛出HystrixBadRequestExcepption异常时，调用程序可以捕获异常，没有触发fallback，当抛出其他异常时，会触发fallback；
2）程序运行超时；
3）熔断启动；
4）线程池已满。
4、限流： 限流是指对服务的并发访问量进行限制，设置单位时间内的并发数，超出限制的请求拒绝并fallback，防止后台服务被冲垮。
Hystix使用命令模式HystrixCommand包装依赖调用逻辑，这样相关的调用就自动处于Hystrix的弹性容错保护之下。调用程序需要继承HystrixCommand并将调用逻辑写在run()中，使用execute()（同步阻塞）或queue()（异步非阻塞）来触发执行run()。
动态配置中心
微服务有很多依赖配置，某些配置参数在服务运行期间可能还要动态修改，比如：根据访问流量动态调整熔断阀值。传统的实现信息配置的方法，比如放在xml、yml等配置文件中，和应用一起打包，每次修改都要重新提交代码、打包构建、生成新的镜像、重新启动服务，效率太低，这样显然是不合理的，因此我们需要搭建一个动态配置中心服务支持微服务动态配置。我们使用Spring Cloud的configserver服务帮我们实现动态配置中心的搭建。我们开发的微服务代码都存放在git服务器私有仓库里面，所有需要动态配置的配置文件存放在git服务器下的configserver（配置中心，也是一个微服务）服务中，部署到Docker容器中的微服务从git服务器动态读取配置文件的信息。当本地git仓库修改代码后push到git服务器仓库，git服务端hooks(post-receive，在服务端完成代码更新后会自动调用)自动检测是否有配置文件更新，如果有，git服务端通过消息队列给配置中心（configserver，一个部署在容器中的微服务）发消息，通知配置中心刷新对应的配置文件。这样微服务就能获取到最新的配置文件信息，实现动态配置。
以上这些框架或组件是支撑实施微服务架构的核心，在实际生产中，我们还会用到很多其他的组件，比如日志服务组件、消息服务组件等等，根据业务需要自行选择使用。在我们的微服务架构实施案例中，参考使用了很多Spring Cloud Netflix框架的开源组件，主要包括Zuul（服务网关）、Eureka（服务注册与发现）、Hystrix（服务容错）、Ribbon（客户端负载均衡）等。这些优秀的开源组件，为我们实施微服务架构提供了捷径。
如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。微服务、Spring，MyBatis，Netty源码分析的朋友可以加我的Java高级交流：854630135，群里有阿里大牛直播讲解技术，以及Java大型互联网技术的视频免费分享给大家。
如何使用Java构建微服务
在Java生态中，构建微服务的策略包括Container-less，Self-contained，以及In-container等。
Container-less微服务将应用及其依赖打包成一个单一的jar文件。
Self-contained微服务也是打包成一个单一的Jar文件，但它还包括一个嵌入式框架，这个框架含有可选的第三方lib，当然这些lib是兼容的。
In-container微服务打包成一个完整的Java EE容器，该服务在Docker镜像中实现。 基于微服务的架构给架构师和开发者带来了新的挑战，然而，随着语言的升级和工具数量的增加，开发者和架构师完全有能力应对这样的挑战。Java也不例外，本文探讨了在Java生态系统内构建微服务的不同方法。
java微服务架构有哪些
微服务有助于开发人员用更低的成本和更少的错误来开发程序。
常用的微服务框架：
1、Spring Boot
Spring Boot是Spring的一个特定版本，它通过对配置细节的处理，使微服务构建更加简便。创建Spring Boot旨在自启动任何类型的Spring项目，而不仅仅是微服务。应用程序完成后，Spring Boot将在Web服务器中混合，并输出一个JAR文件，JVM除外。你可以将其视为原始Docker容器，这也是许多负责构建微服务的开发者都非常喜欢Spring Boot的原因。
2、Dropwizard
Dropwizard框架为开发者提供了一个非常简单的模型，里面包含了许多重要的模块，你可以根据需求添加一些业务逻辑，或者配置其他内容，最后你会发现JAR文件非常小，并且能够快速启动。
Dropwizard最大的限制可能是缺乏依赖注入。如果你希望使用依赖项注入来保持代码的整洁和松散耦合，则需要自己添加库，这点和Spring不同，但是现在Dropwizard也支持大多数功能，包括日志记录、健康检查和提供弹性代码。
3、Cricket
是一个用于快速API开发框架。Cricket很小，尽管它包括许多额外的功能，如键值数据存储，以避免连接数据库和调度程序来控制后台重复处理。没有添加复杂性或其他依赖项，因此很容易将代码添加到Cricket并启动独立的微服务。
4、Jersey
开发web服务的标准方法之一是RESTful web服务的Java API(又名JAX-RS)，这是Jersey框架中实现的通用规范。这种方法主要依赖于使用注释来指定路径映射和返回细节。从参数解析到JSON打包的所有其他内容都由Jersey处理。
Jersey的主要优点是它实现了JAX-RS标准，这个特性非常受欢迎，一些开发人员习惯将Jersey与Spring Boot结合在一起使用。
5、Play
体验JVM跨语言能力的最佳方式之一是使用Play框架，这是可以与Java或任何其他JVM语言兼容的。它的基础非常现代，具有异步、无状态的模型，不会让试图跟踪用户及其会话数据的线程使服务器过载。还有许多额外的特性可以用来充实网站，比如OpenID、验证和文件上传支持。Play代码库已经发展了十多年，因此你还会发现类似于对XML的支持的这种古老的功能。play既成熟又轻盈，这种组合还是比较有特色的。
当然，常用的Java微服务框架还有Swagger、Helidon、WildFly Thorntail等，在此就不多赘述了。
希望能帮到你，望采纳！！！
java同时注册到多个微服务
可以。java因具备这项功能，其是可以同时注册到多个微服务的，更加便于工作，Java是一门面向对象的编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因其Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。
微服务：Java EE的拯救者还是掘墓人?
引言
有人说，Java确实过于臃肿，经常“小题大做”。但PHP、Node.js扩展方面短板太明显，做小应用可以，大型应用就玩不转了。另外，JavaEE领域有太多优秀框架可以解决开发效率的问题，事实上借用Spring等框架，开发的效率丝毫不亚于PHP。
互联网时代的Java开发者，很多都不是基于Servlet和EJB来开发Web应用，而且WebLogic、WebSphere也只会存在于大公司的存量系统中，互联网公司的Java都是Tomcat的世界。
那么，微服务能完全弥补JavaEE的短板吗?对于JaveEE来说，微服务扮演的，究竟是拯救者还是掘墓人的角色?
在Java问世之初，包括IBM、BEA、Oracle在内的一些巨头公司，看到了Java作为一门杰出的Web编程语言可能给他们带来的巨大商机。那么如何通过一门编程语言来赚钱呢?答案就是，使用这门语言构建复杂无比的服务器，让那些大公司支付一大笔费用来购买这些服务器。于是紧接着就出现了JavaEE规范、JSR规范，以及WebLogic、WebSphere等服务器中间件。
在这些服务器上面部署了大型的程序包，它们运行缓慢，消耗大量的内存。基于这些容器的开发和调试对开发人员来说简直就是噩梦，作为对他们的补偿，他们从雇主那里获得了丰厚的报酬。
因为耗资巨大，几乎找不到一家公司可以使用合理的费用长时间地支持Java。如果你要用Java构建一个网站，你必须支付一大笔费用来运行这些服务器，哪怕你只用到了Servlet容器。在很长一段时间里，Java被用在企业和公司里，因为只有这些大公司能够负担得起数百万美元的服务器费用，并为那些企业级开发人员支付高额的薪水。
RodJohnson在2003年发布了Spring框架，Spring提供了IoC和对POJO的支持，帮助开发人员逃脱EJB魔掌。开发效率因此得到大幅的提升，大量开发人员转向Spring，把EJB丢在一边。应用服务器开发商看到了这一点，他们在JavaEE5里提供了一些可以减轻开发人员负担的特性。可惜的是，Spring被一路追捧，人们几乎把它跟JavaEE容器混为一谈，它仍然运行在JavaEE的Servlet容器里，这些容器沿用的是十年前的设计，并没有考虑到多核CPU和NIO。
在这期间，PHP奋起直追。PHP使用更少的内存和资源，得到很多公司的支持。一些CMS平台，比如WordPress、Drupal等都是基于PHP构建的，这些平台吸引了大批PHP开发人员。不过，虽然PHP仍然是现今最流行的编程语言，但它也有自己的短板。它运行速度不是很快，而且难以横向扩展。
2009年，RyanDahl启动了Node.js项目，它支持异步非阻塞的、基于事件驱动的I/O。如果服务器的线程使用得当，Node.js可以极大地提升响应速度，单个服务器的吞吐量可以媲美一个JavaEE服务器集群。Node.js是一个很好的作品，但它也有自己的局限性。Node.js难以扩展，也难以与遗留的系统集成。
2014年，Undertow出现了，它是一个基于Java的非阻塞Web服务器。从#的测试结果来看，在一个价值8000美金的戴尔服务器上，它可以每秒钟处理几百万个请求，而谷歌需要使用一个集群才能处理一百万个同样的请求。它是轻量级的，它的核心部分只需要1M内存，它还包含了一个内嵌的服务器，这个服务器使用不到4M的堆内存。
基于UndertowCore构建的LightJavaFramework是一个微服务容器，它支持设计驱动及生成代码，并支持运行时安全和运行时验证。
JavaEE厂商多年前，JavaEE厂商，比如Oracle和IBM，他们花费数亿美元开发应用服务器(WebLogic和WebSphere)，这些服务器以数百万的价格卖给了大型组织。但现在这些服务器卖不动了，因为JBoss迅速抢占了市场份额，Oracle对JavaEE的支持正在走下坡路：
#/story/16/07/02/1639241/oracle-may-have-stopped-funding-and-developing-java-ee
随着微服务越来越多地受到关注，这些应用服务器很难有好的销量，因为这些服务器更适合用来部署单体应用。有一个包含了数百个EJB的应用，为了在WebLogic上测试一行代码改动，居然用了45分钟时间。
JavaEE客户
从客户角度来看，耗费巨资购买这些服务器是不值得的，因为JavaEE所承诺的未必都是真的。一个为WebSphere开发的应用无法部署在WebLogic上，所以你需要花更多的钱去升级服务器，因为厂商可能不再支持旧版的服务器，而这样的更新会花费你数百万美元。
于是一些聪明人不禁要问，为什么我们要把应用部署在这些庞然大物上?为什么我们要把应用打包成一个ear包或war包，而不是jar包?为什么我们不能把大型的应用拆分成更小的块，让它们可以独立部署和扩展?
微服务
微服务是这些问题的解药。Wikipedia把微服务定义为“??一种软件架构风格，复杂的应用由一些独立的进程组成，这些进程使用与语言无关的API进行交互。这些进程服务规模很小，高度离散，聚焦在一个很小的任务上，使用模块化方式来构建系统”。
微服务架构让构建应用变得更加容易，而且应用被拆分成单独的服务，这些服务可以被任意组合。每个服务可以被独立部署，也可以被组合成一个应用。这些服务还可能会被其他应用依赖。它加快了服务的开发速度，因为只要定义好接口，服务可以并行开发。
微服务具备弹性和伸缩性。微服务不只依赖单个服务器和部署，它们可以被发布到多个机器上，或者多个数据中心及其它任何可用的区域。如果一个服务失效，可以启动另外一个。因为整个应用被分解成了微服务(小型服务)，可以很容易地对其中某些热门的服务进行横向扩展。
如果你曾经使用过COM、DCOM、CORBA、EJB、OSGi、J2EE、SOAP和SOA等，那么你就会知道服务和组件并不是什么新生事物。企业在使用组件方面存在的一个最大问题是他们依赖大型的硬件服务器，并在同一个服务器上运行很多应用。我们有EJB、WAR包和EAR包，以及各种组件包，因为服务器资源太过昂贵，要尽可能地物尽其用。
不过从最近几年的发展情况来看，之前的方式有些落伍。操作系统服务器一直在变化，虚拟资源可以被当成组件发布，比如EC2、OpenStack、Vagrant和Docker。世界变了。微服务架构看到了这种趋势，硬件、云技术、多核CPU和虚拟技术也在发展，所以我们要改变以前的开发方式。
在开始新项目的时候不要再使用EAR包或WAR包了。现在我们可以在Docker里运行JVM，Docker只不过是一个进程，但它可以表现得像一个操作系统一样。Docker运行在云端的操作系统上，而云端的操作系统运行在虚拟机里，虚拟机运行在Linux服务器上。这些服务器不是归谁所有，而是被很多互不相识的人共享。如果出现流量高峰怎么办?很简单，使用更多的服务器实例。这就是为什么要把Java微服务运行在一个单独的进程里，而不是JavaEE容器或servlet容器。
微服务一般会提供基于HTTP/JSON的API端点。这样可以很容易地与其他服务(开源或闭源的)集成，只要这些服务提供了HTTP/JSON接口。服务可以通过更有意义的方式被消费、被组合。EC2、S3及其他来自Amazon(或其他公司)的服务就是最好的例子。基础设施会成为应用程序的一部分，而且它们是可编程的。
使用微服务架构的应用程序应该是模块化、可编程和可组合的。微服务之间可以相互替换。应用程序的局部可以被重写或改进，而不会影响到整个应用。如果所有的组件都提供了可编程的API，那么微服务之间的交互就会变得更简单(永远不要相信那些不能通过curl访问的微服务)。
随着微服务逐渐流行起来，很多厂商开始尝试把他们的JavaEEWeb服务转成微服务，这样他们就可以继续卖他们的过时产品，APIGateway就是这些厂商中的一个。
JasonBloomberg是Intellyx的主席，他在一篇文章里指出了传统Web服务和微服务的区别，并对把传统Web服务转成微服务的趋势提出了质疑：
#/dangers-microservices-washing-get-value-strip-away-hype
微服务不是企业服务总线里的Web服务，也不是传统的面向服务架构，尽管它沿袭了SOA的一些基本概念。从根本上来说，微服务跟SOA是不一样的，因为整个环境已经发生了彻底的转变。
微服务架构的环境是没有边界的：端到端，基于云的应用程序运行在完全虚拟和容器化的基础设施上。容器把应用程序和服务组件化，DevOps为IT基础设施提供框架，帮助自动化开发、部署和管理环境。
虽然容器对微服务来说不是必需的，不过微服务可以很容易地运行在容器里。况且，把非微服务的代码部署在容器里不是一个明智的选择。
Docker和其他容器技术在某种程度上已经被视为微服务的最好伴侣。容器是运行微服务的最小资源子集。Docker简化了微服务的开发，让集成测试变得更简单。
容器有助于微服务开发，但不是必需的。Docker也可以被用来部署单体应用。微服务与容器可以很好地相融并进，不过微服务包含的东西远比容器多!
结论
应用开发的风格这几年一直在变化，而微服务变得越来越流行。大公司把大型应用拆分成可以单独部署的小型应用，这些小型应用被部署在云端的容器里。开源微服务框架LightJava为这些运行在容器里的微服务提供了很多特性，它支持设计驱动，开发者只需要把注意力专注在业务逻辑上，剩下的事情可以由框架和DevOps流程来处理。
那么问题来了，你怎么看?
北大青鸟java培训：微服务与分布式系统架构问题如何解决？
如果大家了解微服务和分布式服务器架构等技术的话，那么对于如何解决系统运行中出现的BUG造成的破坏和损失这些问题也应该有自己独到的见解吧。
今天，电脑培训就一起来了解一下，在服务器运行过程中出现的问题都有哪些解决方法。
随着微服务和分布式云架构的崛起，Web变得日趋复杂，“随机性”的故障因此变得越来越难以预测，而我们对这些系统的依赖却与日俱增。
这些故障给公司造成巨大损失，也给用户带来很大的麻烦，影响他们进行在线购物、交易或打断他们的工作。
即使是一些简单的故障也会触及公司的底线，因此，宕机时间就成为很多工程团队的KPI。
2017年，有98%的企业表示，一小时的宕机时间将给他们带来超过10万美元的损失。
一次服务中断有可能让一个公司损失数百万美元。
近，英国航空的CEO透露，2017年5月发生的一次技术故障造成数千名乘客滞留机场，给公司造成8000千万英镑的损失。
企业需要想办法解决这些问题，因为等到下一次事故发生就为时已晚。
为此，混沌工程应运而生。
混沌工程旨在将故障扼杀在襁褓之中，也就是在故障造成中断之前将它们识别出来。
通过主动制造故障，测试系统在各种压力下的行为，识别并修复故障问题，避免造成严重后果。
混沌工程将预想的事情与实际发生的事情进行对比，通过“有意识地搞破坏”来提升系统的弹性。
混沌工程简史混沌工程先出现在互联网巨头公司中，这些公司拥有大规模的分布式系统，因为这些系统太过复杂，他们需要一些新的手段来测试它们。
2010年NetflixEngTools团队开发出了ChaosMonkey。
当时，Netflix从物理基础设施迁移到AWS上，为了保证AWS实例的故障不会给Netflix的用户体验造成影响，他们开发了这个工具，用来测试系统。
2011年SimianArmy诞生，在ChaosMonkey的基础上增加了故障注入模式，可以测试更多的故障场景。
Netflix认为，云的特点是冗余和容错，但没有哪个组件能够保证100%的可用性，所以他们必须设计出一种云架构，在这种架构里，个体组件的故障不会影响到整个系统。
2012年Netflix在GitHub上开源了ChaosMonkey，并声称他们“已经找到了应对主要非预期故障的解决方案。
通过经常性地制造故障，我们的服务因此变得更有弹性。
”2014年Netflix团队创建了一种新的角色，叫作混沌工程师。
BruceWong发明了这个角色，并由DanWoods在Twitter上向广大的工程社区推广。
DanWoods解释说，“我从KoltonAndrus那里学到了更多有关混沌工程的知识，他把它叫作故障注入测试”。
2014年10月，当时Gremlin的联合创始人KoltonAndrus还在Netflix，他们在SimianArmy的基础上提出了故障注入测试(FIT)概念，开发者可以更灵活地控制注入故障的“杀伤力范围”。
因为SimianArmy有时候会造成非常严重的故障，所以Netflix的开发者对它抱有疑虑，而FIT可以更好地控制故障粒度，于是他们就由此想出了混沌工程这个概念。
java微服务如何集群的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于java微服务搭建、java微服务如何集群的信息别忘了在本站进行查找喔。