高可用可伸缩微服务架构：基于Dubbo、Spring Cloud和Service Mesh

　　近年来微服务架构已经成为大规模分布式架构的主流技术，越来越多的公司已经或开始转型为微服务架构。《高可用可伸缩微服务架构：基于Dubbo、Spring Cloud和Service Mesh》不以某一种微服务框架的使用为主题，而是对整个微服务生态进行系统性的讲解，并结合工作中的大量实战案例为读者呈现一本读完即可实际上手应用的工具书。《高可用可伸缩微服务架构：基于Dubbo、Spring Cloud和Service Mesh》中的理论部分介绍了微服务架构的发展历程，通俗地讲解了领域驱动设计，帮助读者更好地利用DDD来建模和划分服务；微服务稳定性保证的常用手段和微服务下如何保证事务的一致性这两章凝聚了作者多年的积累和思考，相信读者看完后会有不一样的感触和收获；书中实战部分的内容非常丰富，以项目为基础，逐层介绍常见的Dubbo、Spring Cloud和Service Mesh框架的具体使用方法，并对实现原理进行剖析；书中还以具体案例全面介绍了微服务双活体系建设、微服务监控与告警、微服务编排、百亿流量微服务网关的设计与实现，以及基于支付场景下的微服务改造等，并让读者了解如何借助微服务来增强和重构现有的遗留系统。不管是刚接触微服务的新手，还是正在尝试借助微服务解放生产力的开发人员或运维人员，甚至是立志于构建高可用可伸缩的微服务体系的技术Leader和架构师，阅读本书，对读者必有裨益。

　　程超，网名小程故事多，现任某公司高级架构师，超过12年的Java研发经验，8年技术管理和架构经验，熟悉支付和电商领域，擅长微服务生态建设和运维监控，对Dubbo、Spring Cloud和gRPC等微服务框架有深入研究，帮助多家公司进行过微服务建设和改造。合著作品《深入分布式缓存》，阿里云MVP、云栖社区外部专家、Codingfly社区特聘技术专家、CSDN博主专家。梁桂钊，现任某互联网公司高级开发工程师，参与过内容分发、K12 教育、淘系电商等项目。目前，专注于新零售电商服务的业务摸索和电商服务创新实践。具有Java核心技术、微服务、分布式、高并发等领域一线实战经验，并对新兴技术方向和各种开源框架有浓厚兴趣。公众号「服务端思维」的作者。 秦金卫（KimmKing），现任某公司高级技术总监/Apache Dubbo PPMC，阿里前架构师/某商业银行北京研发中心负责人。关注互联网、电商、金融、支付、区块链等领域，10多年研发管理和架构经验，对于中间件、SOA、微服务，以及各种开源技术非常热衷，活跃于Dubbo、Fastjson、Mule、ActiveMQ等多个开源社区。个人博客http：//kimmking.github.io。 方志斌，现任某物联网公司高级研发工程师。目前专注于大型物联网平台架构的设计与开发工作。对于微服务、分布式、集群有一定的研究和实战经验。对Java领域的开源框架有浓厚的兴趣，喜欢深入分析、总结框架源码。SpringForAll社区核心成员，组织多次社区技术专题、问答等活动。张逸，架构编码实践者，微服务架构设计者，领域驱动设计布道师，大数据平台架构师。著译作包括《软件设计精要与模式》《恰如其分的软件架构》《人件》等。个人微信公众号为「逸言」，个人博客：http：//zhangyi.xyz。杜琪，网名阿杜，现任蚂蚁金服高级研发工程师，2015年6月毕业于南开大学，计算机系统结构硕士。毕业后开始接触分布式业务系统开发，曾在有赞负责用户中心基础服务，对分布式业务系统的稳定性、可靠性有丰富的经验。喜欢研究底层技术，喜欢研究疑难技术问题，例如JVM内存问题排查、GC调优，等等。有对外输出分享的习惯，是公众号javaadu的维护者。殷琦，网名涤生，现任“美团点评”技术专家，2015年3月毕业于东华大学，软件工程硕士。2015年3月加入“美团点评”基础架构部，开始接触微服务架构，之后一直从事服务框架的研发工作，对微服务架构发展与演进有非常深刻的认识。个人比较喜欢研究并分享新技术，时刻关注并实践微服务架构前沿的技术，如Service Mesh、Serverless 等。 肖冠宇，曾就职于小米、人民网等互联网公司，具有丰富的大数据一线实战经验，专注大数据处理技术及机器学习算法研究。著有《企业大数据处理：Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践》《Python3快速入门与实战》等书籍。

1.1 什么是架构 1
1.2 几个相关概念 3
1.3 从软件的生命周期看架构设计 7
1.4 架构的形式与特点 9
1.5 架构的目标与方法 13
1.6 架构的不同风格 18
第2章 微服务领域驱动设计 30
2.1 领域驱动设计 31
2.1.1 领域驱动设计概览 31
2.1.2 问题域与解决方案域 34
2.1.3 限界上下文 35
2.1.4 上下文映射 40
2.1.5 领域架构 43
2.2 微服务的设计 48
2.2.1 限界上下文的边界 48
2.2.2 限界上下文即微服务 51
2.2.3 识别限界上下文 53
2.2.4 微服务之间的协作 59
2.3 小结 63
第3章 Apache Dubbo框架的原理与实现 64
3.1 Dubbo框架的选型与使用 64
3.1.1 Dubbo框架的选型 64
3.1.2 Dubbo框架的使用 65
3.2 Dubbo框架的原理分析 70
3.2.1 总体架构分析 70
3.2.2 Dubbo Bean的加载 73
3.2.3 Dubbo Extension机制 77
3.2.4 Dubbo消费端 91
3.2.5 Dubbo服务端 126
3.2.6 Dubbo的通信机制 144
3.3 基于Dubbo的自动化Mock系统 165
3.3.1 Mock模拟系统的产生 166
3.3.2 Dubbo Mock的使用 167
3.3.3 Dubbo Mock的原理解析 168
3.3.4 自动化Mock系统的实现 170
第4章 Spring Boot/Spring Cloud实践 177
4.1 Spring Boot原理剖析 178
4.1.1 Spring Boot Quick Start 178
4.1.2 Spring Boot之SpringApplication 180
4.1.3 spring-boot-loaded模块分析 186
4.1.4 spring-boot-autoconfigure模块分析 190
4.1.5 Spring Boot Conditional注解分析 195
4.2 Dubbo Spring Boot Starter 198
4.2.1 Dubbo Spring Boot Starter简介 198
4.2.2 Dubbo Initializr及sample 198
4.2.3 dubbo-spring-boot-autoconfigure模块 201
4.2.4 dubbo-spring-boot-actuator模块 204
4.3 Spring Cloud栈 211
4.3.1 为什么微服务架构需要Spring Cloud 212
4.3.2 Spring Cloud技术栈总览 214
4.3.3 spring-cloud-scaffold基础库集合 215
4.4 基于Maven Archetype的脚手架 239
4.4.1 Maven Archetype 239
4.4.2 脚手架的搭建 240
4.4.3 生成脚手架 247
第5章 微服务稳定性保证的常用手段 250
5.1 微服务的稳定性 250
5.2 高可用 250
5.2.1 限流原理与实现 250
5.2.2 断路器原理与实现 256
5.2.3 超时与重试 260
5.3 高并发 262
5.3.1 异步 263
5.3.2 缓存 270
5.4 总结 272
第6章 微服务下如何保证事务的一致性 273
6.1 从本地事务到分布式事务的演变 273
6.2 强一致性解决方案 276
6.2.1 二阶段提交协议 276
6.2.2 三阶段提交协议 278
6.3 最终一致性解决方案 280
6.3.1 TCC模式 280
6.3.2 补偿模式 285
6.3.3 可靠事件模式 286
6.4 开源项目的分布式事务实现解读 288
6.4.1 Apache RocketMQ 288
6.4.2 ServiceComb 289
第7章 百亿流量微服务网关的设计与实现 293
7.1 API网关概述 293
7.1.1 分布式服务架构、微服务架构与 API 网关 293
7.1.2 API网关的定义、职能与关注点 296
7.1.3 API网关的分类与技术分析 298
7.2 开源网关的分析与调研 300
7.2.1 常见的开源网关介绍 300
7.2.2 四大开源网关的对比分析 308
7.2.3 开源网关的技术总结 309
7.3 百亿流量交易系统API网关设计 310
7.3.1 百亿流量交易系统API网关的现状和面临问题 310
7.3.2 业务网关的设计与最佳实践 313
第8章 微服务编排 317
8.1 Netflix Conductor 317
8.2 Netflix Conductor的架构 319
8.3 Conductor的使用案例 320
8.4 Netflix Conductor源码分析 328
8.4.1 Client层源码分析 330
8.4.2 Server端源码分析 337
8.4.3 core端源码分析 344
第9章 微服务数据抽取与统计 356
9.1 案例小故事 356
9.2 数据仓库概述 358
9.2.1 什么是数据仓库 358
9.2.2 数据仓库架构 360
9.2.3 数据仓库建模方法 361
9.2.4 数据抽取、转换和加载 361
9.2.5 数据统计 362
9.3 数据仓库工具Hive 362
9.3.1 安装Hive 364
9.3.2 Hive数据库 366
9.3.3 Hive表 367
9.4 使用Sqoop抽取数据 369
9.4.1 安装Sqoop 370
9.4.2 将MySQL表数据导入Hive表 372
9.5 ETL作业调度 375
第10章 微服务双活体系建设 377
10.1 系统高可用 377
10.2 双活数据中心 379
10.2.1 单机房部署 379
10.2.2 双机房部署 380
10.2.3 基于支付场景的双活体系建设 383
第11章 基于支付场景下的微服务改造与性能优化 399
11.1 支付场景的介绍 399
11.2 支付业务建模和服务划分 400
11.3 支付场景下微服务架构的详解与分析 402
11.3.1 业务架构分析 402
11.3.2 技术平台详解 404
11.4 从代码层面提升微服务架构的性能 407
11.4.1 从代码和设计的角度看 407
11.4.2 从整体架构的角度看 418
11.5 微服务架构中常见的一些故障分析技巧 421
第12章 遗留系统的微服务架构改造 426
12.1 代码分层结构的转变 426
12.2 遗留系统的债券与思考 430
12.3 从单体系统拆分服务的方法论 431
12.4 遗留系统的微服务架构改造 436
12.4.1 从代码重构开始 436
12.4.2 拆分服务需要面向服务进行架构设计 437
12.4.3 改造是一个渐进的过程 437
12.4.4 单元测试是基石 440
12.4.5 面向失败的设计 440
12.4.6 前后端分离 441
12.4.7 共享现有数据库 441
12.4.8 灰度发布的必要性 442
12.4.9 日志聚合与全链路监控 442
第13章 Service Mesh详解 443
13.1 Service Mesh是什么 443
13.2 Service Mesh的背景 443
13.3 Service Mesh介绍 444
13.3.1 Service Mesh架构 444
13.3.2 Service Mesh能做什么 445
13.4 Service Mesh的价值 446
13.5 Service Mesh现状 447
13.6 Service Mesh存在的问题 448
13.7 Istio详解 449
13.7.1 Istio架构 449
13.7.2 数据平面 450
13.7.3 控制平面 455
13.7.4 Isito案例 458
13.8 Service Mesh展望 461
第14章 微服务监控实战 463
14.1 APM原理与应用 464
14.1.1 什么是APM 464
14.1.2 APM监控点 464
14.1.3 APM深入解析 464
14.2 Prometheus监控系统介绍 492
14.2.1 Prometheus的主要特点 493
14.2.2 Prometheus的架构及组件介绍 493
14.2.3 Prometheus的安装 494
14.2.4 使用Prometheus对MySQL进行监控 498
14.2.5 Prometheus的告警机制 501