日前，主流的微服务架构有哪些的话题受人关注，并且与之相关的常用的微服务架构有哪些同样热度很高。今天，康晓百科便跟大家说一说这方面的相关话题。

主流的微服务架构有哪些(常用的微服务架构有哪些)

导读目录如下：

微服务架构七种模式？

微服务架构有六种模式，分别是。

聚合器微服务设计模式

聚合器调用多个服务实现应用程序所需的功能。它可以是一个简单的Web页面，将检索到的数据进行处理展示。它也可以是一个更高层次的组合微服务，对检索到的数据增加业务逻辑后进一步发布成一个新的微服务，这符合DRY原则。

*** 微服务设计模式

在这种情况下，客户端并不聚合数据，但会根据业务需求的差别调用不同的微服务。 *** 可以仅仅委派请求，也可以进行数据转换工作。

链式微服务设计模式

这种模式在接收到请求后会产生一个经过合并的响应。

在这种情况下，服务A接收到请求后会与服务B进行通信，类似地，服务B会同服务C进行通信。所有服务都使用同步消息传递。在整个链式调用完成之前，客户端会一直阻塞。

分支微服务设计模式

数据共享微服务设计模式

自治是微服务的设计原则之一，就是说微服务是全栈式服务。但在重构现有的“单体应用（monolithicapplication）”时，SQL数据库反规范化可能会导致数据重复和不一致。

在这种情况下，部分微服务可能会共享缓存和数据库存储。不过，这只有在两个服务之间存在强耦合关系时才可以。对于基于微服务的新建应用程序而言，这是一种反模式。

异步消息传递微服务设计模式

虽然REST设计模式非常流行，但它是同步的，会造成阻塞。因此部分基于微服务的架构可能会选择使用消息队列代替REST请求/响应。

saas微服务软件架构？

微服务可以看做一种特殊的SOA架构， 它和SOA相比，它去掉了EJB，并且提供更细的服务粒度。微服务可能是最能满足SAAS4个成熟度模型的架构模式，但是它对团队和开发人员的素质要求较高。

微服务通常有两种架构形式，之一种客户端直联，第二种是通过API接口网关模式，对于SAAS而言，之一种可以直接放弃了，第二种才是合适的架构模式。

grpc微服务架构？

微服务架构上篇

1. grpc技术介绍

2. grpc+protobuf+网关实战

3. etcd技术介绍

4. 基于etcd的服务发现与注册

5. 基于etcd的分布式锁实战

2. 微服务架构中篇

1. k8s架构介绍

2. 基于k8s的容器化部署

3. 基于k8s的Deployment工作负载

4. 基于k8s的ingress实战

5. 基于ingress和service实现灰度发布

6. 常见的服务治理策略

3. 微服务架构下篇

分布式链路追踪实战

干货：

什么是APM

什么是Opentracing

什么是SpanID

什么是TraceID

基于zipkin构建链路追踪

1. 什么是APM

APM（Application Performance Management，即应用性能管理，在分布式领域也称为分布式跟踪管理）对企业的应用系统进行实时监控，它是用于实现对应用程序性能管理和故障管理的系统化的解决方案。

APM核心功能：

服务调用跟踪

应用系统存活检测

监控告警

开源APM管理工具：

ZipKin

PinPoint

SkyWalking

Prometheus

我们这篇文章主要是讲解APM的核心功能之一：服务调用跟踪，用到的工具是ZipKin，本来想用Prometheus搭建一个监控平台，想来想去比较简单，大家直接在本地就可以搭建单机版的监控平台。

2. 什么是Opentracing

OpenTracing通过提供平台无关、厂商无关的API，使得开发人员能够方便的添加（或更换）追踪系统的实现。

不过OpenTracing并不是标准。因为CNCF不是官方标准机构，但是它的目标是致力为分布式追踪创建更标准的API和工具。

3. 什么是TraceID

一个trace代表了一个事务或者流程在（分布式）系统中的执行过程，而这个过程会有唯一ID去标识，这个唯一ID就是Trace ID，通俗解释就是一个API请求的完整调用流程。

4. 什么是SpanID

一个span代表在分布式系统中完成的单个工作单元，这个工作单元有唯一ID去标识，这个唯一ID就是Span ID。也包含其他span的“引用”，这允许将多个spans组合成一个完整的Trace。

通俗解释就是在Trace这样一个完整调用的流程中，Span扮演的角色就是每次执行的一次IO或者非IO操作。所以你通过Trace找到整个链路，然后从链路中找到确定的Span，这样就可以准确定位一次问题或者性能查询。

5. 其他名称解释

Span tags（跨度标签）可以理解为用户自定义的Span注释。便于查询、过滤和理解跟踪数据。

Span logs（跨度日志）可以记录Span内特定时间或事件的日志信息。主要用于捕获特定Span的日志信息以及应用程序本身的其他调试或信息输出。

SpanContext 代表跨越进程边界，传递到子级Span的状态。常在追踪示意图中创建上下文时使用。

6. 案例

执行时间的上下文，服务间的层次关系，服务间串行或并行调用链，结合以上信息，在实际场景中我们可以通过整个系统的调用链的上下文、性能等指标信息，一下子就能够发现系统的痛点在哪儿。

7. 什么是ZipKin

Zipkin是分布式追踪系统。它的作用是收集解决微服务架构中的延迟问题所需的时序数据。它管理这些数据的收集和查找。

Zipkin的设计基于Google Dapper论文。

8. 基于ZipKin构建链路追踪

首先在基于之前的项目之中，把server.go修改一下，让其支持分布式链路追踪。server.go:

至此我们的grpc服务就有了链路追踪功能，接下来我们演示下，启动server.go:k8s-grpc-demo go run cmd/svr/svr.go -port 50004

然后启动客户端：k8s-grpc-demo go run cmd/cli/cli.go

我们可以看下server.go的日志：图片我们发现日志完美记录到ZipKin中，接下来我们看下ZipKin地址：图片当我们点击RUN QUERY的时候可以看到如下：图片当我们点击某一个Trace的时候，就进入这个Trace的整个调用链路详情中：

这样我就基于gRPC + Opentracing + Zipkin的分布式链路追踪系统就搭建完成了，大家下去可以自己尝试下。

bff架构？

在微服务架构中，BFF(Backend for Frontend)也称聚合层或者适配层，它主要承接一个适配角色：将内部复杂的微服务，适配成对各种不同用户体验（无线/Web/H5/第三方等）友好和统一的API。聚合裁剪适配是BFF的主要职责。

在微服务架构中，网关专注解决跨横切面逻辑，包括路由、安全、监控和限流熔断等。

python微服务框架排行榜？

Django

Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，模板T和视图V。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS(内容管理系统)软件。

Django与其他框架比较，它有个比较独特的特性，支持orm，将数据库的操作封装成为python，对于需要适用多种数据库的应用来说是个比较好的特性。不过这种特性，已经有其他库完成了，sqlalchemy.

2 、Flask

Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2 。Flask使用 BSD 授权。

Flask也被称为 “microframework” ，因为它使用简单的核心，用 extension 增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。

Flask 很轻，花很少的成本就能够开发一个简单的网站。非常适合初学者学习。Flask 框架学会以后，可以考虑学习插件的使用。例如使用 WTForm + Flask-WTForm 来验证表单数据，用 SQLAlchemy + Flask-SQLAlchemy 来对你的数据库进行控制。

3 、Tornado

Tornado是一种 Web 服务器软件的开源版本。Tornado 和现在的主流 Web 服务器框架(包括大多数 Python 的框架)有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。

得利于其 非阻塞的方式和对epoll的运用，Tornado 每秒可以处理数以千计的连接，因此 Tornado 是实时 Web 服务的一个 理想框架。不过现在与众多的框架比较，Tornado已经被抛在了后面，Django已经超过了它，更不说其他框架了，只能说Tornado使用纯python开发的性能还是不能与其他框架借助于cython开发的性能相比。

微服务框架spring cloud和dubbo有什么区别？

首先，从严格意义上来说，Dubbo和SpringCloud的定位是不一样的。Dubbo是一个高性能的、基于java的开源RPC框架，注意它的定位是是高性能和RPC框架。SpringCloud提供了一系列通用工具来帮助开发者在分布式系统里快速构建一些常见模式，比如分布式配置管理、服务发现、熔断降级、智能路由、微 *** 、控制总线、一次性令牌、全局锁、分布式选主、分布式session等一些列解决方案，它的设计目标是提供一整套服务治理能力，它具有一套完整的微服务解决方案体系。

dubbo只是一个分布式的 RPC 框架，如果一定要按照分布式系统架构里的功能来定义的话，只是解决了服务发现、服务路由、服务降级和负载均衡方面的能力，新版本里也提供了动态配置中心和服务治理相关的能力，但相比 Spring Cloud 而言，还是差了相当一部分的能力。

从功能支持上来说，dubbo 的角色定位可能更像是另外一个大名鼎鼎的框架，那就是 gRPC，而且两者在使用的方式以及工作原理上都非常相似，都是基于序列化协议来解决分布式系统中的远程调用问题，在使用上可以通过约定接口或者通过 proto 文件生成代码文件来“提升用户的使用”。

如果你在系统设计之初就已经考虑到了后续可能会涉及到各种服务治理能力，比如分布式配置、全局锁、分布式session等常见需求，那么使用 SpringCloud 将会减少你很多的工作，因为这些基本上都是\套件\，相互配合使用会非常顺畅。如果你想要的只是解决分布式架构后的远程调用问题，那么 Dubbo 是一个不错的选择。

SpringCloud 和 Dubbo 的基本差异大概就是如上所述，如果你不知道该如何做选择，这里再补充几个比较关键的差异点，希望能帮助你更好的结合自身业务做出选择：

能力支持方面

上文也提到，SpringCloud 提供了一整套微服务治理的功能组件，很多组件基本上都是\开箱即用\的，并且相互之间能很好的兼容，举个例子，如果要在 Spring Cloud 里实现服务发现、负载均衡和熔断降级，你只需要引用SpringCloud 的依赖组件即可，直接通过注解便可使用，基本上零配置；而 dubbo 框架，除了上述提到的能力支持之外，如果想要使用熔断降级，那你可能需要额外引用 hystrix 或者 resilience4j 来实现；温馨提示，hystrix 官方目前也已经宣布不再更新，并且推荐使用 resilience4j 。

协议兼容方面

SpringCloud 里并没有限制服务之间的通信协议，但是主流的一些客户端比如 restTemple、feign 等都是直接支持使用 Ribbon 来做服务注册发现和智能路由的，其底层通信的协议都是HTTP；而dubbo框架缺省是基于NIO异步传输使用 TCP 长连接并采用 Hessian 二进制序列化方式通信的；

这会涉及后续系统在扩展上的兼容性问题，比如需要调用一个三方系统或者是被第三方系统调用，相比而言 HTTP 协议可能更加通用。

模型定义方面

dubbo 在模型设计上将一个接口定义为一个服务，而 SpringCloud 里则是将一个应用定义为一个服务，这两者在模型上是存在很大差异的，你也许会奇怪，这个对使用会有影响吗？从现有使用方面来说是没有什么影响的，但是你如果有关注 Service Mesh 最新微服务技术的话，目前对 Dubbo 协议这块可能支持暂时还不完善，其中很大一部分原因就是因为在服务模型上与 K8S 的服务模型有差异；

调用性能方面

如果分布式系统中比较关注远程调用的性能，那 Dubbo 可能是一个较好的选择，基于 NIO 和 TCP 长连接的通信传输方式，在性能上相比 HTTP 协议是有绝对优势的；当然基于 SpringCloud 你也可以使用 gRPC 协议来解决性能问题，那就是另外一个问题了。

以上，就是主流的微服务架构有哪些，常用的微服务架构有哪些的全部内容了，软文推广、建站、仿站、网站SEO及代运营等业务，认准康晓百科。