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Docker实用篇

1.初识Docker

1.1.什么是Docker

微服务虽然具备各种各样的优势,但服务的拆分通用给部署带来了很大的麻烦。

  • 分布式系统中,依赖的组件非常多,不同组件之间部署时往往会产生一些冲突。
  • 在数百上千台服务中重复部署,环境不一定一致,会遇到各种问题

1.1.1.应用部署的环境问题

大型项目组件较多,运行环境也较为复杂,部署时会碰到一些问题:

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RabbitMQ

1.初识MQ

1.1.同步和异步通讯

微服务间通讯有同步和异步两种方式:

同步通讯:就像打电话,需要实时响应。

异步通讯:就像发邮件,不需要马上回复。

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两种方式各有优劣,打电话可以立即得到响应,但是你却不能跟多个人同时通话。发送邮件可以同时与多个人收发邮件,但是往往响应会有延迟。

1.1.1.同步通讯

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RabbitMQ部署指南

1.单机部署

我们在Centos7虚拟机中使用Docker来安装。

1.1.下载镜像

方式一:在线拉取

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docker pull rabbitmq:3-management

方式二:从本地加载

在课前资料已经提供了镜像包:

image-20210423191210349

上传到虚拟机中后,使用命令加载镜像即可:

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docker load -i mq.tar
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分布式事务seata

事务的ACID原则

image-20211021104413170

演示分布式事务问题

  1. 创建数据库,名为seata_demo,然后导入课前资料提供的SQL文件:

    1
    seata-demo.sql
  2. 导入课前资料提供的微服务:

    seata-demo(文件夹)

    image-20211021105841040

  3. 启动nacos、所有微服务

  4. 测试下单功能,发出Post请求:

    1
    2
    curl --location --
    request POST 'http://localhost:8082/order?userId=user202103032042012&commodityCode=100202003032041&count=2&money=200'
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安装elasticsearch

1.部署单点es

1.1.创建网络

因为我们还需要部署kibana容器,因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络:

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docker network create es-net

1.2.加载镜像

这里我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像,这个镜像体积非常大,接近1G。不建议大家自己pull。

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分布式搜索引擎elasticsearch

– elasticsearch基础

1.初识elasticsearch

1.1.了解ES

1.1.1.elasticsearch的作用

elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎,具备非常多强大功能,可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容

例如:

  • 在GitHub搜索代码

    image-20210720193623245

  • 在电商网站搜索商品

    image-20210720193633483

  • 在百度搜索答案

    image-20210720193641907

  • 在打车软件搜索附近的车

    image-20210720193648044

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0.安装Docker

Docker 分为 CE 和 EE 两大版本。CE 即社区版(免费,支持周期 7 个月),EE 即企业版,强调安全,付费使用,支持周期 24 个月。

Docker CE 分为 stable testnightly 三个更新频道。

官方网站上有各种环境下的 安装指南,这里主要介绍 Docker CE 在 CentOS上的安装。

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Nacos集群搭建

1.集群结构图

官方给出的Nacos集群图:

image-20210409210621117

SLB,Server Load Balancer,服务器负载均衡

其中包含3个nacos节点,然后一个负载均衡器代理3个Nacos。这里负载均衡器可以使用nginx。

我们计划的集群结构:

image-20210409211355037

三个nacos节点的地址:

节点 ip port
nacos1 192.168.150.1 8845
nacos2 192.168.150.1 8846
nacos3 192.168.150.1 8847
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微服务保护

1.初识Sentinel

1.1.雪崩问题及解决方案

1.1.1.雪崩问题

微服务中,服务间调用关系错综复杂,一个微服务往往依赖于多个其它微服务。

img

如图,如果服务提供者I发生了故障,当前的应用的部分业务因为依赖于服务I,因此也会被阻塞。此时,其它不依赖于服务I的业务似乎不受影响。

1533829198240

但是,依赖服务I的业务请求被阻塞,用户不会得到响应,则tomcat的这个线程不会释放,于是越来越多的用户请求到来,越来越多的线程会阻塞:

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