小程序在建网站吗,dw可以做移动端网站,vip影视网站如何做app,滁州seo公司IntroDapr 官方团队已于最近#xff08;2021.2.17#xff09;正式发布Dapr v1.0#xff0c;Dapr已正式生产可用#xff0c;可以部署到自托管环境或 Kubernetes 集群。对于绝大多数开发者来说#xff0c;想必对Dapr只是有所耳闻#xff0c;而具体是什么#xff08;What2021.2.17正式发布Dapr v1.0Dapr已正式生产可用可以部署到自托管环境或 Kubernetes 集群。对于绝大多数开发者来说想必对Dapr只是有所耳闻而具体是什么What可以解决什么样的问题WhyHow有怎样的应用场景Where并不知悉。本文就尝试简要梳理下Dapr并尝试回答以上问题。Whats DaprDistributed Application Runtime. An event-driven, portable runtime for building microservices on cloud and edge.分布式应用运行时。一个事件驱动、可移植的运行时用于在云上和边缘计算上构建微服务。以上是Dapr官方GitHub仓库上对Dapr的简介。文字虽短口气却很大因为其除了涵盖了当前所有的技术热点分布式、云、微服务还自我标榜为分布式应用运行时。分布式应用我们或多或少有些了解运行时也听到不少比如常见的语言运行时Java 运行时.NET 运行时Go 运行时等等那运行时又是什么东西简要来说运行时是程序运行依赖的执行环境。以.NET 程序运行时CLR为例它为.NET应用程序提供了一个托管的代码执行环境负责应用程序在整个执行期间的内存管理、线程管理、安全管理、远程管理、即使编译等。那分布式应用运行时就是提供分布式应用运行所依赖的的执行环境。那运行分布式应用需要哪些环境依赖呢回答这个问题我们要先思考开发分布式应用的挑战是什么明确了挑战那就找到了答案。从单机到分布式是追求更快和更高的性能但也带来了更多的不确定性。比如不确定计算机何时异常不确定磁盘何时损坏不确定网络通信的延迟也不确定消息是否被正常消费。这些不确定性构成了分布式应用的挑战简而言之异构的机器与网络稳定性问题普遍的节点故障可靠性问题不可靠的网络一致性问题面对这些挑战业界提出了诸多的分布式理论、协议如CAP定理BASE理论一致性协议2PC/3PC/ZAB来保证系统的正常运行。虽然问题貌似是有了解决方案但是应用的复杂度升高了。应用除了需要实现业务需求还要兼顾非业务需求集成诸如服务发现、负载均衡、失效转移、动态扩容、数据分片、调用链路监控等分布式系统的核心功能对应用有很强的侵入性这就是以Spring Cloud为代表的微服务框架的常见做法。那如何解决侵入性的问题呢这个问题随着容器编排技术的成熟有了新的解法。Kubernetes可以不侵入应用层在容器层解决问题比如K8S Service就具有服务发现、负载均衡的能力HPA具有动态扩容的能力。随着K8S的快速发展云原生的概念也就越来越深入人心那如何利用好K8S提供的基座能力将更多的分布式能力下沉让应用开发回归业务呢其中Service Mesh提出的Sidecar模式就很好的解决了微服务架构中网络通信的问题。Sidecar主要就是用来处理诸如服务发现、负载均衡、请求熔断等一系列非业务需求应用在部署时动态插入Sidecar服务间的通信通过Sidecar进行代理以完成对服务间网络通信的接管。到这里微服务开发在Service Mesh的帮助下已经渐渐回归业务本身让更多的开发者看到了一丝曙光。Its enough? 来看下Bilgin Ibryam在Multi-Runtime Microservices Architecture文章中提及的分布式应用的四大需求分布式应用的四大需求从上图可以看出除了网络Networking外生命周期Lifecycle、状态State、捆绑Binding也是分布式应用要解决的问题之一。网络问题可以借由Service Mesh 比如Istio予以解决。那其他三个该如何解决呢又要应用自行开发集成吗显然不符合应用回归业务本身的诉求。这时Dapr登场了Dapr提出的分布式应用运行时就是实现了以上四个需求并将其下沉作为分布式应用的运行环境。简而言之Dapr将分布式能力进行封装下沉作为运行时以简化分布式应用开发的技术复杂度。How Dapr Works那Dapr如何简化分布式应用的开发呢下面我们来看一看Dapr的主要特性。一图胜千言Dapr通过以HTTP/gRPC API这种与语言无关的方式暴露封装的分布式能力供应用调用从而支持使用任意语言或框架进行开发集成。目前官方已经提供了GoNodePython.NETJava CPHPRustJavascript的Sdk简化Dapr的集成。其中Dapr的核心构建块Building Block就是用来提供各种不同的分布式能力我们来分别看一看。1. Service-to-service invocation服务调用提到跨服务方法调用这个大家肯定会想这简单啊不就是服务暴露API就好了嘛。是但不完全是。比如nodeapp暴露了一个APIhttp://10.0.0.2:8000/neworder按照传统的方式直接HTTP POST这个API访问就得了但在Dapr中其提供了服务间方法调用的接口规范需要按照POST/GET/PUT/DELETE http://localhost:daprPort/v1.0/invoke/appId/method/method-name的格式进行访问。那假设pythonapp需要访问nodeapp的方法就需要POST一个请求到http://localhost:3500/v1.0/invoke/nodeapp/method/neworder。你可能会想为何多此一举呢此举的意义何在呢目的很简单就是为了实现对服务间网络通信的控制以完成诸如服务发现、流量控制、重试熔断、安全访问等而这相关的网络控制功能就是集成在Dapr的Sidecar中以对应用透明的方式集成进来的。整体的服务调用流程如下图所示PS如果对Istio熟悉的同学需要注意二者虽然都是通过Sidecar的模式进行网络控制但二者是有有区别的。Dapr是以API的方式而Istio是以代理的方式不改变HTTP请求URI)。2. State management状态管理在进行微服务开发时绕不开的话题就是服务间的状态共享、并发一致性问题。对于状态共享你可能会说各个服务连接到同一个Redis实例就OK了。是但不得不考虑潜在的更新冲突的问题。Dapr 以更友好的HTTP API的方式进行状态的存储和读取同时支持通过ETags进行并发控制并支持通过选项设置并发和一致性行为。存储POST http://localhost:daprPort/v1.0/state/storename读取GET http://localhost:daprPort/v1.0/state/storename/key删除DELETE http://localhost:daprPort/v1.0/state/storename/key以下是保存状态的举例concurrency用于指定并发选项first-write-wins/last-write-wins以第一次写入为准/以最后一次写入为准默认以最后一次写入为准。consistency用于指定一致性选项strong/eventual强一致性/最终一致性默认为最终一致性。curl -X POST http://localhost:3500/v1.0/state/starwars \-H Content-Type: application/json \-d [{key: weapon,value: DeathStar,etag: xxxxx,options: {concurrency: first-write,consistency: strong}}]
目前支持使用Azure CosmosDB、 Azure SQL Server、 PostgreSQL,、AWS DynamoDB、Redis 作为状态存储介质。3. Publish and subscribe消息发布及订阅发布订阅模式老生常谈了主要是用于微服务间基于消息进行相互通信。你可能也会说这也要拿出来说我搞个RabbitMQ/RocketMQ就是了。是的但我还是要说Dapr提供了一致性的消息发布、订阅API而无需关注具体使用的是何种Message Broker从而和底层基础设施解耦。发布POST http://localhost:daprPort/v1.0/publish/pubsubname/topic[?metadata]获取可订阅主题GET http://localhost:appPort/dapr/subscribe订阅POST http://localhost:appPort/path发布订阅4. Resource bindings and triggers 资源绑定及事件触发Dapr的Bindings与Azure Functions很类似其是建立在事件驱动架构的基础之上的。通过建立触发器与资源的绑定可以从任何外部源例如数据库队列文件系统等接收和发送事件而无需借助消息队列即可实现灵活的业务场景。Dapr的Bindings分为两种Input Bindings输入绑定当外部资源的事件发生时借助输入绑定你的应用即可通过特定的APIPOST http://localhost:appPort/name收到外部资源的事件用于处理特定逻辑。Output Bindings输出绑定输出绑定允许你调用外部资源。比如在订单处理场景中在订单创建成功后可以将订单信息通过Dapr的绑定APIPOST/PUT http://localhost:daprPort/v1.0/bindings/name输出到Kafka特定队列上。资源绑定及事件触发5. ActorsDapr中的Actor模型和Orleans的Virtual Actor一脉相传之前写过一篇文章.NET分布式框架 | Orleans 知多少介绍过。简单来讲Actor模型 状态 行为 消息。一个应用/服务由多个Actor组成每个Actor都是一个独立的运行单元拥有隔离的运行空间在隔离的空间内其有独立的状态和行为不被外界干预Actor之间通过消息进行交互而同一时刻每个Actor只能被单个线程执行这样既有效避免了数据共享和并发问题又确保了应用的伸缩性。Actor模型大大简化了并发编程的复杂度Dapr在Actor运行时中提供了许多功能包括并发控制状态管理生命周期管理如Actor的激活/停用以及用于唤醒Actor的Timer(计时器)和Reminder(提醒)。这些功能同样也是通过API的方式予以提供。调用Actor 方法POST/GET/PUT/DELETE http://localhost:3500/v1.0/actors/actorType/actorId/method/method创建 TimerPOST/PUT http://localhost:3500/v1.0/actors/actorType/actorId/timers/name创建 ReminderPOST/PUT http://localhost:3500/v1.0/actors/actorType/actorId/reminders/name6. Observability遥测Dapr记录指标日志链路以调试和监视Dapr和用户应用的运行状况。Dapr支持分布式跟踪其使用W3C跟踪上下文标准和开放式遥测技术可以轻松地诊断在生产环境中服务间的网络调用并发送到不同的监视工具如Prometheus。7. Secrets安全Dapr 提供了Secret管理不过不同于K8S中的Secret其支持与公有云和本地的Secret存储集成以供应用检索使用。What Can We Do With Dapr了解了Dapr是什么以及其提供的特性那Dapr的应用场景就一目了然了。也就是官网首页的SloganSimplify cloud-native application development--Focus on your application’s core logic and keep your code simple and portable。简化云原生应用的开发确保应用专注于业务并保证代码简单可移植。因此在考虑云原生应用开发的技术选型时尽情尝试吧目前在国内阿里云也已采用。Last在云原生如火如荼发展之际Dapr V1.0 的正式发布为开发者指明了云原生时代微服务的开发方向。相信Dapr 在未来的微服务架构选型中必将占有一席之地参考什么是分布式系统如何学习分布式系统Mecha将Mesh进行到底Multi-Runtime Microservices Architecture
