微服务之道：度量驱动开发

本书赞誉
前言
第1章　微服务入门 1
1.1　单体服务的特点 1
1.2　拆分服务 2
1.2.1　分而治之以降低复杂性 2
1.2.2　分而用之以提高可重用性 4
1.2.3　分而做之以提高开发效率 5
1.3　微服务的特点 5
1.3.1　微服务架构的特点 6
1.3.2　微服务架构的特征 7
1.3.3　微服务架构的风格 7
1.3.4　微服务的分类 7
1.3.5　多小的服务才是微服务 8
1.4　微服务之道 8
1.4.1　软件之道 8
1.4.2　关于微服务的思考 10
1.5　土豆微服务案例快速上手 11
1.5.1　土豆微服务构建计划 11
1.5.2　微服务构建一：土豆管理微服务 13
1.5.3　微服务构建二：土豆提醒微服务 24
1.5.4　微服务构建三：土豆网页微服务 30
1.5.5　部署土豆微服务 35
1.6　本章小结 38
第2章　微服务度量的基本概念 39
2.1　微服务的局限及其解决方案 39
2.1.1　微服务的局限 39
2.1.2　解决方案 40
2.2　微服务中度量的重要性 41
2.3　微服务度量的内容 42
2.3.1　按度量的目标划分 43
2.3.2　按度量的层次划分 44
2.4　微服务度量指标与术语 49
2.4.1　统计学指标 49
2.4.2　度量指标相关术语 53
2.4.3　度量处理相关术语 55
2.5　微服务度量策略选择 58
2.5.1　如何做度量 58
2.5.2　如何选择度量方案 60
2.6　本章小结 63
第3章　微服务度量的设计 64
3.1　微服务协议的选择与度量 64
3.1.1　协议概述 64
3.1.2　协议分类 65
3.1.3　协议分析 67
3.2　HTTP及其度量 71
3.2.1　HTTP简介 71
3.2.2　REST协议的度量要点 71
3.3　SIP及其度量 72
3.3.1　SIP简介 72
3.3.2　SIP的度量要点 73
3.4　RTP及其度量 73
3.4.1　RTP简介 73
3.4.2　RTP的度量要点 74
3.5　数据存储系统的选型 76
3.5.1　理论回顾 76
3.5.2　数据存储系统选型 78
3.5.3　数据存储系统特性 79
3.6　基于度量实现高可用性 80
3.6.1　分流——负载均衡 81
3.6.2　限流——速率控制 83
3.6.3　断流——熔断隔离 91
3.7　土豆微服务度量驱动的设计 95
3.7.1　为如何度量而设计 96
3.7.2　通过度量改进设计 101
3.8　本章小结 102
第4章　度量驱动的微服务实现 103
4.1　度量代码 103
4.1.1　代码度量标准 103
4.1.2　代码度量关键指标 105
4.1.3　小结 107
4.2　度量进度 108
4.3　度量性能 110
4.4　度量微服务的常用技术 123
4.4.1　利用切面记录度量日志 123
4.4.2　利用线程局部变量记录度量信息 124
4.4.3　利用过滤器找准度量点 126
4.4.4　提供JMX暴露内部度量指标 127
4.4.5　提供API或命令行接口暴露内部度量指标 131
4.4.6　阈值和采样率控制度量数据量 132
4.4.7　利用简单网络管理协议提供度量查询和报警支持 135
4.4.8　综合利用以上技术 135
4.5　度量常用类库 138
4.5.1　Dropwizard的Metrics-core 138
4.5.2　Pivotal的Micrometer 140
4.5.3　Spring Boot Actuator 142
4.6　土豆微服务度量实现 147
4.6.1　为土豆微服务提供代码度量 147
4.6.2　为土豆微服务添加健康检查API 152
4.6.3　为土豆微服务提供资源使用率度量 156
4.6.4　为土豆微服务提供使用量的度量 157
4.6.5　为土豆微服务提供性能度量 159
4.6.6　为土豆微服务提供错误度量 160
4.6.7　为土豆微服务提供业务KPI度量 160
4.7　本章小结 163
第5章　度量数据的聚合与展示 164
5.1　度量数据的聚合和存储 164
5.2　度量数据的清洗和处理 166
5.2.1　数据清洗的方法 166
5.2.2　数据清洗的案例 166
5.3　度量数据的可视化 170
5.3.1　图表的结构 170
5.3.2　图表的类型 170
5.3.3　如何选择图表 179
5.4　常用度量聚合与展示方案 181
5.4.1　TIG方案 181
5.4.2　ELKK方案 188
5.4.3　Collectd方案 193
5.4.4　Prometheus方案 198
5.5　土豆微服务的度量聚合与展示 200
5.5.1　土豆微服务支持多种度量聚合与展示系统的设计 200
5.5.2　基于TIG的土豆微服务度量聚合与展示 202
5.5.3　基于ELKK的土豆微服务度量聚合与展示 207
5.6　本章小结 214
第6章　度量数据的分析与报警 215
6.1　度量数据的分析 215
6.1.1　确定数据分析的目标 215
6.1.2　数据分析常见问题 218
6.2　实现报警常用的技术 222
6.2.1　Python数据分析技术栈 223
6.2.2　YAML配置文件 223
6.2.3　Elasticsearch API 224
6.2.4　Pandas DataFrame 226
6.2.5　Matplotlib 228
6.3　土豆微服务的报警实现 230
6.3.1　报警系统的设计 230
6.3.2　报警系统的实现 232
6.3.3　报警系统的优化 242
6.4　本章小结 244
第7章　度量驱动的运维 245
7.1　部署升级 245
7.1.1　何时能部署到产品线上 246
7.1.2　如何发布新功能 247
7.2　数据的运维 251
7.2.1　健康检查 251
7.2.2　度量报告 251
7.2.3　度量警告 252
7.2.4　故障处理 252
7.2.5　基于度量来发现和解决问题 255
7.3　配置调整 258
7.3.1　关于配置的思考 259
7.3.2　配置的版