Микросервисы *

Привет, Хабр!

Это третья часть в серии статей "Учимся разворачивать микросервисы", и сегодня речь пойдет о Helm 3. В прошлой части мы создали Kubernetes конфигурацию для учебного проекта из 2 микросервисов (бекенда и шлюза) и задеплоили все это в Google Kubernetes Engine. В этой статье мы напишем Helm-чарт для нашей системы, создадим для него репозиторий на основе GitHub Pages и задеплоим проект в GKE с помощью Helm.

GraphQL — это язык запросов к API, разработанный Facebook. В этой статье будет рассмотрен пример реализации GraphQL API на JVM, в частности, с использованием языка Kotlin и фреймворка Micronaut; большая часть примеров может быть переиспользована на других Java/Kotlin фреймворках. Затем будет показано как объединить несколько GraphQL сервисов в единый граф данных, чтобы предоставить общий интерфейс доступа ко всем источникам данных. Это реализовано с использованием Apollo Server и Apollo Federation. В итоге будет получена следующая архитектура:

Это вольный пересказ моего Lightning Talk с конференции Joker 2019. С тех пор вышло несколько новых версий Quarkus, доклад приведен в соответствие с текущим положением вещей.

В рамках разработки нашего фреймворка CUBA Platform, мы уделяем много внимания тому, что происходит в индустрии. Хотя фреймворк CUBA выстроен вокруг Spring, нельзя игнорировать то, что происходит вокруг. И, наверняка, все заметили, что в последнее время очень много шума вокруг cloud-native фреймворков. Два новичка — Micronaut и Quarkus достаточно уверенно начинают вступать на территорию Spring Boot. В один прекрасный день было решено сделать небольшое RnD, по результатам которого я расскажу об опыте работы с фреймворком Quarkus на примере хорошо известного приложения – Petclinic.

Приветствую! Это небольшая статья, отвечающая на вопросы: "что такое envoy?", "зачем он нужен?" и "с чего начать?".

Что это

Envoy — это L4-L7 балансировщик написанный на С++, ориентированный на высокую производительность и доступность. С одной стороны, это в некотором роде аналог nginx и haproxy, соизмеримый с ними по производительности. С другой, он больше ориентирован под микросервисную архитектуру и обладает функционалом не хуже балансировщиков на java и go, таких как zuul или traefik.

Таблица сравнения haproxy/nginx/envoy, она не претендует на абсолютную истину, но дает общую картину.

Этим постом я хочу открыть ветку статей посвященную IdentityServer4. Начнем мы с основных понятий.

Самым перспективным на текущий момент протоколом аутентификации является OpenID Connect, а протоколом авторизации (предоставления доступа) является OAuth 2.0. IdentityServer4 реализует эти два протокола. Он оптимизирован для решения типичных проблем безопасности.

Логирование является очень важным инструментом разработчика, но при создании распределённых систем оно становится камнем, который нужно заложить прямо в фундамент вашего приложения, иначе сложность разработки микросервисов очень быстро даст о себе знать.

В .Net Core 3 добавилась отличная возможность передачи контекста корреляции в HTTP-заголовках, поэтому если ваши приложения используют прямые HTTP-вызовы для межсервисного взаимодействия, то вы можете воспользоваться этой коробочной функцональностью. Однако, если архитектура вашего бекенда подразумевает взаимодействие через брокера сообщений (RabbitMQ, Kafka и т.п.), то вам по-прежнему необходимо озаботиться темой передачи корелляционного контекста через эти сообщения самостоятельно.

В этой статье мы возьмём простое веб-апи приложение и организуем логирование, которое будет

• сохранять сквозную корелляцию между логами независимых сервисов так, чтобы можно было легко посмотреть все активности, которые были вызваны конкретным запросом с клиента

• иметь единую точку входа с удобным анализом, чтобы инструментом логирования смогла пользоваться даже Поддержка, к которой летят вопросы вроде «у меня тут в приложении выскочила ошибка с таким-то айдишником запроса»

Exchange — обменник или точка обмена. В него отправляются сообщения. Exchange распределяет сообщение в одну или несколько очередей. Он маршрутизирует сообщения в очередь на основе созданных связей (bindings) между ним и очередью.

Exchange не является Erlang-процессом. Из соображений масштабируемости exchange — это строка (ссылка на модуль с кодом, где лежит логика маршрутизации) во встроенной базе данных mnesia. 1 тысяч обменников будут потреблять всего 1МБ памяти.

Привет, Хабр!

Это вторая часть из серии статей "Учимся разворачивать микросервисы". В предыдущей части мы написали 2 простеньких микросервиса — бекенд и шлюз, и разобрались с тем, как их упаковать в docker-образы. В этой же статье мы будем организовывать оркестрацию наших docker-контейнеров с помощью Kubernetes. Мы последовательно составим конфигурацию для запуска системы в Minikube, а затем адаптируем ее для деплоя в Google Kubernetes Engine.

Добрый день, Хабр! Хочу поделиться учебником-справочником знаний, которые мне удалось собрать по RabbitMQ и сжать в короткие рекомендации и выводы.

Предлагаю ознакомиться с расшифровкой доклада Александра Сигачева Service Discovery в распределенных системах на примере Consul.

Service Discovery создан для того, чтобы с минимальными затратами можно подключить новое приложение в уже существующее наше окружение. Используя Service Discovery, мы можем максимально разделить либо контейнер в виде докера, либо виртуальный сервис от того окружения, в котором он запущен.

Привет, Хабр.

Недавно я поделился опытом о том, какие параметры мы в команде чаще всего используем для Kafka Producer и Consumer, чтобы приблизиться к гарантированной доставке. В этой статье хочу рассказать, как мы организовали повторную обработку события, полученного из Kafka, в результате временной недоступности внешней системы.

Современные приложения работают в очень сложной среде. Бизнес-логика, обернутая в современный технологический стек, работающая в Docker-образе, который управляется оркестратором вроде Kubernetes или OpenShift, и коммуницирующая с другими приложениями или enterprise-решениями через цепочку физических и виртуальных маршрутизаторов. В таком окружении всегда что-то может сломаться, поэтому повторная обработка событий в случае недоступности одной из внешних систем — важная часть наших бизнес-процессов.

• Делает ваши билды намного медленней
• Делает ваши образы больше
• Тратит ваше время
• И в итоге может стать причиной ошибок в рантайме

Мной давно не публиковались статьи и вот опять… Данная статья получилась не очень большой, но, надеюсь, полезной. Когда-то мы решили использовать для сбора метрик Prometheus, но… Спустя время, мы решили перейти на Elastic APM, т. к. весь стек для Elastic у нас уже был и мы решили поддерживать метрики в рамках этого стека.