Микросервисы *

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.

За последние десять лет фронтенд-разработка значительно усложнилась: от чистого HTML/CSS до таких тем, как высокая интерактивность, доступность, тестируемость и безопасность. Чтобы удовлетворить эти потребности, большинство команд разработчиков делятся на бекенд и фронтенд команды.

В дополнение к этому функциональность приложения стабильно растет, и в определенный момент становится нецелесообразным объединять несколько команд на одной кодовой базе.
Модный термин «Микро-фронтенды» стал обозначать подход к разделению растущего фронтенд-кода на простые в обслуживании части. Фронтенд делится на несколько функций или частей, которые релизятся и деплоятся независимыми командами, что повышает тестируемость, переиспользуемость и дает возможность выбирать разные технологии для каждого микро-интерфейса.

Здесь я остановлюсь и без дальнейших прелюдий, давайте создадим пример микро-фронтенда с использованием Angular elements.

Введение

В предыдущей статье было приведено краткое описание процесса создания микросервиса на современных JVM фреймворках, а также их сравнение. В этой статье будет более детально рассмотрен недавно вышедший Quarkus на примере создания микросервиса с использованием упомянутых технологий и в соответствии с требованиями, указанными в основной статье. Полученное приложение станет частью следующей микросервисной архитектуры: