微服務之道：度量驅動開發（簡體書）

本書由架構師撰寫，系統介紹級微服務設計與實現方法，融入了作者多年架構設計的經驗。主要內容包括：第1章介紹微服務理論與原則，包括微服務概念、協議、特點等；第2章微服務實踐方法，包括設計要點、應對變化、測試驅動的開發等；第3章通過案例講解微服務實現的過程，包括一個完整實例；第4章介紹持續改進的方法，包括度量驅動的改進方法，用緩存提高性能，用NoSQL提高擴展性等；第5章介紹持續交付的方法，包括用腳本驅動開發方法，部署流水線等。

高級軟件架構師手把手教你微服務設計

本書讚譽
前言
第1章　微服務入門 1
1.1　單體服務的特點 1
1.2　拆分服務 2
1.2.1　分而治之以降低複雜性 2
1.2.2　分而用之以提高可重用性 4
1.2.3　分而做之以提高開發效率 5
1.3　微服務的特點 5
1.3.1　微服務架構的特點 6
1.3.2　微服務架構的特徵 7
1.3.3　微服務架構的風格 7
1.3.4　微服務的分類 7
1.3.5　多小的服務才是微服務 8
1.4　微服務之道 8
1.4.1　軟件之道 8
1.4.2　關於微服務的思考 10
1.5　土豆微服務案例快速上手 11
1.5.1　土豆微服務構建計劃 11
1.5.2　微服務構建一：土豆管理微服務 13
1.5.3　微服務構建二：土豆提醒微服務 24
1.5.4　微服務構建三：土豆網頁微服務 30
1.5.5　部署土豆微服務 35
1.6　本章小結 38
第2章　微服務度量的基本概念 39
2.1　微服務的局限及其解決方案 39
2.1.1　微服務的局限 39
2.1.2　解決方案 40
2.2　微服務中度量的重要性 41
2.3　微服務度量的內容 42
2.3.1　按度量的目標劃分 43
2.3.2　按度量的層次劃分 44
2.4　微服務度量指標與術語 49
2.4.1　統計學指標 49
2.4.2　度量指標相關術語 53
2.4.3　度量處理相關術語 55
2.5　微服務度量策略選擇 58
2.5.1　如何做度量 58
2.5.2　如何選擇度量方案 60
2.6　本章小結 63
第3章　微服務度量的設計 64
3.1　微服務協議的選擇與度量 64
3.1.1　協議概述 64
3.1.2　協議分類 65
3.1.3　協議分析 67
3.2　HTTP及其度量 71
3.2.1　HTTP簡介 71
3.2.2　REST協議的度量要點 71
3.3　SIP及其度量 72
3.3.1　SIP簡介 72
3.3.2　SIP的度量要點 73
3.4　RTP及其度量 73
3.4.1　RTP簡介 73
3.4.2　RTP的度量要點 74
3.5　數據存儲系統的選型 76
3.5.1　理論回顧 76
3.5.2　數據存儲系統選型 78
3.5.3　數據存儲系統特性 79
3.6　基於度量實現高可用性 80
3.6.1　分流――負載均衡 81
3.6.2　限流――速率控制 83
3.6.3　斷流――熔斷隔離 91
3.7　土豆微服務度量驅動的設計 95
3.7.1　為如何度量而設計 96
3.7.2　通過度量改進設計 101
3.8　本章小結 102
第4章　度量驅動的微服務實現 103
4.1　度量代碼 103
4.1.1　代碼度量標準 103
4.1.2　代碼度量關鍵指標 105
4.1.3　小結 107
4.2　度量進度 108
4.3　度量性能 110
4.4　度量微服務的常用技術 123
4.4.1　利用切面記錄度量日誌 123
4.4.2　利用線程局部變量記錄度量信息 124
4.4.3　利用過濾器找准度量點 126
4.4.4　提供JMX暴露內部度量指標 127
4.4.5　提供API或命令行接口暴露內部度量指標 131
4.4.6　閾值和采樣率控制度量數據量 132
4.4.7　利用簡單網絡管理協議提供度量查詢和報警支持 135
4.4.8　綜合利用以上技術 135
4.5　度量常用類庫 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　土豆微服務度量實現 147
4.6.1　為土豆微服務提供代碼度量 147
4.6.2　為土豆微服務添加健康檢查API 152
4.6.3　為土豆微服務提供資源使用率度量 156
4.6.4　為土豆微服務提供使用量的度量 157
4.6.5　為土豆微服務提供性能度量 159
4.6.6　為土豆微服務提供錯誤度量 160
4.6.7　為土豆微服務提供業務KPI度量 160
4.7　本章小結 163
第5章　度量數據的聚合與展示 164
5.1　度量數據的聚合和存儲 164
5.2　度量數據的清洗和處理 166
5.2.1　數據清洗的方法 166
5.2.2　數據清洗的案例 166
5.3　度量數據的可視化 170
5.3.1　圖表的結構 170
5.3.2　圖表的類型 170
5.3.3　如何選擇圖表 179
5.4　常用度量聚合與展示方案 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　土豆微服務的度量聚合與展示 200
5.5.1　土豆微服務支持多種度量聚合與展示系統的設計 200
5.5.2　基於TIG的土豆微服務度量聚合與展示 202
5.5.3　基於ELKK的土豆微服務度量聚合與展示 207
5.6　本章小結 214
第6章　度量數據的分析與報警 215
6.1　度量數據的分析 215
6.1.1　確定數據分析的目標 215
6.1.2　數據分析常見問題 218
6.2　實現報警常用的技術 222
6.2.1　Python數據分析技術棧 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　土豆微服務的報警實現 230
6.3.1　報警系統的設計 230
6.3.2　報警系統的實現 232
6.3.3　報警系統的優化 242
6.4　本章小結 244
第7章　度量驅動的運維 245
7.1　部署升級 245
7.1.1　何時能部署到產品線上 246
7.1.2　如何發佈新功能 247
7.2　數據的運維 251
7.2.1　健康檢查 251
7.2.2　度量報告 251
7.2.3　度量警告 252
7.2.4　故障處理 252
7.2.5　基於度量來發現和解決問題 255
7.3　配置調整 258
7.3.1　關於配置的思考 259
7.3.2　配置的版