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前几天,有个搞培训的朋友,和我要一份java后端目前最常用的工具和框架,正好我以前画过这样一张图,于是发给了他。虽然不是很全,但也希望得到他的夸奖。没想到...
本篇内容涵盖14个方面,涉及上百个框架和工具。会有你喜欢的,大概也会有你所讨厌的家伙。这是我平常工作中打交道最多的工具,大小公司都适用。如果你有更好的,欢迎留言补充。一、消息队列 二、缓存 三、分库分表 四、数据同步 五、通讯 六、微服务 七、分布式工具 八、监控系统 九、调度 十、入口工具 十一、OLT(A)P 十二、CI/CD 十三、问题排查 十四、本地工具 复制代码
一个大型的分布式系统,通常都会异步化,走消息总线。 消息队列作为最主要的基础组件,在整个体系架构中,有着及其重要的作用。kafka是目前最常用的消息队列,尤其是在大数据方面,有着极高的吞吐量。而rocketmq和rabbitmq,都是电信级别的消息队列,在业务上用的比较多。2019年了,不要再盯着JMS不放了(说的就是臃肿的ActiveMQ)。
pulsar是为了解决一些kafka上的问题而诞生的消息系统,比较年轻,工具链有限。有些激进的团队经过试用,反响不错。
mqtt具体来说是一种协议,主要用在物联网方面,能够双向通信,属于消息队列范畴。
数据缓存是减少数据库压力的有效途径,有单机java内缓存,和分布式缓存之分。
对于单机来说,guava的cache和ehcache都是些熟面孔。
对于分布式缓存来说,优先选择的就是redis,别犹豫。由于redis是单线程的,并不适合高耗时操作。所以对于一些数据量比较大的缓存,比如图片、视频等,使用老牌的memcached效果会好的多。
JetCache是一个基于Java的缓存系统封装,提供统一的api和注解来简化缓存的使用。类似SpringCache,支持本地缓存和分布式缓存,是简化开发的利器。
分库分表,几乎每一个上点规模的公司,都会有自己的方案。目前,推荐使用驱动层的sharding-jdbc,或者代理层的mycat。如果你没有额外的运维团队,又不想花钱买其他机器,那么就选前者。
如果分库分表涉及的项目不多,spring的动态数据源是一个非常好的选择。它直接编码在代码里,直观但不易扩展。
如果只需要读写分离 ,那么mysql官方驱动里的replication协议,是更加轻量级的选择。
上面的分库分表组件,都是大浪淘沙,最终的优胜品。这些组件不同于其他组件选型,方案一旦确定,几乎无法回退,所以要慎之又慎。
分库分表是小case,准备分库分表的阶段,才是重点:也就是数据同步。
国内使用mysql的公司居多,但postgresql凭借其优异的性能,使用率逐渐攀升。
不管什么数据库,实时数据同步工具,都是把自己模拟成一个从库,进行数据拉取和解析。 具体来说,mysql是通过binlog进行同步;postgresql使用wal日志进行同步。
对mysql来说,canal是国内用的最多的方案;类似的databus也是比较好用的工具。
现在,canal、maxwell等工具,都支持将要同步的数据写入到mq中,进行后续处理,方便了很多。
对于ETL(抽取、清洗、转换)来说,基本上都是source、task、sink路线,与前面的功能对应。gobblin、datax、logstash、sqoop等,都是这样的工具。
它们的主要工作,就是怎么方便的定义配置文件,编写各种各样的数据源适配接口等。这些ETL工具,也可以作为数据同步(尤其是全量同步)的工具,通常是根据ID,或者最后更新时间 等,进行处理。
binlog是实时增量工具,ETL工具做辅助。通常一个数据同步功能,需要多个组件的参与,他们共同组成一个整体。
Java 中,netty已经成为当之无愧的网络开发框架,包括其上的socketio(不要再和我提mina了)。对于http协议,有common-httpclient,以及更加轻量级的工具okhttp来支持。
对于一个rpc来说,要约定一个通讯方式和序列化方式。json是最常用的序列化方式,但是传输和解析成本大,xml等文本协议与其类似,都有很多冗余的信息;avro和kryo是二进制的序列化工具,没有这些缺点,但调试不便。
rpc是远程过程调用的意思 ,其中,thrift、dubbo、gRPC默认都是二进制序列化方式的socket通讯框架;feign、hessian都是onhttp的远程调用框架。
对了,gRPC的序列化工具是protobuf,一个压缩比很高的二进制序列化工具。
通常,服务的响应时间主要耗费在业务逻辑以及数据库上,通讯层耗时在其中的占比很小。可以根据自己公司的研发水平和业务规模来选择。
我们不止一次说到微服务,这一次我们从围绕它的一堆支持框架,来窥探一下这个体系。是的,这里依然是在说spring cloud。
默认的注册中心eureka不再维护,consul已经成为首选。nacos、zookeeper等,都可以作为备选方案。其中nacos带有后台,比较适合国人使用习惯。
熔断组件,官方的hystrix也已经不维护了。推荐使用resilience4j,最近阿里的sentinel也表现强劲。
对于调用链来说,由于OpenTracing的兴起,有了很多新的面孔。推荐使用jaeger或者skywalking。spring cloud集成的sleuth+zipkin功能稍弱,甚至不如传统侵入式的cat。
配置中心是管理多环境配置文件的利器,尤其在你不想重启服务器的情况下进行配置更新。目前,开源中做的最好的要数apollo,并提供了对spring boot的支持。disconf使用也较为广泛。相对来说,spring cloud config功能就局限了些,用的很少。
网关方面,使用最多的就是nginx,在nginx之上,有基于lua脚本的openrestry。由于openresty的使用非常繁杂,所以有了kong这种封装级别更高的网关。
对于spring cloud来说,zuul系列推荐使用zuul2,zuul1是多线程阻塞的,有硬伤。spring-cloud-gateway是spring cloud亲生的,但目前用的不是很广泛。
大家都知道分布式系统zookeeper能用在很多场景,与其类似的还有基于raft协议的etcd和consul。
由于它们能够保证极高的一致性,所以用作协调工具是再好不过了。用途集中在:配置中心、分布式锁、命名服务、分布式协调、master选举等场所。
对于分布式事务方面,则有阿里的fescar工具进行支持。但如非特别的必要,还是使用柔性事务,追寻最终一致性,比较好。
监控系统组件种类繁多,目前,最流行的大概就是上面四类。
zabbix在主机数量不多的情况下,是非常好的选择。
prometheus来势凶猛,大有一统天下的架势。它也可以使用更加漂亮的grafana进行前端展示。
influxdata的influxdb和telegraf组件,都比较好用,主要是功能很全。
使用es存储的elkb工具链,也是一个较好的选择。我所知道的很多公司,都在用。
大家可能都用过cron表达式。这个表达式,最初就是来自linux的crontab工具。
quartz是java中比较古老的调度方案,分布式调度采用数据库锁的方式,管理界面需要自行开发。
elastic-job-cloud应用比较广泛,但系统运维复杂,学习成本较高。相对来说,xxl-job就更加轻量级一些。中国人开发的系统,后台都比较漂亮。
为了统一用户的访问路口,一般会使用一些入口工具进行支持。
其中,haproxy、lvs、keepalived等,使用非常广泛。
服务器一般采用稳定性较好的centos,并配备ansible工具进行支持,那叫一个爽。
现在的企业,数据量都非常大,数据仓库是必须的。
搜索方面,solr和elasticsearch比较流行,它们都是基于lucene的。solr比较成熟,稳定性更好一些,但实时搜索方面不如es。
列式存储方面,基于Hadoop 的hbase,使用最是广泛;基于LSM的leveldb写入性能优越,但目前主要是作为嵌入式引擎使用多一些。
tidb是国产新贵,兼容mysql协议,公司通过培训向外输出dba,未来可期。
时序数据库方面,opentsdb用在超大型监控系统多一些。druid和kudu,在处理多维度数据实时聚合方面,更胜一筹。
cassandra在刚出现时火了一段时间,虽然有facebook弃用的新闻,但生态已经形成,常年霸占数据库引擎前15名。
为了支持持续集成和虚拟化,除了耳熟能详的docker,我们还有其他工具。
jenkins是打包发布的首选,毕竟这么多年了,一直是老大哥。当然,写Idea的那家公司,还出了一个叫TeamCity的工具,操作界面非常流畅。
sonar(注意图上的错误)不得不说是一个神器,用了它之后,小伙伴们的代码一片飘红,我都快被吐沫星子给淹没了。
对于公司内部来说,一般使用gitlab搭建git服务器。其实,它里面的gitlab CI,也是非常好用的。
java经常发生内存溢出问题。使用jmap导出堆栈后,我一般使用mat进行深入分析。
如果在线上实时分析,有arthas和perf两款工具。
当然,有大批量的linux工具进行支持。比如下面这些:
《Linux上,最常用的一批命令解析(10年精选)》
本地使用的jar包和工具,那就多了去了。下面仅仅提一下最最常用的几个。
数据库连接池方面,国内使用druid最多。目前,有号称速度最快的hikari数据库连接池,以及老掉牙的dbcp和c3p0。
json方面,国内使用fastjson最多,三天两头冒出个漏洞;国外则使用jackson多一些。它们的api都类似,jackson特性多一些,但fastjson更加容易使用。
工具包方面,虽然有各种commons包,guava首选。
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