微服务网格(MicroProfile Service Mesh)实战指南
1. 项目介绍
微服务网格(MicroProfile Service Mesh)是Eclipse基金会下的一项重要倡议,旨在为基于MicroProfile开发的云原生微服务提供与服务网格的无缝集成能力。服务网格作为现代云原端架构的关键组件,负责处理服务间通信的安全性、速度和可靠性,常通过轻量级代理(如Istio中的Envoy或Linkerd)以旁路方式实施,无需微服务本身感知。MicroProfile则定义了一套编程模型,赋能开发者构建云原生微服务。通过理解服务网格的能力,MicroProfile帮助开发者在微服务开发中抽象出多种关注点,如配置、容错、度量、健康检查、JWT验证以及OpenAPI等。
2. 项目快速启动
为了快速体验MicroProfile Service Mesh,我们假设你已经有了Java开发环境和基本的Maven知识。以下步骤将指导你如何启动一个简单的示例服务:
首先,克隆项目仓库到本地:
git clone https://github.com/eclipse/microprofile-service-mesh.git
进入示例服务目录,这里我们以其中一个服务为例:
cd microprofile-service-mesh/samples/service-a
然后,利用Maven进行构建并运行服务:
mvn clean install
java -jar target/service-a-1.0-SNAPSHOT.jar
请注意,实际部署到服务网格(如Istio)时,还需配置相应的YAML文件来部署服务实例和服务网格的Sidecar Proxy。
3. 应用案例与最佳实践
3.1 分布式追踪与容错
在微服务架构中,分布式追踪可以帮助开发者理解请求在整个系统内的流转路径。MicroProfile配合服务网格,可以轻松实现这一功能。最佳实践中,应确保所有服务都开启对应的追踪支持,并通过服务网格统一管理追踪数据。同时,利用MicroProfile的Fault Tolerance特性,实现超时重试、断路器模式等,增强服务的稳定性。
3.2 自动化安全认证
利用JWT(JSON Web Tokens)与MicroProfile JWT验证,可以在服务间提供安全的身份验证。结合服务网格的访问控制策略,可以进一步强化微服务间的通信安全,实现细粒度的权限控制。
4. 典型生态项目
- Istio: 基于Envoy的开源服务网格,提供了全面的服务管理功能,包括流量管理、安全控制和可观测性。
- Linkerd: 使用Netty和Finagle构建,专注于提高服务之间的通讯性能和可靠性,同时也提供服务发现、负载均衡等功能。
在你的微服务架构中集成这些生态项目,特别是Istio,可以让你充分利用MicroProfile定义的编程模型,同时享受到服务网格带来的管理和服务治理优势。务必参考各自的官方文档,以便正确配置并利用它们的强大功能。
以上就是基于Eclipse MicroProfile Service Mesh项目的基础指南,希望能够为你探索云原生微服务和微服务网格的融合之路提供帮助。记住,每个项目都有其特定的细节和最佳实践,深入学习每项技术的文档是必不可少的。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00