マイクロサービス: フレンドリーで人間味のあるガイド
レストランがあると想像してください。各シェフは、ピザ、寿司、デザート、ドリンクなど、1 つのことを専門としています。 1 つの大きなキッチンですべてを処理するのではなく、各シェフが独自のミニキッチンを運営します。各ミニキッチンには機能するために必要なものがすべて揃っており、それぞれが独立して機能します。それは、ソフトウェアの世界における マイクロサービス です!
マイクロサービスとは何ですか?
マイクロサービスは、それぞれが特定のジョブを持つ、小規模な自己完結型サービスの集合としてソフトウェア アプリケーションを設計する方法です。これらのサービスは相互に通信できますが、独立したシェフのように疎結合されています。
モノリシック アーキテクチャとの違いは何ですか?
- モノリス: 全員が一緒に働く 1 つの大きなキッチン。ピザ窯が壊れると、すべてが遅くなります。
- マイクロサービス: 独立したミニキッチン。 1 人が壊れても (例: 寿司職人が不在)、他の人がサービスを続けます。
マイクロサービスの主な機能
単一責任:
シェフのように、各サービスは 1 つのことを非常にうまく実行します。疎結合:
サービスは独立して動作します。 1 つのサービスを修正しても、他のサービスは中断されません。テクノロジーの独立性:
各サービスは独自のツールと言語を使用できます。たとえば、ピザ職人は薪オーブンを好みますが、寿司職人は炊飯器を好みます。スケーラビリティ:
需要に基づいて特定のサービスを拡張できます。ピザの注文が急増した場合は、ピザ職人をもっと雇えばいいだけです。回復力:
1 つのサービスが失敗しても、他のサービスは実行を続けます。デザートがなくなってもピザとドリンクをお楽しみいただけます。
マイクロサービスはどのように通信しますか?
マイクロサービス アーキテクチャでは、別々のキッチンのシェフと同じように、サービスが通信する必要があります。通常、これは 2 つの方法で行われます:
-
同期通信:
- サービスは、通話やテキストメッセージのように、相互に直接通信します。
- 例: REST API または gRPC の使用
-
非同期通信:
- サービスは、冷蔵庫に付箋を貼るように、お互いにメッセージを残します。
- 例: Kafka、RabbitMQ、または SQS などのメッセージ ブローカーを使用する。
マイクロサービスを使用する必要があるのはどのような場合ですか?
マイクロサービスは次の場合に最適です。
- アプリケーションは成長しており、管理が難しくなってきています。
- 異なるチームがシステムの異なる部分に取り組んでいます。
- 特定の機能を個別に拡張したいと考えています。
- 一部のダウンタイムがシステム全体に影響を与えることはありません。
マイクロサービスのコアコンポーネント
使用する重要なツールとパターンは次のとおりです:
1. APIゲートウェイ
- 玄関ドアとして機能します。
- リクエストを適切なサービスにルーティングし、認証などのタスクを処理します。
- これは、ゲストを適切なシェフに導くメートル ドのようなものだと考えてください。
2.サービスディスカバリ
- サービスがどこにあるかを追跡します。
- ツールの例: Consul、Netflix Eureka、または AWS Cloud Map。
- シェフを見つけるためのレストランのディレクトリのようなものです。
3.サービスごとのデータベース
- 各サービスは独自のデータベースを管理し、独立性を確保します。
- 例: ピザシェフはピザのレシピを保管しています。寿司シェフには寿司のレシピがあります。
- データベースの種類:
- SQL: MySQL や PostgreSQL などのリレーショナル データベース。
- NoSQL: MongoDB や CosmosDB のようなドキュメントベース。
4.レジリエンスパターン
- サーキット ブレーカー: シェフが不在の場合に寿司をスキップするなど、失敗したサービスの呼び出しを停止します。
- 再試行ロジック: サービスが一時的に失敗した場合に、サービスの呼び出しを再試行します。
- ツールの例: Netflix Hystrix、Resilience4J。
マイクロサービスの設計
マイクロサービスの設計は、複数のキッチンを備えたレストランを計画するのと同じだと考えてください。
1.境界を定義する
- 関連タスクをグループ化します。例: 注文用のサービスと支払い用のサービス。
2.過剰なコミュニケーションを避ける
- サービスは最小限の情報を共有する必要があります。おしゃべりが多すぎると作業が遅くなります。
3.サービスの切り離し
- メッセージング システムを使用して依存関係を軽減します。
- 例: ピザのシェフは、ソーダの有無についてドリンクのシェフに直接尋ねる必要はありません。彼らは共有在庫システムをチェックしています。
マイクロサービスの課題
マイクロサービスは、太陽の光やピザだけではありません。これらには課題が伴います:
-
複雑さ:
- 多くのサービスを管理することは、1 つの大きなサービスを管理するよりも困難です。
-
データの整合性:
- 各サービスには独自のデータベースがあるため、データの一貫性を確保するのは難しい場合があります。
-
レイテンシ:
- サービス間の通信により遅延が発生します。
-
デバッグ:
- 複数のサービスにわたって問題を追跡することは、謎を解くように感じることがあります。
ベストプラクティス
マイクロサービス アーキテクチャを成功させる方法は次のとおりです:
-
小さく始めてください:
- 最初からすべてをマイクロサービスに分割しないでください。主要なコンポーネントから始めます。
-
API をシンプルに保つ:
- 過度に複雑な通信プロトコルは避けてください。
-
監視ツールを使用する:
- Prometheus、Grafana、または ELK Stack などのツールを使用して、サービス全体で何が起こっているかを追跡します。
-
展開の自動化:
- Docker と Kubernetes を使用してサービスを効率的に管理します。
-
CI/CD を採用:
- GitHub Actions や Jenkins などのツールを使用して、テストとデプロイメントのパイプラインを自動化します。
始めるためのツール
マイクロサービスを構築するためのツールボックスは次のとおりです:
プログラミング言語:
- Java、Python、Node.js、Go など、チームが使いやすいものを使用してください。
フレームワーク:
- Java: Spring Boot (マイクロサービス用 Spring Cloud を使用)。
- Node.js: Express.js.
コンテナ化:
- Docker を使用してサービスをパッケージ化します。
- Dockerfile の例:
FROM openjdk:11 COPY target/my-service.jar /app/my-service.jar ENTRYPOINT ["java", "-jar", "/app/my-service.jar"]
オーケストレーション:
- Kubernetes を使用して大規模なサービスを管理します。
メッセージ:
- 非同期通信の場合は、RabbitMQ または Apache Kafka を使用します。
実際のマイクロサービスの例
Netflix:
- マイクロサービスを使用して数百万のユーザーとデバイスを管理します。
- 各サービスは、コンテンツの推奨、請求、ストリーミングなど、特定のタスクを処理します。
アマゾン:
- 在庫、配送、支払いにマイクロサービスを使用して数十億のトランザクションを処理します。
最終的な考え
マイクロサービスは、アプリケーションに柔軟性、拡張性、復元力をもたらします。ただし、複数のキッチンを運営する場合と同様、慎重な計画と管理が必要です。小規模から始めて、整理整頓し、適切なツールを選択してください。練習すれば、経営の良いレストランが繁盛するのと同じように、マイクロサービスをマスターできるようになります!
Spring Boot でのマイクロサービスのセットアップや Kubernetes の使用など、特定の領域をさらに詳しく調べる必要がありますか?お知らせ下さい! ?
以上がマイクロサービス: フレンドリーで人間味のあるガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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さまざまなJavaScriptエンジンは、各エンジンの実装原則と最適化戦略が異なるため、JavaScriptコードを解析および実行するときに異なる効果をもたらします。 1。語彙分析:ソースコードを語彙ユニットに変換します。 2。文法分析:抽象的な構文ツリーを生成します。 3。最適化とコンパイル:JITコンパイラを介してマシンコードを生成します。 4。実行:マシンコードを実行します。 V8エンジンはインスタントコンピレーションと非表示クラスを通じて最適化され、Spidermonkeyはタイプ推論システムを使用して、同じコードで異なるパフォーマンスパフォーマンスをもたらします。

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

C/CからJavaScriptへのシフトには、動的なタイピング、ゴミ収集、非同期プログラミングへの適応が必要です。 1)C/Cは、手動メモリ管理を必要とする静的に型付けられた言語であり、JavaScriptは動的に型付けされ、ごみ収集が自動的に処理されます。 2)C/Cはマシンコードにコンパイルする必要がありますが、JavaScriptは解釈言語です。 3)JavaScriptは、閉鎖、プロトタイプチェーン、約束などの概念を導入します。これにより、柔軟性と非同期プログラミング機能が向上します。

Web開発におけるJavaScriptの主な用途には、クライアントの相互作用、フォーム検証、非同期通信が含まれます。 1)DOM操作による動的なコンテンツの更新とユーザーインタラクション。 2)ユーザーエクスペリエンスを改善するためにデータを提出する前に、クライアントの検証が実行されます。 3)サーバーとのリフレッシュレス通信は、AJAXテクノロジーを通じて達成されます。

現実世界でのJavaScriptのアプリケーションには、フロントエンドとバックエンドの開発が含まれます。 1)DOM操作とイベント処理を含むTODOリストアプリケーションを構築して、フロントエンドアプリケーションを表示します。 2)node.jsを介してRestfulapiを構築し、バックエンドアプリケーションをデモンストレーションします。

JavaScriptエンジンが内部的にどのように機能するかを理解することは、開発者にとってより効率的なコードの作成とパフォーマンスのボトルネックと最適化戦略の理解に役立つためです。 1)エンジンのワークフローには、3つの段階が含まれます。解析、コンパイル、実行。 2)実行プロセス中、エンジンはインラインキャッシュや非表示クラスなどの動的最適化を実行します。 3)ベストプラクティスには、グローバル変数の避け、ループの最適化、constとletsの使用、閉鎖の過度の使用の回避が含まれます。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

開発環境におけるPythonとJavaScriptの両方の選択が重要です。 1)Pythonの開発環境には、Pycharm、Jupyternotebook、Anacondaが含まれます。これらは、データサイエンスと迅速なプロトタイピングに適しています。 2)JavaScriptの開発環境には、フロントエンドおよびバックエンド開発に適したnode.js、vscode、およびwebpackが含まれます。プロジェクトのニーズに応じて適切なツールを選択すると、開発効率とプロジェクトの成功率が向上する可能性があります。
