微服务——部署与运维
1、你是否有将 Java 微服务部署到容器（如 Docker）中的经验？请描述一下部署过程和相关注意事项。
- 部署过程：
- 编写
Dockerfile，定义基础镜像（如openjdk）、应用 JAR 包路径和启动命令。 - 构建镜像：
docker build -t my-microservice . - 启动容器：
docker run -d -p 8080:8080 my-microservice - 使用
docker-compose配置多容器服务，定义网络和依赖关系。
- 注意事项：
- 确保镜像体积小，使用多阶段构建优化。
- 配置环境变量用于动态参数传递。
- 使用健康检查脚本确保容器服务正常运行。
- 避免将敏感信息（如密码）直接写入镜像。
2、如何使用 Kubernetes 对 Java 微服务进行编排和管理？包括服务的部署、扩展、更新等操作。
- 部署：
- 创建
DeploymentYAML 文件定义应用副本、镜像、端口等参数。 - 使用
kubectl apply -f deployment.yaml部署服务。
- 扩展：
- 修改
replicas参数动态调整副本数：kubectl scale deployment my-service --replicas=5。 - 利用 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）根据指标自动扩展：配置 CPU 或内存利用率阈值。
- 更新：
- 滚动更新：
kubectl set image deployment/my-service my-service=new-image。 - 回滚版本：
kubectl rollout undo deployment/my-service。
3、容器化部署对微服务架构的可移植性和弹性有什么影响？
| 影响 | 描述 |
|---|---|
| 可移植性提升 | 容器化打包所有依赖，确保服务可以在任何支持容器的平台上运行，无需环境配置调整。 |
| 资源利用率高 | 多服务共享宿主机资源，动态分配资源降低成本。 |
| 弹性增强 | 使用容器编排工具（如 Kubernetes）快速扩缩容应对流量波动，提高系统弹性和可靠性。 |
| 复杂性增加 | 容器编排和管理需要额外的运维技能，并引入更多组件（如监控、日志系统），增加学习成本。 |
4、对于 Java 微服务的监控，你会关注哪些关键指标？如何实现这些指标的监控？
- 关键指标：
- 系统层面：CPU、内存、磁盘 I/O、网络带宽。
- 应用层面：请求数、响应时间、错误率、线程池使用情况。
- 数据库性能：查询延迟、连接数、慢查询。
- 实现方法：
- 使用 Prometheus 和 Grafana 监控集群和服务指标。
- 引入 APM（如 Elastic APM、New Relic）分析请求性能。
- 集成健康检查（如 Spring Boot Actuator）暴露应用状态和指标。
5、在微服务架构中，如何进行有效的日志管理？包括日志的收集、存储、分析等方面。
- 日志收集：
- 使用 Logback 或 Log4j 统一格式化日志。
- 集成 Fluentd 或 Filebeat 收集容器日志，发送到集中存储。
- 日志存储：
- 使用 Elasticsearch 存储和索引日志数据。
- 按时间、服务类型分片存储，支持快速查询。
- 日志分析：
- 使用 Kibana 可视化日志，设置告警规则。
- 配置过滤器，提取异常日志用于分析和定位问题。
6、当微服务出现故障时，如何通过监控和日志信息快速定位和解决问题？请分享一个实际的故障排查案例。
- 排查步骤：
- 监控报警：收到告警，检查服务的健康状态（如 CPU 飙升、错误率异常）。
- 日志分析：通过 Kibana 搜索异常时间段的错误日志，确定问题位置（如连接超时）。
- 服务依赖：检查服务调用链，定位依赖服务的延迟或故障点。
- 案例分享：
- 某订单服务在高峰期出现 500 错误。
- 通过监控发现服务响应时间骤增，日志显示数据库连接超时。
- 排查发现数据库连接池大小不足，及时调整配置，问题解决。
凡是过去，皆为序章；凡是未来，皆有可期。