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项目总结

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现在,我们已经成功地完成了一个7x24运行的证券交易系统。虽然实现了基本功能,但仍有很多可改进的地方。

网关

直接给用户暴露API和UI是不合适的,通常我们会选择一个反向代理充当网关。可以使用Spring Cloud Gateway来实现网关。Spring Cloud Gateway是基于Netty的异步服务器,允许我们编写一系列过滤器来实现黑名单、权限检查、限流等功能。

也可以选择更通用的Nginx作为网关,相应的功能则需要由Lua脚本实现,具体可参考OpenResty

远程调用

在系统内部,我们直接通过HTTP请求实现了远程调用,因为暴露的接口较少。如果接口比较多,可以考虑使用RPC调用,例如Spring Cloud OpenFeign。Spring Cloud OpenFeign把REST请求封装为Java接口方法,实现了一种声明式的RPC调用。也可以考虑更加通用的gRPC

系统监控

要监控系统状态、性能等实时信息,我们需要构造一个监控系统。从零开始是不现实的,选择一个通用的标准协议比使用JMX要更简单。StatsD就是目前最流行的监控方案,它的基本原理是:

┌ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ┐
  ┌───────────┐
│ │Application│ │
  └───────────┘
│       │       │
     UDP│
│       ▼       │
  ┌───────────┐       ┌───────────┐
│ │  StatsD   │─┼────▶│  Server   │
  └───────────┘       └───────────┘
└ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ┘

应用程序本身负责收集监控数据,然后以UDP协议发给StatsD守护进程,StatsD进程通常和应用程序运行在同一台机器上,它非常轻量级,并且StatsD是否运行都不影响应用程序的正常运行(因为UDP协议只管发不管能不能收到)。如果StatsD进程在运行中,它就把监控数据实时发送给聚合服务器如Graphite,再以可视化的形式展示出来。

StatsD是一个解决方案,既可以自己用开源组件搭建,又可以选择第三方商业服务商,例如DataDog。应用程序自身的数据采集则需要根据使用的服务商确定。如果使用DataDog,它会提供一个dd-java-agent.jar,在启动应用程序时,以agent的方式注入到JVM中:

$ java -javaagent:dd-java-agent.jar -jar app.jar

再通过引入DataDog提供的API:

<dependency>
    <groupId>com.datadoghq</groupId>
    <artifactId>dd-trace-api</artifactId>
    <version>{version}</version>
</dependency>

就可以实现数据采集。DataDog提供的agent除了能采集应用程序的数据,还可以直接监控JVM、Linux系统,能大大简化监控配置。

对于分布式调用,例如UI调用API,API调用Engine,还可以集成Spring Cloud Sleuth来监控链路。它通过在入口调用每次生成一个唯一ID来跟踪链路,采集数据可直接与StatsD集成。

密钥管理

对于很多涉及密钥的配置来说,如数据库密码,系统AES密码,管理员口令等,直接存放在配置文件或数据库中都是不安全的。使用专业的密钥管理软件如Vault可以更安全地管理密钥。Spring Cloud Vault就是用于从Vault读取密钥,适合对安全性要求特别高的项目。

小结

至此,我们已经从Java入门开始,学习了Java基础、JavaEE开发,重点介绍了Spring、Spring Boot和Spring Cloud,并通过一个实战项目,完成了分布式应用程序的开发。相信学到这里的你,已经成为了一个优秀的系统架构师!


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