資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：整理自楊波老師的總結注冊中心支持模型存儲和靈活健康檢查能力。服務網關選擇是最佳搭配，但異步性能不足基于的異步未推出正式版。配置中心缺失治理能力。監控存儲依賴于時間序列數據庫。隊列對于日志等可靠性要求不高的場景，用。功能強大但復雜。
整理自楊波老師的總結
注冊中心Eureka
Consul支持 KV 模型存儲和靈活健康檢查能力。
服務網關Spring Cloud選擇 Zuul 是最佳搭配，但異步性能不足（基于 Netty 的異步 Zuul 未推出正式版）。
基于 Nginx/OpenResty 的 API 網關 Kong 在 github 上比較火。因為采用 Nginx 內核，Kong 的異步性能較強，基于 lua 的插件比較豐富，從安全到限流熔斷都有，還有不少開源的管理界面，能夠集中管理 Kong 集群。
服務容錯Hystrix 在應用端或者框架內埋點，有一定侵入性。
集中式限流容錯，對于 Nginx或者 Kong，可以集中在反向代理上做熔斷限流，其插件支持靈活的限流容錯配置。Zuul 也可以集成 Hystrix 實現網關層集中式限流容錯。
配置中心Spring Cloud Config 缺失治理能力。
[推薦]攜程的 Apollo 配置中心，具備高可用，配置實時生效（推拉結合），配置審計和版本化，多環境多集群支持等生產級特性。https://github.com/ctripcorp/...
調用鏈監控點評的 CAT ？還是 incubator-skywalking ？
zipkin 報表少，依賴分析過于簡陋，不支持Metric。
Pinpoint 比zipkin好一點，通過字節碼做埋點，但不支持Metric。
日志監控ElasticSearch + kibana + Logstash + Filebeat + Elastalert。不說了。
Metrics 監控存儲依賴于時間序列數據庫 (TSDB)。
OpenTSDB 分布式能力強，但是相對較重。
prometheus 輕量級，自帶告警模塊，但是分布式能力不足。
Metrics報表展示用 Grafana，不說了。
隊列對于日志等可靠性要求不高的場景，用Kafka。對 Kafka 的監控和治理可以結合 hermes。
RocketMQ 高性能，分布式能力強。
RabbitMQ 性能和分布式能力稍弱，中小規模場景可選。
緩存客戶端jedis或redisson，redisson有中文文檔 鏈接描述
[推薦] 客戶端直連模式（簡單輕量），用 cachecloud 緩存治理平臺。
中間層 Proxy 模式，則用 Twitter 的 twemproxy 或 CodisLab 的 codis。
數據訪問層sharding-jdbc，分庫分表邏輯做在客戶端 jdbc driver 中，客戶端直連數據庫簡單輕量，建議中小規模場景。
MyCAT 數據庫訪問中間層 proxy 模式，但運維成本較高，建議中大規模場景。
任務調度[推薦] xxl-job 簡單輕量，大部分場景夠用。
elastic-job 功能強大但復雜。
服務安全開源的很雜亂，沒有現成的，只能自研。
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