面试题：复杂业务场景下Spring Cloud微服务架构的服务编排优化

Question

假设在一个涉及金融交易的微服务系统中，包含多个服务如用户认证服务、交易处理服务、账户余额更新服务等。这些服务之间存在复杂的调用关系和事务一致性要求。请详细阐述如何利用Spring Cloud的相关组件（如Sleuth、Hystrix等）对服务编排进行优化，以保障系统的高可用性、性能和数据一致性，同时给出整体架构设计思路和关键技术点。

Answer 1

整体架构设计思路

1. 服务调用链路追踪：使用Spring Cloud Sleuth为每个请求生成唯一的追踪ID，并将其传递到整个服务调用链中。这样可以方便在分布式系统中定位问题，了解请求在各个服务间的流转情况。
2. 服务容错处理：利用Hystrix实现服务的熔断、降级和线程隔离。当某个服务出现故障或响应时间过长时，Hystrix可以快速熔断，防止故障扩散，并提供降级策略，保证系统的基本可用性。
3. 事务一致性保障：采用分布式事务解决方案，如使用Seata来管理全局事务。Seata通过TC（事务协调者）、TM（事务管理器）和RM（资源管理器）的协同工作，保证多个服务间的事务一致性。

关键技术点

1. Spring Cloud Sleuth
   • 依赖引入：在各个微服务的pom.xml文件中引入spring-cloud-starter-sleuth依赖。
   • 自动配置：Spring Boot会自动配置Sleuth，为每个请求生成TraceId和SpanId。通过日志框架（如Logback）配置，将这些ID打印到日志中，方便追踪。
   • Zipkin集成：可以进一步集成Zipkin，它是一个分布式追踪系统。引入spring-cloud-starter-zipkin依赖，配置Zipkin服务器地址，Sleuth会将追踪数据发送到Zipkin，在Zipkin的UI界面上直观查看服务调用链路。
2. Hystrix
   • 依赖引入：在需要容错处理的微服务pom.xml中引入spring-cloud-starter-netflix-hystrix依赖。
   • 注解使用：在服务调用方法上使用@HystrixCommand注解，指定降级方法。例如：

@Service
public class SomeService {
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackMethod")
    public String someMethod() {
        // 正常服务调用逻辑
    }

    public String fallbackMethod() {
        // 降级逻辑，返回兜底数据
    }
}

- **线程隔离**：Hystrix默认使用线程池隔离策略，每个服务调用在独立的线程池中执行，防止某个服务的故障耗尽整个应用的资源。可以通过配置文件调整线程池大小等参数。
- **熔断策略**：Hystrix根据失败率、请求量等指标动态决定是否熔断。可以配置`circuitBreaker.requestVolumeThreshold`（请求量阈值）、`circuitBreaker.errorThresholdPercentage`（失败率阈值）等参数来调整熔断策略。

3. Seata - 环境搭建：下载并启动Seata Server，作为事务协调者。 - 依赖引入：在各个参与分布式事务的微服务pom.xml中引入seata-spring-boot-starter依赖。 - 配置调整：在微服务的application.yml文件中配置Seata相关参数，如事务组名称、Seata Server地址等。 - 注解使用：在发起全局事务的服务方法上使用@GlobalTransactional注解，标记该方法为全局事务的入口。例如：

@Service
public class TransactionService {
    @GlobalTransactional
    public void globalTransactionMethod() {
        // 调用其他微服务的事务方法
    }
}

在每个参与事务的微服务方法上使用@Transactional注解，保证本地事务的一致性。Seata会协调各个微服务的本地事务，实现全局事务的一致性。