CN110609782A - 基于大数据的微服务优化系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于大数据的微服务优化系统，包含以下模块：代码生成模块，其用于配置代码的自动化生成，降低开发周期；数据处理模块，用于日志数据分析处理，进行数据统计展现。微服务优化模块，通过日志分析，更新微服务策略。本发明通过初始化项目配置，动态生成web前后端代码，用于解析数据直观展现，通过数据解析模块统计各微服务以及服务网关数据，调用具体微服务优化策略，进行服务部署优化。

Description

基于大数据的微服务优化系统及方法
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及基于大数据的微服务优化系统及方法。
背景技术
随着大数据以及大量开源轻量级技术的日渐发展，针对多模块大中型项目，为服务便于独立开发，测试，运维，部署，扩展，发现，演进一种新的服务结构-微服务。但随着服务规模越来越大，服务调用链变长，服务请求的响应时间和吞吐量问题愈发重要。目前，在微服务系统中，前端的一个请求可能对应后端多个系统的多个请求，错综复杂，当服务的出现故障或者性能问题时，现有技术主要是通过检查微服务容器系统监控信息以及请求调用，但缺陷是无法在短时间内发现问题详情。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供基于大数据的微服务优化系统，本发明利用Hadoop进行数据解析分析，利用Spring Quartz任务调度进行增量数据处理，解决现有技术方案的数据实时性问题，并通过java运算求最优解，对微服务进行实时优化控制。
本发明通过以下技术方案来实现上述目的：
基于大数据的微服务优化系统，包括代码生成模块，数据解析模块，微服务优化模块；
所述代码生成模块利用nginx Web反向代理服务进行log_format格式化日志配置，以二进制流方式从项目log目录下获取格式化解析日志文件gateway.log以及microservices.log；并
利用上述log_format格式化日志配置进行微服务配置平台初始化设置设定，并调用代码生成模块中的Freemarker模板引擎，依据配置属性构建java后端自动化生成代码，使用springframework依据java实体属性构建相应的mysql数据库表结构；利用Velocity模板引擎生成前端展示界面代码；
所述数据解析模块利用Spring Quartz任务调度获取实时数据，获取增量log_format格式化日志进行解析数据，利用Hadoop大数据处理框架进行MapReduce数据统计，对数据按各个微服务模块进行数据解析入库；
对单个微服务应用由mysql数据库中数据分别进行筛选统计，利用JAVA集合分组计算获取不同接口在一个时间窗内的响应时间；找出平均响应时间较长的时间段，作为Could服务关联环境的性能疑点；
统计各个服务由mysql数据库中数据分别进行筛选统讯利用JAVA集合分组获取所有实例在一个时间段内的平均响应时间、hystrix熔断次数以及服务所在系统的性能指标；
分析由Hadoop统计录入mysql数据库的网关监控数据信息，利用mysql聚合统计并利用java计算出一个时间窗里的请求数和吞吐量；
最后，得到各个服务的实例在一个时间窗里的分析结果，利用Bootstrap表格插件对数据进行前端展示，并利用阿里EasyExcel生成各性能指标的监控报告文档；
所述微服务优化模块基于所述数据解析模块的数据处理统计结果，该模块依据网关控制策略，利用java运算多维度求最优解，进行实现Spring Cloud Gateway网关路由的降级或者限流；并
依据服务注册策略，利用java运算多维度求最优解，进行Spring Could Eureka微服务动态调整，以达到负载均衡和中间层服务故障转移的目的。
进一步方案为，依据Spring Quartz任务调度策略，每隔一段时间重复运行所述微服务优化模块和所述数据解析模块的处理过程，实时调整Spring Could Eureka服务发现框架以及Spring Cloud Gateway服务网关，以便进行微服务统计以及优化。其中重复运行的时间间隔可以配置，按配置时间，隔时间段获取，如果要求数据实时性高，可以设置5分钟至10分钟，若时性要求不高，可以设置半小时至1小时。
本发明还提供了上述的基于大数据的微服务优化系统的优化方法，包括以下步骤：
步骤1，在具体的微服务项目中配置日志格式，对获取请求时间进行格式化，利用JAVA HttpRequest请求url、响应时间，生成日志文件/log/gateway.log以及/log/microservices.log；
步骤2，运行微服务优化平台项目，若为项目初始化启动，定向到项目初始配置页面，进行项目日志解析参数设置，利用模板框架FreeMaker以及Velocity生成前后端代码；如果非初始化启动，则进行下一步；
步骤3，获取指定微服务项目路径下的格式化日志文件/log/gateway.log以及/log/microservices.log等，再利用Hadoop进行数据解析并存储到数据库；
步骤4，利用数据解析模块由mysql数据库中，统计单个服务接口调用信息，统计各微服务平均性能指标，统计服务网关性能指标，进行统计数据入库，该数据可用于解析前端数据统计展现；
步骤5，根据解析结果获取对应网关控制策略以及服务注册策略，，利用java运算多维度求最优解，进行微服务运行部署优化；
步骤6，利用Spring Quartz定时任务定时获取指定目录log下的新log日志，重复日志数据解析过程以及微服务优化，进行实时更新。
本发明的有益效果在于：
本发明通过用于解析数据直观展现。
本发明的基于大数据的微服务优化系统及方法，通过日志的自动提取和分析，初始化项目配置，动态生成web前后端代码，快速找出系统的性能瓶颈点，通过数据解析模块统计各微服务以及服务网关数据，调用具体微服务优化策略，进行服务部署优化能够有效地减少开发和运维人员的实际工作量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要实用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本实施例的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明系统结构示意图。
图2为本发明技术处理流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。
在任一实施例中，如图1所示，本发明的基于大数据的微服务优化系统，包括代码生成模块，数据解析模块，微服务优化模块；
所述代码生成模块利用nginx Web反向代理服务进行log_format格式化日志配置，以二进制流方式从项目log目录下获取格式化解析日志文件gateway.log以及microservices.log；并
利用上述log_format格式化日志配置进行微服务配置平台初始化设置设定，并调用代码生成模块中的Freemarker模板引擎，依据配置属性构建java后端自动化生成代码，使用springframework依据java实体属性构建相应的mysql数据库表结构；利用Velocity模板引擎生成前端展示界面代码；
所述数据解析模块利用Spring Quartz任务调度获取实时数据，获取增量log_format格式化日志进行解析数据，利用Hadoop大数据处理框架进行MapReduce数据统计，对数据按各个微服务模块进行数据解析入库；
对单个微服务应用由mysql数据库中数据分别进行筛选统计，利用JAVA集合分组计算获取不同接口在一个时间窗内的响应时间；找出平均响应时间较长的时间段，作为Could服务关联环境的性能疑点；
统计各个服务由mysql数据库中数据分别进行筛选统讯利用JAVA集合分组获取所有实例在一个时间段内的平均响应时间、hystrix熔断次数以及服务所在系统的性能指标；
分析由Hadoop统计录入mysql数据库的网关监控数据信息，利用mysql聚合统计并利用java计算出一个时间窗里的请求数和吞吐量；
最后，得到各个服务的实例在一个时间窗里的分析结果，利用Bootstrap表格插件对数据进行前端展示，并利用阿里EasyExcel生成各性能指标的监控报告文档；
所述微服务优化模块基于所述数据解析模块的数据处理统计结果，该模块依据网关控制策略，利用java运算多维度求最优解，进行实现Spring Cloud Gateway网关路由的降级或者限流；并
依据服务注册策略，利用java运算多维度求最优解，进行Spring Could Eureka微服务动态调整，以达到负载均衡和中间层服务故障转移的目的。
具体的，依据Spring Quartz任务调度策略，每隔一段系统设定时间重复运行所述微服务优化模块和所述数据解析模块的处理过程，实时调整Spring Could Eureka服务发现框架以及Spring Cloud Gateway服务网关，以便进行微服务统计以及优化。
在一个具体实施例中，如图2所示，本发明还提供了上述的基于大数据的微服务优化系统的优化方法，包括以下步骤：
步骤1，在具体的微服务项目中配置日志格式，对获取请求时间进行格式化，利用JAVA HttpRequest请求url、响应时间，生成日志文件/log/gateway.log以及/log/microservices.log；
步骤2，运行微服务优化平台项目，若为项目初始化启动，定向到项目初始配置页面，进行项目日志解析参数设置，利用模板框架FreeMaker以及Velocity生成前后端代码；如果非初始化启动，则进行下一步；
步骤3，获取指定微服务项目路径下的格式化日志文件/log/gateway.log以及/log/microservices.log等，再利用Hadoop进行数据解析并存储到数据库；
步骤4，利用数据解析模块由mysql数据库中，统计单个服务接口调用信息，统计各微服务平均性能指标，统计服务网关性能指标，进行统计数据入库，该数据可用于解析前端数据统计展现；
步骤5，根据解析结果获取对应网关控制策略以及服务注册策略，，利用java运算多维度求最优解，进行微服务运行部署优化；
步骤6，利用Spring Quartz定时任务定时获取指定目录log下的新log日志，重复日志数据解析过程以及微服务优化，进行实时更新。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。

Claims (3)

1.基于大数据的微服务优化系统，其特征在于，包括代码生成模块，数据解析模块，微服务优化模块；
所述代码生成模块利用nginx Web反向代理服务进行log_format格式化日志配置，以二进制流方式从项目log目录下获取格式化解析日志文件gateway.log以及microservices.log；并
利用上述log_format格式化日志配置进行微服务配置平台初始化设置设定，并调用代码生成模块中的Freemarker模板引擎，依据配置属性构建java后端自动化生成代码，使用springframework依据java实体属性构建相应的mysql数据库表结构；利用Velocity模板引擎生成前端展示界面代码；
所述数据解析模块利用Spring Quartz任务调度获取实时数据，获取增量log_format格式化日志进行解析数据，利用Hadoop大数据处理框架进行MapReduce数据统计，对数据按各个微服务模块进行数据解析入库；
对单个微服务应用由mysql数据库中数据分别进行筛选统计，利用JAVA集合分组计算获取不同接口在一个时间窗内的响应时间；找出平均响应时间较长的时间段，作为Could服务关联环境的性能疑点；
统计各个服务由mysql数据库中数据分别进行筛选统计，利用JAVA集合分组获取所有实例在一个时间段内的平均响应时间、hystrix熔断次数以及服务所在系统的性能指标；
分析由Hadoop统计录入mysql数据库的网关监控数据信息，利用mysql聚合统计并利用java计算出一个时间窗里的请求数和吞吐量；
最后，得到各个服务的实例在一个时间窗里的分析结果，利用Bootstrap表格插件对数据进行前端展示，并利用阿里EasyExcel生成各性能指标的监控报告文档；
所述微服务优化模块基于所述数据解析模块的数据处理统计结果，该模块依据网关控制策略，利用java运算多维度求最优解，进行实现Spring Cloud Gateway网关路由的降级或者限流；并
依据服务注册策略，利用java运算多维度求最优解，进行Spring Could Eureka微服务动态调整，以达到负载均衡和中间层服务故障转移的目的。
2.如权利要求1所述的基于大数据的微服务优化系统其特征在于，依据Spring Quartz任务调度策略，每隔一段时间重复运行所述微服务优化模块和所述数据解析模块的处理过程，实时调整Spring Could Eureka服务发现框架以及Spring Cloud Gateway服务网关，以便进行微服务统计以及优化。
3.如权利要求1所述的基于大数据的微服务优化系统的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，在具体的微服务项目中配置日志格式，对获取请求时间进行格式化，利用JAVAHttpRequest请求url、响应时间，生成日志文件/log/gateway.log以及/log/microservices.log；
步骤2，运行微服务优化平台项目，若为项目初始化启动，定向到项目初始配置页面，进行项目日志解析参数设置，利用模板框架FreeMaker以及Velocity生成前后端代码；如果非初始化启动，则进行下一步；
步骤3，获取指定微服务项目路径下的格式化日志文件/log/gateway.log以及/log/microservices.log等，再利用Hadoop进行数据解析并存储到数据库；
步骤4，利用数据解析模块由mysql数据库中，统计单个服务接口调用信息，统计各微服务平均性能指标，统计服务网关性能指标，进行统计数据入库，该数据可用于解析前端数据统计展现；
步骤5，根据解析结果获取对应网关控制策略以及服务注册策略，，利用java运算多维度求最优解，进行微服务运行部署优化；
步骤6，利用Spring Quartz定时任务定时获取指定目录log下的新log日志，重复日志数据解析过程以及微服务优化，进行实时更新。
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