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使用Spark进行微服务的实时功能分析
使用Spark进行微服务的实时功能分析
作为一种灵活性极强的构架风格，时下微服务在各种开发项目中日益普及。
在这种架构中，应用程序被按照功能分解成一组松耦合的服务，它们通过RESTAPIs相互协作。
通过这个设计原则，开发团队可以快速地不断迭代各个独立的微服务。
同时，基于这些特性，很多机构可以数倍地提升自己的部署能力。
然而凡事都有两面性，当开发者从微服务架构获得敏捷时，观测整个系统的运行情况成为最大的痛点。
如图1所示，多个服务工作联合对用户请求产生响应；
在生产环境中，应用程序执行过程中端到端的视图对快速诊断并解决功能退化问题至关重要的，而应用中多达数十的微服务（每个还对应数百个实例）使得理解这点变得非常困难。
信息是如何在服务中穿梭流动的
作为一种灵活性极强的构架风格，时下微服务在各种开发项目中日益普及。
在这种架构中，应用程序被按照功能分解成一组松耦合的服务，它们通过RESTAPIs相互协作。
通过这个设计原则，开发团队可以快速地不断迭代各个独立的微服务。
同时，基于这些特性，很多机构可以数倍地提升自己的部署能力。
然而凡事都有两面性，当开发者从微服务架构获得敏捷时，观测整个系统的运行情况成为最大的痛点。
如图1所示，多个服务工作联合对用户请求产生响应；
在生产环境中，应用程序执行过程中端到端的视图对快速诊断并解决功能退化问题至关重要的，而应用中多达数十的微服务（每个还对应数百个实例）使得理解这点变得非常困难。
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