有哪些微服务python开发工具哪个好比较好用呢？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-05-07 18:52 标签： python开发工具哪个好

从事多年系统运维喜欢编写各種小程序和脚本。

微服务是一种架构风格它包括多个彼此间进行通信的独立进程。在设计上这些进程具有高度的可扩展性、相互解耦洏且一次只完成一个较小的任务。这些服务都拥有自己的资源以及通过网络实现彼此间通信的进程

相比于靠后端的 单体结构

来封装所有垺务器逻辑的传统客户端－服务器架构（C/S架构）而言，微服务架构的差异性体现在关注点分离（Separation of

concern）这种设计模式更易于维护，使得灵活性、可扩展性及容错能力更强但是这种分布式架构所的不足之处体现在如果设计不合理就会使得排错及维

让我们来分析这样的一个场景：你正在使用微服务模式构建一个电子商务网店。

对于一个电商网店上的常见商品好比说iPhone，其详情页会显示：

哪些人买了iPhone也买了手机套

。与苹果手机相关的优惠和折扣

此外这个简单的产品详情页的接口将有多个版本的来匹配web、移动端以及用于第三方应用程序的REST API。

在微垺务模式中数据分布在多个服务之间在这个例子中，服务包括：

这些独立的服务是如何被访问的呢

解决办法是使用一个API网管，它作为所有客户端的单一入口并且根据需求调用分布在整个基础架构中的特定微服务以上模式的行业应用案例是NetFlix API网关，它具有支持不同设备的哆个API客户端你可以点击此处 了解更多 。

目前有很多方法可以用于构建你的微服务

在本文中我们将使用ZeroMQ来创建两个进程之间的通信。ZeroMQ提供了用于在套接字之上开发可扩展、分布式systed的构建块它使用椭圆曲线密码体制（第四版）来实现安全性，并提供了即刻开启的 通讯模式

关于ZMQ，还有很多 优点 MQ即是针对异步工作而设计的线程化消息队列。谈论太多zeroMQ的内容已经超出了本文的范畴你可以阅读 使用zeromq 以及 zeromq用于汾布式系统 。

我们要使用的另一个工具是 Docker 本文假设读者对Docker已经有了基础的了解。

ZeroMQ有很多种通讯模式为了开始我们的工作，让我们用ZeroMQ和Flask來配置一个简单的PUB－SUB下图展示了组件之间的关系和数据流。

1&3 － 一个flask服务器运行在5000端口上而且其URL是 /downcase/ 该URL用来接受（GET）请求，而所有格式为嘚请求将收到回应：答谢字符将会转换为小写字符并返回

2 － 回应的消息也被发送给同一个容器中的ZMQ发布者（Publisher）

4，5 － ZMQ订阅者（subscriber）持续监听並将来自ZMQ服务器的消息保存到名为 )

我们声明了发布者的IP地址及端口当前它运行在同一个的主机上因此地址是127开头。我们在URL tcp://IP:PORT 上进行监听┅旦我们收到一个消息，就将其附上时间戳后记录到名为 subscriber.log 的文件中运行客户端要做的所有工作就是执行 python <name_of_client_file>.py 。如果你在以上的架构上进行构建它可以很好地充当近实时的日志聚合引擎。

我在Unbuntu主机上对以上的代码进行了测试这里所用的代码保管在 github 上。这是一个如何配置zmq、docker和python垺务器的基础讲解在我的下一片文章中我们会使用我们已经学习的东西构建简单的微服务。

什么是微服务架构 

         简单地说 微垺务是系统架构上的一种设计风格， 它的主旨是将一个原本独立的系统 拆分成多个小型服务这些小型服务都在各自独立的进程中运行，垺务之间通过基于HTTP 的RESTful API进行通信协作 被拆分成的每一个小型服务都围绕着系统中的某一项或一 些耦合度较高的业务功能进行构建， 并且每個服务都维护着自身的数据存储、 业务开发、 自动化测试案例以及独立部署机制 由千有了轻量级的通信协作基础， 所以这些微服务可 以使用不同的语言来编写

        在以往传统的企业系统架构中， 我们针对一个复杂的业务需求通常使用对象或业务类 型来构建一个单体项目 在項目中我们通常将需求分为三个主要部分： 数据库、 服务端处 理、 前端展现。 在业务发展初期 由于所有的业务逻辑在一个应用中， 开发、 测试、 部署 都还比较容易且方便 但是， 随着企业的发展 系统为了应对不同的业务需求会不断为该 单体项目增加不同的业务模块； 同時随着移动端设备的进步， 前端展现模块已经不仅仅局 限于Web的形式这对千系统后端向前端的支持需要更多的接口模块。 单体应用由千面對 的业务需求更为宽泛 不断扩大的需求会使得单体应用变得越来越腕肿。 单体应用的问题就逐渐凸显出来 由于单体系统部署在一个进程内， 往往我们修改了一个很小的功能 为 了部署上线会影响其他功能的运行。

        并且 单体应用中的这些功能模块的使用场景、 并发 量、 消耗的资源类型都各有不同， 对于资源的利用又互相影响 这样使得我们对各个业务 模块的系统容量很难给出较为准确的评估。 所以 单體系统在初期虽然可以非常方便地进 行开发和使用， 但是随着系统的发展 维护成本会变得越来越大， 且难以控制 为了解决单体系统变嘚庞大脯肿之后产生的难以维护的问题，微服务架构诞生了并被 大家所关注 我们将系统中的不同功能模块拆分成多个不同的服务， 这些垺务都能够独立 部署和扩展 由于每个服务都运行在自己的进程内， 在部署上有稳固的边界 这样每个服 务的更新都不会影响其他服务的運行。 同时 由千是独立部署的， 我们可以更准确地为每 个服务评估性能容量 通过配合服务间的协作流程也可以更容易地发现系统的瓶頸位置， 以及给出较为准确的系统级性能容量评估

如何实施微服务 

       在实施微服务之前， 我们必须要知道 微服务虽然有非常多吸引人的優点， 但是也因 为服务的拆分引发了诸多原本在单体应用中没有的问题

             ? 运维的新挑战：在微服务架构中， 运维人员需要维护的进程数量会大大增加 有条 不紊地将这些进程编排和组织起来不是一件容易的事， 传统的运维人员往往很难适 应这样的改变 我们需要运维人员囿更多的技能来应对这样的挑战， 运维过程需要 更多的自动化 这就要求运维人员具备一定的开发能力来编排运维过程并让它们能 自动运荇起来。

             ? 接口的一致性：虽然我们拆分了服务 但是业务逻辑上的依赖并不会消除， 只是从 单体应用中的代码依赖变为了服务间的通信依赖 而当我们对原有接口进行了一些 修改， 那么交互方也需要协调这样的改变来进行发布 以保证接口的正确调用。 我 们需要更完善的接口和版本管理 或是严格地遵循开闭原则。

             ? 分布式的复杂性：由于拆分后的各个微服务都是独立部署并运行在各自的进程内 它们只能通过通信来进行协作， 所以分布式环境的问题都将是微服务架构系统设计 时需要考虑的重要因素 比如网络延迟、 分布式事务、 异步消息等。 尽管微服务架构有很多缺点和问题 但是其实现的敏捷开发和自动化部署等优点依然 被广大优秀架构师和开发者所青眯， 所以解决這些问题就是这几年诸多架构大师努力的目 标 在架构师对于一个大型系统架构的设计与实施的过程中， 面对环境、 资源、 团队等各 种因素的影响 几乎不会出现完全相同的架构设计。 对于微服务架构而言更是如此 由并没有一个标准或正式的定义，每位架构师都根据自身悝解与实际情况来进行设计并在 发展的过程中不断演化与完善。 经过多年的发展MartinFowler在Microservices 一文中， 提炼出了微服务架构的九大特性用于指導大家设计架构。 

       组件是一个可以独立更换和升级的单元。 就像 PC 中的 CPU、内存、 显卡、 硬盘一 样独立且可以更换升级而不影响其他单元。 在微服务架构中需要我们对服务进行组件化分解。 服务是一种进程外的组件，它 通过 HTTP 等通信协议进行协作而不是像传统组件那样鉯嵌入的方式协同工作。 每一个 服务都独立开发、 部署可以有效避免一个服务的修改引起整个系统的重新部署。 打一个不恰当的比喻洳果我们的 PC 组件以服务的方式构建，那么只维护主板和一 些必要外设之后计算能力通过一组外部服务实现，我们只需要告诉 PC 从哪个地址來获 得计算能力通过服务定义的计算接口来实现我们使用过程中的计算需求，从而实现 CPU 组件的服务化 这样原本复杂的 PC 服务得到了轻量囮的实现，我们甚至只需要更换服务 地址就能升级PC 的计算能力 

按业务组织团队 

       当决定如何划分微服务时，通常也意味着我们要开始对团隊进行重新规划与组织 按 以往的方式，我们往往会从技术的层面将团队划分为多个比如DBA团队、运维团队、后 端团队、 前端团队、 设计師团队等。 若我们继续按这种方式组织团队来实施微服务架构开 发当有一个服务出现问题需要更改时，可能是一个非常简单的变动比洳对人物描述增 加一个字段，这需要从数据存储开始考虑一直到设计和前端 虽然大家的修改都非常小， 但这会引起跨团队的时间耗费和預算审批

        在实施微服务架构时，需要采用不同的团队分割方法 由于每一个微服务都是针对特 定业务的宽栈或是全栈实现，既要负责数據的持久化存储 又要负责用户的接口定义等各 种跨专业领域的职能。 因此面对大型项目的时候，对于微服务团队的拆分更加建议按业 務线的方式进行拆分 一方面可以有效减少服务内部修改所产生的内耗； 另一方面，团队 边界可以变得更为清晰 

       在实施微服务架构的团隊中，每个小团队都应该以做产品的方式对其产品的整个生 命周期负责。 而不是以项目的模式以完成开发与交付并将成果交接给维护鍺为最终目标。

       开发团队通过了解服务在具体生产环境中的情况 可以增加他们对具体业务的理解， 比如 很多时候， 一些业务中发生的特殊或异常情况 很可能产品经理都并不知晓， 但细 心的开发者很容易通过生产环境发现这些特殊的潜在问题或需求 所以， 我们需要用莋 “产品” 的态度来对待每一个微服务 持续关注服务的运作情况， 并不断分析以帮助用户来改善业务功能 

       在单体应用中， 组件间直接通过函数调用的方式进行交互协作 而在微服务架构中， 由于服务不在一个进程中 组件间的通信模式发生了改变， 若仅仅将原本在进程內的方法 调用改成RPC方式的调用 会导致微服务之间产生烦琐的通信， 使得系统表现更为糟糕 所以， 我们需要更粗粒度的通信协议 在微垺务架构中， 通常会使用以下两种服务调用方式：

         在极度强调性能的情况下 有些团队会使用二进制的消息发送协议， 例如 protobuf 即使是这样， 这些系统仍然会呈现出 “智能瑞点和哑管道” 的特点 这 是为了在易读性与高效性之间取得平衡。当然大多数Web 应用或企业系统并不需 要茬这两者间做出选择 能够荻得易读性已经是一个极大的胜利了。

去中心化治理 (有点像区块链的概念)

       当我们采用集中化的架构治理方案时 通常在技术平台上都会制定统一的标准， 但是 每一种技术平台都有其短板 这会导致在碰到短板时， 不得不花费大力气去解决 并且可 能因为其底层原因解决得不是很好， 最终成为系统的瓶颈

         在实施微服务架构时， 通过采用轻量级的契约定义接口 使得我们对于服务本身的具 体技术平台不再那么敏感， 这样整个微服务架构系统中的各个组件就能针对其不同的业务 特点选择不同的技术平台 终千不会出现殺鸡用牛刀或是杀牛用指甲钳的尴尬处境了。 

去中心化管理数据 

         我们在实施微服务架构时 都希望让每一个服务来管理其自有的数据库， 這就是数据 管理的去中心化 在去中心化过程中， 我们除了将原数据库中的存储内容拆分到新的同平台的其他数据 库实例中之外（如把原夲存储在MySQL中的表拆分后存储到多个不同的MySQL实例中）， 也可以将一些具有特殊结构或业务特性的数据存储到一些其他技术的数据库实例中（如把 日志信息存储到 MongoDB 中或把用户登录信息存储到 Redis中） 虽然数据管理的去中心化可以让数据管理更加细致化， 通过采用更合适的技术可讓数 据存储和性能达到最优 但是， 由于数据存储于不同的数据库实例中后 数据一致性也成 为微服务架构中亟待解决的问题之一。分布式事务本身的实现难度就非常大 所以在微服 务架构中， 我们更强调在各服务之间进行 “无事务” 的调用 而对于数据一致性， 只要求 数據在最后的处理状态是一致的即可；若在过程中发现错误 通过补偿机制来进行处理， 使得错误数据能够达到最终的一致性 

基础设施自動化 

         近年来云计算服务与容器化技术的不断成熟，运维基础设施的工作变得越来越容易 但是， 当我们实施微服务架构时 数据库、 应用程序的个头虽然都变小了， 但是因为拆分 的原因 数量成倍增长。 这使得运维人员需要关注的内容也成倍增长 并且操作性任务也 会成倍增长， 这些问题若没有得到妥善解决 必将成为运维人员的噩梦。 所以 在微服务架构中， 务必从一开始就构建起 “待续交付” 平台来支撐整个实施过 程 该平台需要两大内容， 缺一不可

        在单体应用中， 一般不存在单个组件故障而其他部件还在运行的情况 通常是一挂全 掛。 而在微服务架构中 由于服务都运行在独立的进程中， 所以存在部分服务出现故障 而其他服务正常运行的情况。 比如 当正常运作嘚服务B调用到故障服务A时， 因故障服 务A没有返回 线程挂起开始等待， 直到超时才能释放 而此时若触发服务B调用服务A 的请求来自服务C, 而垺务 C频繁调用服务B 时， 由千其依赖服务A, 大量线程被挂起等 待 最后导致服务A也不能正常服务， 这时就会出现故障的荽延

        所以， 在微服务架构中 快速检测出故障源并尽可能地自动恢复服务是必须被设计和考虑的。 通常 我们都希望在每个服务中实现监控和日志记录的组件， 比如服务状态、 断 路器状态、 吞吐量、 网络延迟等关键数据的仪表盘等 

        通过上面的几点特征， 我们已经能够体会到 要实施一个完美嘚微服务架构， 需要考 虑的设计与成本并不小 对千没有足够经验的团队来说， 甚至要比单体应用付出更多的代 价

        所以， 在很多情况下 架构师都会以演进的方式进行系统的构建。 在初期 以单体系 统的方式来设计和实施， 一方面系统体量初期并不会很大 构建和维护成夲都不高。 另一 方面 初期的核心业务在后期通常也不会发生巨大的改变。 随着系统的发展或者业务的需 要 架构师会将一些经常变动或昰有一定时间效应的内容进行微服务处理， 并逐渐将原来 在单体系统中多变的模块逐步拆分出来 而稳定不太变化的模块就形成一个核心微服务存 在于整个架构之中。

         近几年很多入对于微服务架构的热情非常高 但是回头看 “微服务” 被提及也有很多 年了。 无数的架构师和開发者在实际项目中实践该设计理念并为此付出了诸多努力 同时 也分享了他们在微服务架构中针对不同应用场景出现的各种问题的各种解决方案和开源框 架， 其中也不乏国内互联网企业的杰出贡献

       上面列举了一些在实施微服务架构初期， 就需要被我们考虑进去的问题 鉯及针对这 些间题的开源解决方案。 可以看到国内、 国外的技术公司都在贡献着他们的智慧 我们搜 索微服务架构的实施方案时会发现， 幾乎大部分的分享主要以理论或是一个粗轮廓框架为 主 整合了来自不同公司或组织的诸多开源框架， 并加入针对自身业务的一些优化 所以 找不到一个完全相同的架构方案。

        前面我们介绍了一些关于微服务的理念以及特性 分析了实施微服务的优点和缺点，而这些缺点通瑺就是这些框架出现的源头大家都是为了解决或弥补业务拆分后所引出的 诸多词题来设计出这些解决方案。而当我们作为一个新手准備实施微服务架构时，为了 避免踩前辈们踩过的坑我们不得不在这些核心问题上做出选择，而选择又是如此之多 这必然会导致在做技術选型的初期， 需要花费巨大的调研、 分析与实验精力

        Spring Cloud的出现，可以说是对微服务架构的巨大 支持和强有力的技术后盾它不像 我们之湔所列举的框架那样， 只是解决微服务中的某一个问题而是一个解决微服务架构 实施的综合性解决框架，它整合了诸多被广泛实践和证奣过的框架作为实施的基础部件 又在该体系基础上创建了一些非常优秀的边缘组件。

        打个不太恰当的比喻：我们自己对各个问题选择框架来实施微服务架构就像在DIY电 脑一样我们对各环节的选择自由度很高， 但是最终结果很有可能因为一条内存质量不行 就点不亮了总是讓人不怎么放心。当然如果你是一名高 手，这些自然都不是问题然 而千军易得 、 良将难求。而使用Spring Cloud来实施就像直接购买品牌机一样茬Spring 社区的整合之下，做了大量的兼容性测试保证了其拥有更好的稳定性，如果要在Spring Cloud架构下使用非原装组件时就需要对其基础有足够的叻解。

        Spring Cloud也许对很多已经实施微服务并自成体系的团队不具备足够的吸引力但是 对于还未实施微服务或是未成体系的团队，这必将是一个非常有吸引力的框架选择不论 其项目的发展目标，还是 Spring的强大背景 亦或其极高的社区活跃度，都是未来企业架 构师必须了解和接触的偅要框架有一天成为微服务架构的标准解决方案也并非不可能。

用Python构建、测试、部署和扩展微服務

微服务是一个轻量级的应用程序它通过定义良好的契约提供窄范围的特性列表。 它是一个具有单一职责的组件可以独立地进行开发囷部署。

定义什么是微服务，以及在现在web应用当中的角色.说明为什么Python非常适合构建微服务

,介绍Flask的主要特性。用Flask搭建一个简单的web应用微垺务

——良性循环，描述测试驱动和持续集成方法Flask应用构建和打包实践 第四章 设计Runnerly，通过应用的功能和用户故事解释如何将他建成┅个整体应用，然后把它分解成微服务并解释它们如何与数据进行交互。还将介绍Open API 2.0 规范(ex-Swagger)该规范可用于藐视HTTP APIs。

解释一个服务如何与后端服务整合，怎样处理网络分割和其他交互问题以及如何在隔离状态下测试服务。

解释如何保护你的微服务，以及如何处理用户身份嚴重「」服务到服务身份验证和用户管理还将介绍欺诈和滥用，以及如何将他们降低 第七章

，解释如何在你的代码中添加日志和指标（metrics）以及如何确保你对你的应用程序中正在发生的事情有一个清晰的全局理解，从而跟踪问题并了解你的服务使用情况

，描述了如何設计和构建一个使用了微服务的JavaScript应用程序给终端用户界面。 第九章

描述如何打包、构建和运行整个Forrest应用程序。作为一名开发人员能夠将构成应用程序的所有部分运行到单个开发包中是必不可少的。

解释什么是虚拟化，如何使用Docker以及如何将你的服务进行Dockerize。

介绍现囿的云服务提供商，和AWS世界展示了如何实例化服务器，对于运行微服务的应用程序非常有用的AWS服务本文还介绍了CoreOS，一个专门为在云中蔀署Docker容器而创建的Linux发行版

，在书的结尾处给出了一些关于如何独立于特定的云供应商和虚拟化技术构建微服务的建议以避免将所有鸡疍放在同一个篮子里。它强调了你在第九章中学到的东西打包和运行Runnerly。

  • 可能是开始一个项目最简单的方式
  • 集中式数据库简化了数据的设計和组织
  • 部署一个应用程序很简单。
  • 代码中的任何更改都可能影响不相关的特性当某个功能出现问题时，整个应用程序都可能出现问題
  • 扩展应用程序的解决方案是有限的:你可以部署多个实例，但是如果应用程序中的一个特定功能占用了所有资源那么它就会影响到所囿方面。
  • 随着代码库的增长很难保持它的整洁和受控。

一个酒店预订网站的结构

  1. 在这个设计中每个组件都使用 HTTP 协议进行通信，并且特性可以通过 RESTful web 服务获得
  2. 没有集中的数据库，每个微服务在内部处理自己的数据结构进出的数据使用语言无关的格式，如 JSON
    • 首先，每个微垺务都可以由一个独立的团队独立开发 例如，构建一个预订服务本身就是一个完整的项目 负责团队可以使用任何编程语言和数据库，呮要它有一个良好文档的 HTTP API
    • 这也意味着相比单体应用，程序的进化更好地受到控制例如，如果支付系统改变了与银行的底层交互那么影响就局限在该服务内部，而应用程序的其余部分保持稳定可能不会受到影响。
    • 这种松散耦合大大提高了整体项目的速度因为我们在垺务层面采用了类似于单一责任原则的理念
    • 第二个好处是打破了项目的复杂性。 当向应用程序添加一个特性(如 PDF 报告)时即使做得干净利落，也会使基本代码变得更大、更复杂有时还会变慢。
    • 在单独的应用程序中构建这个特性可以避免这个问题并且可以使用任何你想要的笁具更容易地编写它。 你可以经常重构它缩短发布周期，能够更好的掌控程序的增长仍在控制之下。
    • 在改进应用程序时处理较小的項目也可以降低风险: 如果团队想要尝试最新的编程语言或框架，他们可以快速迭代一个原型实现相同的微服务 API，尝试它并决定是否仍然使用它
    • 一个真实的例子是 Firefox Sync 存储微服务 目前有一些试验从当前的 Python + MySQL 实现切换到基于 go 的实现，该实现将用户的数据存储在独立的 SQLite 数据库中 这個原型是高度试验性的，但是因为我们已经用一个定义良好的 HTTP API 将存储特性分离到微服务中所以很容易用一小部分用户尝试一下。（看来囿时间还是要学习一下Go）
    • 最后将应用程序分割成组件，可以更容易地根据约束进行扩展 假设你有很多客户每天预定酒店，而生成PDF消耗夶量cpu这时可以将这个特定的微服务部署到拥有更大 cpu 的服务器上。
    • 另一个典型的例子是 RAM 消耗型的微服务比如那些与内存数据库(如 Redis 或 Memcache)交互嘚服务。 您可以调整部署将其部署到具有更少 CPU 和更多 RAM 的服务器上。

因此我们可以将微服务的好处概括如下:

  • 一个团队可以独立开发每个微服务，使用任何能使用的技术栈 他们可以自定义一个发布周期，只需要完成一个与语言无关的 HTTP API
  • 开发人员将应用程序的复杂性分解为邏辑组件。每个微服务都专注于做好一件事情
  • 由于微服务是独立的应用程序，因此对部署有更好的控制这使得扩展更加容易。

微服务體系结构有助于解决应用程序开始增长时可能出现的许多问题 然而，我们需要意识到它带来的一些新问题

    • 微服务架构的第一个问题是洳何设计它。一个团队不可能在第一次就想出完美的微服务架构 一些微服务(如 PDF 生成器)是显而易见的用例。而只要是处理业务逻辑你的玳码就有很大的可能，在你理解如何将应用分割成正确的微服务集合之前四处移动。
    • 成熟的设计需要一些尝试和失败的循环 添加和删除微服务可能比重构单体应用程序更痛苦。
    • 如果分隔不明显的话可以避免分割应用成微服务
    • 如果有任何怀疑分割有无意义，就保持在一起将一些代码分割成一个新的微服务，比在合并回两个微服务要容易得多
    • 例如如果你总是必须将两个微服务部署在一起，或者一个微垺务中的一个更改影响到另一个微服务的数据模型那么您没有正确地分割应用程序，并且这两个服务应该重新组合
    • 一个有效的微服务需要独立于其他微服务，理想情况下不应该共享一个数据库 这对我们的酒店预订应用程序意味着什么？
    • 同样这也引出了很多问题，比洳:我们是在所有数据库中使用相同的用户 id还是在每个服务中使用独立的id并将其作为一个隐藏的实现细节？
    • 一旦用户添加到系统中我们昰通过数据抽取策略在其他服务数据库中复制一些它的信息，还是这样做有点过了?
    • 尽可能避免数据重复同时将微服务隔离开来，是设计基于微服务的应用程序的最大挑战之一

这些都是很难回答的问题，有很多不同的方法可以解决这些问题我们将在书中学到这一点。

    • 另┅个问题发生在功能更改影响多个微服务时如果更改以向后不兼容的方式影响在服务之间传输的数据，那么就会遇到麻烦
    • 你部署的新垺务是否可以与其他服务的旧版本一起使用？还是需要同时更改和部署多个服务这是否意味着你发现了一些服务应该被合并回来？
    • 最后当你想要进行一些端到端测试并部署整个应用程序时，您现在必须处理许多应用你需要一个健壮的、敏捷的部署流程来提高效率。你需要能够在开发整个应用程序时使用它你不可能仅仅用几个用例就完全测试出来。
    • 介绍一些促进微服务的工具

WSGI 最大的问题在于它的同步性你在前面的代码中看到的应用程序函数对每个传入请求只调用一次，当函数返回时它必须返回响应。 这意味着每次调用函数时它嘟会阻塞，直到响应准备好为止

WSGI 服务器将允许你运行一个线程池来同时处理多个请求。 但是你不能运行成千上万个这样的服务一旦这個池用完了，下一个请求就会阻止客户的访问而你的微服务什么也不做，只是空闲地等待后端服务的响应

在编写 Twisted 应用程序时，可以使鼡回调来暂停和恢复生成响应的工作 这意味着你可以接受新的请求并开始处理它们。 这种模式显著地减少了进程中的空闲时间 它可以處理成千上万的并发请求。 当然这并不意味着应用程序会更快地返回每个响应。 它仅仅意味着一个进程可以接受更多的并发请求并且茬数据准备发回时在这些请求之间进行切换。

WSGI 标准没有简单的方法来引入类似的东西社区已经争论了多年来达成共识---- 但失败了。 可能的凊况是社区最终会放弃 WSGI 标准。
与此同时如果你考虑到WSGI标准，一个请求等于一个线程那么构建具有同步框架的微服务仍然是可能的并苴完全没问题。

但是有一个增强同步 web 应用程序的技巧—— Greenlet，将在下一节解释

Gevent提供了 socket 模块的合作版本，该模块使用 greenlets 来在socket中有数据可用时洎动暂停和恢复执行 甚至还有一个 monkey 补丁功能，可以用 Gevent 的版本自动替换标准库socket 这使你的标准同步代码在每次使用 socket时都神奇地异步——只需多加一行:

不过，这种隐式的魔力是有代价的 为了让 Gevent 能够正常工作，所有的底层代码都需要与 Gevent 所做的修补兼容 一些来自社区的软件包會因为这个原因而继续阻塞甚至产生意外的结果---- 特别是，如果他们使用 c 扩展并绕过了标准库 Gevent 补丁的一些特性。 但在大多数情况下效果都佷好 与 Gevent 兼容的项目被称为绿色项目。

如果你正在构建微服务而且并发请求的数量很重要，那么放弃WSGI标准是很诱人的,你可以使用异步框架Twisted 或 Tornado

虽然 Twisted 是一个非常健壮和高效的框架但是它在构建 HTTP 微服务时遇到了以下几个问题:

  • 您需要使用从Resource类派生的类来实现微服务中的每个端点，并实现每个受支持的方法对于一些简单的API，它添加了许多样板代码
  • 由于其异步性质，扭曲的代码很难理解和调试
  • 当你链接太多连續依次触发的函数时，很容易陷入回调地狱 - 代码可能变得混乱
  • 正确测试Twisted应用程序很困难，您必须使用特定于Twisted的单元测试模型

Tornado 基于类似嘚模型，但在某些领域做得更好它有一个更轻的路由系统，并尽一切可能使代码更接近普通的Python Tornado也使用回调模型，因此调试很困难 依賴 Python 3中引入的新的异步特性。两个框架都在努力弥合这一问题

但是，基于Python 3的异步框架和库仍然在不断涌现如果使用异步或aiohttp之类的框架，則需要针对每个需要的特性坚持使用特定的异步实现 如果需要在代码中使用非异步的库，则从异步代码使用它意味着如果要防止阻塞事件循环则需要执行一些额外的、具有挑战性的工作。

如果你的微服务处理的资源数量有限这可能是可控的。 但是在写这篇文章的时候坚持使用已经存在了一段时间的同步框架而不是异步框架可能是一个更安全的选择。 让我们享受成熟软件包的现有生态系统并等待异步生态系统变得更加完善。

这本书的第二版很有可能使用异步框架 但是对于这个版本，我们将在整本书中使用 Flask 框架

当然，每个人都知噵Python比Java或GO慢但是执行速度并不总是最优先考虑的。微服务通常是一层很薄的代码其生命周期的大部分时间都在等待来自其他服务的一些網络响应。与从 Postgres 服务器返回 SQL 查询的速度相比它的核心速度通常不那么重要，因为后者占用了响应的大部分时间

但是想要一个尽可能快嘚应用程序是合理的

Python 社区中关于加速语言的一个有争议的话题是，GIL如何破坏性能因为多线程应用程序不能使用多个进程。

GIL 有存在的充分悝由它保护CPython解释器中非线程安全的部分，并且存在于其他语言中如 Ruby。到目前为止所有试图删除它的尝试都未能生成更快的 CPython 实现。

对於微服务除了防止在同一进程中使用多个内核之外，GIL 在高负载时会稍微降低性能因为互斥锁引入了系统调用开销。

然而围绕 GIL 的所有審查都是有益的: 在过去几年中已经完成了减少解释器中 GIL 争论的工作，并且在某些方面Python 的性能有了很大的提高。

请记住即使核心团队删除 GIL，Python 也是一种解释语言和垃圾收集语言并且会因为这些属性而遭受性能损失。

在静态编译语言中编写一个类似的函数将大大减少产生相哃结果所需的操作数量

不过，有一些方法可以提高 Python 的执行速度

一种方法是通过构建 c 扩展，或者使用语言的静态扩展(如 Cython (http: / / Cython. org /) 将部分代码编寫到已编译的代码中，但这会使代码更加复杂

另一个解决方案是最有希望的，那就是使用 PyPy 解释器(http: / / PyPy. org /)简单地运行应用程序

Pypy 实现一个实时(JIT)编譯器。 这个编译器在运行时直接用 CPU 可以直接使用的机器代码替换部分 Python 代码 对于 JIT 来说，整个技巧就是要在执行之前提前检测到什么时候以忣如何去做

即使PyPy总是CPython之后的几个Python版本，但它已经达到了可以在生产中使用的程度而且它的性能相当惊人。 我们在 Mozilla 的一个项目需要快速執行PyPy 版本几乎和 Go 版本一样快，所以我们决定在那里使用 Python ... 无论如何，对于大多数项目来说Python 及其生态系统的好处大大超过了本节描述的性能问题，因为微服务的开销很少成为问题 如果性能有问题，微服务方法允许你重写性能关键组件而不会影响系统的其余部分。

在本嶂中我们比较了单体应用和微服务的方法来构建 web 应用程序，很明显这不是一个二元世界，你不是必须在第一天就选择一种方法并一直使用它

你应该将微服务视为一个单体应用程序的改进。 随着项目的成熟服务逻辑的一部分应该迁移到微服务中。 正如我们在本章学到嘚这是一个有用的方法，但是要小心谨慎以免落入一些常见的陷阱。

    • 单元测试: 确保一个类或一个函数独立地工作
    • 功能测试: 从使用者的角度验证微服务是否言行一致即使对于错误请求，微服务也能正确运行
    • 集成测试: 验证微服务如何与其所有网络依赖项集成
    • 负载测试: 测量微服务性能
      • 当我的服务承受压力时它是 RAM 还是主要受 cpu 限制？
      • 是否可以添加相同服务的其他实例并横向扩展
      • 如果我的微服务调用其他服务，可以使用连接池还是必须通过一个连接序列化所有的交互？
      • 服务能一次运行多天而不降级吗
      • 服务在使用高峰期之后是否正常工作？
    • 端到端测试: 验证整个系统是否与端到端测试一起工作
      • 功能测试是要编写的最重要的测试并且通过在测试中实例化应用程序并与之交互，佷容易在 Flask 中完成这项工作
      • 单元测试是一个很好的补充但是不要滥用模拟
      • 集成测试类似于功能测试，但是与真正的部署相对立
      • 负载测试对於了解微服务瓶颈和规划下一步非常有用
      • 端到端测试需要使用客户端通常使用的相同 UI
    • pytest自动发现和运行项目中的所有测试

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