python實現微服務架構

微服務框架-nameko

1.微服務架構

微服務架構（Microservice Architecture）是一種架構概念，旨在通過將功能分解到各個離散的服務中以實現對解決方案的解耦。
它的主要作用是將功能分解到離散的各個服務當中，從而降低系統的耦合性，並提供更加靈活的服務支持。
​

傳統服務

優點：

①開發簡單，集中式管理

②基本不會重復開發

③功能都在本地，沒有分布式的管理和調用消耗

缺點：

1、效率低：開發都在同一個項目改代碼，相互等待，沖突不斷

2、維護難：代碼功功能耦合在一起，新人不知道何從下手

3、不靈活：構建時間長，任何小修改都要重構整個項目，耗時

4、穩定性差：一個微小的問題，都可能導致整個應用掛掉

5、擴展性不夠：無法滿足高並發下的業務需求

 

 

微服務

 

 

2.nameko介紹

nameko 是python語言的一個微服務框架，支持通過 rabbitmq 消息隊列傳遞的 rpc 調用，也支持 http 調用。
​
pip install nameko 

3.mq安裝

docker pull rabbitmq
docker run -d --hostname my-rabbit --name rabbit -p 15672:15672 -p 5672:5672 rabbitmq
​
docker ps 
docker exec -it 鏡像ID /bin/bash
docker exec -it 0887cb8e133c /bin/bash
​
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
​
用戶名密碼：guest

4.rpc服務端代碼

#新建service.py
​
from nameko.rpc import rpc
class service:
   name = "service"
​
   @rpc
   def hello(self, name):
       print("hello")
       return "Hello, {}!".format(name)

5.調用

#新建get_service.py
​
from nameko.standalone.rpc import ClusterRpcProxy
CONFIG={'AMQP_URI':'amqp://guest:guest@localhost'}
​
def compute():
   with ClusterRpcProxy(CONFIG) as rpc:
       res = rpc.service.hello('adf')
       print(res)
​
if __name__=='__main__':
   compute()

6.啟動服務

在項目目錄下執行

nameko run service --broker amqp://guest:guest@localhost

 

7.批量啟動service

import eventlet; 
eventlet.monkey_patch()
import importlib
from pathlib import Path
import os
path = os.path.dirname(__file__) 
def run_all():
   services = {}
​
   for dir_path,dir_names,file_names in os.walk(path):
       for filename in file_names:
           if filename.endswith("service.py"):
               name,ext = os.path.splitext(filename)
               service = importlib.import_module(name)
               services[name] = service
​
   from nameko.runners import ServiceRunner
​
   runner = ServiceRunner(config={"AMQP_URI": "amqp://guest:guest@localhost"})
   for name, service in services.items():
       cls = getattr(service, name)
       runner.add_service(cls)
   runner.start()
   runner.wait()
​
if __name__=='__main__':
   run_all()