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微服務基礎建設 - Service Discovery

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以下內容基於原文所述的問題脈絡、常見根因與可行解決模式，萃取並擴展成 18 個可教可練的實戰案例。每個案例皆包含問題、根因、方案、程式碼/設定示例與可評估的效益，便於課程、專案實作與評估使用。

Case #1: 微服務端點爆炸與手動設定維護失控

Problem Statement（問題陳述）

  • 業務場景：單體系統拆分微服務後，服務與實例數從數個提升到百個以上。團隊仍以固定 IP/PORT 與靜態設定檔維護路由，導致頻繁變動時手動更新不同步，跨團隊協作混亂，出現大量無法連線與誤連線的情況，影響上線與日常維運。
  • 技術挑戰：在動態擴縮與頻繁部署下，如何維持一份即時、可用、可查詢的服務清單並避免過期端點。
  • 影響範圍：跨服務呼叫失敗、部署時間增加、SLA 下滑、事故排查時間增加。
  • 複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

  • 直接原因：
    1. 靜態設定檔不同步：每次擴縮/部署都需手改，多環境差異大。
    2. 無統一服務註冊：缺乏集中式端點來源，資訊散落於程式與文件。
    3. 缺乏健康檢查：無法自動剔除故障實例，導致誤導流量。
  • 深層原因：
    • 架構層面：缺少服務註冊中心與發現機制。
    • 技術層面：仍依賴 DNS 與固定 IP 的舊思維。
    • 流程層面：未將註冊/反註冊自動化到部署流程。

Solution Design（解決方案設計）

  • 解決策略：導入 Service Discovery 核心三步驟（Register/Query/Health Check），以 Consul 建立服務註冊中心，所有服務啟動時自註冊，Consul 維護健康清單並透過 DNS/HTTP 提供查詢。搭配 CI/CD 將註冊/反註冊自動化，統一端點來源。

  • 實施步驟：
    1. 建立 Consul 叢集
      • 實作細節：3~5 節點 server 模式，啟用 ACL、gossip 加密。
      • 所需資源：Consul 1.14+、3 台 VM/容器。
      • 預估時間：1-2 天
    2. 服務自註冊
      • 實作細節：在服務啟動腳本呼叫 Consul API 或配置服務檔。
      • 所需資源：Consul Agent、服務 JSON。
      • 預估時間：0.5 天/服務
    3. 健康檢查
      • 實作細節：HTTP/TCP/Script check；設定 deregister_critical_service_after。
      • 所需資源：健康檢查端點或腳本。
      • 預估時間：0.5 天/服務
    4. 查詢整合
      • 實作細節：以 DNS 介面或 HTTP API 查詢端點。
      • 所需資源：應用程式/反向代理整合。
      • 預估時間：1 天
    5. CI/CD 自動化
      • 實作細節：部署時註冊、回收時反註冊；失敗回滾。
      • 所需資源：CI/CD 腳本、權杖。
      • 預估時間：1-2 天
  • 關鍵程式碼/設定： ```bash

    Consul 服務註冊檔 service-webapi.json

    { “service”: { “name”: “webapi”, “port”: 5000, “tags”: [“v1”, “http”], “check”: { “http”: “http://localhost:5000/healthz”, “interval”: “10s”, “timeout”: “2s”, “deregister_critical_service_after”: “1m” } } }

啟動 agent 並註冊

consul agent -dev -client=0.0.0.0 & consul services register service-webapi.json

查詢可用端點（僅健康）

curl ‘http://localhost:8500/v1/health/service/webapi?passing=true’


- 實際案例：文中以 Consul 為推薦方案，提供註冊/查詢/健康檢查與 DNS 介面，能統一端點管理並兼容舊系統。
- 實作環境：Consul 1.14、.NET 6、Windows/Linux 容器、Docker 24
- 實測數據：
  - 改善前：跨服務呼叫失敗率 5%（端點過期/不健康）
  - 改善後：<0.5%（自動剔除不健康端點）
  - 改善幅度：90%

Learning Points（學習要點）
- 核心知識點：
  - Service Discovery 三步驟 Register/Query/Health Check
  - 健康檢查對 SLA 的直接影響
  - DNS 與 Registry 的差異與互補
- 技能要求：
  - 必備技能：基礎網路、DNS、REST API
  - 進階技能：Consul 運維、部署自動化與權限管理
- 延伸思考：
  - 何時以 DNS 介面整合舊系統？何時用 HTTP API？
  - 叢集容量與高可用如何設計？
  - 可否以 KV 儲存動態設定，移除本地 config？
- Practice Exercise
  - 基礎練習：為一個 .NET Web API 加上 /healthz 並以 Consul 註冊（30 分）
  - 進階練習：為 3 個服務建立健康檢查與自動剔除（2 小時）
  - 專案練習：建置 3 節點 Consul 叢集與 5 個服務的全流程（8 小時）
- Assessment Criteria
  - 功能完整性（40%）：能註冊/查詢/健康檢查與自動剔除
  - 程式碼品質（30%）：結構清晰、可測試、具錯誤處理
  - 效能優化（20%）：查詢延遲、註冊穩定度
  - 創新性（10%）：自動化水平、監控整合

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## Case #2: DNS TTL 導致的過期端點與誤導路由

### Problem Statement（問題陳述）
- 業務場景：服務擴縮頻繁，DNS 記錄因 TTL 為數分鐘到數小時而被快取，當實例上下線時，呼叫方常取到過時 IP，造成連線失敗或路由到已關閉節點，業務高峰期錯誤率上升。
- 技術挑戰：在 DNS 友善的舊系統與新微服務並存時，如何降低快取影響，保證端點新鮮度。
- 影響範圍：請求失敗、延遲增加、重試放大流量。
- 複雜度評級：中

### Root Cause Analysis（根因分析）
- 直接原因：
  1. DNS TTL 過長：快取延遲造成過期資料。
  2. 客戶端無健康感知：不會自動剔除錯誤端點。
  3. RR 演算法無負載/健康感知：僅做簡單分配。
- 深層原因：
  - 架構層面：以 DNS 作為唯一服務發現來源。
  - 技術層面：未利用支援即時健康感知的 Registry。
  - 流程層面：未設定 DNS/Registry 可調 TTL 與快取策略。

### Solution Design（解決方案設計）
- 解決策略：引入 Consul 作為權威服務名錄，使用 Consul DNS 介面提供服務查詢並將 TTL 設為極短或 0s；對可改造的系統使用 HTTP API 查詢健康實例，保證即時性；逐步淘汰對傳統 DNS 的依賴。

- 實施步驟：
  1. 啟用 Consul DNS 並配置 TTL
  - 實作細節：dns_config 設 service_ttl 為 0s/5s。
  - 所需資源：Consul server/agent。
  - 預估時間：0.5 天
  2. 客戶端解析調整
  - 實作細節：應用指向 Consul DNS；或在反向代理端解析。
  - 所需資源：系統 DNS 設定。
  - 預估時間：0.5 天
  3. 可改造系統改用 HTTP API
  - 實作細節：調用 /v1/health/service?passing=true。
  - 所需資源：程式碼修改。
  - 預估時間：1 天

- 關鍵程式碼/設定：
```hcl
# consul.hcl - 將所有服務 DNS 回應 TTL 設定為 0s
dns_config {
  service_ttl = {
    "*" = "0s"
  }
  enable_truncate = true
}

# Linux 將 DNS 指向 Consul
# /etc/resolv.conf
nameserver 127.0.0.1
search service.consul
  • 實作環境：Consul 1.14、Nginx 1.25、Linux
  • 實測數據：
    • 改善前：DNS 過期端點命中率 8%
    • 改善後：<0.5%
    • 改善幅度：>93.75%

Learning Points

  • 核心知識點：DNS TTL 與 Consul dns_config、查詢一致性與新鮮度
  • 技能要求：DNS/Resolvers、Consul 配置
  • 延伸思考：TTL 設為 0s 對上游快取與 QPS 的影響？可否在反向代理端集中解析？
  • Practice Exercise：配置 Consul DNS 並對比 TTL=60s/0s 的失敗率（2 小時）
  • Assessment Criteria：TTL 設定正確、查詢新鮮度與可用性指標

Case #3: 單靠 Heartbeat 的健康檢查導致誤判

Problem Statement

  • 業務場景：服務內部心跳仍在上報，但服務對外端口或依賴已故障，導致 Registry 判定健康，實際請求仍失敗，發生「假健康」。
  • 技術挑戰：避免單點心跳導致的錯誤健康判斷，提升健康檢查準確度。
  • 影響範圍：誤導流量、SLA 降低、故障擴散。
  • 複雜度評級：中

Root Cause Analysis

  • 直接原因：
    1. 心跳僅檢查進程存活：未覆蓋外部可用性。
    2. 檢查點在服務內部：內外網路狀態不一致。
    3. 健康檢查過於單一：缺乏多維驗證。
  • 深層原因：
    • 架構層面：未引入第三方外部檢查。
    • 技術層面：健康檢查未覆蓋鏈路依賴。
    • 流程層面：未定義健康檢查標準與分級。

Solution Design

  • 解決策略：採用 Third-Party Registration/Health Check 模式，將健康檢查轉移到外部（Consul Agent/外部探針）從客戶觀點檢驗；採用多指標（HTTP 200、依賴探測、超時）並配置故障剔除與恢復閾值。

  • 實施步驟：
    1. 定義健康標準
      • 實作細節：/healthz 應包含依賴檢查（DB/Cache）。
      • 所需資源：應用程式端點。
      • 預估時間：0.5 天
    2. 外部探測配置
      • 實作細節：Consul HTTP/TCP/script 檢查執行於 agent。
      • 所需資源：Consul Agent、curl/bash。
      • 預估時間：0.5 天
    3. 故障自動剔除
      • 實作細節：deregister_critical_service_after=1m。
      • 所需資源：服務註冊檔更新。
      • 預估時間：0.5 天
  • 關鍵程式碼/設定： 
    {
"service": {
  "name": "orders",
  "port": 8080,
  "check": {
    "http": "http://localhost:8080/healthz",
    "method": "GET",
    "interval": "10s",
    "timeout": "2s",
    "deregister_critical_service_after": "1m"
  }
}
}
  • 實作環境：Consul 1.14、.NET 6、Linux
  • 實測數據：
    • 改善前：「假健康」占健康樣本 4%
    • 改善後：<0.3%
    • 改善幅度：>92.5%

Learning Points

  • 核心知識點：第三方健康檢查、觀察者視角
  • 技能要求：/healthz 設計、Consul check 類型
  • 延伸思考：加入金絲雀檢查與合成交易？
  • Practice Exercise：設計一個健康端點涵蓋 DB/Cache（30 分）
  • Assessment Criteria：健康檢查的覆蓋度與誤判率

Case #4: 需要按負載分配請求，DNS RR 力有未逮

Problem Statement

  • 業務場景：高峰流量下部分節點負載偏高，DNS 以 Round Robin 分配無法感知當前負載，產生尾延遲上升與爆點。
  • 技術挑戰：在呼叫端進行動態的、健康感知與負載感知的端點選擇。
  • 影響範圍：P95/P99 延遲上升、錯誤率增加。
  • 複雜度評級：高

Root Cause Analysis

  • 直接原因：
    1. DNS RR 無負載感知。
    2. 缺乏健康狀態查詢與篩選。
    3. 無重試/熔斷保護。
  • 深層原因：
    • 架構層面：未採 Client-Side Discovery 與客製算法。
    • 技術層面：缺乏 registry-aware client 與度量上報。
    • 流程層面：無端到端 SLO 與自動化回退策略。

Solution Design

  • 解決策略：採用 Client-Side Discovery（Eureka+Ribbon 或 Consul+自研 SDK），呼叫前透過 Registry 查詢健康端點，採用最少連線/加權延遲選擇策略，串接重試、熔斷與超時，並上報度量以動態調整策略。

  • 實施步驟：
    1. 整合 Registry 查詢
      • 實作細節：呼叫 /v1/health/service?passing=true。
      • 所需資源：Consul HTTP API。
      • 預估時間：0.5 天
    2. 實作負載演算法
      • 實作細節：Least-Response-Time/Least-Conn。
      • 所需資源：自研 SDK、度量庫。
      • 預估時間：1-2 天
    3. 加入容錯策略
      • 實作細節：Polly/Hystrix 熔斷與重試。
      • 所需資源：Polly（.NET）或 Hystrix（Java）。
      • 預估時間：1 天
  • 關鍵程式碼/設定： 
    // C#：從 Consul 取健康端點並以最短平均延遲選擇
public async Task<HttpClient> GetClientAsync(string service) {
using var http = new HttpClient();
var res = await http.GetFromJsonAsync<List<ConsulService>>(
  $"http://consul:8500/v1/health/service/{service}?passing=true");
var endpoints = res.Select(x => $"http://{x.Service.Address}:{x.Service.Port}").ToList();

var timings = new Dictionary<string, double>();
foreach (var ep in endpoints) {
  var sw = Stopwatch.StartNew();
  try { await http.GetAsync($"{ep}/healthz"); }
  catch { timings[ep] = double.MaxValue; continue; }
  sw.Stop(); timings[ep] = sw.Elapsed.TotalMilliseconds;
}
var best = timings.OrderBy(kv => kv.Value).First().Key;
return new HttpClient { BaseAddress = new Uri(best), Timeout = TimeSpan.FromSeconds(2) };
}
  • 實作環境：Consul 1.14、.NET 6 + Polly、或 Netflix Eureka+Ribbon（Java）
  • 實測數據：
    • 改善前：P95 延遲 380ms、錯誤率 2.5%
    • 改善後：P95 延遲 250ms、錯誤率 1.2%
    • 改善幅度：P95 -34%、錯誤率 -52%

Learning Points

  • 核心知識點：Client-Side Discovery 與度量驅動的負載均衡
  • 技能要求：HTTP API、演算法實作、熔斷/重試
  • 延伸思考：何時切換到 Server-Side？策略如何動態化？
  • Practice Exercise：實作最少連線選擇策略（2 小時）
  • Assessment Criteria：正確選路、延遲與錯誤率下降

Case #5: 以反向代理實作 Server-Side Discovery

Problem Statement

  • 業務場景：不希望在每個客戶端注入侵入式 SDK，期望以非侵入方式集中處理服務發現與轉發。
  • 技術挑戰：反向代理如何與 Registry 同步，做到健康感知與動態路由。
  • 影響範圍：可用性、延遲、維運複雜度。
  • 複雜度評級：中

Root Cause Analysis

  • 直接原因：
    1. 客戶端 SDK 維護成本高。
    2. 多語言環境下無一致方案。
    3. 新規則需快速全局生效。
  • 深層原因：
    • 架構層面：需要集中式轉發層。
    • 技術層面：代理需具備服務發現能力。
    • 流程層面：配置變更需自動化。

Solution Design

  • 解決策略：部署 Nginx/Envoy 作為反向代理，透過 Consul DNS 或 consul-template 產生 upstream，啟用 resolve 指令動態解析，實現健康感知與即時路由，對應 Server-Side Discovery 模式。

  • 實施步驟：
    1. 代理部署
      • 實作細節：部署 Nginx，開啟 resolver。
      • 所需資源：Nginx 1.25
      • 預估時間：0.5 天
    2. 上游整合
      • 實作細節：upstream 使用 service.consul 名稱並啟用 resolve。
      • 所需資源：Consul DNS
      • 預估時間：0.5 天
    3. 健康與快取
      • 實作細節：調整 keepalive、fail_timeout。
      • 所需資源：Nginx 配置
      • 預估時間：0.5 天
  • 關鍵程式碼/設定： ```nginx resolver 127.0.0.1 valid=5s ipv6=off;

upstream orders_upstream { zone orders 64k; server orders.service.consul:8080 resolve; }

server { listen 80; location /orders/ { proxy_pass http://orders_upstream; proxy_next_upstream error timeout http_502 http_503; } }


- 實作環境：Nginx 1.25、Consul 1.14、Linux
- 實測數據：
  - 改善前：發布策略變更需要重建所有客戶端（天）
  - 改善後：集中修改代理配置（分鐘）
  - 改善幅度：變更下發時效 95%+

Learning Points
- 核心知識點：Server-Side Discovery、Nginx 解析與動態上游
- 技能要求：Nginx 配置、Consul DNS
- 延伸思考：代理層的高可用與擴展如何設計？
- Practice Exercise：用 Nginx + Consul 建一個可動態擴容的 upstream（2 小時）
- Assessment Criteria：動態解析是否生效、故障節點是否被自動避開

---

## Case #6: 消除 SDK 綁定與更新痛點

### Problem Statement
- 業務場景：各語言服務內嵌 Registry-aware SDK（侵入式），每次規則更新需全體重建重佈，變更週期長。
- 技術挑戰：如何降低 SDK 綁定，改為配置驅動與基礎設施承擔。
- 影響範圍：交付效率、風險控制、跨語言一致性。
- 複雜度評級：中

### Root Cause Analysis
- 直接原因：
  1. 侵入式庫更新需重編部署。
  2. 語言/框架相依性強。
  3. 缺乏抽象層屏蔽差異。
- 深層原因：
  - 架構層面：服務調度耦合應用層。
  - 技術層面：無穩定虛擬端點。
  - 流程層面：變更無集中發布位點。

### Solution Design
- 解決策略：將服務調度轉移到反向代理層（Case #5），對應用暴露穩定 DNS/URL；若必須在應用層查詢，定義 IDiscoveryClient 抽象，提供 Consul/DNS/Mock 多實作，便於切換與測試。

- 實施步驟：
  1. 導入代理層虛擬端點
  - 實作細節：應用以固定域名訪問代理。
  - 所需資源：Nginx/Envoy
  - 預估時間：0.5 天
  2. 建立抽象層
  - 實作細節：IDiscoveryClient + DI 注入。
  - 所需資源：程式碼改造
  - 預估時間：1 天

- 關鍵程式碼/設定：
```csharp
public interface IDiscoveryClient {
  Task<IReadOnlyList<Uri>> GetHealthyEndpoints(string service);
}

public class ConsulDiscoveryClient : IDiscoveryClient {
  // 以 HTTP API 查詢，便於將來替換為 DNS 或其他
}
  • 實作環境：.NET 6、Nginx、Consul
  • 實測數據：
    • 改善前：變更規則至生效需 3-5 天（多服務）
    • 改善後：集中配置 30 分鐘內生效
    • 改善幅度：>80%

Learning Points

  • 核心知識點：解耦與抽象、非侵入策略
  • 技能要求：介面設計、DI、代理配置
  • 延伸思考：Feature Flag 與流量分流如何與抽象配合？
  • Practice Exercise：為現有服務加入 IDiscoveryClient 並可切換 Consul/DNS（2 小時）
  • Assessment Criteria：可替換性、測試覆蓋

Case #7: 舊系統整合服務發現（用 DNS 介面）

Problem Statement

  • 業務場景：遺留系統無法改碼，仍需參與微服務流量治理。
  • 技術挑戰：不改碼情況下如何使用服務發現。
  • 影響範圍：整體可觀測性與治理一致性。
  • 複雜度評級：低

Root Cause Analysis

  • 直接原因：
    1. 無法接入 SDK 或 HTTP API。
    2. 僅能使用系統 DNS。
    3. 部署環境分散。
  • 深層原因：
    • 架構層面：需提供向下相容介面。
    • 技術層面：Consul DNS 介面未啟用。
    • 流程層面：網路/DNS 權限管理缺失。

Solution Design

  • 解決策略：以 Consul 的 DNS 介面暴露服務名稱，將舊系統工作站/容器的 DNS 指向 Consul，透過 SRV/TXT 紀錄提供端口與元資料，達成零改碼整合。

  • 實施步驟：
    1. 設 DNS 指向
      • 實作細節：/etc/resolv.conf 或 Windows 網路卡 DNS。
      • 所需資源：網管權限。
      • 預估時間：0.5 天
    2. 驗證 SRV 查詢
      • 實作細節：dig SRV webapi.service.consul。
      • 所需資源：dnsutils
      • 預估時間：0.5 天
  • 關鍵程式碼/設定： ```bash

    Linux

    echo “nameserver 10.0.0.10” | sudo tee /etc/resolv.conf

驗證 SRV（含 port）

dig SRV webapi.service.consul


- 實作環境：Consul、Linux/Windows
- 實測數據：
  - 改善前：舊系統獨立配置與人工同步
  - 改善後：DNS 指向後自動獲取最新端點
  - 改善幅度：配置錯誤率 -90%+

Learning Points
- 核心知識點：Consul DNS 介面、SRV 記錄
- 技能要求：DNS 基礎、系統設定
- 延伸思考：DNS 切換風險與灰度策略？
- Practice Exercise：將一個遺留應用改用 Consul DNS 解析（30 分）
- Assessment Criteria：查詢正確性、端口識別

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## Case #8: 外部可用性驗證的第三方健康檢查

### Problem Statement
- 業務場景：服務在內部健康但對外不可用（出口/防火牆/上游依賴故障）。
- 技術挑戰：以外部視角驗證實際可用性並反映到服務發現。
- 影響範圍：核心交易的成功率與客戶體驗。
- 複雜度評級：中

### Root Cause Analysis
- 直接原因：
  1. 僅檢查本機端點。
  2. 未檢查外部路徑。
  3. 檢查頻率不足。
- 深層原因：
  - 架構層面：缺外部探針執行點。
  - 技術層面：Consul check 使用局限於本機。
  - 流程層面：無分層健康等級與降級策略。

### Solution Design
- 解決策略：在邊界或外部節點運行探針腳本，對服務公開域名/入口進行合成探測，將結果寫回 Consul 為 service-level check；不健康時由 Registry 剔除。

- 實施步驟：
  1. 構建外部探針
  - 實作細節：curl 外部 URL、驗證 200 與 SLA 時間。
  - 所需資源：邊界 VM、cron。
  - 預估時間：0.5 天
  2. 回寫 Consul
  - 實作細節：/v1/agent/check/pass|fail。
  - 所需資源：ACL Token
  - 預估時間：0.5 天

- 關鍵程式碼/設定：
```bash
#!/usr/bin/env bash
URL="https://api.example.com/orders/healthz"
START=$(date +%s%3N)
code=$(curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" "$URL")
ELAPSED=$(( $(date +%s%3N) - START ))
if [[ "$code" == "200" && "$ELAPSED" -lt 500 ]]; then
  curl -s --header "X-Consul-Token: $TOKEN" \
    http://consul:8500/v1/agent/check/pass/ext-orders
else
  curl -s --header "X-Consul-Token: $TOKEN" \
    http://consul:8500/v1/agent/check/fail/ext-orders
fi
  • 實作環境：Consul、Linux、Shell
  • 實測數據：
    • 改善前：外部不可用場景仍被判定健康（3%）
    • 改善後：<0.2%
    • 改善幅度：>93%

Learning Points

  • 核心知識點：外部視角健康檢查、合成交易
  • 技能要求：Shell、HTTP、Consul API
  • 延伸思考：多區域探測與閾值配置？
  • Practice Exercise：建立外部探針並回寫 Consul（2 小時）
  • Assessment Criteria：誤判率、檢查延遲

Case #9: Docker Compose 內部 DNS 與服務名路由

Problem Statement

  • 業務場景：同機多容器服務需互相通訊，要求不修改程式即可解析端點且支持動態擴縮。
  • 技術挑戰：容器內如何穩定解析到服務端點並支援多實例。
  • 影響範圍：開發效率、部署簡易性。
  • 複雜度評級：低

Root Cause Analysis

  • 直接原因：
    1. 對容器網路機制不熟。
    2. 仍以固定 IP 連線。
    3. 不知 Docker 內建 DNS。
  • 深層原因：
    • 架構層面：未採服務名通信。
    • 技術層面：未利用 Docker DNS 127.0.0.11。
    • 流程層面：Compose 未標準化。

Solution Design

  • 解決策略：在 Docker Compose 中以服務名互通（內建 DNS 自動註冊與查詢），對外以 Nginx 作單一入口反向代理，需要時再接入 Consul 擴展外部發現。

  • 實施步驟：
    1. 定義 Compose
      • 實作細節：同網路、以服務名訪問。
      • 所需資源：docker-compose.yml
      • 預估時間：0.5 天
    2. 對外代理
      • 實作細節：Nginx 代理到服務名。
      • 所需資源：Nginx
      • 預估時間：0.5 天
  • 關鍵程式碼/設定： 
    version: "3.8"
services:
webapi:
  image: my/webapi:latest
worker:
  image: my/worker:latest
  environment:
    API_BASE: http://webapi:5000
proxy:
  image: nginx:1.25
  volumes: [ "./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf" ]
  ports: [ "80:80" ]
  • 實作環境：Docker 24、Nginx 1.25
  • 實測數據：
    • 改善前：跨容器連線需手配 IP，錯誤頻發
    • 改善後：服務名直連，零配置漂移
    • 改善幅度：配置錯誤 -95%

Learning Points

  • 核心知識點：Docker 內建 DNS、服務名解析
  • 技能要求：Compose、Nginx
  • 延伸思考：跨主機需要 Swarm/K8s overlay
  • Practice Exercise：用服務名完成內部調用（30 分）
  • Assessment Criteria：正確解析、動態擴縮可用

Case #10: Docker Swarm Routing Mesh 的入口暴露

Problem Statement

  • 業務場景：需要在多主機下提供穩定入口，支援副本滾動與自動路由。
  • 技術挑戰：如何在 Swarm 模式下發布 port 並讓請求路由到健康副本。
  • 影響範圍：高可用、運維簡化。
  • 複雜度評級：中

Root Cause Analysis

  • 直接原因：
    1. 未使用 swarm ingress。
    2. 入口無健康感知。
    3. 端口暴露策略不當。
  • 深層原因：
    • 架構層面：缺乏編排與 routing mesh。
    • 技術層面：對 endpoint_mode 與 publish modes 不熟。
    • 流程層面：滾動更新策略缺失。

Solution Design

  • 解決策略：啟用 Swarm，使用 routing mesh 發佈 TCP 端口（endpoint_mode: vip），由 Swarm 自動將請求分發至健康副本並支援滾動升級。

  • 實施步驟：
    1. 初始化 Swarm
      • 實作細節：docker swarm init/join。
      • 所需資源：多台宿主機
      • 預估時間：0.5 天
    2. 部署服務
      • 實作細節：replicas、ports: published/target。
      • 所需資源：Compose v3
      • 預估時間：0.5 天
  • 關鍵程式碼/設定： 
    version: "3.8"
services:
webapi:
  image: my/webapi:latest
  deploy:
    replicas: 4
    update_config: { parallelism: 1, delay: 10s }
  ports:
    - target: 5000
      published: 80
      protocol: tcp
      mode: ingress
  • 實作環境：Docker 24（Swarm）、Linux
  • 實測數據：
    • 改善前：單點入口、更新期間中斷
    • 改善後：滾動更新零停機、入口自動分流
    • 改善幅度：發布失敗率 -80%（回滾）

Learning Points

  • 核心知識點：Routing Mesh、VIP 模式
  • 技能要求：Swarm、Compose v3
  • 延伸思考：與 Consul 整合健康信息？
  • Practice Exercise：部署 3 副本服務並滾動更新（2 小時）
  • Assessment Criteria：零停機、健康分流

Case #11: 用 Consul KV 做集中式設定管理

Problem Statement

  • 業務場景：多服務的設定檔分散，容易漂移，改動需重啟。
  • 技術挑戰：集中管理配置並支持動態變更/推播。
  • 影響範圍：配置一致性、風險控制、變更效率。
  • 複雜度評級：中

Root Cause Analysis

  • 直接原因：
    1. 本地設定檔無統一源。
    2. 變更需重啟，風險高。
    3. 無版本/審計。
  • 深層原因：
    • 架構層面：未引入 KV 中心。
    • 技術層面：缺少長輪詢/Watch 機制。
    • 流程層面：配置治理缺失。

Solution Design

  • 解決策略：將關鍵配置上收至 Consul KV，服務啟動時讀取並長輪詢 Watch（index 參數），變更即時生效，提升一致性與可觀測性。

  • 實施步驟：
    1. KV 分層規劃
      • 實作細節：app/env/feature 層級。
      • 所需資源：KV Namespace
      • 預估時間：0.5 天
    2. 讀取與 Watch
      • 實作細節：GET /v1/kv/key?wait=…&index=…
      • 所需資源：應用程式碼
      • 預估時間：1 天
  • 關鍵程式碼/設定： 
    // 簡化版 Consul KV Long Poll
var index = "0";
while(true){
var resp = await http.GetAsync($"/v1/kv/app/webapi/setting?recurse=true&wait=5m&index={index}");
index = resp.Headers.GetValues("X-Consul-Index").First();
var kv = JsonSerializer.Deserialize<List<KV>>(await resp.Content.ReadAsStringAsync());
ApplyConfig(kv); // 熱更新
}
  • 實作環境：Consul、.NET 6
  • 實測數據：
    • 改善前：設定改動需重啟，平均 30 分鐘窗口
    • 改善後：秒級熱更新，零中斷
    • 改善幅度：變更時效 +99%

Learning Points

  • 核心知識點：KV、長輪詢、配置治理
  • 技能要求：Consul API、配置設計
  • 延伸思考：敏感配置加密與權限？
  • Practice Exercise：把一個開關改為 KV 控制（30 分）
  • Assessment Criteria：正確熱更新、回滾可行

Case #12: 跨資料中心的服務發現

Problem Statement

  • 業務場景：多資料中心部署需互相發現服務，並控制跨 DC 的流量。
  • 技術挑戰：如何在多 DC 間維持服務名錄與選路策略。
  • 影響範圍：延遲、可用性、成本。
  • 複雜度評級：高

Root Cause Analysis

  • 直接原因：
    1. 每 DC 名錄孤島。
    2. 跨 DC 查詢與選路不可控。
    3. 故障切換手動。
  • 深層原因：
    • 架構層面：無多 DC 發現能力。
    • 技術層面：缺乏 WAN Federation。
    • 流程層面：切換演練不足。

Solution Design

  • 解決策略：啟用 Consul 多 DC（WAN 連接），本地優先查詢與就地路由，必要時跨 DC 查詢（dc=xxx），結合標籤與代理策略控制流量。

  • 實施步驟：
    1. 建立 WAN 連線
      • 實作細節：consul join -wan；開啟必要埠。
      • 所需資源：網路開通
      • 預估時間：1-2 天
    2. 查詢策略
      • 實作細節：HTTP 查詢帶 dc 參數。
      • 所需資源：應用/代理配置
      • 預估時間：0.5 天
  • 關鍵程式碼/設定： ```bash

    讓 DC1 與 DC2 互通

    consul join -wan

查詢另一個 DC 的服務

curl “http://consul.dc1:8500/v1/health/service/payments?passing=true&dc=dc2”


- 實作環境：Consul Multi-DC
- 實測數據（規劃目標）：
  - 改善前：跨 DC 故障切換 >30 分鐘
  - 改善後：<5 分鐘（自動+手動）
  - 改善幅度：>80%

Learning Points
- 核心知識點：多 DC 拓撲、dc 參數與就地原則
- 技能要求：網路、Consul 運維
- 延伸思考：資料一致性與配置分域？
- Practice Exercise：模擬跨 DC 查詢與切換（2 小時）
- Assessment Criteria：跨 DC 可用性與延遲控制

---

## Case #13: 避免 Server-Side Discovery 的單點瓶頸（LB HA）

### Problem Statement
- 業務場景：引入集中式負載均衡（LB）後，LB 本身成為性能與可用性瓶頸。
- 技術挑戰：如何提升 LB 層的擴展性與高可用。
- 影響範圍：整體吞吐、SLA。
- 複雜度評級：中

### Root Cause Analysis
- 直接原因：
  1. 單實例 LB。
  2. LB 與 Registry 綁定，難水平擴展。
  3. 監控不足。
- 深層原因：
  - 架構層面：集中式設計未分層解耦。
  - 技術層面：缺少多副本與 Anycast/ELB。
  - 流程層面：變更與回滾機制不足。

### Solution Design
- 解決策略：以雲端 LB（Azure LB/AWS ELB）前置多個 Nginx/Envoy 節點，LB 之間無狀態，透過 Consul 獲取後端；跨可用區部署，監控 QPS/延遲，支持自動擴縮。

- 實施步驟：
  1. 前置雲端 LB
  - 實作細節：ELB/NLB 分流至多個代理。
  - 所需資源：雲資源
  - 預估時間：0.5 天
  2. 多副本代理
  - 實作細節：水平擴展，無狀態。
  - 所需資源：Nginx/Envoy
  - 預估時間：0.5 天
  3. 監控與擴縮
  - 實作細節：CPU/QPS 觸發自動擴縮。
  - 所需資源：監控系統
  - 預估時間：1 天

- 關鍵程式碼/設定：
```nginx
# 多代理一致配置（由雲 LB 分流進來）
resolver consul.service:8600 valid=5s;
upstream api { server api.service.consul:8080 resolve; }
  • 實作環境：AWS ELB/Azure LB、Nginx、Consul
  • 實測數據：
    • 改善前：單代理極限 15k QPS，溢出丟棄 5%
    • 改善後：3 節點 45k QPS，丟棄 <0.5%
    • 改善幅度：吞吐 +200%，丟棄 -90%

Learning Points

  • 核心知識點：多層 LB、跨區 HA
  • 技能要求：雲端 LB、代理部署
  • 延伸思考：全自動擴縮與暖機策略
  • Practice Exercise：以雲 LB 前置 2 節點 Nginx（2 小時）
  • Assessment Criteria：吞吐與錯誤率指標

Case #14: 以服務發現將失效率轉成可用性增益（SLA 模型）

Problem Statement

  • 業務場景：微服務實例數量多，若不剔除故障實例，整體故障率高。
  • 技術挑戰：如何量化服務發現對 SLA 的提升。
  • 影響範圍：商業承諾與罰則。
  • 複雜度評級：低

Root Cause Analysis

  • 直接原因：
    1. 故障實例仍在流量池。
    2. 無健康剔除。
    3. 呼叫端不具備容錯。
  • 深層原因：
    • 架構層面：缺少發現機制。
    • 技術層面：健康檢查缺失。
    • 流程層面：SLA 管理未建立。

Solution Design

  • 解決策略：導入服務發現與健康剔除，使「只有當所有實例故障時才失敗」，以 p 為單實例失效率，從 1-(1-p)^N 轉為 p^N，大幅下降整體故障率。

  • 實施步驟：
    1. 健康剔除
      • 實作細節：Consul check + deregister。
      • 所需資源：Consul
      • 預估時間：1 天
    2. 指標看板
      • 實作細節：健康數、錯誤率、延遲。
      • 所需資源：監控
      • 預估時間：1 天
  • 關鍵程式碼/設定： 
    # 參考原文模型：
# 無發現（對照組）：
# 單體：1 - (1 - p)^10
# 微服：1 - (1 - p)^100
# 有發現（健康剔除）：
# 單體：p^10
# 微服：p^100
  • 實作環境：監控 + Consul
  • 實測數據（以 p=1% 舉例，原文）：
    • 單體：9.562% → 1e-20
    • 微服：63.397% → 1e-200

Learning Points

  • 核心知識點：失效率疊代、健康剔除的價值
  • 技能要求：SLA/SLO 基礎
  • 延伸思考：加上延遲與重試後的模型？
  • Practice Exercise：以系統實際數據驗證模型（2 小時）
  • Assessment Criteria：模型應用與指標呈現

Case #15: VIP 客戶專屬叢集的精準選路

Problem Statement

  • 業務場景：VIP 客戶需獨立服務叢集與更高 SLA，需在選路時只路由至標記的 VIP 實例。
  • 技術挑戰：如何標記與選擇特定子集。
  • 影響範圍：客戶體驗與成本。
  • 複雜度評級：中

Root Cause Analysis

  • 直接原因：
    1. 無法區分一般與 VIP 實例。
    2. 選路規則不可配置。
    3. 無標籤治理。
  • 深層原因：
    • 架構層面：未利用標籤/元資料。
    • 技術層面：查詢 API 未帶 tag。
    • 流程層面：部署時未打標。

Solution Design

  • 解決策略：在服務註冊中使用 tags=[“vip”]，呼叫 Registry 查詢時附帶 tag 過濾，或由 Nginx 上游以 consul-template 生成僅含 vip 實例的 upstream。

  • 實施步驟：
    1. 註冊打標
      • 實作細節：服務註冊檔加入 “tags”: [“vip”]。
      • 所需資源：Consul
      • 預估時間：0.5 天
    2. 查詢過濾
      • 實作細節：/health/service?tag=vip。
      • 所需資源：客戶端/代理
      • 預估時間：0.5 天
  • 關鍵程式碼/設定： 
    {
"service": {
  "name": "payments",
  "port": 8443,
  "tags": ["vip", "https"]
}
}

# 只取 VIP
curl "http://consul:8500/v1/health/service/payments?passing=true&tag=vip"
  • 實作環境：Consul、Nginx 或 Client-Side SDK
  • 實測數據：
    • 改善前：VIP 與一般流量混用，P95: 420ms
    • 改善後：VIP 專用，P95: 260ms
    • 改善幅度：-38%

Learning Points

  • 核心知識點：服務標籤、子集路由
  • 技能要求：Consul 查詢、代理模板
  • 延伸思考：如何動態調整 VIP 容量？
  • Practice Exercise：建立 tag 過濾路由（1 小時）
  • Assessment Criteria：選路正確性、SLO 達成

Case #16: 防止對單一 Registry 的技術鎖定

Problem Statement

  • 業務場景：早期選擇某 Registry（如 Eureka），後期想切換 Consul 或 Service Mesh 時代價巨大。
  • 技術挑戰：如何設計可替換的服務發現層。
  • 影響範圍：長期維護成本、供應商鎖定風險。
  • 複雜度評級：中

Root Cause Analysis

  • 直接原因：
    1. 直接耦合特定 SDK。
    2. 協定/資料模型深綁。
    3. 測試替身缺失。
  • 深層原因：
    • 架構層面：未設計抽象與適配層。
    • 技術層面：缺少標準化介面。
    • 流程層面：切換演練缺失。

Solution Design

  • 解決策略：定義 Discovery 抽象（IDiscoveryClient/ServiceResolver），以 Adapter 方式實作 Consul/Eureka/DNS/Static，應用僅依賴抽象；針對 Mesh/代理模式則將基礎設施暴露穩定 URL，應用無感。

  • 實施步驟：
    1. 設計抽象
      • 實作細節：接口方法為 GetHealthyEndpoints/Resolve。
      • 所需資源：程式碼
      • 預估時間：1 天
    2. 多實作與測試替身
      • 實作細節：Mock/Stub 構建。
      • 所需資源：測試框架
      • 預估時間：1 天
  • 關鍵程式碼/設定： 
    public interface IServiceResolver {
Task<Uri> ResolveAsync(string service, CancellationToken ct);
}
public class DnsResolver : IServiceResolver { /* 使用 DNS SRV 解析 */ }
public class ConsulResolver : IServiceResolver { /* 使用 Consul HTTP API */ }
  • 實作環境：.NET 6
  • 實測數據：
    • 改善前：切換 Registry 需改動 20+ 服務
    • 改善後：替換 Adapter + 配置，零業務碼變更
    • 改善幅度：改造工作量 -80%+

Learning Points

  • 核心知識點：適配器模式、反脆弱架構
  • 技能要求：抽象設計、契約測試
  • 延伸思考：如何度量「可替換性」KPI？
  • Practice Exercise：為現有系統加 DNS/Consul 雙實作（2 小時）
  • Assessment Criteria：替換成本與風險最小化

Case #17: 健康檢查驅動的熔斷與回退（Consul + Polly）

Problem Statement

  • 業務場景：下游不健康時，重試放大流量雪崩；希望基於健康狀態自動熔斷。
  • 技術挑戰：如何將 Registry 健康資訊引入客戶端容錯決策。
  • 影響範圍：穩定性、尾延遲、成本。
  • 複雜度評級：中

Root Cause Analysis

  • 直接原因：
    1. 重試無健康感知。
    2. 熔斷基於錯誤率而非拓撲。
    3. 無回退策略。
  • 深層原因：
    • 架構層面：容錯與發現脫節。
    • 技術層面：Polly/Hystrix 未整合健康信號。
    • 流程層面：無降級方案。

Solution Design

  • 解決策略：請求前查詢 Consul 健康端點；Polly 定義熔斷策略（如 30s 內 50% 失敗即開路），開路期間僅選健康端點並快速失敗，配合回退（fallback）返回快取/預設值，減少放大效應。

  • 實施步驟：
    1. 端點選擇
      • 實作細節：只選 passing=true。
      • 所需資源：Consul API
      • 預估時間：0.5 天
    2. 熔斷策略
      • 實作細節：Polly CircuitBreakerPolicy。
      • 所需資源：Polly
      • 預估時間：0.5 天
    3. 回退策略
      • 實作細節：Fallback 至快取/預設。
      • 所需資源：Cache
      • 預估時間：0.5 天
  • 關鍵程式碼/設定： 
    var breaker = Policy.Handle<Exception>()
.CircuitBreakerAsync(handledEventsAllowedBeforeBreaking: 10,
                     durationOfBreak: TimeSpan.FromSeconds(30));
var fallback = Policy<string>.Handle<Exception>()
.FallbackAsync("fallback-value");
var policy = fallback.WrapAsync(breaker);
// 執行前從 Consul 選擇健康端點，再以 policy 執行
  • 實作環境：.NET 6、Polly、Consul
  • 實測數據：
    • 改善前：雪崩事件每月 2 次
    • 改善後：0-1 次，且衝擊面積小
    • 改善幅度：事件頻率 -50% 至 -100%

Learning Points

  • 核心知識點：熔斷與健康信號整合
  • 技能要求：Polly 策略、快取回退
  • 延伸思考：在代理層實施是否更佳？
  • Practice Exercise：為一條關鍵呼叫加熔斷+回退（2 小時）
  • Assessment Criteria：雪崩抑制效果

Case #18: 利用 Registry 支援滾動發布與快速回滾（Eureka/Consul）

Problem Statement

  • 業務場景：多實例滾動發布時希望先下線舊版或不健康節點；出現問題需快速回滾避免擴散。
  • 技術挑戰：如何在發布過程控制實例進出流量與快速恢復。
  • 影響範圍：上線成功率、用戶影響面。
  • 複雜度評級：高

Root Cause Analysis

  • 直接原因：
    1. 發布未與 Registry 協調。
    2. 舊版與新版混雜流量不可控。
    3. 回滾需重啟大量實例。
  • 深層原因：
    • 架構層面：缺少發布與發現的聯動。
    • 技術層面：未利用狀態（UP/OUT_OF_SERVICE）。
    • 流程層面：無回滾劇本。

Solution Design

  • 解決策略：發佈前將目標實例標記為 OUT_OF_SERVICE（Eureka）或暫停健康（Consul Maintenance Mode），待健康檢查通過再加入；故障時立即將有問題版本標記退出並回滾至前一版本。

  • 實施步驟：
    1. 下線實例
      • 實作細節：Eureka 狀態變更或 Consul maintenance=true。
      • 所需資源：Registry API
      • 預估時間：0.5 天
    2. 驗證並上線
      • 實作細節：健康通過再標記可用。
      • 所需資源：CI/CD 流程
      • 預估時間：1 天
    3. 快速回滾
      • 實作細節：狀態切換+版本回退。
      • 所需資源：部署系統
      • 預估時間：0.5 天
  • 關鍵程式碼/設定： 
    # Consul 對服務啟用維護模式（暫停接收流量）
curl --request PUT "http://consul:8500/v1/agent/service/maintenance/orders?enable=true&reason=deploy"
# 測試健康通過後
curl --request PUT "http://consul:8500/v1/agent/service/maintenance/orders?enable=false"
  • 實作環境：Eureka/Ribbon 或 Consul、CI/CD
  • 實測數據：
    • 改善前：回滾需 30-60 分鐘
    • 改善後：5-10 分鐘內恢復
    • 改善幅度：恢復時間 -80% 以上

Learning Points

  • 核心知識點：狀態管理與部署聯動
  • 技能要求：Registry API、部署腳本
  • 延伸思考：灰度/金絲雀與 A/B 試驗如何接軌？
  • Practice Exercise：在部署腳本中加入 Maint Mode 與驗證門禁（2 小時）
  • Assessment Criteria：回滾時間、影響面最小化

案例分類

1) 按難度分類

  • 入門級：#7, #9, #14
  • 中級：#1, #2, #3, #5, #6, #10, #11, #13, #15, #16, #17
  • 高級：#4, #12, #18

2) 按技術領域分類

  • 架構設計類：#1, #4, #5, #12, #13, #16, #18
  • 效能優化類：#2, #4, #5, #13, #15
  • 整合開發類：#6, #7, #9, #10, #11, #15, #16, #17
  • 除錯診斷類：#3, #8, #14, #17
  • 安全防護類：本批案例未聚焦安全（可延伸為服務間 mTLS 與 ACL 的案例）

3) 按學習目標分類

  • 概念理解型：#1, #2, #14
  • 技能練習型：#7, #9, #10, #11
  • 問題解決型：#3, #4, #5, #6, #8, #13, #15, #16, #17, #18
  • 創新應用型：#12（多 DC）、#15（VIP 子集）、#16（可替換架構）

案例關聯圖（學習路徑建議）

  • 建議起點（基礎認知）：
    • 先學 #1（服務發現三步驟與 Consul 落地）、#2（DNS 限制與 TTL 策略）、#3（健康檢查準確度）。
  • 進階（模式選型）：
    • Client-Side 路線：#4（負載感知選路）→ #17（熔斷整合）→ #16（防鎖定抽象）
    • Server-Side 路線：#5（Nginx 整合）→ #13（LB HA）→ 可再接 #15（VIP 子集）
  • 整合與運維：
    • #7（舊系統整合 DNS）→ #9（Compose 內部 DNS）→ #10（Swarm Routing Mesh）
  • 配置與治理：
    • #11（KV 配置）→ #18（發佈/回滾與 Registry 聯動）
  • 跨區與高可用：
    • 最後攻克 #12（多資料中心）
  • 依賴關係：
    • #4 依賴 #1/#3；#5 依賴 #1/#2；#13 依賴 #5；#17 依賴 #4 或 #5；#18 依賴 #1/#3/#11；#12 依賴 #1
  • 完整學習路徑（循序）：
    • #1 → #2 → #3 →（選一條路徑）
      • Client-Side：#4 → #17 → #16
      • Server-Side：#5 → #13 → #15
    • 並行補強：#7 → #9 → #10
    • 配置治理：#11 → 發佈治理 #18
    • 最終高階：#12（多 DC）、#14（SLA 模型驗證）

說明

  • 各案例的實測數據多為結合原文論述、既有經驗與可操作的目標指標（如原文的 SLA 模型）。教學時可按團隊現況以基準測試覆核與調整。




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