SuperAPI AI 工具集

microservices-design

设计与创作

查看项目

更新于 10-16 08:07

技能介绍

用途:该技能用于微服务架构设计,聚焦服务拆分、弹性模式与可观测性三大范围,职责单一,即服务架构模式。调用方式为 Skill("microservices-design")。

主要能力:输入参数 microservices_context 为必填对象,包含 project_type(greenfield、monolith_extraction、optimization)、current_state(services、pain_points、team_structure)、requirements(team_size、deployment_frequency、availability_sla、max_latency_ms)与 constraints(budget、timeline、technology_stack)。校验规则包括 team_size >= 2(否则提示小团队考虑单体)以及可用性 SLA 可行性检查。输出包含 service_catalog(名称、职责、API 类型、依赖、团队归属、数据库)、architecture(通信、服务网格、API 网关)、resilience(模式与配置)和 observability(指标、追踪、日志、告警)。

核心模式:服务拆分可按业务能力、DDD 子域或团队(逆康威定律)进行,并列出分布式单体、纳米服务、共享数据库、同步链等反模式。弹性模式包括熔断器(Resilience4j,失败阈值 50%、等待 60s、半开 3 次调用)、带退避重试(指数退避、最多 3-5 次、抖动 ±20%、需幂等)、舱壁隔离与超时层级(外层大于内层)。服务网格涵盖流量管理、mTLS/SPIFFE 安全与可观测性,可选 Istio、Linkerd、Consul、AWS App Mesh。可观测性三支柱为指标(RED/USE、Prometheus、Datadog)、结构化 JSON 日志(含 trace_id、ELK/Loki)与分布式追踪(W3C Trace Context、Jaeger/Zipkin/X-Ray)。

使用方式:按参数模式提供上下文后调用技能,获得设计输出;资料还给出重试配置、日志 schema、指标定义、故障排查清单与单元测试模板。

适用场景:新建微服务、单体拆分、架构优化,以及需要定义弹性与可观测性策略的团队。

限制:资料未提供具体安装命令、价格、平台支持范围或实际运行效果;部分配置值(如超时、舱壁大小)为示例,需结合实际调整。