为什么要做微服务？
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单体架构达到瓶颈
- 业务复杂度上升，扩展困难，维护费力度上升，牵一发动全身
- 团队规模扩大，开发冲突增多，开发效率降低，无法兼容多种编程语言
- 性能受到制约，在服务可靠性、吞吐能力、服务部署等方面达到瓶颈
优化架构，更新换代
- 保证技术架构的鲜活度，不与主流脱轨
- 不断的调整技术建设，支撑内部技术发展
- 更好的架构体系，更有力的支撑业务需求
跟随潮流，为了微服务而微服务
- 为了紧跟潮流，别人搞我们也要搞
- 为了体验下微服务架构的魅力
- 为了自己实操一把，掌握微服务技术
微服务的出发点必定是为了解决架构层面遇到的问题，微服务是分而治之的思想。它通过引入更分散的架构思想，从而来解决更复杂的系统问题。所以，微服务并不是所有系统都适用的。在考虑微服务架构的时候，我们得先评估下是否真的需要？从单体到微服务是一个复杂化的过程，如果非必要不微服务。最近，大有微服务合并转向单体的趋势。只有我们的系统在业务复杂度层面、系统性能层面、团队开发协作层面等有了确切的需求，那么微服务确实是不二之选。
微服务到底是什么？
微服务（Microservices）是一种软件开发架构风格，它将一个复杂的应用程序构建为一系列小型服务的集合，每个服务运行在其独立的进程中，并通常围绕特定的业务能力进行构建。这些服务可以通过定义良好的API进行通信，通常是HTTP RESTful API或轻量级的消息传递系统。
微服务的核心特点包括：
- 小型化和轻量级：每个服务都相对较小，只关注特定的业务功能。
- 独立部署：各个微服务可以独立部署，不需要依赖其他服务。
- 独立扩展：可以根据需求独立扩展或收缩特定的服务。
- 技术多样性：团队可以根据服务的特定需求选择最适合的技术栈，包括编程语言和数据存储等。
- 业务中心化：每个服务都围绕一项业务能力构建，易于理解和维护。
- 敏捷性：微服务架构提高了开发和部署的速度，使得快速迭代和持续交付成为可能。
- 容错性：系统中某个服务的故障不会导致整个系统的崩溃，提高了系统的稳定性。
- 去中心化治理：没有统一的控制中心，服务之间的调用和数据流是去中心化的。
- 去中心化数据管理：每个服务可以有自己的数据库，实现数据的封装和隔离。
- 基础设施自动化：自动化的部署、扩展、监控和故障恢复是微服务架构的关键。
我们到底如何进行微服务拆分？
拆分是没有完全标准的答案和方式，每家公司或者每个团队拆分的微服务方式可以说是各不相同。但拆分必然有相同的部分，有一些必然需要参考的准则和拆分方式。这些就是我们所需要掌握的，包括面试时候所需要回答出来的点。
微服务拆分原则
- 单一职责原则：每个服务应该有一个清晰定义的职责，并且只负责一个特定的业务功能。
- 业务能力对齐：服务应该围绕业务能力构建，确保每个服务都是一个可独立部署和扩展的业务单元。
- 独立性：每个服务应该是独立的，拥有自己的代码库、数据库和部署流程。
- 轻量级通信：服务之间的通信应该是轻量级的，避免使用重量级的通信协议。
- 数据隔离：每个服务应该有自己的数据存储，避免服务之间的数据依赖。
- 去中心化治理：允许每个服务独立选择技术栈和框架。
- 容错性：服务应该能够容忍其他服务的故障，通常通过断路器模式实现。
- 敏捷性：服务应该能够快速迭代和部署，以适应快速变化的业务需求。
- 智能端点和哑管道：服务之间通过简单的管道通信，而业务逻辑应该封装在端点中。
- API 网关：使用API网关来提供统一的入口，处理跨服务的请求路由、负载均衡和安全控制。
- 持续集成和持续部署（CI/CD） ：自动化的构建和部署流程对于微服务架构至关重要。
- 监控和日志：实现集中的监控和日志管理，以便于跟踪和诊断跨服务的问题。
- 团队自治：每个服务的开发团队应该有足够的自治权，以快速响应业务需求。
- 服务发现：实现服务发现机制，以便服务实例可以相互发现并进行通信。
- 断路器模式：使用断路器模式来防止级联故障，并提高系统的稳定性。
- 异步消息传递：在可能的情况下，使用异步消息传递来解耦服务。
- 版本控制：为服务和API实现版本控制，以支持向后兼容性。
- 安全性：确保每个服务都有适当的安全措施，包括认证和授权。
- 文档和API管理：为API提供详细的文档，并管理API的变更。
- 避免远程调用：尽量避免远程服务调用，优先考虑本地服务调用。
- 服务边界清晰：服务之间的边界应该清晰定义，避免功能重叠。
- 避免共享服务：避免创建共享服务，因为它们可能导致服务间的耦合。
- 可替换性：设计服务时，应考虑到将来可能的替换或升级。
- 环境一致性：确保开发、测试和生产环境尽可能一致，以减少环境差异导致的问题。
- 配置管理：实现集中的配置管理，以便于跨服务的配置变更。
- 服务契约：定义清晰的服务契约，包括API和数据格式。
- 性能和可伸缩性：在设计服务时，考虑性能和可伸缩性需求。
- 避免过度拆分：避免过度拆分服务，导致过多的服务管理和通信开销。
微服务拆分方式
- 按业务拆分
这是最常见的拆分方式，根据业务功能的不同将应用程序划分为不同的服务。每个服务对应一个特定的业务领域，例如用户管理、订单处理、库存管理等。
优点：
服务之间界限清晰，易于管理和维护。
每个服务可以独立部署和扩展。
缺点：
需要良好的业务领域分析和规划。
- 按复用度拆分
根据服务的复用程度进行拆分，将那些在多个地方被使用的通用功能（如认证、日志记录、配置管理）划分为独立的服务。
优点：
提高代码复用性。
便于统一管理和更新通用功能。
缺点：
过度拆分可能导致服务之间的依赖性增加。
- 按冷热拆分
根据服务的使用频率以及业务复杂度、需求频率，将高频率（热）服务和低频率（冷）服务分开部署。热服务可能需要更多的资源和优化、以及更频繁的服务发布。
优点：
可以根据服务的实际使用情况优化资源分配。
冷热分离有助于提高系统整体性能。
有助于保持系统稳定性。
缺点：
需要准确评估服务的使用频率。
- 按吞吐量拆分
根据服务的吞吐量需求进行拆分，将那些需要高吞吐量处理的服务单独拆分出来，以便进行专门的优化和扩展。
优点：
可以根据服务的性能需求进行资源分配和优化。
有助于确保关键服务的性能。
缺点：
需要对服务的性能特性有深入的了解。
- 按团队架构拆分
根据团队的组织结构和开发能力进行服务拆分，每个团队负责一个或多个服务的开发和维护。
优点：
提高团队的责任感和开发效率。
便于团队内部协作和知识共享。
缺点：
可能导致团队间的沟通和协调成本增加。
微服务与DDD领域驱动设计
微服务与DDD的关系
- 业务边界的确定：DDD通过战略设计帮助确定业务边界，这些边界可以直接映射到微服务的划分上。每个限界上下文（Bounded Context）通常对应一个微服务。
- 高内聚低耦合：DDD提倡高内聚的领域模型，这与微服务追求的高内聚、低耦合的服务设计原则相吻合。
- 持续演进：DDD鼓励通过不断的迭代来演进领域模型，这与微服务架构中服务的持续集成和持续部署（CI/CD）的理念相符。
- 技术与业务的对齐：DDD通过统一语言（Ubiquitous Language）促进业务专家与开发人员之间的沟通，而微服务架构则通过服务的独立性支持快速响应业务变化。
- 独立部署和扩展：DDD中的每个限界上下文都可以独立部署和扩展，这与微服务的独立部署和扩展原则一致。
- 领域事件：DDD中的领域事件可以用来触发微服务间的通信，实现服务间的松耦合。
- 抗腐层：在微服务架构中，DDD的反腐层概念可以帮助维护服务间的清晰界限，确保服务的独立性和稳定性。
在实践中，DDD可以帮助团队更好地理解和建模业务领域，而微服务架构提供了实现这些模型的技术手段。通过DDD的领域模型，可以更容易地识别出微服务的职责和边界，从而设计出更灵活、可维护和可扩展的系统。
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说白了，DDD诞生了20多年了，之前一直不温不火是因为DDD很难落地。但随着微服务的出现，DDD思想与微服务非常契合，2者相辅相成，DDD成为了微服务拆分的指导思想，而微服务有着完善的落地技术方案。DDD通过聚焦业务模型，强调明确清晰的业务边界，划分出多个限界下上文，通过定义具体的实体、值对象、聚合根把业务模型分的明明白白，这不就是微服务划分业务服务最好的军师吗？
微服务与其他架构模式的区别
微服务架构与传统的单体架构、分布式架构和Serverless架构有显著的不同。以下是微服务架构与其他架构的区别：
微服务架构 vs 单体架构
单体架构：
- 应用程序的所有功能模块都打包在一起，作为一个单一的单元运行。
- 通常难以维护和更新，因为任何更改都需要重新部署整个应用。
- 技术栈统一，整个应用通常使用相同的编程语言和技术。
微服务架构：
- 应用程序被分解为一系列小型服务，每个服务运行在自己的进程中，并通常围绕特定的业务功能构建。
- 易于开发和维护，因为每个服务都是独立的，可以单独部署、升级和扩展。
- 技术多样性，不同的服务可以使用不同的编程语言和技术栈。
微服务架构 vs 分布式架构
分布式架构：
- 应用程序被拆分成多个模块，这些模块运行在不同的服务器上，并通过网络通信。是一个更广泛的概念，已经存在了很长时间，涉及多个计算机或节点协同工作完成复杂任务。
- 指的是系统的组件分布在不同的物理位置，但作为一个整体协同工作。分布式系统不一定涉及服务的拆分，它更侧重于组件之间的通信和协作。
微服务架构：
- 虽然微服务架构也是分布式的，但它更侧重于服务的独立性、灵活性和敏捷性。
- 微服务架构是分布式系统架构的一种特殊形式，它专注于更细粒度的服务拆分和独立部署
微服务架构 vs Serverless架构
Serverless架构：
- 在Serverless架构中，开发者不需要管理服务器，而是将代码部署到云平台上，由云平台负责运行和扩展。
- 通常以函数为单位，按需运行，按实际使用量计费。
微服务架构：
- 微服务通常长期运行，提供持续的服务，而Serverless架构中的函数是事件驱动和短暂运行的。
- 微服务架构可能需要更多的运维工作，因为每个服务都需要独立管理和部署。
微服务架构 vs Soa架构
微服务架构和SOA（面向服务的架构）都是设计软件系统的方法，它们在多个方面有相似之处，但也存在一些关键的区别：
服务粒度：
- 微服务：通常具有更细的粒度，每个服务都非常专注，以至于可能只有一个单一的职责或功能23。
- SOA：服务粒度较粗，可以包含多个功能，服务组件的大小可以从小型应用程序服务到非常大型的企业服务23。
通信方式：
- 微服务：倾向于使用轻量级的通信机制，如HTTP RESTful API或轻量级的消息传递系统12。
- SOA：可能使用更复杂的协议，如WebService BPEL（业务流程执行语言），并且常通过ESB（企业服务总线）进行服务间的通信和集成12。
架构划分方式：
- 微服务：强调按垂直架构划分，按照业务能力将系统拆分成独立的服务，每个服务完成一种特定的功能，服务即产品3。
- SOA：更注重按水平架构划分，将系统划分为前端、后端、数据库和测试等不同的层次
微服务架构 vs Service Mesh
微服务和Service Mesh是云原生架构中的两个重要概念，它们在软件架构和部署上有不同的关注点和作用：
微服务（Microservices）：
- 微服务是一种架构风格，它将一个大型复杂软件应用分解为一组小型、独立的服务，每个服务运行在自己的进程中，并通常围绕特定的业务功能构建。
- 微服务之间通过定义良好的API进行通信，通常是HTTP RESTful API或轻量级的消息传递系统。
- 微服务架构的优点包括降低系统复杂度、松耦合、跨语言开发、独立部署等。
Service Mesh（服务网格）：
- Service Mesh是微服务架构中的一个基础设施层，专门用于处理服务间的通信。它通过使用“sidecar”代理模式，使得服务通信的细节（如发现、负载均衡、故障恢复、度量和监控、安全性等）对应用层透明。
- Service Mesh的典型实现包括Istio、Linkerd、Consul等，它们通常以轻量级代理的形式与应用服务一起部署，而不需要应用代码的更改。
- Service Mesh解决了微服务架构中的一些挑战，如服务发现、配置管理、流量控制和故障处理等。
主要区别：
- 关注点：微服务关注的是将应用拆分成独立部署的小型服务，而Service Mesh关注的是这些服务间的通信和治理。
- 实现：微服务可以通过各种技术栈实现，而Service Mesh通常需要特定的基础设施支持，如Istio或Linkerd。
- 透明性：Service Mesh通过代理抽象了服务通信的复杂性，对应用层是透明的，而微服务架构中，服务通信的实现细节通常需要开发者自行处理。
- 治理：Service Mesh提供了一套完整的服务治理功能，如流量控制、安全认证、监控等，这些在微服务架构中可能需要额外的工作来实现。
微服务架构是一种将应用分解为独立服务的方法，而Service Mesh是支持微服务的通信和治理的基础设施层。Service Mesh可以视为微服务架构的进化，它解决了微服务架构中的一些复杂问题，使得开发者可以更专注于业务逻辑的实现。微服务架构适合于需要高扩展性和灵活性的复杂应用，而Serverless架构适合于无状态的、事件驱动的应用场景。选择哪种架构取决于项目的具体需求、团队的技术能力以及期望的运维复杂度。
微服务中的常见技术实现方案
服务间通信：
- RESTful API：使用HTTP协议和JSON或XML格式进行服务间通信。
- gRPC：一个高性能的RPC框架，使用Protocol Buffers作为接口定义语言。
- Apache Thrift：Facebook开发的一套RPC通信框架，支持多种语言。
- Apache Avro：Apache的一个项目，提供了RPC和数据序列化的功能。
- Apache Dubbo：Alibaba开源的高性能Java RPC框架。
消息队列：
- Kafka：一个分布式流处理平台，广泛用于构建实时数据管道和流式应用。
- RabbitMQ：一个开源的消息代理，也称为消息队列。
- Amazon SQS：Amazon提供的一个完全托管的消息队列服务。
- Google Pub/Sub：Google Cloud提供的事件驱动的异步服务到服务通信。
- Apache Pulsar：一个云原生分布式消息流平台。
服务注册与发现：
- Eureka：Netflix开源的服务注册与发现组件。
- Consul：提供服务发现和配置共享。
- Apache Zookeeper：一个分布式协调服务，可用于服务注册与发现。
- etcd：一个分布式键值存储，用于配置共享和服务发现。
- Nacos：Alibaba开源的更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。
配置管理：
- Spring Cloud Config：Spring Cloud的配置管理工具。
- Consul K/V：Consul的键值存储，可用于存储配置信息。
- Apache ZooKeeper：可以用作分布式配置存储。
- etcd：除了服务发现，也常用于配置管理。
- Config Server：Spring Cloud Netflix的配置中心组件。
API网关：
- Zuul：Netflix开源的API网关服务。
- Kong：一个云原生API网关，提供API管理、开发平台和DevOps解决方案。
- Amazon API Gateway：AWS提供的一个完全托管的服务，用于创建、发布、维护、监控和保护API。
- Nginx：一个高性能的HTTP服务器和反向代理，也可以作为API网关使用。
- Traefik：一个开源的边缘路由器，支持API网关功能。
认证鉴权：
- OAuth 2.0：一个行业标准的协议，用于授权。
- OpenID Connect：基于OAuth 2.0的认证层。
- Apache Shiro：一个强大且易于使用的Java安全框架。
- Spring Security：为Java应用程序提供认证和访问控制。
- JWT (JSON Web Tokens)：用于在双方之间安全地传输信息。
日志监控：
- ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）：用于集中日志收集和可视化。
- Prometheus：开源监控和警报工具。
- Grafana：一个跨平台的开源分析和监控解决方案。
- Fluentd：一个开源的数据收集器，用于统一日志数据收集和消费。
- Graylog：提供数据收集、索引和实时搜索的日志管理平台。
持续集成与部署：
- Jenkins：一个开源的持续集成工具。
- GitLab CI/CD：GitLab内置的持续集成和持续部署工具。
- CircleCI：提供自动化的持续集成和持续部署服务。
- Travis CI：一个持续集成服务，支持GitHub。
- Spinnaker：一个开源的、多功能的持续交付平台。
断路器：
- Hystrix：Netflix开源的断路器库，用于容错。
- Resilience4j：轻量级的容错库，灵感来自Hystrix。
- Sentinel：Alibaba开源的轻量级流量控制、熔断和系统保护开源库。
- Spring Retry：Spring提供的一个简单的自动重试机制。
- Polly：一个提供断路器功能的库，支持多种语言。
分布式追踪：
- Zipkin：一个分布式追踪系统。
- Jaeger：由Uber开发的分布式追踪系统。
- SkyWalking：一个开源的APM系统，用于分布式系统的追踪、监控和诊断。
- OpenTelemetry：一个用于观测分布式系统的工具，提供追踪、度量和日志。
- AWS X-Ray：AWS提供的一个服务，用于分析和调试分布式Web应用程序。
容器化和编排：
- Docker：用于开发、发布和运行应用程序的容器化平台。
- Kubernetes：一个开源平台，用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序。
- Apache Mesos：一个集群管理器，提供有效的资源隔离和共享。
- Amazon ECS：AWS提供的容器管理服务。
- Nomad：HashiCorp开发的一个容器编排工具，用于管理容器化和非容器化应用程序的部署。
总结
- 微服务架构现在依旧是架构设计的主流，微服务分而治之的思想永不过时。
- 架构是从简单到复杂的一个过程，架构设计是为了把复杂变得尽量简单，所以能用单体就单体，不要盲目微服务，随之带来的可能不是微服务的好处，而是成本。
- DDD是微服务拆分的指导思想，它以业务为王，只关心于业务模型本身。
- 微服务拆分按业务是基础，在业务之上还可以按照业务复杂度、变动频率、吞吐量、以及团队情况等进行多维度的拆分。服务的人员分配可参考3个火枪手原则。
- 好的架构一定是边界清晰、职责明确、规范统一、修少扩多（原先代码需要修改的少、扩展新增的多）、链路明朗、适配灵活、伸缩自如、高内聚低耦合。
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