前言

微服务架构是一种架构概念，旨在通过将功能分解到各个离散的服务中以实现对解决方案的解耦。它的主要作用是将功能分解到离散的各个服务当中，从而降低系统的耦合性，并提供更加灵活的服务支持.
构建复杂的微服务应用程序本质上是困难的。单体架构模式只适用于简单、轻量级的应用程序，如果您使用它来构建复杂应用， 您最终会陷入痛苦的境地。
微服务架构模式是复杂、持续发展应用的一个更好的选择。尽管它存在着缺点和实现挑战

微服务架构优缺点

微服务架构的优点

  • 它解决了复杂问题。它把可能会变得庞大的单体应用程序分解成一套服务。虽然功能数量不变， 但是应用程序已经被分解成可管理的块或者服务。每个服务都有一个明确定义边界的方式，如远程过程调用（RPC）驱动或消息驱动 API。 微服务架构模式强制一定程度的模块化，实际上，使用单体代码来实现是极其困难的。因此，使用微服务架构模式，个体服务能被更快地开发， 并更容易理解与维护。
  • 这种架构使得每个服务都可以由一个团队独立专注开发。开发者可以自由选择任何符合服务 API 契约的技术。当然， 更多的组织是希望通过技术选型限制来避免完全混乱的状态。然而，这种自由意味着开发人员不再有可能在这种自由的新项目开始时使用过时 的技术。当编写一个新服务时，他们可以选择当前的技术。此外，由于服务较小，使用当前技术重写旧服务将变得更加可行。
  • 微服务架构模式可以实现每个微服务独立部署。开发人员根本不需要去协调部署本地变更到服务。这些变更一经测试即可立即部署。 比如，UI 团队可以执行 A|B 测试，并快速迭代 UI 变更。微服务架构模式使得持续部署成为可能。 最后，微服务架构模式使得每个服务能够独立扩展。您可以仅部署满足每个服务的容量和可用性约束的实例数目。此外， 您可以使用与服务资源要求最匹配的硬件。 例如，您可以在 EC2 Compute Optimized 实例上部署一个 CPU 密集型图像处理服务，并且在 EC2 Memory-optimized 实例上部署一个内存数据库服务。

微服务架构的缺点

与其他技术一样，微服务架构模式也存在着缺点。其中一个缺点就是名称本身。微服务这个术语的重点过多偏向于服务的规模。 事实上，有些开发者主张构建极细粒度的 10 至 100 LOC（代码行） 服务，虽然这对于小型服务可能比较好，但重要的是要记住， 小型服务只是一种手段，而不是主要目标。微服务的目标在于充分分解应用程序以方便应用敏捷开发和部署。

  • 由于微服务是一个分布式系统，其使得整体变得复杂。开发者需要选择和实现基于消息或者 RPC 的进程间通信机制
  • 微服务的另一个挑战是分区数据库架构。更新多个业务实体的业务事务是相当普遍的。这些事务在单体应用中的实现显得微不足道， 因为单体只存在一个单独的数据库。在基于微服务的应用程序中，您需要更新不同服务所用的数据库
  • 测试微服务应用程序也很复杂。例如，使用现代框架如 Spring Boot，只需要编写一个测试类来启动一个单体 web 应用程序并测试其 REST API。相比之下，一个类似的测试类对于微服务来说需要启动该服务及其所依赖的所有服务 4:微服务架构模式的另一个主要挑战是实现了跨越多服务变更。例如，我们假设您正在实现一个变更服务 A、服务 B 和 服务 C 的需求， 其中 A 依赖于 B，且 B 依赖于 C。在单体应用程序中，您可以简单地修改相应的模块、整合变更并一次性部署他们。相反， 在微服务中您需要仔细规划和协调出现的变更至每个服务。 例如，您需要更新服务 C，然后更新服务 B，最后更新服务 A。幸运的是，大多数变更只会影响一个服务，需要协调的多服务变更相对较少。

总结:将复杂服务进行拆分,每个服务功能独立.简化开发流程.降低开发难度.侧面一定层度增加运维工作量

cap理论

CAP 理论为：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。

一致性（Consistency）

一致性指 “all nodes see the same data at the same time”，即更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致。

可用性（Availability）

可用性指“Reads and writes always succeed”，即服务一直可用，而且是正常响应时间。

分区容错性（Partition tolerance）

分区容错性指“the system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system”，即分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。

CAP 权衡

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通过 CAP 理论，我们知道无法同时满足一致性、可用性和分区容错性这三个特性，那要舍弃哪个呢？ 对于多数大型互联网应用的场景，主机众多、部署分散，而且现在的集群规模越来越大，所以节点故障、网络故障是常态， 而且要保证服务可用性达到 N 个 9，即保证 P 和 A，舍弃C（退而求其次保证最终一致性）。 虽然某些地方会影响客户体验，但没达到造成用户流程的严重程度。 对于涉及到钱财这样不能有一丝让步的场景，C 必须保证。网络发生故障宁可停止服务，这是保证 CA，舍弃 P。 貌似这几年国内银行业发生了不下 10 起事故，但影响面不大，报到也不多，广大群众知道的少。 还有一种是保证 CP，舍弃 A。例如网络故障是只读不写。 孰优孰略，没有定论，只能根据场景定夺，适合的才是最好的。

base理论

eBay 的架构师 Dan Pritchett 源于对大规模分布式系统的实践总结，在 ACM 上发表文章提出 BASE 理论，BASE 理论是对 CAP 理论的延伸，核心思想是即使无法做到强一致性（Strong Consistency，CAP 的一致性就是强一致性），但应用可以采用适合的方式达到最终一致性（Eventual Consitency）。

基本可用（Basically Available）

基本可用是指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，即保证核心可用。
电商大促时，为了应对访问量激增，部分用户可能会被引导到降级页面，服务层也可能只提供降级服务。这就是损失部分可用性的体现。

软状态（Soft State）

软状态是指允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。分布式存储中一般一份数据至少会有三个副本，允许不同节点间副本同步的延时就是软状态的体现。mysql replication 的异步复制也是一种体现。

最终一致性（Eventual Consistency）

最终一致性是指系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态。弱一致性和强一致性相反，最终一致性是弱一致性的一种特殊情况。

ACID 和 BASE 的区别与联系

ACID 是传统数据库常用的设计理念，追求强一致性模型。BASE 支持的是大型分布式系统，提出通过牺牲强一致性获得高可用性。
ACID 和 BASE 代表了两种截然相反的设计哲学，在分布式系统设计的场景中，系统组件对一致性要求是不同的，因此 ACID 和 BASE 又会结合使用。

服务治理应运而生

微服务的出现有优势的同时必然伴随着劣势.

  1. 这么多应用.如何治理?
  2. 服务之间如何通信?
  3. 服务挂了怎么办?
  4. 客户端如何访问?
  5. 等等……

为了解决这些问题,就有了 Spring Cloud Netflix 和Springcloud alibaba