【1】微服务是什么

提到微服务，就没法不提到这位“大神”——马丁·福勒，他没有直接给微服务下一个精准的定义，而是给出了微服务特点的描述：根据业务模块划分服务种类。 每个服务可以独立部署并且互相隔离。 通过轻量的 API 调用服务。 服务需要保证良好的高可用性。

就目前而言，对于微服务业界并没有一个统一的、标准的定义。

马丁·福勒关于微服务的论文地址：
https://martinfowler.com/articles/microservices.html

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微服务的优缺点

• 优点

每个服务足够内聚，足够小，代码容器理解这样能聚焦一个指定的业务功能或业务需求。

开发简单、开发效率提高，一个服务可能就是专一的只干一件事。

微服务能够被小团队单独开发，这个小团队是2-5人的开发人员组成。

微服务是松耦合的，是有功能意义的服务，无论是在开发阶段或者部署阶段都是独立的。

微服务能使用不同的语言开发。

易于和第三方集成，微服务允许容易且灵活的方式集成自动部署，通过持续集成工具，如Jenkins，Hudson,bamboo。

微服务易于被一个开发人员理解、修改和维护，这样小团队能够更关注自己的工作成果。无需通过合作才能体现价值。

微服务允许你利用、融合最新技术。

微服务只是业务逻辑的代码，不会喝HTML、CSS或其他界面组件混合。

每个微服务都有自己的存储能力，可以有自己的数据库，也可以使用统一的数据库。

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• 缺点

开发人员要处理分布式系统的复杂性；

多服务运维难度–随着服务的增加，运维的压力也在增大；

系统部署依赖；

服务间通信成本；

数据一致性；

系统集成测试；

性能监控。

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【2】微服务与微服务架构

① 微服务

微服务强调的是服务的大小，它关注的是某个点，是具体解决某一个问题/提供落地相对地对应服务的一个服务应用。狭义的看，可以看做eclipse里面的一个个微服务工程/或者Module。

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② 微服务架构

微服务架构是一种架构模式或者说是一种架构风格，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，每个服务运行在其独立的自己的进程中，服务之间相互协调、互相配合，为用户提供最终价值。

服务之间采用轻量级的通信机制互相沟通(通常是基于HTTP的RESTful API )。每个服务都围绕着具体业务进行构建，并且能够被独立地部署到生产环境、类生产环境等。

另外，应尽量避免统一的、集中式的服务管理机制，对具体的一个服务而言，应根据业务上下文，选择合适的语言、工具对其进行构建，可以有一个非常轻量级的集中式管理来协调这些服务，可以使用不同的语言来编写服务，也可以使用不同的数据存储。

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【3】微服务的技术栈

微服务条目	落地技术
服务开发	SpringBoot、Spring、SpringMVC
服务配置与管理	Netflix公司的Archaius、阿里的Diamond等
服务注册与发现	Eureka、Consul、Zookeeper等
服务调用	REST、RPC、gRPC
服务熔断器	Hystrix、Envoy等
负载均衡	Ribbon、Nginx
服务接口调用	Feign等
消息队列	Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ
服务配置中心管理	SpringCloudConfig、Chef等
服务路由(API网关)	Zuul等
服务监控	Zabbix、Nagios、Metrics、Spectator
全链路追踪	Zipkin、Brave、Dapper等
服务部署	Docker、OperOpenStack、Kubernetes等
数据流操作开发包	SpringCloud Stream(封装与Redis、Rabbit、Kafka等发送接收消息)
事件消息总线	SpringCloud Bus

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【4】各个微服务框架对比

功能点/服务框架	SpringCloud	Motan(新浪)	gRPC(google)	Thrift(FaceBook)	Dubbo(阿里)/DubboX(当当)
功能定位	完整的微服务框架	RPC框架,但整合了ZK或Consul,实现集群环境的基本的服务注册/发现	RPC框架	RPC框架	服务框架
支持REST	是 Ribbon支持多种可插拔的序列化选择	否	否	否	否
支持RPC	否	是(Hession2)	是	是	是
支持多语言	是(REST形式)	否	是	是	否
服务注册/发现	是(Eureka),Eureka服务注册表，Karyon服务端框架支持服务自注册和健康检查	是(zookeeper/consul)	否	否	是
负载均衡	是(服务端zuul+客户端Ribbon),zuul-服务，动态路由 云端负载均衡，Eureka针对中间层服务器	是(客户端)	否	否	是(客户端)
配置服务	Netffix Archaius SpringCloud Config Server 集中配置	是(zookeeper提供)	否	否	否
服务调用链监控	是(zuul) zuul提供边缘服务 API网关	否	否	否	否
高可用/容错	是(服务端Hystrix+客户端Ribbon)	是(客户端)	否	否	是(客户端)
典型应用案例	Netflix	Sina	Google	Facebook	阿里/当当
社区活跃程度	高	一般	高	一般	间断五年，17年阿里重启维护Dubbo
学习难度	中等	低	高	高	低
文档丰富度	高	一般	一般	一般	高
其他	SpringCloudBus为我们的应用程序带来了更多的管理端点	支持降级	Netflix内部在开发集成gRPC	IDL定义	实践的公司比较多

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【5】分布式、高并发、多线程

① 什么是分布式？

分布式更多的一个概念，是为了解决单个物理服务器容量和性能瓶颈问题而采用的优化手段。该领域需要解决的问题极多，在不同的技术层面上，又包括：分布式文件系统、分布式缓存、分布式数据库、分布式计算等，一些名词如Hadoop、zookeeper、MQ等都跟分布式有关。

从理念上讲，分布式的实现有两种形式：

• 水平扩展：当一台机器扛不住流量时，就通过添加机器的方式，将流量平分到所有服务器上，所有机器都可以提供相当的服务；
• 垂直拆分：前端有多种查询需求时，一台机器扛不住，可以将不同的需求分发到不同的机器上，比如A机器处理余票查询的请求，B机器处理支付的请求。

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② 什么是高并发

相对于分布式来讲，高并发在解决的问题上会集中一些，其反应的是同时有多少量：比如在线直播服务，同时有上万人观看。

高并发可以通过分布式技术去解决，将并发流量分到不同的物理服务器上。但除此之外，还可以有很多其他优化手段：比如使用缓存系统，将所有的，静态内容放到CDN等；还可以使用多线程技术将一台服务器的服务能力最大化。

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③ 什么是多线程？

多线程是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术，它更多的是解决CPU调度多个进程的问题，从而让这些进程看上去是同时执行（实际是交替运行的）。

这几个概念中，多线程解决的问题是最明确的，手段也是比较单一的，基本上遇到的最大问题就是线程安全。在JAVA语言中，需要对JVM内存模型、指令重排等深入了解，才能写出一份高质量的多线程代码。

总结：

• 分布式是从物理资源的角度去将不同的机器组成一个整体对外服务，技术范围非常广且难度非常大，有了这个基础，高并发、高吞吐等系统很容易构建；

• 高并发是从业务角度去描述系统的能力，实现高并发的手段可以采用分布式，也可以采用诸如缓存、CDN等，当然也包括多线程；

• 多线程则聚焦于如何使用编程语言将CPU调度能力最大化。

关于微服务相关概念详解参考博文：
什么是微服务？