微服务概述
是什么
业界大牛 Martin Fowler 这样描述微服务：
参考【微服务(Microservices)-微服务原作者Martin Flower博客翻译】。
下面是关于上述博客中的部分重点总结：
- 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（While there is no precise definition of this architectural style）。
- 但通常而言，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为一组小服务，每个服务运行在其独立的自己的进程中，服务之间互相协调、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。
技术维度理解：
微服务的核心就是将传统的一站式应用，根据业务拆分成一个一个的服务，彻底的去耦合，每一个微服务提供单个业务功能的服务，一个服务做一件事，从技术角度看就是一种小而独立的处理过程，类似进程概念，能够自行单独启动或销毁，拥有自己独立的数据库。
微服务与微服务架构
微服务强调的是服务的大小，它关注的是某一个点，是具体解决某一个问题/提供落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 Module。
- 微服务架构是一种架构模式或架构风格，如上总结。
微服务优缺点
优点
- 每个服务足够内聚，足够小，代码容易理解，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 到 5 人的开发人员组成。
- 微服务是松耦合的，是由功能意义的服务，无论是在开发阶段或部署阶段都是独立的。
- 微服务能使用不同的语言进行开发。
- 易于与第三方集成，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，这样小团队更能关注自己的工作成果，无需通过合作也能体现价值。
- 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，不会和 HTML、CSS 或其它 UI 组件混合。
- 每个微服务都可以有自己的存储能力，可以有自己的数据库，也可以有统一数据库。
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。
- 数据的一致性。
- 系统集成测试。
- 性能监控。
微服务技术栈
| 服务开发 | SpringBoot、Spring、SpringMVC |
| 服务管理与配置 | Netflix 公司的 Archaius、阿里的 Diamond 等 |
| 服务注册于发现 | 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 等 |
| 服务接口调用 | Feign 等 |
| 消息队列 | Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ 等 |
| 服务配置中心管理 | SpringCloudConfig、Chef 等 |
| 服务路由（API 网关） | Zull 等 |
| 服务监控 | Zabbix、Nagios、Metrics、Spectator 等 |
| 全链路追踪 | Zipkin、Brave、Dapper 等 |
| 服务部署 | Docker、OpenStack、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 | Spring Cloud Bus |
使用SpringCloud的原因
选型依据
- 整体解决方案和框架成熟度
- 社区热度
- 可维护性
- 学习曲线
主流微服务架构
- 阿里 Dubbo、HSF
- 京东 JSF
- 新浪微博 Motan
- 当当网 Dubbox
微服务框架对比
| 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 | 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 | Netflix 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 | |||
| 社区活跃程度 | 高 | 一般 | 高 | 一般 | 一般 |
| 文档丰富度 | 高 | 一般 | 一般 | 一般 | 高 |
| 其它 | SpringCloud Bus 为我们的应用程序带来了更多管理端点 | 支持降级 | Netflix 内部在开发继承 gRPC | IDL 定义 | 实践的公司比较多 |
SpringCloud介绍
概述
在 Spring 官网是这样描述 SpringCloud 的：
SpringCloud，基于 SpringBoot 提供了一套微服务解决方案，包括服务注册与发现、配置中心、全链路监控、服务网关、负载均衡、熔断器等组件，除了基于 NetFlix 的开源组件做高度抽象封装之外，还有一些选型中立的开源组件。
SpringCloud 利用 SpringBoot 的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发，SpringCloud 为开发人员提供了快速构建分布式系统的一些工具，包括配置管理、服务发现、断路器、路由、微代理、事件总线、全局锁、决策竞选、分布式会话等等，它们都可以用 SpringBoot 的开发风格做到一键启动和部署。
SpringBoot 并没有重复制造轮子，它只是将目前各家公司开发的比较成熟、经得起实际考验的服务框架组合起来，通过 SpringBoot 风格进行再封装屏蔽掉了复杂的配置和实现原理，最终给开发者留出了一套简单易懂、易部署和易维护的分布式系统开发工具包。
总结上述，SpringCloud 就是分布式微服务架构下的额一站式解决方案，是各个微服务架构落地技术的集合体，俗称微服务全家桶。
SpringCloud VS SpringBoot
SpringBoot 专注于快速方便的开发单个个体微服务，可以离开 SpringCloud 独立使用开发项目。
SpringCloud 是关注全局的微服务协调整理治理框架，它将 SpringBoot 开发的一个个单体微服务整理并管理起来，为各个微服务之间提供配置管理、服务发现、断路器、路由、微代理、事件总线、全局锁、决策竞选、分布式会话等等集成服务。SpringCloud 离不开 SpringBoot，属于依赖的关系。
总结上述：SpringBoot 专注于快速、方便的开发单个微服务个体，而 SpringCloud 是关注全局的服务治理框架。
SpringCloud VS Dubbo
| 服务注册中心 | Zookeeper | SpringCloud Netflix Eureka |
| 服务调用方式 | RPC | REST API |
| 服务监控 | Dubbo-monitor | SpringBoot Admin |
| 断路器 | 不完善 | SpringCloud Netflix Hystrix |
| 服务网关 | 无 | SpringCloud Netflix Zuul |
| 分布式配置 | 无 | SpringCloud Config |
| 服务跟踪 | 无 | SpringCloud Sleuth |
| 消息总线 | 无 | SpringCloud Bus |
| 数据流 | 无 | SpringCloud Stream |
| 批量任务 | 无 | SpringCloud Task |
| ... | ... | ... |
最大区别：SpringCloud 抛弃了 Dubbo 的 RPC 通信，采用的是基于 HTTP 的 REST 方式。
严格来说，这两种方式各有优劣。虽然从一定程度上来说，SpringCloud 牺牲了服务调用的性能，但也避免了上面提到的原生 RPC 带来的问题。而且 REST 相比 RPC 更为灵活，服务提供方和调用方的依赖只靠一纸契约，不存在代码级别的强依赖，这在强调快速演化的微服务环境下，显得更加合适。
很明显，SpringCloud 的功能比 Dubbo 更加强大，涵盖面更广，而且作为 Spring 的拳头项目，它也能够与 SpringFramework、SpringBoot、SpringData、SpringBatch 等其它 Spring 项目完美融合，这些对于微服务而言是至关重要的。使用 Dubbo 构建的微服务架构就像组装电脑，各环节我们选择的自由度很高，但是最终结果很有可能因为一条内存质量不行就点不亮了，总是让人不怎么放心，但是如果你是一名高手，那这些都不是问题；而 SpringCloud 就像品牌机，在 Spring Source 的整合下，做了大量的兼容性测试，保证了机器拥有更高的稳定性，但是如果要使用非原装组件以外的东西，就需要对其基础底层有足够的了解。
社区支持和更新力度：
最为重要的是，Dubbo 停止了 5 年左右的更新，虽然 2017 年 7 月重启了。对于技术发展的新需求，需要由开发者自行脱战升级（比如当当网弄出了DubboX），这对于很多想要采用微服务架构的中小软件组织，显然是不太合适的，中小公司没有这么强大的技术能力去修改 Dubbo 源码及周边的一整套解决方案。
下面是 Dubbo 重启维护开发的主要负责人之一刘军对 Dubbo 及 SpringCloud 的关系阐述：
刘军，阿里巴巴中间件高级研发工程师，主导了 Dubbo 重启维护后的几个发版计划，专注于高性能 RPC 框架和微服务相关领域。层负责网易考拉 RPC 框架的研发及指导在内部使用，参与了服务治理平台、分布式跟踪系统、分布式一致性框架等从无到有的设计与开发过程。
SpringCloud相关资料及社区
- 官网：https://spring.io/projects/spring-cloud
- 官方文档：https://cloud.spring.io/spring-cloud-static/Dalston.SR5/single/spring-cloud.html
- 官方文档中文版：https://springcloud.cc/spring-cloud-dalston.html
- SpringCloud Netflix 中文文档：https://springcloud.cc/spring-cloud-netflix.html
- SpringCloud 中国社区：http://springcloud.cn/
- SpringCloud 中文网：https://springcloud.cc/