一、问题拆解

1.1、客户端如何访问这些服务

原来的Monolithic方式开发，所有的服务都是本地的，UI可以直接调用；现在按功能拆分成独立的服务，跑在独立的虚拟机上的Java进程了。客户端UI如何访问他的？

后台有N个服务，前台就需要记住管理N个服务，一个服务下线/更新/升级，前台就要重新部署，这明显不符合我们拆分的理念，特别当前台是移动应用的时候，通常业务变化的节奏更快。

另外，N个小服务的调用也是一个不小的网络开销。还有一般微服务在系统内部，通常是无状态的，用户登录信息和权限管理最好有一个统一的地方维护管理（OAuth）。

所以，一般在后台N个服务和UI之间一般会一个代理或者叫API Gateway，他的作用包括：

1、提供统一服务入口，让微服务对前台透明

2、聚合后台的服务，节省流量，提升性能

3、提供安全，过滤，流控等API管理功能

其实这个API Gateway可以有很多广义的实现办法，可以是一个软硬一体的盒子，也可以是一个简单的MVC框架，甚至是一个Node.js的服务端。他们最重要的作用是为前台（通常是移动应用）提供后台服务的聚合，提供一个统一的服务出口，解除他们之间的耦合，不过API Gateway也有可能成为单点故障点或者性能的瓶颈。

用过Taobao Open Platform（淘宝开放平台）的就能很容易的体会，TAO就是这个API Gateway

1.2、每个服务之间如何通信

所有的微服务都是独立的Java进程跑在独立的虚拟机上，所以服务间的通信就是IPC（inter process communication），已经有很多成熟的方案。现在基本最通用的有两种方式：

同步调用：

1、REST（JAX-RS，Spring Boot）

Spring Boot 最全基础教程：https://github.com/javastacks/spring-boot-best-practice

2、RPC（Thrift, Dubbo）

3、异步消息调用(Kafka, Notify, MetaQ)

1.2.1、REST

一般REST基于HTTP，更容易实现，更容易被接受，服务端实现技术也更灵活些，各个语言都能支持，同时能跨客户端，对客户端没有特殊的要求，只要封装了HTTP的SDK就能调用，所以相对使用的广一些。

1.2.2、RPC

RPC也有自己的优点，传输协议更高效，安全更可控，特别在一个公司内部，如果有个统一的开发规范和统一的服务框架时，他的开发效率优势更明显些。就看各自的技术积累实际条件，自己的选择了。

1.2.3、异步消息

而异步消息的方式在分布式系统中有特别广泛的应用，他既能减低调用服务之间的耦合，又能成为调用之间的缓冲，确保消息积压不会冲垮被调用方，同时能保证调用方的服务体验，继续干自己该干的活，不至于被后台性能拖慢。

不过需要付出的代价是一致性的减弱，需要接受数据最终一致性；还有就是后台服务一般要实现幂等性，因为消息发送出于性能的考虑一般会有重复（保证消息的被收到且仅收到一次对性能是很大的考验）；最后就是必须引入一个独立的broker，如果公司内部没有技术积累，对broker分布式管理也是一个很大的挑战。

1.3、如此多的服务，如何实现？

1.3.1、负载均衡

在微服务架构中，一般每一个服务都是有多个拷贝，来做负载均衡。一个服务随时可能下线，也可能应对临时访问压力增加新的服务节点。服务之间如何相互感知？服务如何管理？

1.3.2、如何发现服务？

这就是服务发现的问题了。一般有两类做法，也各有优缺点。基本都是通过zookeeper等类似技术做服务注册信息的分布式管理。

1、当服务上线时，服务提供者将自己的服务信息注册到ZK（或类似框架），并通过心跳维持长链接，实时更新链接信息。

2、服务调用者通过ZK寻址，根据可定制算法，找到一个服务，还可以将服务信息缓存在本地以提高性能。

3、当服务下线时，ZK会发通知给服务客户端。

客户端做：优点是架构简单，扩展灵活，只对服务注册器依赖。缺点是客户端要维护所有调用服务的地址，有技术难度，一般大公司都有成熟的内部框架支持，比如Dubbo。

服务端做：优点是简单，所有服务对于前台调用方透明，一般在小公司在云服务上部署的应用采用的比较多。

1.4、服务挂了，如何解决？（备份方案，应急处理机制）

前面提到，Monolithic方式开发一个很大的风险是，把所有鸡蛋放在一个篮子里，一荣俱荣，一损俱损。而分布式最大的特性就是网络是不可靠的。通过微服务拆分能降低这个风险，不过如果没有特别的保障，结局肯定是噩梦。所以当我们的系统是由一系列的服务调用链组成的时候，我们必须确保任一环节出问题都不至于影响整体链路。

相应的手段有很多：

1、重试机制

2、限流

3、熔断机制

4、负载均衡

4、降级（本地缓存）

这些方法基本都很明确通用，比如Netflix的Hystrix：https://github.com/Netflix/Hystrix

二、常见的设计模式和应用

有一个图非常好的总结微服务架构需要考虑的问题，包括：

1、API Gateway

2、服务间调用

3、服务发现

4、服务容错

5、服务部署

6、数据调用

六种常见的微服务架构设计模式：

2.1、聚合器微服务设计模式

这是一种最常见也最简单的设计模式：

聚合器调用多个服务实现应用程序所需的功能。它可以是一个简单的Web页面，将检索到的数据进行处理展示。它也可以是一个更高层次的组合微服务，对检索到的数据增加业务逻辑后进一步发布成一个新的微服务，这符合DRY原则。另外，每个服务都有自己的缓存和数据库。如果聚合器是一个组合服务，那么它也有自己的缓存和数据库。聚合器可以沿X轴和Z轴独立扩展。

2.2、代理微服务设计模式

这是聚合模式的一个变种，如下图所示：

在这种情况下，客户端并不聚合数据，但会根据业务需求的差别调用不同的微服务。代理可以仅仅委派请求，也可以进行数据转换工作。

2.3、链式微服务设计模式

这种模式在接收到请求后会产生一个经过合并的响应，如下图所示：

在这种情况下，服务A接收到请求后会与服务B进行通信，类似地，服务B会同服务C进行通信。所有服务都使用同步消息传递。在整个链式调用完成之前，客户端会一直阻塞。

因此，服务调用链不宜过长，以免客户端长时间等待。

2.4、分支微服务设计模式

这种模式是聚合器模式的扩展，允许同时调用两个微服务链，如下图所示：

2.5、数据共享微服务设计模式

自治是微服务的设计原则之一，就是说微服务是全栈式服务。但在重构现有的“单体应用（monolithic application）”时，SQL数据库反规范化可能会导致数据重复和不一致。

因此，在单体应用到微服务架构的过渡阶段，可以使用这种设计模式，如下图所示：

在这种情况下，部分微服务可能会共享缓存和数据库存储。不过，这只有在两个服务之间存在强耦合关系时才可以。对于基于微服务的新建应用程序而言，这是一种反模式。

2.6、异步消息传递微服务设计模式

虽然REST设计模式非常流行，但它是同步的，会造成阻塞。因此部分基于微服务的架构可能会选择使用消息队列代替REST请求/响应，如下图所示：

三、优点和缺点

3.1、微服务的优点：

关键点：复杂度可控，独立按需扩展，技术选型灵活，容错，可用性高

①它解决了复杂性的问题。它会将一种怪异的整体应用程序分解成一组服务。虽然功能总量 不变，但应用程序已分解为可管理的块或服务。每个服务都以RPC或消息驱动的API的形式定义了一个明确的边界；Microservice架构模式实现了一个模块化水平。

②这种架构使每个服务都能够由专注于该服务的团队独立开发。开发人员可以自由选择任何有用的技术，只要该服务符合API合同。当然，大多数组织都希望避免完全无政府状态并限制技术选择。然而，这种自由意味着开发人员不再有义务使用在新项目开始时存在的可能过时的技术。在编写新服务时，他们可以选择使用当前的技术。此外，由于服务相对较小，因此使用当前技术重写旧服务变得可行。

③Microservice架构模式使每个微服务都能独立部署。开发人员不需要协调部署本地服务的变更。这些变化可以在测试后尽快部署。例如，UI团队可以执行A | B测试，并快速迭代UI更改。Microservice架构模式使连续部署成为可能。

④Microservice架构模式使每个服务都可以独立调整。您可以仅部署满足其容量和可用性限制的每个服务的实例数。此外，您可以使用最符合服务资源要求的硬件。

3.2、微服务的缺点

关键点（挑战）：，系统部署依赖，服务间通信成本，数据一致性，系统集成测试，重复工作，性能监控等

①一个缺点是名称本身。术语microservice过度强调服务规模。但重要的是要记住，这是一种手段，而不是主要目标。微服务的目标是充分分解应用程序，以便于敏捷应用程序开发和部署。

②微服务器的另一个主要缺点是分布式系统而产生的复杂性。开发人员需要选择和实现基于消息传递或RPC的进程间通信机制。此外，他们还必须编写代码来处理部分故障，因为请求的目的地可能很慢或不可用。

③微服务器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交易是相当普遍的。但是，在基于微服务器的应用程序中，您需要更新不同服务所拥有的多个数据库。使用分布式事务通常不是一个选择，而不仅仅是因为CAP定理。许多今天高度可扩展的NoSQL数据库都不支持它们。你最终不得不使用最终的一致性方法，这对开发人员来说更具挑战性。

④测试微服务应用程序也更复杂。服务类似的测试类将需要启动该服务及其所依赖的任何服务（或至少为这些服务配置存根）。再次，重要的是不要低估这样做的复杂性。

⑤Microservice架构模式的另一个主要挑战是实现跨越多个服务的更改。例如，我们假设您正在实施一个需要更改服务A，B和C的故事，其中A取决于B和B取决于C.在单片应用程序中，您可以简单地更改相应的模块，整合更改，并一次性部署。相比之下，在Microservice架构模式中，您需要仔细规划和协调对每个服务的更改。例如，您需要更新服务C，然后更新服务B，然后再维修A.幸运的是，大多数更改通常仅影响一个服务，而需要协调的多服务变更相对较少。

⑥部署基于微服务的应用程序也更复杂。单一应用程序简单地部署在传统负载平衡器后面的一组相同的服务器上。每个应用程序实例都配置有基础架构服务（如数据库和消息代理）的位置（主机和端口）。相比之下，微服务应用通常由大量服务组成。例如，每个服务将有多个运行时实例。更多的移动部件需要进行配置，部署，扩展和监控。此外，您还需要实现服务发现机制，使服务能够发现需要与之通信的任何其他服务的位置（主机和端口）。传统的基于故障单和手动操作的方法无法扩展到这种复杂程度。因此，成功部署微服务应用程序需要开发人员更好地控制部署方法，并实现高水平的自动化。

四、思考：意识的转变

微服务对我们的思考，更多的是思维上的转变。对于微服务架构： 技术上不是问题，意识比工具重要。

关于微服务的几点设计出发点：

1、应用程序的核心是业务逻辑，按照业务或客户需求组织资源（这是最难的）

2、做有生命的产品，而不是项目

3、头狼战队，全栈化

4、后台服务贯彻Single Responsibility Principle（单一职责原则）

5、VM->Docker （to PE）

6、DevOps (to PE)

同时，对于开发同学，有这么多的中间件和强大的PE支持固然是好事，我们也需要深入去了解这些中间件背后的原理，知其然知其所以然，在有限的技术资源如何通过开源技术实施微服务？

最后，一般提到微服务都离不开DevOps和Docker，理解 微服务架构是核心，devops和docker是工具，是手段。