概述
【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
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。
- 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。
【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。
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。
【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 |
【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 | 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 |
【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。
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。
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？
最后
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