什么是微服务
「微服务」是一种架构风格，也就是说，「微服务」是一组架构约束。
前面说到REST是一种复合式的架构风格，微服务也是！微服务的约束面更广，它对开发过程和开发人员也进行了约束！
微服务的约束
MartinFlower在Microservices一文中，详细阐述了微服务所需要具有的约束！
- Componentization via Services：基于服务的组件化
- Organized around Business Capabilities：围绕业务能力进行组织
- Products not Projects：产品而不是项目
- Smart endpoints and dumb pipes：智能终端和静默管道
- Decentralized Governance：去中心化治理
- Decentralized Data Management：去中心化数据管理
- Infrastructure Automation：基础设施自动化
- Design for failure：容错性设计
- Evolutionary Design：进化式设计
实际上这些约束回答了架构设计所关心的几个问题：
系统如何切分:围绕业务能力进行组织，去中心化数据管理
模块之间如何通信:基于服务的组件化，智能终端和静默管道
如何进行技术选型:去中心化治理
容错性:容错性设计
扩展性:产品而不是项目,进化式设计
可维护性:基础设施自动化
下面一个个的说明！
系统如何切分？
在「架构风格：万金油CS与分层」一文中，最后提到，一般情况下，当你不知道一个系统使用何种架构比较好时，可以先使用分层架构。分层架构就是将系统一层一层的切分，下层为上层提供服务。
每一层的边界是什么呢？是「系统功能」！展现、业务逻辑、数据存储。你会发现，这种切分方式和业务本身没有任何关系，所以才是「万金油」！
另外，这种切分方法也将开发人员划分成了前端、后端、DBA！这是目前主流的做法，好像也没有出现什么大问题！
如果你在大公司待过，你就会发现进行一个需求变更是多么麻烦的一件事。即使一个很简单的需求，都可能要所有团队都参与进来。
导致这个问题的原因是什么呢？是沟通成本！
项目管理算法的复杂度是O（N 2），当人员变得越来越多时，沟通成本成倍增长：
5人团队，需要沟通的渠道是 5*(5–1)/2 = 10
15人团队，需要沟通的渠道是15*(15–1)/2 = 105
50人团队，需要沟通的渠道是50*(50–1)/2 = 1,225
150人团队，需要沟通的渠道是150*(150–1)/2 = 11,175
我们都知道「技术是为业务服务的」！如果一个架构和业务没有关系，如何为业务服务呢？如果沟通要花费大量的时间，如何快速推进项目呢？
所以，微服务「围绕业务能力进行组织」！
既包括了系统的切分
也包括了对人员的组织
因为康威定律提到：
"Organizations which design systems are constrained to produce designs which are copies of the communication structures of these organizations." - Melvin Conway (1967).
在微服务中，每个模块（这里的模块和我们平常所理解的模块有些区别，它的粒度更大，所以在微服务里一般称为是服务，下面均使用「服务」）都是一个完整的业务系统！包括了展现、业务逻辑和数据存储！相应的，负责开发的人员需要具备开发这个服务所需要的所有技能！
也就是说，在微服务中服务的边界是业务的边界！
这很类似韩都衣舍的「以产品小组为核心的单品全程运营体系（IOSSP）」！将企业划分为“小集体”，像自由自在重复分裂的“阿米巴”——以各个“阿米巴”为核心，自行制订计划，独立核算，持续自主成长。以3人一组的产品组为例，这三个人分别是设计师、页面制作、库存管理员。这三人全权负责某一单品的页面制作、款式设计、尺码以及库存深度的预估等工作。
对应到微服务中，即两到三个人负责一个服务，这个服务包含了完整的业务流程，开发人员需要掌握开发这个服务所需要的完整的技能，包括UI、编程、DBA!
这里的难点是：
一是要划分好业务边界，使得每个服务能够高内聚、低耦合！
二是制定规范，利于各个服务之间的通信
三是人员技能的要求更高
如何进行业务划分，需要根据具体的业务来具体进行。这里暂不展开。只提一点，就是要将事务考虑在内！
就是说在切分系统的时候，要考虑事务问题！我们都知道远程事务是一个比较难处理的问题！两阶段提交、三阶段提交都不能很好的解决分布式事务问题！Paxos算法过于复杂，且性能较差。
所以微服务的建议是：
尽量保证事务在一个服务中执行
通过补偿的方式来弥补事务操作的问题
服务如何通信？
对于一般系统来说，我们都是使用的进程内通信，即通过调用同一内存内的方法的方式进行通信！公用的代码我们可以以「库」的形式进行组织，避免代码重复！这种系统我们一般称为「单体系统」！
「单体系统」的伸缩性不理想！比如说，双11需要做个活动，瞬间用户量大增！如果需要应对流量峰值，就需要对系统进行扩容。但是因为是单体系统，扩容只能整体扩容，而实际上需要扩容的只是那个活动页面！这就导致了资源的浪费。另外一个问题就是，如果这个活动导致了系统崩溃，这将导致这个系统的所有功能都不能使用！
一种解决方案是进行「服务化」！即将需要多个系统公用的逻辑或TPS较高的模块独立部署，通过进程间通信的方式，进行服务调用。比如上面的活动模块，当活动模块以服务的方式对外服务后，需要扩容时，只需要扩容活动服务就可以了。同时，如果活动服务出现了问题，只会导致这个活动相关内容无法访问，而不会影响系统的其它功能。今年双11淘宝的地址服务就挂了，但是并不影响淘宝本身的访问。
这里所说的「服务化」是使用dubbo这类服务化框架进行的服务化，而不是使用ESB的SOA！
基于ESB的SOA主要是为了将企业中的各个系统连接起来！ESB像一根「聪明」的管道，用来连接各个「愚笨」的节点。为了集成不同系统，不同协议的服务，ESB做了很多事情：
消息路由
编排
转换
业务处理规则
这就导致ESB很重、很复杂。这也是基于ESB的SOA被人诟病的一个原因。
dubbo这类服务化框架主要解决的是运行时代码复用、系统伸缩性以及高性能问题！但是服务粒度相对较小，带来的问题就是维护的成本相对较高！
而微服务可以说做了一些折中：
服务粒度较大，包含了一个完整的业务的展示、逻辑和存储。相对的数量就较服务化少，维护相对较容易
以进程间通信的方式提供服务。包括对外服务、以及其它服务。保证了伸缩性。
业务逻辑处理都在服务内部进行，通信组件只提供单纯的通信功能。保证了简单性。
这样既摆脱了繁重的ESB，也降低了维护难度！
如何进行技术选型？
对于「如何进行技术选型」，微服务不强制开发平台！因为「没有银弹」！微服务偏向于「适合的工具解决适合的问题」！
每个程序员都有自己喜欢的技术体系！有喜欢Java的、有喜欢.Net的、有喜欢C++的，还有喜欢Lisp的。。。。
那开发系统时需要选择哪种技术体系呢？按微服务的观点就是：哪种技术合适就用哪种技术吧！这个服务需要高并发，可以用Go来进行开发！这个服务需要快速推进，可以用PHP！这个服务需要稳定，可以用Java！看起来很完美！
而实际上内，这导致的是不可控！为什么Java语言会被很多企业使用？其中一个原因就是可控！
举个例子，国内公司的技术栈相对比较单一！比如，公司的主流语言是Java,.Net,PHP等，其它语言就只是辅助！一般不会有两种、甚至三种主流语言！
假设一家公司的主流语言是Java！开发一个系统，可能需要10个人。那公司可以招5~6个一般的，2~3个不错的，1个牛逼的！公司只要稳住那个牛逼的就行了！如果有人走了，只要其他人顶上就行了！
而如果每种服务都使用不同的语言，那一个系统使用了三个左右的语言，每种语言得有个熟练掌握的吧？每种语言，公司都得稳住个相对牛逼的吧？成本高不说，难度也大了不少！
容错性
系统按照业务切分为一个个的服务，相对单体应用来说，运行的系统多了，系统整体不可用的几率降低了，但是单个服务出现问题的几率却变大了！这就需要微服务系统需要有比单体应用更好的容错性！
任何服务可能因为供应商的不可靠而故障，客户端需要尽可能的优化这种场景的响应。与单体构架相比，这是一个缺点，因为它带来额外的复杂性。这将让微服务团队时刻需要关注服务故障的情况下的用户体验。
由于服务可能随时出现问题，所以快速故障检测，甚至自动恢复就变更非常重要。微服务应用把实时的监控放在应用的各个阶段中，检测构架元素（每秒数据库的接收的请求数）和业务相关的指标（每分钟接收的订单数）。监控系统可以提供一种早期故障告警系统，让开发团队跟进并调查。
这又无形中提高了对开发人员的技术要求！
扩展性
对于互联网产品来说，这是个必选项！
以前在网上看到过一句话，大意是：「当你有一个想法的时候，世界上可能有1万个人也有这个想法！其中1000个人已经开始做了！100个人已经做完了！10个人已经运营了！1个已经盈利了！」
也就是说，相同的产品千千万。用户为何就偏爱你这款？
你的系统需要有核心竞争力，来吸引新用户！同时还需要不断的加入新功能，保持用户不流失！
可维护性
服务的数量增加了，维护的成本也就相应的增加了。除了上面提到的通过降低沟通成本来提高可维护性外，微服务还通过「基础设施自动化」来降低维护难度！
基础设施自动化有如下几个原因：
由于微服务的服务较单体应用会多了很多，这就导致了部署微服务较部署单体应用来说要复杂得多。单纯的靠运维来手动部署不现实
部署的服务较多，且是网状通信，导致了一个请求可能会调用多个服务，对于请求的追踪不能像单体应用一样，靠日志来跟踪。需要追踪请求。
当请求异常时，或服务异常时，需要能自动的处理一些常见情况（也涉及上面的「容错性」）
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