微服务研究(一)

1.微服务定义(what)

微服务得从两个方面去理解，什么是”微”、什么是”服务”， 微 狭义来讲就是体积小、著名的”2 pizza 团队”很好的诠释了这一解释（2 pizza 团队最早是亚马逊 CEO Bezos提出来的，意思是说单个服务的设计，所有参与人从设计、开发、测试、运维所有人加起来 只需要2个披萨就够了 ）。

而所谓服务，一定要区别于系统，服务一个或者一组相对较小且独立的功能单元，是用户可以感知最小功能集。

微服务最早由Martin Fowler与James Lewis于2014年共同提出，微服务架构风格是一种使用一套小服务来开发单个应用的方式途径，每个服务运行在自己的进程中，并使用轻量级机制通信，通常是HTTP API，这些服务基于业务能力构建，并能够通过自动化部署机制来独立部署，这些服务使用不同的编程语言实现，以及不同数据存储技术，并保持最低限度的集中式管理。

微服务是一种架构设计模式。在微服务架构中，业务逻辑被拆分成一系列小而松散耦合的分布式组件，共同构成了较大的应用。每个组件都被称为微服务，而每个微服务都在整体架构中执行着单独的任务，或负责单独的功能。每个微服务可能会被一个或多个其他微服务调用，以执行较大应用需要完成的具体任务；系统还为任务执行——比如搜索或显示图片任务，或者其他可能需要多次执行的任务提供了统一的解决处理方式，并限制应用内不同地方生成或维护相同功能的多个版本。

2.为什么使用微服务(why)

2.1 单体架构：
Web应用程序发展的早期，大部分web工程是将所有的功能模块(service side)打包到一起并放在一个web容器中运行，很多企业的Java应用程序打包为war包。
假设你正在构建一个在线商店系统：客户下订单、核对清单和信用卡额度，并将货物运输给客户。很快，你们团队一定能构造出如下图所示的系统。

这种将所有功能都部署在一个web容器中运行的系统就叫做单体架构（也叫：巨石型应用）。

单体架构有很多好处：IDE都是为开发单个应用设计的、容易测试——在本地就可以启动完整的系统、容易部署——直接打包为一个完整的包，拷贝到web容器的某个目录下即可运行。

但是，上述的好处是有条件的：应用不那么复杂。对于大规模的复杂应用，单体架构应用会显得特别笨重：要修改一个地方就要将整个应用全部部署(PS：在不同的场景下优势也变成了劣势);编译时间过长;回归测试周期过长;开发效率降低等。另外，单体架构不利于更新技术框架，除非你愿意将系统全部重写(代价太高你愿意老板也不愿意)。
2.2 SOA架构
SOA:服务导向式架构（SOA）是集成多个较大组件（一般是应用）的一种机制，它们将整体构成一个彼此协作的套件。一般来说，每个组件会从始至终执行一块完整的业务逻辑，通常包括完成整体大action所需的各种具体任务与功能。组件一般都是松耦合的，但这并非SOA架构模式的要求。

2.3 微服务架构

微服务架构模式有很多好处。
首先，通过分解巨大单体应用为多个服务方法解决了复杂性问题。在功能不变的情况下，应用被分解为多个可管理的分支或服务。每个服务都有一个用 RPC- 或者消息驱动 API 定义清楚的边界。

第二，这种架构使得每个服务都可以有专门开发团队来开发。开发者可以自由选择开发技术，提供 API 服务。

第三，微服务架构模式使得每个微服务独立部署，开发者不再需要协调其它服务部署对本服务的影响。

第四，微服务架构模式使得每个服务独立扩展。你可以根据每个服务的规模来部署满足需求的实利。

2.4 微服务相比较于SOA，区别如下

SOA体系下，服务之间通过企业服务总线（Enterprise Service Bus）通信，许多业务逻辑在中间层（消息的路由、转换和组织）。微服务架构倾向于降低中心消息总线（类似于ESB）的依赖，将业务逻辑分布在每个具体的服务终端。

相对于SOA，区别如下：

SOA尝试将应用集成，一般采用中央管理模式来确保各应用能够交互运作。微服务尝试部署新功能，快速有效地扩展开发团队。它着重于分散管理、代码再利用与自动化执行。

3.什么时候使用微服务(when)

微服务可以按照业务功能本身的独立性来划分，如果系统提供的业务是非常底层的，如：操作系统内核、存储系统、网络系统、数据库系统等等，这类系统都偏底层，功能和功能之间有着紧密的配合关系，如果强制拆分为较小的服务单元，会让集成工作量急剧上升，并且这种人为的切割无法带来业务上的真正的隔离，所以无法做到独立部署和运行，也就不适合做成微服务了。

能不能做成微服务，取决于四个要素：

小：微服务体积小，2 pizza 团队。
独：能够独立的部署和运行。
轻：使用轻量级的通信机制和架构。
松：为服务之间是松耦合的。

4.怎么使用微服务(how)

4.1 基于微服务架构的设计：

4.2 微服务的具体特征：

1.一些列的独立的服务共同组成系统
2、单独部署，跑在自己的进程中
3、每个服务为独立的业务开发
4、分布式管理
5、非常强调隔离性

4.3 怎么具体实践微服务

转自https://www.cnblogs.com/imyalost/p/6792724.html
要实际的应用微服务，需要解决一下四点问题：
1、客户端如何访问这些服务
2、每个服务之间如何通信
3、如此多的服务，如何实现？
4、服务挂了，如何解决？（备份方案，应急处理机制）

4.3.1 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，跑在独立的一般都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，这明显不服务我们 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。

4.3.2 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：

①REST（JAX-RS，Spring Boot）

②RPC（Thrift, Dubbo）

异步消息调用(Kafka, Notify, MetaQ)

同步和异步的区别：

一般同步调用比较简单，一致性强，但是容易出调用问题，性能体验上也会差些，特别是调用层次多的时候。RESTful和RPC的比较也是一个很有意 思的话题。

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。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，如果有统一个 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。

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。

4.3.3 如此多的服务，如何实现？

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？

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。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。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。

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。

4.3.4 服务挂了，如何解决

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

⑤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