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技术架构演变随着互联网的生长，网站应用的规模不停扩大，通例的垂直应用架构已无法应对，漫衍式服务架构以及流动盘算架构势在必行，亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进。单一应用架构当网站流量很小时，只需一个应用，将所有功效都部署在一起，以淘汰部署节点和成本。此时，用于简化增删改查事情量的 数据会见框架(ORM) 是关键。
缺点：随着应用功效的增多，代码量越来越大，越来越难维护，那怎么解决代码一体化的问题？垂直应用架构当会见量逐渐增大，单一应用增加机械带来的加速度越来越小，将应用拆成互不相干的几个应用，以提升效率。此时，用于加速前端页面开发的 Web框架(MVC) 是关键。
缺点：垂直架构中相同逻辑代码需要不停的复制，不能复用。每个垂直模块都相当于一个独立的系统。漫衍式服务架构当垂直应用越来越多，应用之间交互不行制止，将焦点业务抽取出来，作为独立的服务，逐渐形成稳定的服务中心，使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。
此时，用于提高业务复用及整合的 漫衍式服务框架(RPC) 是关键。缺点：服务越来越多，需要治理每个服务的地址，挪用关系错综庞大，难以理清依赖关系，服务状态难以治理，无法凭据服务情况动态治理。流动盘算架构当服务越来越多，容量的评估，小服务资源的浪费等问题逐渐显现，此时需增加一个调理中心基于会见压力实时治理集群容量，提高集群使用率。
此时，用于提高机械使用率的 资源调理和治理中心(SOA) 是关键。缺点：服务间会有依赖关系，一旦某个环节堕落会影响较大，服务关系庞大，运维、测试部署难题，不切合DevOps思想。微服务架构 ：单一职责：微服务中每一个服务都对应唯一的业务能力，做到单一职责微：微服务的服务拆分粒度很小，例如一个用户治理就可以作为一个服务。
每个服务虽小，但“五脏俱全”。面向服务：面向服务是说每个服务都要对外袒露服务接口API。
并不体贴服务的技术实现，做到与平台和语言无关，也不限定用什么技术实现，只要提供 Rest 的接口即可。自治：自治是说服务间相互独立，互不滋扰团队独立：每个服务都是一个独立的开发团队，人数不能过多。技术独立：因为是面向服务，提供 Rest 接口，使用什么技术没有别人干预干与。
前后端分散：接纳前后端分散开发，提供统一 Rest 接口，后端不用再为 PC、移动端开发差别接口。数据库分散：每个服务都使用自己的数据源部署独立，服务间虽然有挪用，但要做到服务重启不影响其它服务。
有利于连续集成和连续交付。每个服务都是独立的组件，可复用，可替换，降低耦合，易维护 Docker 部署服务什么是微服务Martin Fowler 是这样解释微服务观点的： In short, the microservice architectural style is an approach to developing a single application as a suite of small services, each running in its own process and communicating with lightweight mechanisms, often an HTTP resource API. These services are built around business capabilities and independently deployable by fully automated deployment machinery. There is a bare minimum of centralized management of these services, which may be written in different programming languages and use different data storage technologies.翻译如下：简而言之，微服务架构气势派头是一种将单个应用法式作为一套小型服务开发的方法，每种应用法式都在自己的历程中运行，并与轻量级机制（通常是HTTP资源API）举行通信。
这些服务是围绕业务功效构建的，可以通过全自动部署机制独立部署。这些服务的集中治理最少，可以用差别的编程语言编写，并使用差别的数据存储技术。微服务就是将一个单体架构的应用按业务划分为一个个的独立运行的法式即服务，它们之间通过 HTTP 协议举行通信（也可以接纳消息行列来通信，如 RabbitMQ，Kafaka 等），可以接纳差别的编程语言，使用差别的存储技术，自动化部署（如 Jenkins）淘汰人为控制，降低堕落概率。服务数量越多，治理起来越庞大，因此接纳集中化治理。
例如 Eureka，Zookeeper 等都是比力常见的服务集中化治理框架。微服务是一种架构气势派头。一个大型的庞大软件应用，由一个或多个微服务组成。
系统中的各个微服务可被独立部署，各个微服务之间是松耦合的。每个微服务仅关注于完成一件任务并很好的完成该任务。优点测试容易可伸缩性强可靠性强跨语言协同开发利便系统迭代缺点运维成本高，部署项目多接口兼容版本问题漫衍式系统的庞大性漫衍式事务SOA vs MicroServices面向服务架构（SOA）是一种用于设计软件的伟大原则。
在SOA中，所有组件都是独立自主的，并能为其他组件提供服务。大要上，SOA与微服务架构是很是相像的。
那么它们之间的区别到底是什么呢？微服务是细粒度的SOA组件。换句话说，某单个SOA组件可以被拆成多个微服务，而这些微服务通太过工协作，可以提供与原SOA组件相同级此外功效，如下图所示。微服务是细粒度的SOA组件，它们是关注点更窄的轻量级服务。微服务推崇执行的尺度（例如HTTP）是人们广泛相识并配合使用的。
我们可以通过选择合适的语言或工具来构建某个组件（微服务），除了技术栈与服务规模之外，在SOA与微服务之间另有一个更大的区别：领域模型。在一个基于微服务的软件中，每个微服务应该在当地存储自身治理的数据，并将领域模型划分隔离到单个服务中。
而在面向SOA的软件中，数据往往存储在单个大型的数据库中，服务之间会共享领域模型。SOA微服务架构应用法式服务的可重用性的最大化专注于解耦系统性的改变需要修改整体系统性的改变是建立一个新的服务DevOps和连续交付正在变得盛行，但还不是主流强烈关注DevOps和连续交付专注于业务功效重用更重视“上下文界限”的观点通信使用企业服务总线ESB（Enterprise Service Bus）对于通信而言，使用较少精致和简朴的消息系统支持多种消息协议使用轻量级协议，例如HTTP，REST或Thrift API对部署到它的所有服务使用通用平台应用法式服务器不是真的被使用，通常使用云平台容器（如Docker）的使用不太受接待容器在微服务方面效果很好SOA服务共享数据存储每个微服务可以有一个独立的数据存储配合的治理和尺度轻松的治理，越发关注团队协作和选择自由一句话总结：微服务是 SOA 生长出来的产物，它是一种比力现代化的细粒度的 SOA 实现方式。Dubbo vs Spring CloudSpring 全家桶用起来很舒服，只有你想不到，没有它做不到。Dubbo许多海内的企业还在用，可以支持 RESTful 气势派头的 API，挪用远程 API 像挪用当地 API 一样，同时其基于接口的方式增加了服务间的耦合。
对比项Spring CloudDubbo服务注册中心Spring Cloud Netflix EurekaZooKeeper服务挪用方式REST APIRPC服务网关Spring Cloud Netflix Zuul无断路由Spring Cloud Netflix Hystrix集群容错漫衍式设置Spring Cloud Config无服务跟踪Spring Cloud Sleuth无消息总线Spring Cloud Bus无数据流Spring Cloud Stream无批量任务Spring Cloud Task无总结Dubbo 由于是二进制的传输，占用带宽会更少SpringCloud 是 http 协议传输，带宽会比力多，同时使用 http 协议一般会使用 JSON 报文，消耗会更大Dubbo 的开举事度较大，原因是 Dubbo 的 jar 包依赖问题许多大型工程无法解决SpringCloud 的接口协议约定比力自由且松散，需要有强有力的行政措施来限制接口无序升级Dubbo 的注册中心可以选择 ZooKeeper Redis 等多种，SpringCloud 的注册中心只能用 eureka 或者自研从系统结构浅易法式：SpringCloud 的系统结构更简朴、“注册 + SpringMvc = SpringCloud”，而 Dubbo 种种庞大的 url，protocol，register，invocation，dubbofilter，dubboSPI，dubbo序列化..........炫技的身分更多一些从性能：Dubbo 的网络消耗小于 SpringCloud，可是在海内 95% 的公司内，网络消耗不是什么太大问题，如果真的成了问题，通过压缩、二进制、高速缓存、分段降级等方法，很容易解决。微服务设计原则AKF 拆分原则业界对于可扩展的系统架构设计有一个朴素的理念，就是：通过加机械可以解决容量和可用性问题（如果一台不行就两台）。
用个段子形貌就是：世界上没有什么事是一顿烧烤解决不了的，如果有，那就两顿。这一理念在“云盘算”观点疯狂盛行的今天。获得了广泛的认可。
对于一个规模迅速增长的系统而言。容量和性能问题固然是首当其冲的。可是随着时间的向前，系统规模的增长，除了面临性能与容量的问题外，还需要面临功效与模块数量上增长带来的系统庞大性问题。
以及业务变化带来的提供差异化服务问题。而许多系统在架构设计时并未充实思量到这些问题，导致系统的重组成为常态。从而影响业务交付能力，还浪费人力财力。
对此《The Art of Scalability》一书提出了一个越发系统的可扩展模型——AKF 可扩展立方。这个立方体中沿着三个坐标轴设置划分为 X，Y，Z。一个叫 AKF 的公司的技术专家抽象总结的应用扩展的三个维度。
理论上根据这三个扩展模式，可以将一个单体系统，举行无限扩展。X 轴：指的是水平复制，很好明白，就是讲单体系统多运行几个实例，成为集群加负载平衡的模式。Z 轴：是基于类似的数据分区，好比一个互联网打车应用突然火了，用户量激增，集群模式撑不住了，那就根据用户请求的地域举行数据分区，北京、上海、四川等多建几个集群。
Y 轴：就是我们所说的微服务的拆分模式，就是基于差别的业务拆分。场景说明：好比打车应用，一个集群撑不住时，分了多个集群，厥后用户激增还是不够用，经由分析发现是搭客和车主会见量很大，就将打车应用拆成了三个，划分为搭客服务、车主服务、支付服务。三个服务的业务特点各不相同，独立维护，各自都可以再次按需扩展。前后端分散原则前后端技术分散，可以由各自的专家来对各自的领域举行优化，这样前端的用户体验优化效果更好。
前后端分散模式下，前后端交互界面更清晰，就剩下了接口模型，后端的接口简练明晰，更容易维护。前端多渠道集成场景更容易实现，后端服务无需变换，接纳统一的数据和模型，可以支持多个前端：例如：微信 h5 前端、PC 前端、安卓前端、IOS 前端。
无状态服务对于无状态服务，首先说一下什么是状态：如果一个数据需要被多个服务共享，才气完成一笔生意业务，那么这个数据被称为状态。进而依赖这个“状态”数据的服务被称为有状态服务，反之称为无状态服务。那么这个无状态服务原则并不是说在微服务架构里就不允许存在状态，表达的真实意思是要把有状态的业务服务改变为无状态的盘算类服务，那么状态数据也就相应的迁移到对应的“有状态数据服务”中。场景说明：例如我们以前在当地内存中建设的数据缓存、Session 缓存，到现在的微服务架构中就应该把这些数据迁移到漫衍式缓存中存储，让业务服务酿成一个无状态的盘算节点。
迁移后，就可以做到按需动态伸缩，微服务应用在运行时动态增删节点，就不再需要思量缓存数据如何同步的问题。也就是对同一个 url 请求没有上下文关系。
举个生活中的例子：好比空调遥控器，你按上下调整温度时，空调温度设定值会变化，遥控器信号到空调是单向传输。现在空调显示温度 20 度，遥控器 20 度。如果遥控器与空调之间是有状态的，假设你脱离空调吸收规模调整了遥控器温度，酿成 19，那回到规模内你按一次升高一度，基于原先温度状态，遥控器给空调发送一个“提高1度”的指令，就会泛起遥控器提高到 20，而空调酿成21。如果要空间与空调之前是无状态的，假设你脱离空调吸收规模调整了遥控器温度，酿成 19，那回到规模内你按一次升高一度，遥控器给空调发送一个“设定温度值20”，这样两者最终还是相同的值。
Restful 通信气势派头基于 无状态通信原则 ，在这里我们直接推荐一个实践优选的 Restful 通信气势派头 ，因为他有许多利益：无状态协议 HTTP，具备先天优势，扩展能力很强。例如需要宁静加密时，有现成的成熟方案 HTTPS 可用。JSON 报文序列化，轻量简朴，人与机械均可读，学习成本低，搜索引擎友好。语言无关，各大热门语言都提供成熟的 Restful API 框架，相对其他的一些 RPC 框架生态更完善。
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