单体架构
1、单体架构所有的模块全都耦合在一块，代码量大，维护困难，微服务每个模块就相当于一个单独的项目，代码量明显减少，遇到问题也相对来说比较好解决。
2、单体架构所有的模块都共用一个数据库，存储方式比较单一，微服务每个模块都可以使用不同的存储方式（比如有的用redis，有的用mysql等），数据库也是单个模块对应自己的数据库。
3、单体架构所有的模块开发所使用的技术一样，微服务每个模块都可以使用不同的开发技术，开发模式更灵活。
微服务本质
1、微服务，关键其实不仅仅是微服务本身，而是系统要提供一套基础的架构，这种架构使得微服务可以独立的部署、运行、升级，不仅如此，这个系统架构还让微服务与微服务之间在结构上“松耦合”，而在功能上则表现为一个统一的整体。
2、微服务的目的是有效的拆分应用，实现敏捷开发和部署。
微服务优势与缺点
特性
1、每个微服务可独立运行在自己的进程里；
2、一系列独立运行的微服务共同构建起了整个系统；
3、每个服务为独立的业务开发，一个微服务一般完成某个特定的功能，比如：订单管理，用户管理等；
4、微服务之间通过一些轻量级的通信机制进行通信，例如通过REST API或者RPC的方式进行调用。
特点
1.易于开发和维护：由于微服务单个模块就相当于一个项目，开发这个模块我们就只需关心这个模块的逻辑即可，代码量和逻辑复杂度都会降低，从而易于开发和维护。
2.启动较快：这是相对单个微服务来讲的，相比于启动单体架构的整个项目，启动某个模块的服务速度明显是要快很多的。
3.局部修改容易部署：在开发中发现了一个问题，如果是单体架构的话，就需要重新发布并启动整个项目，非常耗时间，但是微服务则不同，哪个模块出现了bug我们只需要解决那个模块的bug就可以了，解决完bug之后，我们只需要重启这个模块的服务即可，部署相对简单，不必重启整个项目从而大大节约时间。
4.技术栈不受限：比如订单微服务和电影微服务原来都是用java写的，现在我们想把电影微服务改成nodeJs技术，这是完全可以的，而且由于所关注的只是电影的逻辑而已，因此技术更换的成本也就会少很多。
5.按需伸缩：我上面说了单体架构在想扩展某个模块的性能时不得不考虑到其它模块的性能会不会受影响，对于我们微服务来讲，完全不是问题，电影模块通过什么方式来提升性能不必考虑其它模块的情况。
缺点
1.运维要求较高：对于单体架构来讲，我们只需要维护好这一个项目就可以了，但是对于微服务架构来讲，由于项目是由多个微服务构成的，每个模块出现问题都会造成整个项目运行出现异常，想要知道是哪个模块造成的问题往往是不容易的，因为我们无法一步一步通过debug的方式来跟踪，这就对运维人员提出了很高的要求。
2.分布式的复杂性：对于单体架构来讲，我们可以不使用分布式，但是对于微服务架构来说，分布式几乎是必会用的技术，由于分布式本身的复杂性，导致微服务架构也变得复杂起来。
3.接口调整成本高：比如，用户微服务是要被订单微服务和电影微服务所调用的，一旦用户微服务的接口发生大的变动，那么所有依赖它的微服务都要做相应的调整，由于微服务可能非常多，那么调整接口所造成的成本将会明显提高。
4.代码的重复：对于单体架构来讲，如果某段业务被多个模块所共同使用，我们便可以抽象成一个工具类，被所有模块直接调用，但是微服务却无法这样做，因为这个微服务的工具类是不能被其它微服务所直接调用的，从而我们便不得不在每个微服务上都建这么一个工具类，从而导致代码的重复。
微服务实践
客户端访问服务（API Gateway）
传统的开发方式，所有的服务都是本地的，可以直接调用，现在按功能拆分成独立的服务，一般都在独立的虚拟机上的 Java进程。客户端如何访问？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
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。
服务之间如何通信（服务调用）
1、REST（JAX-RS，Spring Boot）
2、RPC（Thrift, Dubbo）
3、异步消息调用(Kafka, Notify)
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。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。
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。
服务怎么查找（服务发现）
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。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。
zookeeper提供了“心跳检测”功能，它会定时向各个服务提供者发送一个请求（实际上建立的是一个 socket 长连接），如果长期没有响应，服务中心就认为该服务提供者已经“挂了”，并将其剔除
服务消费者会去监听相应路径，一旦路径上的数据有任务变化（增加或减少），zookeeper都会通知服务消费方服务提供者地址列表已经发生改变，从而进行更新。
更为重要的是zookeeper 与生俱来的容错容灾能力（比如leader选举），可以确保服务注册表的高可用性。
服务挂了怎么办？
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。一个线上故障就是一个很不起眼的SQL计数功能，在访问量上升时，导致数据库load彪高，影响了所在应用的性能，从而影响所有调用这个应用服务的前台应用。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。
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）
负载均衡的常见策略
1 随机
把来自网络的请求随机分配给内部中的多个服务器。
2 轮询
每一个来自网络中的请求，轮流分配给内部的服务器，从1到N然后重新开始。此种负载均衡算法适合服务器组内部的服务器都具有相同的配置并且平均服务请求相对均衡的情况。
3 加权轮询
根据服务器的不同处理能力，给每个服务器分配不同的权值，使其能够接受相应权值数的服务请求。例如：服务器A的权值被设计成1，B的权值是3，C的权值是6，则服务器A、B、C将分别接受到10%、30％、60％的服务请求。此种均衡算法能确保高性能的服务器得到更多的使用率，避免低性能的服务器负载过重。
4 IP Hash
这种方式通过生成请求源IP的哈希值，并通过这个哈希值来找到正确的真实服务器。这意味着对于同一主机来说他对应的服务器总是相同。使用这种方式，你不需要保存任何源IP。但是需要注意，这种方式可能导致服务器负载不平衡。
5 最少连接数
客户端的每一次请求服务在服务器停留的时间可能会有较大的差异，随着工作时间加长，如果采用简单的轮循或随机均衡算法，每一台服务器上的连接进程可能会产生极大的不同，并没有达到真正的负载均衡。最少连接数均衡算法对内部中需负载的每一台服务器都有一个数据记录，记录当前该服务器正在处理的连接数量，当有新的服务连接请求时，将把当前请求分配给连接数最少的服务器，使均衡更加符合实际情况，负载更加均衡。此种均衡算法适合长时处理的请求服务，如FTP。
容错策略
1 快速失败
服务只发起一次待用，失败立即报错。通常用于非幂等下性的写操作
2 失效切换
服务发起调用，当出现失败后，重试其他服务器。通常用于读操作，但重试会带来更长时间的延迟。重试的次数通常是可以设置的
3 失败安全
失败安全， 当服务调用出现异常时，直接忽略。通常用于写入日志等操作。
4 失败自动恢复
当服务调用出现异常时，记录失败请求，定时重发。通常用于消息通知。
API网关
将所有API调用统一接入到API网关层，有网关层统一接入和输出。一个网关的基本功能有：统一接入、安全防护、协议适配、流量管控、长短链接支持、容错能力。有了网关之后，各个API服务提供团队可以专注于自己的的业务逻辑处理，而API网关更专注于安全、流量、路由等问题。
超时和重试
超时与重试机制也是容错的一种方法，凡是发生RPC调用的地方，比如读取redis，db，mq等，因为网络故障或者是所依赖的服务故障，长时间不能返回结果，就会导致线程增加，加大cpu负载，甚至导致雪崩。所以对每一个RPC调用都要设置超时时间。对于强依赖RPC调用资源的情况，还要有重试机制，但是重试的次数建议1-2次，另外如果有重试，那么超时时间就要相应的调小，比如重试1次，那么一共是发生2次调用。如果超时时间配置的是2s，那么客户端就要等待4s才能返回。因此重试+超时的方式，超时时间要调小。
