微服务概述
微服务是什么
微服务架构提出者马丁福勒论文
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(While there is no precise definition of this architectural style)。
但通常而言，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，服务之间互相协调、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。
技术维度理解
微服务化的核心就是将传统的一站式应用，根据业务拆分成一个一个的服务，彻底地解耦合，每一个微服务提供单个业务功能的服务，一个服务做一件事，从技术角度看就是一种小而独立的处理过程，类似进程概念，能够自行单独启动或销毁，拥有自己独立的数据库。
微服务与微服务架构
微服务
强调的是服务的大小，它关注的是某一个点， 是具体解决某一个问题/提供落地对应服务的一个服务应用，狭意得看，可以看作Eclipse里面的一个个微服务工程/或者Module
微服务架构
微服务架构是一种架构模式，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。每个服务运行在其独立的进程中，服务与服务间采用轻量级的通信机制互相协作（通常是基于HTTP协议的RESTful API）。每个服务都围绕着具体业务进行构建，并且能够被独立的部署到生产环境、类生产环境等。另外，应当尽量避免统一的、 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。
微服务强调的是个体，微服务架构强调的是宏观整体，用哪些方式把一个个的微服务组装拼接起来，对外形成一个整体。
微服务优缺点
优点
每个服务足够内聚、足够小，代码易理解，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到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；
微服务允许利用融合最新技术；
微服务只是业务逻辑的代码，不会和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。也可以有统一数据库；
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
微服务技术栈
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等 |
服务接口调用(客户端调用服务的简化工具) | Feign等 |
消息队列 | Kafka、RabbitMQ、 ActiveMQ等 |
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等、 |
全链路追踪 | Zipkin、Brave、Dapper等 |
服务部署 | Docker、OpenStack、 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 | Spring Cloud Bus |
…… | …… |
使用SpringCloud作为微服务架构
选型依据
- 整体解决方案和框架成熟度
- 社区热度
- 可维护性
- 学习曲线
当前各大IT公司用的微服务架构
- 阿里Dubbo/HSF（Dubbo停更多年又重启；HSF是分布式的高速框架 可理解为第二代dubbo）
- 京东JSF
- 新浪微博Motan
- 当当网DubboX
各微服务框架对比
功能点/服务框架 ######### | Netflix/Spring cloud | Motan | gRPC | Thrift | Dubbo/DubboX |
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 | Netflix 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 | Google | Facebook | |
社区活跃程度 | 高 | 一般 | 高 | 一般 | 已经不维护了 |
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 | Spring Cloud Bus为我们的应用程序带来了更多管理端点 | 支持降级 | Netlix内邮在开发集成gRPC | IDL定义 | 实践的公司比较多 |
SpringCloud入门概述
概述
SpringCloud，基于SpringBoot提供了一套微服务解决方案，包括服务注册与发现，配置中心，全链路监控，服务网关，负载均衡，熔断器等组件，除了基于NetFlix的开源组件做高度抽象封装之外，还有一些选型中立的开源组件。
SpringCloud利用SpringBoot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发，SpringCloud为开发人员提供了快速构建分布式系统的一些工具，包括配置管理、服务发现、断路器、路由、微代理、事件总线、全局锁、决策竞选、分布式会话等等。它们都可以用SpringBoot的开发风格做到一键启动和部署。
SpringBoot并没有重复制造轮子，它只是将目前各家公司开发的比较成熟、经得起实际考验的服务框架组合起来，通过SpringBoot风格进行再封装屏蔽掉了复杂的配置和实现原理，最终给开发者留出了一套简单易懂、易部署和易维护的分布式系统开发工具包。
SpringCloud=分布式微服务架构下的一站式解决方案，是各个微服务架构落地技术的集合体，俗称微服务全家桶。
SpringCloud与SpringBoot
SpringBoot专注于快速方便的开发单个个体微服务。
SpringCloud是关注全局的微服务协调整理治理框架，它将SpringBoot开发的一个个单体微服务整合并管理起来,
为各个微服务之间提供 配置管理、服务发现、断路器、路由、微代理、事件总线、全局锁、决策竞选、分布式会话等等集成服务。SpringBoot可以离开SpringCloud独立使用开发项目，但是SpringCloud离不开SpringBoot，属于依赖的关系。
SpringBoot专注于快速、 方便的开发单个微服务个体，SpringCloud关注全局的服务治理框架。
SpringCloud与Dubbo
对比
SpringCloud | Dubbo | |
服务注册中心 | Spring Cloud Netflix Eureka | Zookeeper |
服务调用方式 | REST API | RPC |
服务监控 | Spring Boot Admin | Dubbo-monitor |
断路器 | Spring Cloud Netflix Hystrix | 不完善 |
服务网关 | Spring Cloud Netflix Zuul | 无 |
分布式配置 | 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 |
…… | …… | …… |
最大区别：SpringCloud拋弃了Dubbo的RPC通信，采用的是基于HTTP的REST方式。
严格来说，这两种方式各有优劣。虽然从一定程度上来说，SpringCloud牺牲了服务调用的性能，但也避免了上面提到的原生RPC带来的问题。而且REST相比RPC更为灵活，服务提供方和调用方的依赖只依靠一纸契约， 不存在代码级别的强依赖，这在强调快速演化的微服务环境下，显得更加合适。
就像品牌机与组装机的区别：
很明显，SpringCloud的功能比DUBBO更加强大、涵盖面更广，而且作为Spring的拳头项目，它也能够与Spring Framework、Spring Boot、 Spring Data、 Spring Batch等其他Spring项目完美融合，这些对于微服务而言是至关重要的。使用Dubbo构建的微服务架构就像组装电脑，各环节我们的选择自由度很高，但是最终结果很有可能因为一条内存质量不行就点不亮了，总是让人不怎么放心，但是如果你是一 名高手，那这些都不是问题，而Spring Cloud就像品牌机，在SpringSource的整合下，做了大量的兼容性测试，保证了机器拥有更高的稳定性，但是如果要在使用非原装组件外的东西，就需要对其基础有足够的了解。
社区支持与更新力度：
最为重要的是，DUBBO停止了5年左右的更新，虽然2017.7重启了。对于技术发展的新需求，需要由开发者自行拓展升级（比如当当网弄出了DubboX） , 这对于很多想要采用微服务架构的中小软件组织显然是不太合适的，中小公司没有这么强大的技术能力去修改Dubbo源码+周边的一整套解决方案，并不是每一个公司都有阿里的大牛+ 真实的线上生产环境测试过。
总结
Dubbo重启维护开发的刘军（主要负责人之一）：
两者所解决的问题域并不一样——
Dubbo的定位始终是一款RPC框架，而SpringCloud的目标是微服务架构下的一站式解决方案。
如果非要比较的话，我觉得Dubbo可以类比到Netflix OSS技术栈，而Spring Cloud集成了Netflix OSS作为分布式服务治理解决方案，但除此之外Spring Cloud还提供了包括config、stream、security、sleuth等等分布式问题解决方案。
