本文摘要：一、业务配景1.1 产物现状1、各产物系统独立开发，代码复用率低，系统之间相互挪用，耦合严重，系统解耦独立部署难题。2、传统的单体架构，规模越来越大也越来越粗笨；当新功效的开发、功效的重构变得不再敏捷可控；测试者的回归测试界限难以琢磨；系统的上线部署也变的艰难3、高并发会见下无法提供可靠性服务4、连续集成、连续部署、连续交付等工程效率化工具严重缺失5、监控系统、日志分析等系统稳定性工具严重缺失以上种种情况，都让我们应对需求的变化而变得缓慢。

一、业务配景1.1 产物现状1、各产物系统独立开发，代码复用率低，系统之间相互挪用，耦合严重，系统解耦独立部署难题。2、传统的单体架构，规模越来越大也越来越粗笨；当新功效的开发、功效的重构变得不再敏捷可控；测试者的回归测试界限难以琢磨；系统的上线部署也变的艰难3、高并发会见下无法提供可靠性服务4、连续集成、连续部署、连续交付等工程效率化工具严重缺失5、监控系统、日志分析等系统稳定性工具严重缺失以上种种情况，都让我们应对需求的变化而变得缓慢。

1.2 业务需求架构肯定是为业务需求而生的，先来看看我们面临的业务需求及其特点。平台最主要满足两大类业务需求：面向餐饮企业在餐饮新零售下的谋划和运营需求和面向产物及运营团队。详细来看：1、餐饮新零售下的餐饮企业谋划和运营的痛点如何提升营销能力和治理会员，以更低的成本为餐饮企业带来更多利润如何对数据举行深度挖掘和分析，助力决议者举行运营决议如何掌握实时数据，让决议者实时相识餐厅运营情况2、面向产物及运营团队主要是提升产物控制能力，促进整体系统的良好运转因此开发SAAS服务的产物迫在眉睫，需要满足快速开发、灵活升级、高性能、高可用、高稳定、简化运维等更高的需求。

这一步的转型，不是"快"与"慢"，而是"生"与"死"。二、微服务观点专注于单一责任与功效独立运行的服务，模组化方式组合出大型应用。2.1 特点集中式架构：单体无疏散漫衍式架构：疏散压力微服务架构：疏散能力2.2 微服务架构优势每个微服务组件都是简朴灵活的，能够独立部署。不再像单体应用时代，应用需要一个庞大的应用服务器来支撑。

可以由一个小团队卖力更专注专业，相应的也就更高效可靠。微服务之间是松耦合的，微服务内部是高内聚的，每个微服务很容易按需扩展。三、微服务技术选型和微服务的问题3.1 技术选型3.1.1 技术矩阵结论Netflix提供了比力全面的解决方案Spring Cloud对于Netflix的封装比力全面Spring Cloud基于Spring Boot，团队有基础Spring Cloud提供了Control Bus能够资助实现监控埋点业务应用部署在阿里云，Spring Cloud对12 Factors以及Cloud-Native的支持，有利于在云情况下使用3.1.2 团队期望首先支持Rest团队技术栈和实例比力单薄，希望对新的技术平滑的学习曲线和能够Hold住小团队，希望能够有一个比力全面的解决方案现在团队主要接纳Spring Cloud + Spring Boot的方式实现服务化有关技术选型详细分析，请检察我的上一篇文章《我的技术选型》。

3.2 微服务带来的问题依赖服务变换很难跟踪，其他团队的服务接口文档逾期怎么办？依赖的服务没有准备好，如何验证我开发的功效。部门模块重复构建，跨团队、跨系统、跨语言会有许多的重复建设。微服务放大了漫衍式架构的系列问题，如漫衍式事务怎么处置惩罚？依赖服务不稳定怎么办？运维庞大度陡增，如：部署物数量多、监控历程多导致整体运维庞大度提升。

上面这些问题我们应该都遇到过，而且总结形成了自己的一些解决方案，好比提供文档治理、服务治理、服务模拟的工具和框架； 实现统一认证、统一设置、统一日志框架、漫衍式汇总分析； 接纳全局事务方案、接纳异步模拟同步；搭建连续集成平台、统一监控平台等等。微服务架构是一把双刃剑，虽然解决了集中式架构和漫衍式架构的问题，却带来了如上种种问题。因此我们是需要一个微服务应用平台才气整体性的解决这些问题。

四、微服务架构设计4.1 微服务应用架构设计原则4.2 微服务应用架构设计目的微服务架构设计的目的，满足快速开发、灵活升级、高性能、高可用、高稳定、简化运维等更高的需求。4.3 微服务应用总体架构微服务应用平台的总体架构，主要是从开发集成、微服务运行容器与平台、运行时监控治理和外部渠道接入等维度来划分和思量的。开发集成：主要是搭建一个微服务平台需要具备的一些工具和堆栈运行时：要有微服务平台来提供一些基础能力和漫衍式的支撑能力，我们的微服务运行容器则会运行在这个平台之上。

监控治理：则是致力于在运行时能够对受管的微服务举行统一的监控、设置等能力。服务网关： 则是卖力与前端的WEB应用 移动APP 等渠道集成，对前端请求举行认证鉴权，然后路由转发。

4.4 微服务框架概览 这里不详细解说服务框架中每一个组件，另开一篇文章来解说。五、微服务架构设计落地5.1 基础情况一个企业的IT建设很是重要的三大基础情况：团队协作情况、服务基础情况、IT基础设施。

团队协作情况：主要是DevOps领域的领域，卖力从需求到计划任务，团队协作，再到质量治理、连续集成和公布。服务基础情况：指的是微服务应用平台，其目的主要就是要支撑微服务应用的设计开发测试，运行期的业务数据处置惩罚和应用的治理监控。IT基础设施：主要是种种运行情况支撑如IaaS (VM虚拟化)和CaaS (容器虚拟化)等实现方式。

5.2 服务通信 服务间的通信，往往接纳HTTP+REST 和 RPC通信协议。HTTP+REST，对服务约束完全靠提供者的自觉。特点是简朴，对开发使用友好。缺点治理起来难题，毗连的无状态，缺失多路复用、服务端推送等。

RPC对通信双方界说了数据约束。毗连大多基于长毗连以获得性能的提升及附带的服务端推、挪用链路监控埋点等，增强了系统的附加能力。缺点是对换用端提出了新的要求。综合来看，RPC从性能、契约优先来说具有优势，如何做到扬长避短呢？引入GateWay层，让REST与RPC的优点举行融合，在GateWay层提供REST的接入能力。

5.3 服务注册/发现以前的单体应用之间相互挪用时设置个IP或域名就行了，但在微服务架构下，服务提供者会有许多，手工设置IP地址或域名又酿成了一个耦合和繁琐的事情。那么服务自动注册发现的方案就解决了这个问题。

我们的服务注册发现能力是依赖SpringCloud Eureka组件实现的。服务在启动的时候，会将自己要公布的服务注册到服务注册中心；运行时，如果需要挪用其他微服务的接口，那么就要先到注册中心获取服务提供者的地址，拿到地址后，通过微服务容器内部的简朴负载平衡期举行路由用。Eureka Server特点：Eureka Client会缓存服务注册信息Eureka Server的注册信息只存储在内存中Eureka的注册只针对application级别，不支持更细粒度的服务注册，如单个服务Rest服务每隔30秒向Eureka Server发送心跳，不建议修改心跳时间。Eureka用这个时间来判断集群内是否存在大规模的服务通信异常如果在15分钟内有85%的服务没有被续约，则Eureka Server停止移除已注册的服务，以保障已注册的服务信息不丢失Eureka Server之间的数据同步，接纳全量拉取，增量同步的方式Eureka 满足漫衍式事务中的CAP理论中的AP5.4 集中式设置治理微服务漫衍式情况下，一个系统拆分为许多个微服务，一定要离别运维手工修改设置设置的方式。

需要接纳集中设置治理的方式来提升运维的效率。设置文件主要有运行前的静态设置和运行期的动态设置两种。静态设置通常是在编译部署包之前设置好。动态设置则是系统运行历程中需要调整的系统变量或者业务参数。

要想做到集中的设置治理，那么需要注意以下几点。设置与介质分散，这个就需要通过制定规范的方式来控制。设置的方式要统一，花样、读写方式、变换热更新的模式只管统一，要接纳统一的设置框架。需要运行时需要有个设置中心来统一治理业务系统中的设置信息。

观点抽象：介质，是源码编译后的产物与情况无关，多情况下应该是可以共用的如：jar5.5 统一认证鉴权宁静认证方面，我们基于Spring Security OAuth2 + JWT做宁静令牌，实现统一的宁静认证与鉴权，使得微服务之间能够按需隔离和宁静互通。认证鉴权一定是个公共的服务，而不是多个系统各自建设。

5.6 漫衍式挪用微服务架构下，相对于传统部署方式，存在更多的漫衍式挪用，那么“如何在不确定的情况中交付确定的服务”，这句话可以简朴明白为，我所依赖的服务的可靠性是无法保证的情况下，我如何保证自己能够正常的提供服务，不被我依赖的其他服务拖垮？我们接纳的方案：合理的超时时间合理的重试机制合理的异步机制合理的限流机制（挪用次数和频率）合理的降级机制合理的熔断机制推荐SEDA架构来解决这个问题。SEDA : staged event-driven architecture本质上就是接纳漫衍式事件驱动的模式，用异步模拟来同步，无阻塞等候，再加上资源分配隔离结起来的一个解决方案。5.7 漫衍式事务漫衍式事务-CAPC 漫衍式情况下多个节点的数据是否强一致A 漫衍式服务能一直保证可用状态P 网络分区的容错性漫衍式事务-计谋制止跨库事务，尽可能相关表在同一个DB2PC 3PC TCC 赔偿模式等， 耗时且庞大基于MQ的最终一致性 简朴、高效、易于明白将远程漫衍式事务拆解成一系列当地的事务漫衍式事务-基于MQ5.8 服务拆分服务拆分方式AKF扩展立方体，是抽象总结的应用扩展的三个维度。X轴 扩展部署实例，就是讲单体系统多运行几个实例，做个集群加负载平衡的模式。

Y轴 业务领域分散，就是基于差别的业务拆分。Z轴 数据隔离分区，好比共享单车在用户量激增时，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、深圳等多建几个集群。服务拆分要点低耦合、高内聚：一个服务完成一个独立的功效根据团队结构：小规模团队维护，快速迭代5.9 数据库拆分单库单表难以支撑日益增长的业务量和数据量，服务拆分了数据库也随着拆分。5.9.1 模式垂直拆分水平拆分 5.9.2 原则尽可能不拆分制止跨库事务单表量级1000w制止垮裤join（冗余、全局表） 5.10 日志治理日志主要有三种，系统日志，业务日志，跟踪日志。

有了这些日志，在出问题的时候能够资助我们获取一些关键信息举行问题定位。要想做到，出了问题能够追根溯源，那么我们需要一个可以将整个完整的请求挪用链串联起来的标识，这个标识能够让我们快速定位问题发生的详细时间所在以及相关信息，能够快速还原业务生意业务全链路。对这些日志与流水的细节处置惩罚，对于系统运维问题定位有很是大的资助。

通常开源框架只是提供基础的框架，而设计一个平台则一定要思量直接提供统一规范的基础能力。漫衍式跟踪5.11 服务契约与API治理对于前面提到的微服务带来的依赖治理问题，我们需要提供API治理能力。

说到API治理，那首先就用提到服务契约。服务契约，主要形貌服务接口的输入输出规格尺度和其他一些服务挪用集成相关的规格内容。5.12 服务契约与服务模拟有了服务契约，研发人员就可以利便的获取到依赖服务变换的情况，能够实时的凭据依赖服务的变化调整自己的法式，而且能够利便的举行模拟测试验证。

凭据契约生成模拟服务也就是我们常说的服务挡板，这样纵然依赖的其他服务还无法提供功效，我们也可以通过挡板来举行联调测试。5.13 微服务容器我们要做稳定、高效、易扩展的微服务应用，实际上我们需要做的事情还是很是多的。如果没有一个统一的微服务容器，这些能力在每个微服务组件中都需要建设一遍，也很难集成到一起。有了统一的微服务运行容器和一些公共的基础服务，前面所提到的微服务架构下部门组件重复建设的问题也迎刃而解。

5.14 连续集成与连续部署在运维方面，首先我们要解决的就是连续集成和连续交付，能够利便的用连续集成情况把法式编译成介质包和部署包并连续稳定的部署到每个情况。观点抽象：介质：是源码编译后的产物与情况无关，多情况下应该是可以共用的。如：jar设置：则是情况相关的信息。

部署包=设置+介质。5.15 微服务平台与容器云、DevOps的关系就微服务应用平台自己来说，并不依赖DevOps和容器云，开发好的部署包可以运行在物理机、虚拟机或者是容器中。然而当微服务应用平台联合了DevOps和容器云之后，我们就会发现，连续集成和交付酿成了一个很是简朴便捷而且又可靠的历程。简朴几步操作，整套开发、测试、预发或者生产情况就能够搭建完成。

整个历程的庞大度都由平台给屏蔽掉了，通过三大基础情况的整合，我们能够使疏散的微服务组件更简朴利便的举行统一治理和运维交付。5.16 技术团队的组织技术团队组织 – 小团队凭据“康威定律”，软件架构是由组织的架构决议的，因此根据贝索斯“two-pizza”团队的理论和敏捷方法，构建小的团队，可以有效淘汰相同成本，有利于团队的自治。我们通过让一个小的团队有比力全面的建制，Leader（熟悉业务和技术）+ 前端工程师 + 后端工程师，往往可以能够比力独立地承接一个或者几个业务的事情。这样团队成员整体卖力一个或者几个业务模块，可以极大地提高团队成员的到场感、使命感和责任感，团队成员相互资助，高度自治，大家要么一起乐成，要么一起失败。

技术团队组织 – 团队划分团队的划分，是根据业务线划分的。随着业务的庞大度的增加，可以根据业务/子业务线的方式来划分团队，但并不是绝对的扁平化，而是严格遵循two-pizza原则。业务线的划分经常按业务细分，技术团队要卖力支持全部业务线，因此技术团队的划分通常按系统或者是业务，Two pizza团队的原则在组织层级的任何部门都适用，当人数过多时，必须继续拆分。

技术团队组织 – 团队互助技术团队组织 – 效果导向主人翁意识（Ownership）行动力（Bias for Action）吃自己的狗粮（Eat your dog food）• 工程师卖力从需求调研、设计、开发、测试、部署、维护、监控、功效升级等一系列的事情，也就是说软件工程师卖力应用或者服务的全生命周期的所有事情• 运维是团队成员的第一要务，在强大的自动化运维工具的支撑下，软件工程师必须卖力服务或者应用的SLA开发人员到场架构设计，而不是架构师到场开发• 研发人员是Owner，对业务和团队卖力• 强调抽象和简化，将庞大的问题剖析成简朴的问题，并有效解决，制止过分设计• 勉励用新技术解决问题，但强调掌控力六、微服务架构设计历程中积累的心得深入明白业务设计阶段要追求完美，实践阶段要思量实际情况作出平衡容错能力监控先行任何上线可回滚七、总结微服务架构是技术升级，但更多的是治理模式的升级、思维方式的转变。

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