微服务系统架构的发展趋势？

随着服务器开发技术的不断发展，微服务架构技术在各个方面都有了很大的技术突破。今天，电脑培训就一起来了解一下，在互联网大环境下的微服务系统架构的发展趋势。

1服务网格白热化

服务网格是一个专注于服务间通信的基础设施层，也是目前受关注的与云原生有关的话题。随着容器的普及，服务拓扑变得越来越动态化，这对网络功能提出了更多的要求。服务网格通过服务发现、路由、负载均衡、健康检测和可观察性来管理流量，简化容器与生俱来的复杂性。

随着HAProxy、traefik和NGINX逐步把自己定位成数据平面，服务网格也变得越来越流行。尽管服务网格还没有得到大规模部署，但确实有些企业已经在生产环境中运行服务网格。另外，服务网格不仅可以用在微服务或Kubernetes环境中，也可以被用在VM和无服务器架构的环境中。例如，美国国家生物技术信息中心虽然没有使用容器，但他们使用了Linkerd。

2事件驱动架构的崛起

随着业务场景的不断变化，我们已经看到了基于推送或事件的架构正在成为一种趋势。服务向订阅事件的观察者容器发送事件，容器异步做出响应，事件发送者可能对此一无所知。与请求响应式架构不同的是，在基于事件的系统架构中，发起事件的容器并不依赖下游的容器，它们的处理过程和加载的事务与下游容器的可用性或完成情况无关。这种架构的另一个好处是，开发者可以更加独立地设计各自的服务。

3安全模型的变化

因为对内核访问方面的限制，部署在容器中的应用程序相对安全。在VM环境中，虚拟设备驱动器是暴露可见性的地方。而在容器环境里， *** 作系统提供了系统调用，信号源也变得更加丰富。之前，管理员需要在VM中安装代理，但那样太复杂了，需要管理太多的东西。容器提供了更清晰的可见性，相比VM，与容器的集成会更加容易。

4从REST到GraphQL

GraphQL是Facebook于2012年创建并于2023年开源的一套查询语言API规范。GraphQL的类型系统允许开发者自己定义数据schema，可以增加新字段，也可以删除旧字段，这些都不会影响已有的查询，也不需要修改客户端。GraphQL非常强大，因为它没有与特定的数据库或存储引擎绑定在一起。

本文从社区活跃度、产品特点、成功案例、产品缺点等维度，全方位对比Spring Cloud Config、Apollo、Nacos、Disconf、Spring Cloud Consul、Spring Cloud Zookeeper等几款Spring Cloud生态的配置服务器，帮助你选择合适的配置服务器。

一、Spring Cloud Config

GitHub地址

>微服务架构是一种方法，其中单个应用程序由许多松散耦合且可独立部署的较小服务组成。

微服务（或微服务架构）是一种云原生架构方法，其中单个应用程序由许多松散耦合且可独立部署的较小组件或服务组成。

这些服务通常

虽然关于微服务的大部分讨论都围绕架构定义和特征展开，但它们的价值可以通过相当简单的业务和组织优势来更普遍地理解：

微服务也可以通过它们 不是 什么来理解。

与微服务架构最常进行的两个比较是单体架构和面向服务的架构 (SOA)。

微服务和单体架构之间的区别在于，微服务由许多较小的、松散耦合的服务组成一个应用程序，而不是大型、紧密耦合的应用程序的单体方法

微服务和 SOA 之间的区别可能不太清楚。

虽然可以在微服务和 SOA 之间进行技术对比，尤其是围绕 企业服务总线 (ESB) 的角色，但更容易将差异视为 范围之一 。

SOA 是企业范围内的一项努力，旨在标准化 组织中 所有 Web 服务相互通信和集成的方式，而微服务架构是特定于应用程序的。

微服务可能至少与开发人员一样受高管和项目负责人的欢迎。

这是微服务更不寻常的特征之一，因为架构热情通常是为软件开发团队保留的。

原因是微服务更好地反映了许多业务领导者希望构建和运行他们的团队和开发流程的方式。

换句话说，微服务是一种架构模型，可以更好地促进所需的 *** 作模型。

在IBM 最近对 1,200 多名开发人员和 IT 主管进行的一项调查中，87% 的微服务用户同意微服务的采用是值得的。

也许微服务最重要的一个特点是，由于服务更小并且可以独立部署，它不再需要国会的法案来更改一行代码或在应用程序中添加新功能。

微服务向组织承诺提供一种解毒剂，以解决与需要大量时间的小改动相关的内心挫败感。

它不需要博士学位。

在计算机科学中看到或理解一种更好地促进速度和敏捷性的方法的价值。

但速度并不是以这种方式设计服务的唯一价值。

一种常见的新兴组织模型是围绕业务问题、服务或产品将跨职能团队聚集在一起。

微服务模型完全符合这一趋势，因为它使组织能够围绕一个服务或一组服务创建小型、跨职能的团队，并让他们以敏捷的方式运行。

微服务的松散耦合还为应用程序建立了一定程度的故障隔离和更好的d性。

服务的小规模，加上清晰的边界和沟通模式，使新团队成员更容易理解代码库并快速为其做出贡献——在速度和员工士气方面都有明显的好处。
在传统的 n 层架构模式中，应用程序通常共享一个公共堆栈，其中一个大型关系数据库支持整个应用程序。

这种方法有几个明显的缺点——其中最重要的是应用程序的每个组件都必须共享一个公共堆栈、数据模型和数据库，即使对于某些元素的工作有一个清晰、更好的工具。

它造成了糟糕的架构，并且对于那些不断意识到构建这些组件的更好、更有效的方法是可用的开发人员来说是令人沮丧的。

相比之下，在微服务模型中，组件是独立部署的，并通过 REST、事件流和消息代理的某种组合进行通信——因此每个单独服务的堆栈都可以针对该服务进行优化。

技术一直在变化，由多个较小的服务组成的应用程序更容易和更便宜地随着更理想的技术发展而变得可用。
使用微服务，可以单独部署单个服务，但也可以单独扩展它们。由此产生的好处是显而易见的：如果做得正确，微服务比单体应用程序需要更少的基础设施，因为它们只支持对需要它的组件进行精确扩展，而不是在单体应用程序的情况下对整个应用程序进行扩展。
微服务的显着优势伴随着重大挑战。

从单体架构到微服务意味着更多的管理复杂性——更多的服务，由更多的团队创建，部署在更多的地方。

一项服务中的问题可能会导致或由其他服务中的问题引起。

日志数据（用于监控和解决问题）更加庞大，并且在服务之间可能不一致。

新版本可能会导致向后兼容性问题。

应用程序涉及更多的网络连接，这意味着出现延迟和连接问题的机会更多。

DevOps 方法可以解决其中的许多问题，但 DevOps 的采用也有其自身的挑战。

然而，这些挑战并没有阻止非采用者采用微服务——或者采用者深化他们的微服务承诺。

新的 IBM 调查数据 显示，56% 的当前非用户可能或非常可能在未来两年内采用微服务，78% 的当前微服务用户可能会增加他们在微服务上投入的时间、金钱和精力

微服务架构通常被描述为针对 DevOps 和持续集成/持续交付 (CI/CD) 进行了优化，在可以频繁部署的小型服务的上下文中，原因很容易理解。

但另一种看待微服务和 DevOps 之间关系的方式是，微服务架构实际上 需要 DevOps 才能成功。

虽然单体应用程序具有本文前面讨论过的一系列缺点，但它们的好处是它不是一个具有多个移动部件和独立技术堆栈的复杂分布式系统。

相比之下，鉴于微服务带来的复杂性、移动部件和依赖项的大量增加，在部署、监控和生命周期自动化方面没有大量投资的情况下使用微服务是不明智的。

虽然几乎任何现代工具或语言都可以在微服务架构中使用，但有一些核心工具已成为微服务必不可少的边界定义：

微服务的关键要素之一是它通常非常小。

（没有任意数量的代码可以确定某物是否是微服务，但名称中的“微”就在那里。）

当Docker在 2013 年迎来现代容器时代时，它还引入了与微服务最密切相关的计算模型。

由于单个容器没有自己的 *** 作系统的开销，它们比传统的虚拟机更小更轻，并且可以更快地启动和关闭，使其成为微服务架构中更小、更轻的服务的完美匹配

随着服务和容器的激增，编排和管理大量容器很快成为关键挑战之一。

Kubernetes是一个开源容器编排平台，已成为最受欢迎的编排解决方案之一，因为它做得非常好。

微服务通常通过 API 进行通信，尤其是在首次建立状态时。

虽然客户端和服务确实可以直接相互通信，但 API 网关通常是一个有用的中间层，尤其是当应用程序中的服务数量随着时间的推移而增长时。

API 网关通过路由请求、跨多个服务扇出请求以及提供额外的安全性和身份验证来充当客户端的反向代理。

有多种技术可用于实现 API 网关，包括 API 管理平台，但如果使用容器和 Kubernetes 实现微服务架构，则网关通常使用 Ingress 或最近的Istio 来实现。
虽然最佳实践可能是设计无状态服务，但状态仍然存在，服务需要了解它。

虽然 API 调用通常是为给定服务初始建立状态的有效方式，但它并不是保持最新状态的特别有效方式。

不断的轮询，“我们到了吗？” 保持服务最新的方法根本不切实际。

相反，有必要将建立状态的 API 调用与消息传递或事件流结合起来，以便服务可以广播状态的变化，而其他相关方可以监听这些变化并进行相应的调整。

这项工作可能最适合通用消息代理，但在某些情况下，事件流平台（例如Apache Kafka）可能更适合。

通过将微服务与事件驱动架构相结合，开发人员可以构建分布式、高度可扩展、容错和可扩展的系统，可以实时消费和处理大量事件或信息。
无服务器架构将一些核心云和微服务模式得出其合乎逻辑的结论。

在无服务器的情况下，执行单元不仅仅是一个小服务，而是一个函数，它通常可以只是几行代码。

将无服务器功能与微服务分开的界限很模糊，但通常认为功能比微服务还要小。

无服务器架构和功能即服务 (FaaS)平台与微服务的相似之处在于，它们都对创建更小的部署单元和根据需求精确扩展感兴趣。

微服务不一定与云计算完全相关，但它们如此频繁地结合在一起有几个重要原因——这些原因超越了微服务成为新应用程序的流行架构风格以及云成为新应用程序的流行托管目的地的原因。

微服务架构的主要优势之一是与单独部署和扩展组件相关的利用率和成本优势。

虽然这些优势在一定程度上仍然存在于本地基础设施中，但小型、独立可扩展的组件与按需、按使用付费的基础设施相结合是可以找到真正成本优化的地方。

其次，也许更重要的是，微服务的另一个主要好处是每个单独的组件都可以采用最适合其特定工作的堆栈。

当您自己管理堆栈扩散时，可能会导致严重的复杂性和开销，但是将支持堆栈作为云服务使用可以大大减少管理挑战。

换句话说，虽然推出自己的微服务基础设施并非不可能，但不可取，尤其是刚开始时。

在微服务架构中，有许多常见且有用的设计、通信和集成模式有助于解决一些更常见的挑战和机遇，包括：

例如，在桌面上使用的应用程序将具有与移动设备不同的屏幕尺寸、显示和性能限制。

BFF 模式允许开发人员使用该界面的最佳选项为每个用户界面创建和支持一种后端类型，而不是尝试支持适用于任何界面但可能会对前端性能产生负面影响的通用后端。
例如，在电子商务网站上，产品对象可能通过产品名称、类型和价格来区分。

聚合是应被视为一个单元的相关实体的集合。

因此，对于电子商务网站，订单将是买家订购的产品（实体）的集合（集合）。

这些模式用于以有意义的方式对数据进行分类。
在微服务架构中，服务实例会因伸缩、升级、服务故障甚至服务终止而动态变化。

这些模式提供了发现机制来应对这种短暂性。

负载平衡可以通过使用 健康 检查和服务故障作为重新平衡流量的触发器来使用服务发现模式。
适配器模式的目的是帮助翻译不兼容的类或对象之间的关系。

依赖第三方 API 的应用程序可能需要使用适配器模式来确保应用程序和 API 可以通信。
这个色彩缤纷的名字指的是藤蔓（微服务）如何随着时间的推移慢慢地超越并扼杀一棵树（单体应用程序）。

虽然有很多模式可以很好地完成微服务，但同样数量的模式可以很快让任何开发团队陷入困境。

其中一些——改写为微服务“不要”——如下：

一旦应用程序变得太大且难以轻松更新和维护，微服务是一种管理复杂性的方法。

只有当您感觉到单体架构的痛苦和复杂性开始蔓延时，才值得考虑如何将该应用程序重构为更小的服务。

在你感受到那种痛苦之前，你甚至没有真正拥有需要重构的单体。
尝试在没有 a) 适当的部署和监控自动化或 b) 托管云服务来支持您现在庞大的异构基础设施的情况下进行微服务，会带来很多不必要的麻烦。

省去你自己的麻烦，这样你就可以把时间花在担心状态上。
最好倾向于更大的服务，然后只在它们开始开发微服务解决的特征时才将它们分开——即部署更改变得困难和缓慢，通用数据模型变得过于复杂，或者不同部分服务有不同的负载/规模要求。
微服务和 SOA 之间的区别在于，微服务项目通常涉及重构应用程序以便更易于管理，而 SOA 关注的是改变 IT 服务在企业范围内的工作方式。

一个演变成 SOA 项目的微服务项目可能会因自身的重量而崩溃。
你最好从一个你可以处理的速度开始，避免复杂性，并尽可能多地使用现成的工具。

刚开始进入软件行业时还是单体应用的时代，前后端分离的概念都还没普及，开发的时候需要花大量的时间在“强大”的JSP上面，那时候SOA已经算是新技术了。现在，微服务已经大行其道，有哪个互联网产品不说自己是微服务架构呢？

但是，对于微服务的理解每个人都不太一样，这篇文章主要是聊一聊我对微服务的理解以及如何搭建经典的微服务架构，目的是梳理一下自己的一些想法，如果存在不同看法的欢迎指正！

首先，什么是微服务呢？

相对的，要理解什么是微服务，那么可以先理解什么是单体应用，在没有提出微服务的概念的“远古”年代，一个软件应用，往往会将应用所有功能都开发和打包在一起，那时候的一个B/S应用架构往往是这样的：

但是，当用户访问量变大导致一台服务器无法支撑时怎么办呢？加服务器加负载均衡，架构就变成这样了：

后面发现把静态文件独立出来，通过CDN等手段进行加速，可以提升应用的整体相应，单体应用的架构就变成：

上面3中架构都还是单体应用，只是在部署方面进行了优化，所以避免不了单体应用的根本的缺点：

我认为任何技术的演进都是有迹可循的，任何新技术的出现都是为了解决原有技术无法解决的需求，所以，微服务的出现就是因为原来单体应用架构已经无法满足当前互联网产品的技术需求。

在微服务架构之前还有一个概念：SOA（Service-Oriented Architecture）-面向服务的体系架构。我认为的SOA只是一个架构模型的方法论，并不是一个明确而严谨的架构标准，只是后面很多人将SOA与The Open Group的SOA参考模型等同了，认为严格按照TOG-SOA标准的才算真正的SOA架构。SOA就已经提出的面向服务的架构思想，所以微服务应该算是SOA的一种演进吧。

撇开架构先不说，什么样的服务才算微服务呢？

微服务架构，核心是为了解决应用微服务化之后的服务治理问题。

应用微服务化之后，首先遇到的第一个问题就是服务发现问题，一个微服务如何发现其他微服务呢？最简单的方式就是每个微服务里面配置其他微服务的地址，但是当微服务数量众多的时候，这样做明显不现实。所以需要使用到微服务架构中的一个最重要的组件： 服务注册中心 ，所有服务都注册到服务注册中心，同时也可以从服务注册中心获取当前可用的服务清单：

解决服务发现问题后，接着需要解决微服务分布式部署带来的第二个问题：服务配置管理的问题。当服务数量超过一定程度之后，如果需要在每个服务里面分别维护每一个服务的配置文件，运维人员估计要哭了。那么，就需要用到微服务架构里面第二个重要的组件： 配置中心 ，微服务架构就变成下面这样了：

以上应用内部的服务治理，当客户端或外部应用调用服务的时候怎么处理呢？服务A可能有多个节点，服务A、服务B和服务C的服务地址都不同，服务授权验证在哪里做？这时，就需要使用到服务网关提供统一的服务入口，最终形成典型微服务架构：

上面是一个典型的微服务架构，当然微服务的服务治理还涉及很多内容，比如：

目前国内企业使用的微服务框架主要是Spring Cloud和Dubbo（或者DubboX），但是Dubbo那两年的停更严重打击了开发人员对它的信心，Spring Cloud已经逐渐成为主流，比较两个框架的优劣势的文章在网上有很多，这里就不重复了，选择什么框架还是按业务需求来吧，业务框架决定技术框架。
Spring Cloud全家桶提供了各种各样的组件，基本可以覆盖微服务的服务治理的方方面面，以下列出了Spring Cloud一些常用组件：

本章节主要介绍如何基于Spring Cloud相关组件搭建一个典型的微服务架构。
首先，创建一个Maven父项目 spring-cloud-examples ，用于管理项目依赖包版本。由于Spring Cloud组件很多，为保证不同组件之间的兼容性，一般通过 spring-cloud-dependencies 统一管理Spring Cloud组件版本，而非每个组件单独引入。

pomxml配置如下：

参考上面业务服务A搭建另外一个业务服务B。

目前网上很多说是下一代微服务架构就是Service Mesh，Service Mesh主流框架有Linkerd和Istio，其中Istio有大厂加持所以呼声更高。Service Mesh我接触还不多，但是个人感觉并不一定能称为下一代微服务架构，可能认为是服务治理的另外一种解决方案更合适，是否能够取代当前的微服务架构还需要持续观察。

简单地说，微服务架构就是以业务域或业务功能为边界，将一个大而全的应用拆分为可以独立开发，独立部署，独立测试，独立运行的一组小的应用，并且使用轻量级，通用的机制在这组应用间进行通信。
主流的微服务包括：
1、SpringCloud
Spring Cloud , 来自Spring，具有Spring 社区的强大支撑，还有Netflix强大的后盾与技术输出。Netflix作为一家成功实践微服务架构的互联网公司在几年前就把几乎整个微服务框架栈开源贡献给了社区，这些框架开源的整套服务架构套件是Spring Cloud的核心。
- Eureka:服务注册发现框架；
- Zuul:服务网关；
- Karyon：服务端框架；
- Ribbon：客户端框架；
- Hystrix：服务容错组件；
- Archaius：服务配置组件；
- Servo：Metrics组件；
- Blitz4j：日志组件；
2、Dubbo
Dobbo是一个分布式服务框架，是阿里开放的微服务化治理框架，致力于提高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。其核心部分(官网)
- 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装，包括多种线程模型，序列化，以及“请求-响应”模式的信息交换方式；
- 集群容错: 提供基于接口方法的透明远程过程调用，包括多协议支持，以及软负载均衡，失败容错，地址路由，动态配置等集群支持；
- 自动发现: 基于注册中心目录服务，使服务消费方能动态的查找服务提供方，使地址透明，使服务提供方可以平滑增加或减少机器。
Dubbo 也是采用全 Spring 配置方式，透明化接入应用，对应用没有任何 API 侵入，只需用 Spring 加载 Dubbo的配置即可，Dubbo 基于 Spring 的 Schema 扩展进行加载。当然也支持官方不推荐的 API 调用方式。
3、lstio
lstio 作为用于微服务聚合层管理的新锐项目，是Google、IBM、Lyft（海外共享出行公司、Uber劲敌），首个共同联合开源的项目，提供了统一的连接，安全，管理和监控微服务的方案。
目前首个测试版是针对Kubernetes环境的，社区宣称在未来几个月内会为虚拟机和Cloud Foundry 等其他环境增加支持。lstio将 流量管理添加到微服务中，并为增值功能（如安全性、监控、路由、连接管理和策略）创造了基础。
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Spring Cloud是一系列框架的有序集合（框架集），他利用Spring Boot的开发便利性巧妙的简化了分布式系统基础设施的开发，如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等。

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。

SpringCloud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

下面是Spring Cloud的整体架构图：

注册中心可以说是微服务架构中的“通讯录”，他记录了服务和服务地址的映射关系。在分布式架构中，服务会注册到这里，当服务需要调用其他服务时，就在这里找到对应服务的地址，进行调用。

注册中心的主要作用

Ribbon是Netflix发布的一个负载均衡，有助于控制>一、服务注册中心的由来

假如没有服务注册中心，我们会干些什么事情呢？

在传统行业的项目架构中以下的方案最为常见了：

这种架构开发、部署都是最简单的，一般适用于中小企业访问量并不是太多的情况下，各个系统服务一台机器就搞定了。系统之间的调用也是拿到对方的IP+PORT直接连接。

接下来可能因为应用B开始访问量大了，单台机器已经不能满足我们的需求，于是一些反向代理工具应运而出，其中比较常见的有Apache、Nigix，架构演变为：

相比之前的应用B的单台机器访问，这种nginx代理的方式减轻了服务器的压力，但是可能会出现Nginx挂了，那么整个服务也不可用，于是又来了这么一套架构：

这样看方案算是完美了吧。然后事情并不是想象的那么一帆风顺，这还只是应用A调用一个应用B，如果应用A调用的可能是应用B、C、D、E，这种完全就不知道他后面到底还想干嘛，这种架构看似可以，但是绝对会累死运维的（nginx的配置将会非常混乱，直接导致运维不干了）。

服务注册中心干些什么事情呢？

上面提到的那种靠人力（主要是运维干的事情）比较繁琐，还不好维护，有这么几点不方便：应用服务的地址变了、双十一搞活动服务器新增等等。那么我们可以有这么的一种架构：

    服务注册中心主要是维护各个应用服务的ip+port列表，并保持与各应用服务的通讯，在一定时间间隔内进行心跳检测，如果心跳不能到达则对服务IP列表进行剔除，并同时通知给其它应用服务进行更新。同样要是有新增的服务进来，应用服务会向注册中心进行注册，服务注册中心将通知给其它应用进行更新。每个应用都有需要调用对应应用服务的地址列表，这样在进行调用时只要处理客户负载杂均衡即可。

二、微服务注册中心

1Zookeeper

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

上面的话直接摘抄百度百科的内容，国内很多公司做分布式开发最初的选型大部分都是采用dubbo框架。dubbo框架注册中心主要使用zookeeper。zookeeper服务端与客户端的底层通讯为netty。zookeeper采用CAP理论中的CP，一般集群部署最少需要3台机器。

2Euraka

先来看一下euraka的架构图：

Register：服务注册

当Eureka客户端向Eureka Server注册时，它提供自身的元数据，比如IP地址、端口，运行状况指示符URL，主页等。

Renew：服务续约

Eureka客户会每隔30秒发送一次心跳来续约。 通过续约来告知Eureka Server该Eureka客户仍然存在，没有出现问题。 正常情况下，如果Eureka Server在90秒没有收到Eureka客户的续约，它会将实例从其注册表中删除。 建议不要更改续约间隔。

Fetch Registries：获取注册列表信息

Eureka客户端从服务器获取注册表信息，并将其缓存在本地。客户端会使用该信息查找其他服务，从而进行远程调用。该注册列表信息定期（每30秒钟）更新一次。每次返回注册列表信息可能与Eureka客户端的缓存信息不同， Eureka客户端自动处理。如果由于某种原因导致注册列表信息不能及时匹配，Eureka客户端则会重新获取整个注册表信息。 Eureka服务器缓存注册列表信息，整个注册表以及每个应用程序的信息进行了压缩，压缩内容和没有压缩的内容完全相同。Eureka客户端和Eureka 服务器可以使用JSON / XML格式进行通讯。在默认的情况下Eureka客户端使用压缩JSON格式来获取注册列表的信息。

Cancel：服务下线

Eureka客户端在程序关闭时向Eureka服务器发送取消请求。 发送请求后，该客户端实例信息将从服务器的实例注册表中删除。该下线请求不会自动完成，它需要调用以下内容：

DiscoveryManagergetInstance()shutdownComponent()；

Eviction 服务剔除

在默认的情况下，当Eureka客户端连续90秒没有向Eureka服务器发送服务续约，即心跳，Eureka服务器会将该服务实例从服务注册列表删除，即服务剔除。

自我保护机制：

既然Eureka Server会定时剔除超时没有续约的服务，那就有可能出现一种场景，网络一段时间内发生了 异常，所有的服务都没能够进行续约，Eureka Server就把所有的服务都剔除了，这样显然不太合理。所以，就有了 自我保护机制，当短时间内，统计续约失败的比例，如果达到一定阈值，则会触发自我保护的机制，在该机制下， Eureka Server不会剔除任何的微服务，等到正常后，再退出自我保护机制。自我保护开关(eurekaserverenableself-preservation: false)

3Consul

consul推荐的架构图：

Consul不像Euraka的部署那么简单，他是go语言开发的，需要运维单独部署，有提供java的客户端连接，采用的是CAP的CP。

4Nacos

    Euraka是Spring Cloud Netflix早期版本中推荐使用的，后来euraka10版本不再维护，euraka20已经闭源，导致很多新项目基于Spring Cloud Netflix 开发的选型变迁为Consul

Nacos是阿里开源的服务注册中心，它可以与spring cloud aliaba集成使用。

Nacos的官方介绍：

    Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您实现动态服务发现、服务配置管理、服务及流量管理。

    Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。 Nacos 是构建以“服务”为中心的现代应用架构(例如微服务范式、云原生范式)的服务基础设施。

Nacos 地图

Nacos 生态图

如 Nacos 全景图所示，Nacos 无缝支持一些主流的开源生态，例如

Spring Cloud

Apache Dubbo and Dubbo Mesh TODO

Kubernetes and CNCF TODO

三、服务注册与发现技术选型

以下是来自网上的一个分享：

除了上述的几种以外，笔者更推荐使用Nacos作为服务注册中心。

推荐理由：

Nacos服务注册表结构Map<namespace, Map<group::serviceName, Service>>采用多层次Map结构，控制的颗粒度更细，支持金丝雀模式发布，心跳同步机制也更快速，服务更新更及时。

微服务是一种基于有界上下文的，松散耦合的面向服务的架构。

什么场景下适用微服务？什么阶段时适用微服务？

设计的微服务系统的组织，其产生的架构设计应等价于组织间的沟通结构。

这句话的意思是说，原始组织之间的结构最好能映射到设计的微服务系统架构上。比如一个系统包含订单、商品、用户等功能，现实中分别由A、B、C三个小组进行开发维护，那么如果要拆分为微服务的架构，最好就能拆分为订单服务、商品服务、用户服务三个微服务，对应A、B、C三个现实的小组结构。

微服务并不是适合任何阶段，最好的方式就是随着项目的扩大或者团队的扩大时，逐步演进到微服务。因为单体应用会随着规模的扩大而逐渐增加内耗，导致生产力降低。微服务的目标是在规模扩大时，使得生产力能维持在一个稳定的水准之上。

微服务生产力超过单体的拐点，一般来说是指当团队人数规模达到百人时。当然，这也不是绝对的，需要团队负责人自己视情况进行评估。

如果在项目一开始就设计微服务的架构，一路上会遇到极大的困难与风险。比如业务模块边界的划分、无法预估的业务或者技术复杂性，这些都会耗费更多的人力和时间，甚至最终导致项目失败。

建议的方式就是由单体演进，我们可以在单体阶段不断摸索和沉淀业务和技术上的问题，随着越来越清晰的认知，再加上日渐增加的复杂度，可以考虑逐步拆分部分服务出来，朝着微服务架构的方向演进。

微服务架构中服务与服务各有不同，相互之间也应该按照层级的方式进行编排。有的与业务无关的服务天然属于底层基础服务，有的与业务有关联的服务则属于聚合了基础服务的聚合服务。

在常见的公司微服务总体架构中，一般的架构表现就如下所示：

有了各个层级的服务之后，中台的概念和战略就显得很自然。

服务注册与发现是微服务架构得以运转的核心功能，它不提供任何业务功能，仅仅用来进行服务的发现和注册，并对服务的健康状态进行监控和管理。其核心的工作原理：

现在注册中心比较多，主流的有Eureka、Consul、Zookeeper、Nacos等。

网关是整个系统对外暴露的唯一入口，它封装了系统内的所有微服务，对外看来，别人只知道也只能通过网关才可以和系统进行交互。网关对所有请求进行非业务功能的处理，然后再将请求发送给内部指定的微服务进行业务上的处理。总的来说，网关最主要的功能如下：

现在常见的网关有Kong、Zuul、Spring Cloud Gateway等；

在实际应用中，一个微服务体系架构的系统可以有多个网关用来应对不同的使用场景，比如公司内网网关、外网网关、提供给第三方调用的网关等；

微服务在启动和运行的过程中，经常会需要读取一些配置信息，这些配置信息拥有如下的特点：

如上这些特点和需求，催生了配置中心的出现。现在主流的配置中心有Spring Cloud Config、Nacos、Apollo等；

在微服务架构中，一次调用请求可能贯穿多个服务，这些服务可能是由不同的团队使用不同的技术开发而成的，如果出现调用失败需要排查问题时，如何能快速地复现调用现场，发现问题出在哪个服务哪个服务器上就成了全链路监控需要解决的问题。

全链路监控的基本原理都是：

全链路监控主流工具有CAT、Zipkin、Pinpoint、Skywalking等；

在微服务架构体系中，服务之间的调用是很频繁的，一旦某些服务出现故障或者高延迟，会很可能造成级联故障，如果客户端还在不停重试，将会加剧问题的严重性，最终导致整个系统彻底崩溃。

断路器的设计与实现有助于防止多服务之间的级联故障，允许我们构建具有容错性和高d性的微服务架构系统，当某些服务不可用时，提供服务熔断和服务降级功能，保证系统的其它部分仍能正常运行。

断路器的三个状态和含义如下：

主流常见的断路器有Hystrix、Sentinel等；

如果使用了容器技术，那么容器编排、发布、治理就成了避不开的话题。主流的技术如下：

各大容器云厂商基本都是使用基于k8s的容器治理方案，k8s也已经成为该领域事实上的标准了。

如上是自己在极客时间App上学习《微服务架构核心20讲》的笔记，该课程一天就能学完，没有实现微服务的细节，是高屋建瓴地讲解微服务架构的蓝图，带你鸟瞰整个微服务架构，推荐学习。

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