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微服务
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，彻底地去耦合,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。
微服务优点及缺点
我们先看看微服务能带给我们什么？微服务架构的特点：
针对特定服务发布，影响小，风险小，成本低
频繁发布版本，快速交付需求
低成本扩容，弹性伸缩，适应云环境
我们知道一个朴素的理念，没有任何事物是完美的，任何东西都有两面性，有得必有失，那么在选择微服务在解决了快速响应和弹性伸缩的问题同时，它又给我们带来了什么问题？
分布式系统的复杂性
部署，测试和监控的成本问题
分布式事务和CAP的相关问题
系统应用由原来的单体变成几十到几百个不同的工程，会所产生例如包括服务间的依赖，服务如何拆封，内部接口规范，数据传递等等问题，尤其是服务拆分，需要团队熟悉业务流程，懂得取舍，要保证拆分的粒度服务既符合“高内聚，低耦合”的基本原则，还要兼顾业务的发展以及公司的愿景，要还要说服团队成员为之努力，并且积极投入，在多方中间取得平衡。
对于分布式系统，部署，测试和监控都需要大量的中间件来支撑，而且中间件本身也要维护，原先单体应用很简单的事务问题 ，转到分布式环境就变得很复杂，分布式事务是采用简单的重试+补偿机制，还是采用二阶段提交协议等强一致性方法来解决，就要取决对业务场景的熟悉加上反复的权衡了，相同问题还包括对 CAP 模型的权衡，总之微服务对团队整体的技术栈水平整体要求更高
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 |
CAP原理
先简单介绍一下CAP原理是什么:
C：Consistency
强一致性，访问所有的节点得到的数据应该是一样的。注意，这里的一致性指的是强一致性，也就是数据更新完，访问任何节点看到的数据完全一致，要和弱一致性，最终一致性区分开来。
A：Availability
可用性，所有的节点都保持高可用性。注意，这里的高可用还包括不能出现延迟，比如如果节点B由于等待数据同步而阻塞请求，那么节点B就不满足高可用性。
也就是说，任何没有发生故障的服务必须在有限的时间内返回合理的结果集。
P：Partiton tolerence
分区容忍性，这里的分区是指网络意义上的分区。由于网络是不可靠的，所有节点之间很可能出现无法通讯的情况，在节点不能通信时，要保证系统可以继续正常服务。
以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择
CAP原理说，一个数据分布式系统不可能同时满足C和A和P这3个条件。所以系统架构师在设计系统时，不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统，而是应该进行取舍。由于网络的不可靠性质，大多数开源的分布式系统都会实现P，也就是分区容忍性，之后在C和A中做抉择。
对CAP原理的一些常见的理解误区
看到网上很多文章说CAP原理是分布式系统的基石，但是CAP原理其实是对分布式数据存储系统的一个定论。我们假设一个分布式系统各个节点都读写同一个mysql实例，那么对于这个分布式系统来说，讨论CAP原理是没有意义的。因为各个节点之间可以不用因为数据复制而进行通信，满足分区容忍性（P），可以随时响应请求，满足可用性（A），同时因为访问的是一个数据库实例，本身已经保证了数据一致性（C）。
因此，在讨论CAP原理的时候，更多的是针对那些有数据存储、数据复制场景的分布式存储系统，也就是我们熟悉的NoSql数据库。
由于我们大多数人都不会去设计一款新的NoSql数据库来使用，更多的是使用现成的NoSql开源系统进行数据的存储，比如Hbase、MongoDB、Cassandra等。所以大多数时候，其实我们都用不上CAP原理。
关于CAP原理，还需要特别注意的一点是，虽然说我们设计系统时不能同时保证拥有三点。但是也并不是说，保证了其中2点后，就要完全抛弃另外一点。只是相对的要做一些牺牲。比如在保证CP的情况下，虽然没办法保证高可用性，但这不意味着可用性为0，我们可以通过合理的设计尽量的提高可用性，让可用性尽可能的接近100%。同理，在AP的情况下，也可以尽量的保证数据的一致性，或者实现弱一致性，即最终一致性。
Spring Cloud
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，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。
spring cloud与spring boot关系
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。
spring cloud与dubbo的区别
最大的区别:Spring Cloud抛弃了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。虽然在一定程度上来说，后者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，显得更为合适。
Dubbo和Spring Cloud并不是完全的竞争关系，两者所解决的问题域不一样：Dubbo的定位始终是一款RPC框架，而Spring Cloud的目的是微服务架构下的一站式解决方案。
非要比较的话，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等分布式服务解决方案。
当前由于RPC协议、注册中心元数据不匹配等问题，在面临微服务基础框架选型时Dubbo与Spring Cloud只能二选一，这也是两者总拿来做对比的原因。
Dubbo之后会积极寻求适配到Spring Cloud生态，比如作为SpringCloud的二进制通讯方案来发挥Dubbo的性能优势，或者Dubbo通过模块化以及对http的支持适配到Spring Cloud
品牌机与组装机的区别
很明显，Spring Cloud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Spring Source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。
