微服务学习笔记（一）：微服务简介

1.微服务简介

传统的单体架构已经很难满足互联网技术的发展要求。主要体现在两方面：一是随着业务复杂度的提高，代码的可读性、可扩展性和可读性在降低；二是维护系统、修改系统的成本在提高。

微服务是著名的OO(Object oriented)专家Martin Fowler提出的，用来描述将软件应用程序设计为独立部署的服务的一种特殊方式。

1.1 单体架构及其存在的不足

在软件设计中经常提及和使用经典的3层模型，即表示层、业务逻辑层、数据访问层。

表示层用于直接和用户交互，亦称交互层
业务逻辑层业务逻辑处理层
数据访问层对数据库进行读写操作

一个典型的单体应用就是将所有的业务场景的表示层、业务逻辑层、数据访问层放在一个工程中，最终经过编译、打包，部署在一台服务器上。例如典型的J2EE工程是将表示层的JSP、业务逻辑层的Service/Controller、数据访问层的Dao打成war/jar包部署在Tomcat/Jetty等Servlet容器中运行。

小型应用的初始阶段典型架构LAMP系统，即服务器采用Linux系统、开发应用程序语言PHP、部署在Apache服务器、采用MySQL数据库。

随着业务的发展业务复杂度越来越高，单体架构暴露出不足之处：

业务越来越复杂，单体应用代码量越来越大，代码可读性、可维护性和可扩展性下降。
并发能力有限。
测试难度增大，业务之间存在依赖关系。

针对这些情况，可以采取的措施：

将单体应用集群化部署，增加负载均衡服务器。用负载均衡服务器分发高并发的网络请求，服务器的负载不再成为瓶颈。
增加集群部署的缓存服务器和文件服务器，并将数据库读写分离，提高并发处理能力。添加缓存服务器缓解数据库的数据以及数据库读取数据的压力；MySQL主从热备份可以将主数据库服务器数据同步到从数据库服务器，读写分离能改善数据库的负载能力。

此时存在的不足：

仍然为单体应用，代码可读性可维护性依然很差。
对海量的用户访问，数据库将成为瓶颈。
持续交付能力差。

1.2 微服务

微服务概念提出者Martin Fowler：

简而言之，微服务架构的风格，就是将单一程序开发成一个微服务，每个微服务运行在自己的进程中，并使用轻量级机制通信，通常是HTTP RESTful API。这些服务围绕业务能力划分构建，并通过完全自动化部署机制独立部署。这些服务可以使用不同的编程语言以及不同的数据存储技术，以保证最低限度的集中式管理。

1.2.1 微服务特点

微服务数据通信

微服务通信倾向于使用HTTP这种简单的通信机制，通常是使用RESTful API。这种接受请求、处理业务逻辑、返回数据的HTTP模式非常高效，并且与平台和语言无关。

服务与服务之间也可以通过轻量级消息总线通信，例如RabbitMQ/Kafka等。

服务之间通信的数据格式一般为JSON/XML，这两种数据格式与语言、平台、通信协议无关。另外一种就是用Protobuf进行数据序列化，经过序列化的数据为二进制数据，比JSON更轻量，需要反序列化才能读懂。

通过HTTP或消息总线进行通信也存在弊端，其通信机制是不可靠的。
微服务独立性

按照业务划分的微服务单元独立部署，并运行在各自的进程中。每个微服务都有自己独立的数据库，服务与服务之间不需要提供数据库集成，而是提供API接口互相调用。
微服务自动化部署

单体应用只需部署一次，而微服务架构有多少个服务就需要部署多少次。相关技术有Docker容器技术、自动化部署工具（如Jenkins）。
微服务集中化管理

Spring Cloud采用Eureka来注册服务和发现服务。此外Zookeeper/Consul都是优秀的服务集中化管理框架。
分布式架构

分布式系统是集群部署的，分布式系统的复杂任务通过计算机之间的相互协作来完成。

分布式系统通过网络协议来通信，在空间上没有任何限制。

微服务架构是分布式架构，分布式系统本身具有复杂性，体现在服务的独立性和服务间相互调用的可靠性，以及分布式事务、全局锁、全局id等。

分布式系统数据一致性存在一定困难。

高并发情况下，如果一个服务出现故障或者网络延迟，会导致线程阻塞，在很短时间内该服务的线程资源消耗殆尽最终不可用。由于服务相互依赖，可能会导致整个系统的不可用，这就是雪崩效应。
熔断机制

为防止雪崩效应发生，Spring Cloud采用了**熔断器(**Hystrix Circuit Breaker)做熔断。当服务b出现故障，请求失败次数超过设定阀值后，服务b就会开启熔断器，不进行任何业务逻辑操作而执行快速失败，直接返回请求失败的信息。

熔断器还有自我修复机制。当服务b熔断后，经过一段时间半打开熔断器。半打开熔断器检查一部分请求是否正常，其他请求仍然执行快速失败，检查的请求如果响应成功，则判断服务b正常并关闭熔断器；如果还不正常则继续打开熔断器。

1.2.2 微服务优势

将复杂的业务分解成若干独立的小业务。
可以根据业务在拆分业务，具有极强的横向扩展能力。
单个微服务内部高内聚，服务之间完全独立，使微服务可以采用任何开发语言和技术来实现。
维护成本降低。
服务单元独立部署，即独立运行在某个进程中。
AP架构，即具有高可用和分区容错特点。高可用主要体现在系统不间断提供服务，具有较强的负载能力。分区容错使系统更加健壮。

1.2.3 微服务不足

微服务复杂度

微服务是分布式系统，具有分布式系统的复杂性。开发者需要选出最佳通信机制并解决网络服务较差时带来的风险。而由于服务的相互依赖，修改某一个服务可能会对其他服务产生影响，也可能给测试带来影响。
分布式事务

分布式系统著名的CAP理论，同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容错(Partition-tolerance)是一件不可能的事。分布式系统中P是基本要求，而单体服务是CA系统。微服务系统通常是AP系统，那么如何解决数据一致性问题呢？答案是使用分布式事务。通常情况下，只有关系型数据库在特定的数据引擎下才支持事务，大多数非关系型数据库是不支持事务的(Redis支持事务)。微服务架构中分布式事务一直都是一个难以解决的问题，业界给出的解决办法通常是两阶段提交。

以网上购物场景举例，用户购买了一部手机价格1000元，需要从用户账户扣除1000元同时手机库存减一。采用微服务架构，账户是一个服务，商品是另一个服务，这时不能使用数据库自带的事务，常常用到两阶段提交。

第一阶段：service-account发起分布式事务，交给事务协调器TC处理。事务协调器TC向所有参与的事务节点发送处理事务操作的准备操作。所有参与节点执行准备操作，将Undo和Redo信息写进日志并向事务管理器返回准备操作是否成功。

第二阶段：事务管理器收集所有节点的准备操作是否成功，如果都成功则通知所有节点执行提交操作；如果有一个失败则执行回滚操作。

两阶段提交能够大大提高分布式事务成功的概率。但如果在第一阶段都成功了，而第二阶段某一个节点失败，仍然会导致数据不准确，这时一般需要人工根据日志处理。另外如果某一参与节点网络出现异常会导致整个事务处于阻塞状态，大大降低数据库性能。
服务划分

Martin Fowler对微服务拆分给出的建议是：服务之间无耦合，任何一个服务都可以被替换，有严格的边界。需要根据具体业务场景来拆分业务。
服务部署

提到微服务，往往会想到Docker、DevOps，其中微服务是核心，Docker是容器技术，DevOps是部署手段或理念。

1.2.4 微服务与SOA

SOA(Service Oriented Architecture)，面向服务架构。微服务将复杂的业务组件化实际上也是面向服务思想的体现。