一，为什么写JMicro
印象中初次接触微服务大概是2011年，那会做Eclpise插件开发，网上查看好多关于OSGI的技术文章，发现Spring新出了一个叫Spring-boot的框架，那会没太上心，只是了解了点皮毛，工作又太忙，之后就没下文了。
直到大概2015年的某天，碰到一个小项目，没什么难度，都用老套路去玩，没什么意思，得玩点新东西才行，也不枉一翻付出，于是选择用GO语言实现，选择GO主要是想体验一下GO，看是不是真如传说中的那样无敌。经过一翻折腾，最终确定GOGIN+GOMICRO实现。是的，从那会开始，通过学心和使用GOMICRO，从此迷上微服务。后来因为工作需要，再没什么机会在项目中接触GO。
后面也曾试图去用Dubbo和Spring-Cloud做项目，但也止于浅尝则止，没能深入。一方面项目时间太紧，折腾不起。另一方面，也是最重要的，项目组成员根本不愿意去学新东西，在很多成员心中，微服务，Spring-Cloud太深奥，玩不起，没时间，至于Dubbo，写个服务，做个RPC也是从百度复制下来的，跑起来就完事了，没人关心个中的原理，经常碰到问题就抓狂！
从那时候起，就一直琢磨着能不能用Java写一个像GoMicro一样简单的微服务框架，这个框架要确保足够简单，入门和使用成本要底，就像写HelloWord一样，但微服务的基本功能要全。因此项目依赖不能多，打出来的运行包也要小，能不用的第三方包坚决不用，最好使用JDK库就行！
二．从RPC开始
微服务的基础是RPC，而反过来单单有RPC却不能叫微服务，微服务是在RPC基础上，实现一系列的基础性功能支持后才能叫微服务。没有超时，限流，熔断这些基础支持，服务“微”了之后，随时都可能挂机，这就是为什么微服务之前存在很多RPC框架，但却没人说那是微服务。
坚持从JDK库入手，使用原生NIO SOCKET做了个简单的RPC，并且兼容了HTTP方式，完后做压力测试发现性能太差，然后退一步吧，选择Mina做底层通信重新再折腾一遍，结果还是不尽如人间，性能还可以，就是自觉得太繁琐臃肿，还是不满意，最终又改为Netty才完成RPC基本功能开发。很多时候，路就是一步一个脚印走出来的，如果前面碰到大山大河，实在跨不过去，回头绕个湾也是必须的，否则一步没跨过去就OVER了。最优的不是选择最好的，而是选择合适的。
接着做IOC，超时，熔断，限速，配置管理，服务注理，监控服务，负载均衡，服务路由，API网关，HTTP，WEB Socket，全局ID，链路追踪，消息服务，异步RPC，基于VUE做的后台管理，服务编排。。。。，到现下图功能基本上都有实现，并且正常可用，后期肯定会不断优化。
图中最底层是JMicro依赖服务，没做任何修改，Redis用于做高速一至性ID生成及消息缓存，Zookeeper做配置管理及服务注册中心，应用可以通过JMicro IOC容器直接获得Redis和Zookeeper实例组件并使用，非常方便；Netty做RPC底层数据通信，同时支持HTTP及Websocket，应此支持Web端直接访问微服务；Mongodb是一个可选依赖，用于存储RPC监控日志和事件信息；Vue+IView实现后台管理的前端页面。
智能控制：目前没有实现，之所以列出来，是因为一直把他当作JMicro的核心功能，目的是通过监控获取到的系统数据训练一个人工智能大脑，让其自动完成JMicro系统的日常维护。
IOC容器：之所以没用现成的Spring等容器实现，就如一开始所说的，他们太复杂，不够轻量（即使他们一直坚持认为他们是轻量级容器），对于JMicro来说，他们还是大重了，也不利于JMicro对微服务的量身定制。JMIcro IOC使用非常简单，在99%情况，通过Component注解组件，通过Inject注解字段就够了，就这么简单。
编码解码：如果说RPC是微服务的基础，那么编码解码则是微服务的基石，基石不牢，服务的大厦随时都可能倒塌。我将JMicro实现的编码解码实命名为前缀类型编码解码器，首先对类对进行编码，然后将类的编码信息和要传输的数据一起序列化到二进制数据中，解码时则将编码转为类信息，然后反序列化二进制数据为类对象，当然，编码考虑了高频使用的类并确保其编码最短，从而达到序列化的数据冗余最底。测试效果还是相当不错的，对比ProtoBuffer性能不相上下，某此情况差此，但某些情况比ProtoBuffer还好，甩JDK原生序列化及Kryo序列化几条街。
别的功能待以后再细说。
实现以上功能的全部第三方依赖如下：
其中
javapoet是编译时做代码生成用的，在最终运行包中并不需要
guava前期实现限流试验性用到，最后限速并不理想，实际上已经排除
Curator后期打算去除，只保留Zookeeper.
三，目前最满意的一个特性：异步RPC
大家都知道，NodeJS单线程，但其性能却很强劲，因为异步；Redis性能也很强劲，因为异步；无数的库或服务都强调通过异步提高性能。
在对JMIcro做压力测试过程中，我深深地体会到一个同步的代价（性能底还不说，高并发时还会死锁）而异步的必要性。在JMicro中，异步体现在很多模块中。其中主要以下几个：
- 消息服务，一个针对JMicro量身定制的异步消息中间件，服务可以通过其实现消息发布/消息订阅； 还可以做异步RPC，比如发布一个RPC服务方法，使其自动订阅特定主题的消息，消息中间件能识别此种类型的服务方法，并将匹配的消息发送给此服务的服务方法。
- 以1作为基础，可以在客户端及服务端做异步RPC，比如在客户端过直接将消息发送到消息中间件，让消息中间件转发给目标服务；也可以在服务端收到消息后（比如API网关，同步转异步，绡峰限流），将消息发送到消息服务器，让消息服务器转发给目标方法。
- 代码级别的异步RPC调用，让Java代码像Scala，NodeJS等语言一样做异步编程，以下对此做详细的Demo
下面片段代码摘自
ISimpleRpcAsyncClient src = (ISimpleRpcAsyncClient)of.get(ISimpleRpc.class); //最外层异步RPC调用 src.helloAsync("Hello JMicro").then((rst, fail)->{ //第一次异步返回结果 System.out.println(rst); //做一次同步调用 String r = src.hello("Hello two"); //同步返回结果 System.out.println(r); //再做一次异步调用 src.helloAsync("Hello two").then((rst1, fail1)->{ //异步返回结果 System.out.println(rst); }); });
我觉得这种异步RPC风格是最有杀伤力的，这使得我们的远程RPC调用不再阻塞线程，包括工作线程和网络IO线程，只要我们的线程占用CPU，他都是在做有用的工作！
四，体验JMiro异步RPC
前面吹了这么多，不来点实际可见的操作，肯定不能让人信服，现在手把手教你体验一把JMicro是不是真的做了远程RPC调用，是不是真的是异步调用。
1. 环境准备
首先确保本机安装了Java，Maven，Zookeeper监听在2181端口，Redis工作在6379端口，保持默认，所有配置都省了。
2. 下载JMicro代码
到https://github.com/mynewworldyyl/jmicro下载代码到特定目录，下面以${basedir}指代此目录
3. 打开一个命令行窗口，cd进入到${basedir}codegenerator目录，执行
mvn clean install -Dmaven.test.skip=true
4. 上面命令执行成功后，cd进入到${basedir}目录，执行mvn clean install -Dmaven.test.skip=true
5. 确保3和4成功后，cd进入到${basedir}example目录, 执行mvn clean install-Dmaven.test.skip=true
6. 通过3，4，5步确保相关依赖包都已经安装在Maven本地仓库中，打包可执行的服务Jar包，cd进入到${basedir}exampleexample.provider目录, 执行mvn mvn clean install -Pbuild-main -Dmaven.test.skip=true
7. 运行服务端
java -jar target/jmicro-example.provider-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar -javaagent: ${basedir} argetjmicro-agent-0.0.1-SNAPSHOT.jar
看到以下输出说明服务启动成功
8. 打包可执行的测试客户端Jar包，cd进入到${basedir}exampleexample.comsumer目录, 执行mvn clean install -Pbuild-main -Dmaven.test.skip=true
9. 运行客户端
java -jar target/jmicro-example.comsumer-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar -javaagent: ${basedir} argetjmicro-agent-0.0.1-SNAPSHOT.jar
以下是客户端两次异步调用，一次同步调用返回的结果
对应服务器的3个被调用的输出
以上样例对应的服务接口及实现类分别为：
@Service //指定此接口是一个远程接口，对外提供RPC服务 @AsyncClientProxy //编译时注解，Javac编译器调用特定注解处理器生成客户端访问代码 public interface ISimpleRpc { //我们测试用的方法 String hello(String name); //IPromise<String> helloAsync(String name); //POJO对象为参数的RPC方法 String hi(Person p); //测试RPC链路 String linkRpc(String msg); }
服务实现类代码有点多，在此只贴我们调用的方法，别的请查看源代码
public String hello(String name) { if(SF.isLoggable(MC.LOG_DEBUG)) { //向监控服务发送一条日志事件，请放心，调用此方法只是把日志存于本地并立即返回，不影响正常的性能 SF.eventLog(MC.MT_PLATFORM_LOG,MC.LOG_DEBUG,SimpleRpcImpl.class, name); } System.out.println("Server hello: " +name); //返回一条信息给客户端 return "Server say hello to: "+name; }
客户端测试类
完整类图
简化类图
五，实现原理
建议适当修改上面代码然后编译运行测试，比如修改服务端返回值，修改客户端调用参数，服务端返回改为同步，或再调用别的服务（可以同步调用，也可异步调用）。
启动多个example.provider实例（理论上，你可以启动无数个服务实例，那怕都在同一台机器上）多次运行客户端调用看看调用了那个服务实例（服务路由及负载均衡）
如果你对微服务有兴趣，并且有足够的耐心，你应该能从中获得乐趣。
如果认真查看了原代码，应该看到以下几个关键的注解，而使用JMIcro，基本上使用这几个注解就够了：
1. Service：如果注解在接口上，意思是告诉JMicro容器，这个一个服务接实口，客户端使用接口类为参数get实例时，请返回服务代理实例；如果注解在实现类上，告诉JMicro容器，这是一个RPC服务，请将服务信息发布到服务注册中心，让客户端知道我的存在。
2. AsyncClientProxy：注解服务接口，告诉编译器在编译全部源代码前，请调用注解处理器生成服务客户端代理接口及实现类，供客户端直接使用，让客户端觉得自己就好像获得了服务实现类的直接引用一样，完全不知道是跨JVM的远程调用。
3. Component：JMIcro容器组件，JMicro容器启动时实例化，供容器中的其他组件使用，是的，服务本身也是一个组件，只不过其实现了服务接口，并向注册中心注册自己才变成了远程服务，同时其本身也是一个组件，可以被同一个容器中的其他组件依赖并被自动注入。
4. Reference：注解在组件的字段上，告诉JMicro容器，我需要一个远程服务代理实例，请将这个实例值赋给我注解的字段。
5. SMethod注解在方法上，告诉JMicro容器，我是一个服务方法，并指定服务参数，比如超时时间，熔断策略，是否可监控，日志级别等。
6. 每个服务都由三个值唯一确定，分别是服务接口全称（serviceName），名称空间（namespace），版本（version），并使用在Service及Reference注解上。
后面有时间会对JMicro的细节做更多介绍，以实战为主，微服务概念为铺。
附一个后台管理的前端链路日志查询页面,下面链接可以打开看，没登陆只能查看部份功能的权限，要登陆的同学可以私信。华为云送的服务器，性能很差，并且只有30天使用期！
大家有任何问题欢迎评论。
如果你对这个项目感兴趣，也欢迎参与开发，共同完善。
后面资金允许后，买个服务器在公网上部署一套，让大家体验！