一 概述
要实际的应用微服务，需要解决以下问题：
- 客户端如何访问这些服务
- 每个服务之间如何通信
- 如此多的服务，如何实现？
- 服务挂了，如何解决？（备份方案，应急处理机制）
二 主流分布式服务架构的组成
服务注册与发现（consule，ZooKeeper，etcd）
服务分布式配置（nacos，Eureka，apollo）
服务负载均衡（自定义，ribbon,，eign）
服务网关（kong）
链路追踪(opentracing + jaeger )
服务熔断降级（sentinel，hystrix）
服务开发（gRPC，go-zero）
三 客户端如何访问这些服务
原来的 单体 方式开发，所有的服务都是本地的，UI 可以直接调用，现在按功能拆分成独立的服务，跑在独立的一般都在独立的虚拟机上的 Java 进程了。客户端 UI 如何访问他？
后台有 N 个服务，前台就需要记住管理 N 个服务，一个服务 下线、更新、升级，前台就要重新部署，这明显不服务我们拆分的理念，特别当前台是移动应用的时候，通常业务变化的节奏更快。
另外，N 个小服务的调用也是一个不小的网络开销。还有一般微服务在系统内部，通常是无状态的，用户登录信息和权限管理最好有一个统一的地方维护管理（OAuth）。
所以，一般在后台 N 个服务和 UI 之间一般会一个代理或者叫 API Gateway，他的作用包括：
- 提供统一服务入口，让微服务对前台透明
- 聚合后台的服务，节省流量，提升性能
- 提供安全，过滤，流控等API管理功能
其实这个 API Gateway 可以有很多广义的实现办法，可以是一个软硬一体的盒子，也可以是一个简单的 MVC 框架，甚至是一个 Node.js 的服务端。他们最重要的作用是为前台（通常是移动应用）提供后台服务的聚合，提供一个统一的服务出口，解除他们之间的耦合，不过 API Gateway 也有可能成为 单点故障 点或者性能的瓶颈。
四 每个服务之间如何通信
所有的微服务都是独立的 Java 进程跑在独立的虚拟机上，所以服务间的通信就是 IPC（Inter Process Communication），已经有很多成熟的方案。现在基本最通用的有两种方式：
同步调用
- REST
- RPC
同步调用比较简单，一致性强，但是容易出调用问题，性能体验上也会差些，特别是调用层次多的时候。一般 REST 基于 HTTP，更容易实现，更容易被接受，服务端实现技术也更灵活些，各个语言都能支持，同时能跨客户端，对客户端没有特殊的要求，只要封装了 HTTP 的 SDK 就能调用，所以相对使用的广一些。RPC 也有自己的优点，传输协议更高效，安全更可控，特别在一个公司内部，如果有统一个的开发规范和统一的服务框架时，他的开发效率优势更明显些。就看各自的技术积累实际条件，自己的选择了。
异步消息调用
- Kafka
- RocketMQ
- Rabbitmq
异步消息的方式在分布式系统中有特别广泛的应用，他既能减低调用服务之间的耦合，又能成为调用之间的缓冲，确保消息积压不会冲垮被调用方，同时能保证调用方的服务体验，继续干自己该干的活，不至于被后台性能拖慢。不过需要付出的代价是一致性的减弱，需要接受数据 最终一致性；还有就是后台服务一般要实现 幂等性，因为消息送出于性能的考虑一般会有重复（保证消息的被收到且仅收到一次对性能是很大的考验）；最后就是必须引入一个独立的 Broker
五 如此多的服务，如何实现？
在微服务架构中，一般每一个服务都是有多个拷贝，来做负载均衡。一个服务随时可能下线，也可能应对临时访问压力增加新的服务节点。服务之间如何相互感知？服务如何管理？
这就是服务发现的问题了。一般有两类做法，也各有优缺点。基本都是通过 Zookeeper 等类似技术做服务注册信息的分布式管理。当服务上线时，服务提供者将自己的服务信息注册到 ZK（或类似框架），并通过心跳维持长链接，实时更新链接信息。服务调用者通过 ZK 寻址，根据可定制算法，找到一个服务，还可以将服务信息缓存在本地以提高性能。当服务下线时，ZK 会发通知给服务客户端。
基于客户端的服务注册与发现
优点是架构简单，扩展灵活，只对服务注册器依赖。缺点是客户端要维护所有调用服务的地址，有技术难度，一般大公司都有成熟的内部框架支持，比如 Dubbo。
基于服务端的服务注册与发现
优点是简单，所有服务对于前台调用方透明，一般在小公司在云服务上部署的应用采用的比较多。
六 服务挂了，如何解决？
前面提到， 单体 方式开发一个很大的风险是，把所有鸡蛋放在一个篮子里，一荣俱荣，一损俱损。而分布式最大的特性就是网络是不可靠的。通过微服务拆分能降低这个风险，不过如果没有特别的保障，结局肯定是噩梦。所以当我们的系统是由一系列的服务调用链组成的时候，我们必须确保任一环节出问题都不至于影响整体链路。相应的手段有很多：
- 重试机制
- 限流
- 熔断机制
- 负载均衡
- 降级（本地缓存）
# 重试
超时时间的配置是为了保护服务，避免consumer服务因为provider 响应慢而也变得响应很慢，这样consumer可以尽量保持原有的性能。
但是也有可能provider只是偶尔抖动，那么超时后直接放弃，不做后续处理，就会导致当前请求错误，也会带来业务方面的损失。
那么，对于这种偶尔抖动，可以在超时后重试一下，重试如果正常返回了，那么这次请求就被挽救了，能够正常给前端返回数据，只不过比原来响应慢一点。
重试时的一些细化策略：
重试可以考虑切换一台机器来进行调用，因为原来机器可能由于临时负载高而性能下降，重试会更加剧其性能问题，而换一台机器，得到更快返回的概率也更大一些
# 限流
只允许系统能够承受的访问量进来，超出的会被丢弃。降级从系统功能优先级角度考虑如何应对故障，而限流则从用户访问压力的角度来考虑如何应对故障。
算法：
漏桶算法：漏桶算法思路很简单，水（请求）先进入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水，当水流入速度过大会直接溢出，可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。
令牌桶算法：对于很多应用场景来说，除了要求能够限制数据的平均传输速率外，还要求允许某种程度的突发传输。这时候漏桶算法可能就不合适了，令牌桶算法更为适合。
令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，而如果请求需要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝服务。
# 熔断机制：
当这个接口不可用了，然后下次掉服务的时候就不会再访问到这个节点了，然后后台还有一个程序，去实时监控这个服务节点，等他好了，你又可以访问了。简单理解就是——比方说排队买票，有3个窗口，其中一个窗口与排了很多人，然后那个售票员有事走开了，那群人不可能一直等，就去别的窗口买了，然后那个售票员回来了，会通知买票的人，这里可以买票了。
# 降级：
简单理解就是——比方说返回很多人再买票，还有人在问路，或者在咨询问题，那些问路的，咨询问题的就不处理了，只处理买票