1 微服务生态圈

微服务（SpringCloud、阿里巴巴Dubbo）

单一职责：微服务拆分粒度更小，每个服务对应唯一的业务能力，避免重复开发
面向服务：微服务对外暴露业务接口
自治：团队独立、部署独立、数据独立、技术独立
隔离性强：服务调用做好隔离、容错、降级，避免出现级联问题

消息队列解决里面服务集群之间的异步通信。
系统监控链路追踪，实时监控每个结点的运行状态（负载，内存），能快速定位到哪个方法。

Jenkins，对微服务项目的编译，然后通过docker打包。K8s和Rancher实现部署。

分布式架构：根据业务功能对系统进行拆分，每个业务模块独立开发，称为一个服务

1.1 注册中心

解决：如业务A可能需要的服务流程是服务1先调用服务2，然后服务2再调用服务3，最终再返回结果给业务层。那么随着服务集群的不断扩大，集群内的服务调用将变得十分复杂，基本上通过人力已经很难去维护和记录了。

帮忙记录服务集群里面所有的服务实例
服务消费者可以通过注册中心拉取相关的服务信息，然后完成指定的服务调度任务
注册中心可以监控服务实例的健康状态（服务实例会在一定周期内向注册中心发送心跳包，以确保自身状态是否正常）

1.2 配置中心

解决：可单单仅有注册中心是不够的，如果我们要对每个服务实例做不同要求的配置修改，每个都去改，还好考虑兼容性等一系列问题，这将是一个巨大的工作量，所以，微服务生态圈再次推出一个组件配置中心 可以实现配置的热更新。

1.3 服务网关

解决：因为服务是一个集群，内部服务实例比较庞大，我们用户并不知道应该访问哪个服务实例，而且也不是什么请求都可以对服务进行访问，我们可能需要一些拦截恶意功能、身份校验，将请求路由到具体的服务实例、负载均衡等操作，所以服务网关的重要性就不言而喻了。

1.4 分布式缓存

解决：现在用户访问的问题暂时解决了，那我们该考虑数据库了，如此大的访问群体、访问量，数据库可没有服务实例那么大的庞大数量、很难承担如此之大的并发量，而且访问速度也是一大障碍

这个时候，我们就需要引入一套服务集群——分布式缓存 那缓存是什么，缓存就是将一部分数据库的数据放到内存当中，我们都知道访问内存的速度是远远大于远程访问数据库的速度，我们可以把用户经常访问的数据缓存到内存当中，此时当用户的请求过来时，我们先进入缓存看看是否命中，如果未命中，再访问数据库

1.5 分布式搜素

用户的访问可以说是千变万化、那么对数据库的搜索要求就必然很高，简单的搜索功能已经无法满足庞大的并发访问需求了，那么我们需要再次引入一个服务集群——分布式搜索 而有了分布式搜索集群，我们可以都搜索内容进行切片、分词等操作，多机器搜索结果聚合的操作，那么这个时候数据库其实只需要做一些读写操作、安全事务等操作就可以了。