一、什么是微服务
单体应用
早些年，各大互联网公司的应用技术栈大致可分为 LAMP（Linux + Apache + MySQL + PHP）和 MVC（Spring + iBatis/Hibernate + Tomcat）两大流派。无论是 LAMP 还是 MVC，都是为单体应用架构设计的，其优点是学习成本低，开发上手快，测试、部署、运维也比较方便，甚至一个人就可以完成一个网站的开发与部署。
以 MVC 架构为例，业务通常是通过部署一个 WAR 包到 Tomcat 中，然后启动 Tomcat，监听某个端口即可对外提供服务。早期在业务规模不大、开发团队人员规模较小的时候，采用单体应用架构，团队的开发和运维成本都可控。
缺点：
- 部署效率低下 当单体应用的代码越来越多，依赖的资源越来越多时，应用编译打包、部署测试一次耗时很长。
- 系统高可用性差 因为所有的功能开发最后都部署到同一个 WAR 包里，运行在同一个 Tomcat 进程之中，一旦某一功能涉及的代码或者资源有问题，那就会影响整个 WAR 包中部署的功能。
- 线上发布变慢。特别是对于 Java 应用来说，一旦代码膨胀，服务启动的时间就会变长，有些甚至超过 10 分钟以上，如果机器规模超过 100 台以上，假设每次发布的步长为 10%，单次发布需要就需要 100 分钟之久。
什么是服务化？
用通俗的话来讲，服务化就是把传统的单机应用中通过 JAR 包依赖产生的本地方法调用，改造成通过 RPC 接口产生的远程方法调用。
以微博系统为例，微博既包含了内容模块，也包含了消息模块和用户模块等。其中消息模块依赖内容模块，消息模块和内容模块又都依赖用户模块。当这三个模块的代码耦合在一起，应用启动时，需要同时去加载每个模块的代码并连接对应的资源。一旦任何模块的代码出现 bug，或者依赖的资源出现问题，整个单体应用都会受到影响。
为此，首先可以把用户模块从单体应用中拆分出来，独立成一个服务部署，以 RPC 接口的形式对外提供服务。微博和消息模块调用用户接口，就从进程内的调用变成远程 RPC 调用。这样，用户模块就可以独立开发、测试、上线和运维，可以交由专门的团队来做，与主模块不耦合。进一步的可以再把消息模块也拆分出来作为独立的模块，交由专门的团队来开发和维护。
什么是微服务？
微服务相比于服务化又有什么不同呢？
- 服务拆分粒度更细。微服务可以说是更细维度的服务化，小到一个子模块，只要该模块依赖的资源与其他模块都没有关系，那么就可以拆分为一个微服务。
- 服务独立部署。每个微服务都严格遵循独立打包部署的准则，互不影响。比如一台物理机上可以部署多个 Docker 实例，每个 Docker 实例可以部署一个微服务的代码。
- 服务独立维护。每个微服务都可以交由一个小团队甚至个人来开发、测试、发布和运维，并对整个生命周期负责。
- 服务治理能力要求高。因为拆分为微服务之后，服务的数量变多，因此需要有统一的服务治理平台，来对各个服务进行管理。
继续以前面举的微博系统为例，可以进一步对内容模块的功能进行拆分，比如内容模块又包含了 feed 模块、评论模块和个人页模块。通过微服务化，将这三个模块变成三个独立的服务，每个服务依赖各自的资源，并独立部署在不同的服务池中，可以由不同的开发人员进行维护。当评论服务需求变更时，只需要修改评论业务相关的代码，并独立上线发布；而 feed 服务和个人页服务不需要变更，也不会受到发布可能带来的变更影响。
二、从单体应用走向服务化
什么时候进行服务化拆分？
项目第一阶段的主要目标是快速开发和验证想法，证明产品思路是否可行。这个阶段功能设计一般不会太复杂，开发采取快速迭代的方式，架构也不适合过度设计。所以将所有功能打包部署在一起，集中地进行开发、测试和运维，对于项目起步阶段，是最高效也是最节省成本的方式。当可行性验证通过，功能进一步迭代，就可以加入越来越多的新特性。一旦单体应用同时进行开发的人员超过 10 人，这个时候就该考虑进行服务化拆分了。
服务化拆分的两种姿势
那么服务化拆分具体该如何实施呢？一个最有效的手段就是将不同的功能模块服务化，独立部署和运维。以社交 App 为例，你可以认为首页信息流是一个服务，评论是一个服务，消息通知是一个服务，个人主页也是一个服务。
这种服务化拆分方式是纵向拆分，是从业务维度进行拆分。标准是按照业务的关联程度来决定，关联比较密切的业务适合拆分为一个微服务，而功能相对比较独立的业务适合单独拆分为一个微服务。
还有一种服务化拆分方式是横向拆分，是从公共且独立功能维度拆分。标准是按照是否有公共的被多个其他服务调用，且依赖的资源独立不与其他业务耦合。
继续以社交 App 举例，无论是首页信息流、评论、消息箱还是个人主页，都需要显示用户的昵称。假如用户的昵称功能有产品需求的变更，你需要上线几乎所有的服务，这个成本就有点高了。显而易见，如果我把用户的昵称功能单独部署成一个独立的服务，那么有什么变更我只需要上线这个服务即可，其他服务不受影响，开发和上线成本就大大降低了。
服务化拆分的前置条件
一般情况下，业务系统引入新技术就必然会带来架构的复杂度提升，在具体决策前，你先要认识到新架构会带来哪些新的问题，这些问题你和你的团队是否能够解决？如何解决？是自己投入人力建设，还是采用业界开源方案？
下面几个问题，是从单体应用迁移到微服务架构时必将面临也必须解决的。
- 服务如何定义。对于单体应用来说，不同功能模块之前相互交互时，通常是以类库的方式来提供各个模块的功能。对于微服务来说，每个服务都运行在各自的进程之中，应该以何种形式向外界传达自己的信息呢？答案就是接口，无论采用哪种通讯协议，是 HTTP 还是 RPC，服务之间的调用都通过接口描述来约定，约定内容包括接口名、接口参数以及接口返回值。
- 服务如何发布和订阅。单体应用由于部署在同一个 WAR 包里，接口之间的调用属于进程内的调用。而拆分为微服务独立部署后，服务提供者该如何对外暴露自己的地址，服务调用者该如何查询所需要调用的服务的地址呢？这个时候你就需要一个类似登记处的地方，能够记录每个服务提供者的地址以供服务调用者查询，在微服务架构里，这个地方就是注册中心。
- 服务如何监控。通常对于一个服务，我们最关心的是 QPS（调用量）、AvgTime（平均耗时）以及 P999（99.9% 的请求性能在多少毫秒以内）这些指标。这时候你就需要一种通用的监控方案，能够覆盖业务埋点、数据收集、数据处理，最后到数据展示的全链路功能。
- 服务如何治理。可以想象，拆分为微服务架构后，服务的数量变多了，依赖关系也变复杂了。比如一个服务的性能有问题时，依赖的服务都势必会受到影响。可以设定一个调用性能阈值，如果一段时间内一直超过这个值，那么依赖服务的调用可以直接返回，这就是熔断，也是服务治理最常用的手段之一。
- 故障如何定位。在单体应用拆分为微服务之后，一次用户调用可能依赖多个服务，每个服务又部署在不同的节点上，如果用户调用出现问题，你需要有一种解决方案能够将一次用户请求进行标记，并在多个依赖的服务系统中继续传递，以便串联所有路径，从而进行故障定位。
三、初探微服务架构
首先服务提供者（就是提供服务的一方）按照一定格式的服务描述，向注册中心注册服务，声明自己能够提供哪些服务以及服务的地址是什么，完成服务发布。
接下来服务消费者（就是调用服务的一方）请求注册中心，查询所需要调用服务的地址，然后以约定的通信协议向服务提供者发起请求，得到请求结果后再按照约定的协议解析结果。
而且在服务的调用过程中，服务的请求耗时、调用量以及成功率等指标都会被记录下来用作监控，调用经过的链路信息会被记录下来，用于故障定位和问题追踪。在这期间，如果调用失败，可以通过重试等服务治理手段来保证成功率。
总结一下，微服务架构下，服务调用主要依赖下面几个基本组件：服务描述、注册中心、服务框架、服务监控、服务追踪、服务治理。
服务描述
服务调用首先要解决的问题就是服务如何对外描述。比如，你对外提供了一个服务，那么这个服务的服务名叫什么？调用这个服务需要提供哪些信息？调用这个服务返回的结果是什么格式的？该如何解析？这些就是服务描述要解决的问题。常用的服务描述方式包括 RESTful API、XML 配置以及 IDL 文件三种。其中，RESTful API 方式通常用于 HTTP 协议的服务描述，并且常用 Wiki 或者Swagger来进行管理。下面是一个 RESTful API 方式的服务描述的例子。
XML 配置方式多用作 RPC 协议的服务描述，通过 *.xml 配置文件来定义接口名、参数以及返回值类型等。下面是一个 XML 配置方式的服务描述的例子。
IDL 文件方式通常用作 Thrift 和 gRPC 这类跨语言服务调用框架中，比如 gRPC 就是通过 Protobuf 文件来定义服务的接口名、参数以及返回值的数据结构，示例如下：
注册中心
有了服务的接口描述，下一步要解决的问题就是服务的发布和订阅，就是说你提供了一个服务，如何让外部想调用你的服务的人知道。这个时候就需要一个类似注册中心的角色，服务提供者将自己提供的服务以及地址登记到注册中心，服务消费者则从注册中心查询所需要调用的服务的地址，然后发起请求。 一般来讲，注册中心的工作流程是：
- 服务提供者在启动时，根据服务发布文件中配置的发布信息向注册中心注册自己的服务。
- 服务消费者在启动时，根据消费者配置文件中配置的服务信息向注册中心订阅自己所需要的服务。
- 注册中心返回服务提供者地址列表给服务消费者。
- 当服务提供者发生变化，比如有节点新增或者销毁，注册中心将变更通知给服务消费者。
服务监控
- 指标收集。就是要把每一次服务调用的请求耗时以及成功与否收集起来，并上传到集中的数据处理中心。
- 数据处理。有了每次调用的请求耗时以及成功与否等信息，就可以计算每秒服务请求量、平均耗时以及成功率等指标。
- 数据展示。数据收集起来，经过处理之后，还需要以友好的方式对外展示，才能发挥价值。通常都是将数据展示在 Dashboard 面板上，并且每隔 10s 等间隔自动刷新，用作业务监控和报警等。
服务追踪
除了需要对服务调用情况进行监控之外，你还需要记录服务调用经过的每一层链路，以便进行问题追踪和故障定位。 服务追踪的工作原理大致如下：
- 服务消费者发起调用前，会在本地按照一定的规则生成一个 requestid，发起调用时，将 requestid 当作请求参数的一部分，传递给服务提供者。
- 服务提供者接收到请求后，记录下这次请求的 requestid，然后处理请求。如果服务提供者继续请求其他服务，会在本地再生成一个自己的 requestid，然后把这两个 requestid 都当作请求参数继续往下传递。 以此类推，通过这种层层往下传递的方式，一次请求，无论最后依赖多少次服务调用、经过多少服务节点，都可以通过最开始生成的 requestid 串联所有节点，从而达到服务追踪的目的。
服务治理
服务监控能够发现问题，服务追踪能够定位问题所在，而解决问题就得靠服务治理了。服务治理就是通过一系列的手段来保证在各种意外情况下，服务调用仍然能够正常进行。
在生产环境中，你应该经常会遇到下面几种状况。
- 单机故障。通常遇到单机故障，都是靠运维发现并重启服务或者从线上摘除故障节点。然而集群的规模越大，越是容易遇到单机故障，在机器规模超过一百台以上时，靠传统的人肉运维显然难以应对。而服务治理可以通过一定的策略，自动摘除故障节点，不需要人为干预，就能保证单机故障不会影响业务。
- 单 IDC 故障（互联网数据中心（Internet Data Center））。你应该经常听说某某 App，因为施工挖断光缆导致大批量用户无法使用的严重故障。而服务治理可以通过自动切换故障 IDC 的流量到其他正常 IDC，可以避免因为单 IDC 故障引起的大批量业务受影响。
- 依赖服务不可用。比如你的服务依赖依赖了另一个服务，当另一个服务出现问题时，会拖慢甚至拖垮你的服务。而服务治理可以通过熔断，在依赖服务异常的情况下，一段时期内停止发起调用而直接返回。这样一方面保证了服务消费者能够不被拖垮，另一方面也给服务提供者减少压力，使其能够尽快恢复。
上面是三种最常见的需要引入服务治理的场景，当然还有一些其他服务治理的手段比如自动扩缩容，可以用来解决服务的容量问题。
