第二部分：技术实现
第4章 基础设施与工具
4.1 容器化：Docker 与微服务天然契合
微服务强调“一次构建，随处运行”，而 Docker 正是实现这一目标的关键技术。
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镜像（Image） ：封装应用及其依赖，确保环境一致性。
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容器（Container） ：轻量级、隔离的运行实例，启动快、资源占用低。
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Dockerfile 实践示例（电商商品服务） ：
FROM openjdk:17-slim COPY product-service.jar /app/ WORKDIR /app EXPOSE 8080 CMD ["java", "-jar", "product-service.jar"]
软考提示：考试中常考察容器化对部署效率、资源利用率、故障恢复的影响，需能结合场景说明其价值。
4.2 服务编排：Kubernetes（K8s）
当微服务数量激增，手动管理容器变得不可行，Kubernetes 成为事实标准的编排平台。
核心概念：
- Pod：最小调度单元，可包含一个或多个容器。
- Service：提供稳定的网络访问入口（ClusterIP、NodePort、LoadBalancer）。
- Deployment：声明式管理 Pod 副本数、滚动更新、回滚。
- ConfigMap & Secret：解耦配置与代码，安全存储敏感信息。
电商场景示例：
- 用户服务部署 3 个副本，通过 K8s Service 暴露；
- 订单服务通过 ConfigMap 加载数据库连接参数；
- 利用 Horizontal Pod Autoscaler（HPA）根据 CPU 使用率自动扩缩容。
架构师视角：K8s 不仅是运维工具，更是架构设计的一部分。例如，通过命名空间（Namespace）隔离开发、测试、生产环境，体现“环境即代码”的治理思想。
第5章 构建微服务
5.1 微服务框架选型
主流框架对比（以 Java 生态为例）：
| 框架 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Spring Boot + Spring Cloud | 生态成熟、文档丰富 | 企业级微服务，快速上手 |
| Quarkus / Micronaut | 启动快、内存低，支持 GraalVM 原生镜像 | Serverless、边缘计算 |
| Go（Gin/Echo） | 高并发、轻量 | 高性能中间件、网关 |
论文建议：在软考论文中，应说明技术选型依据。例如：“本项目选用 Spring Cloud Alibaba，因其集成 Nacos（服务发现+配置中心）、Sentinel（熔断限流），符合国产化与高可用要求。”
5.2 数据库设计：去中心化数据管理
微服务倡导“每个服务拥有私有数据库”，避免共享数据库导致的强耦合。
常见策略：
- 数据库按服务拆分：用户服务用 MySQL，商品服务用 PostgreSQL，日志服务用 MongoDB。
- 读写分离 + 分库分表：订单服务面对海量数据，采用 ShardingSphere 实现水平分片。
- CQRS（命令查询职责分离） ：写操作更新主库，读操作从物化视图或 Elasticsearch 查询，提升查询性能。
电商案例：
- 用户服务：MySQL（InnoDB），存储用户基本信息；
- 商品搜索服务：Elasticsearch，支持全文检索与高并发查询；
- 购物车服务：Redis，利用其高性能缓存特性。
考点提醒：软考常考“如何保证跨服务数据一致性”——需掌握最终一致性方案（如 Saga 模式、TCC、消息队列补偿）。
第6章 安全性与可观测性
6.1 安全机制
微服务暴露更多网络端点，安全风险显著增加，需多层防护：
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认证与授权
- 使用 OAuth2.0 + JWT 实现统一身份认证；
- API 网关校验 Token，服务间通过内部令牌（如 mTLS）通信。
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服务间安全通信
- 启用 TLS 加密（HTTPS/mTLS）；
- 在 Service Mesh（如 Istio）中自动注入 Sidecar 实现透明加密。
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API 安全
- 限流（Rate Limiting）防止 DDoS；
- 敏感接口增加二次验证（如短信验证码）。
电商安全示例：支付服务仅允许来自订单服务的调用，通过服务网格的授权策略（AuthorizationPolicy）限制源服务身份。
6.2 可观测性三大支柱
微服务系统必须具备“看得见、查得清、控得住”的能力。
| 支柱 | 工具链 | 作用 |
|---|---|---|
| Logging（日志） | ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）、Loki | 记录事件，便于审计与调试 |
| Metrics（指标） | Prometheus + Grafana | 监控 CPU、内存、QPS、错误率等 |
| Tracing（链路追踪） | Jaeger、SkyWalking | 追踪一次请求跨多个服务的完整路径 |
电商链路追踪示例：
用户下单 → 网关 → 认证服务 → 订单服务 → 库存服务 → 支付服务
通过 Trace ID 串联所有日志，快速定位“库存扣减超时”问题。
软考重点：在案例分析题中，若系统出现“响应慢、偶发失败”，需能提出“引入分布式追踪 + 指标监控”作为优化方案，并说明技术选型理由。
本部分小结
第二部分从基础设施（Docker/K8s）、服务构建（框架/数据库）、到安全与可观测性，系统梳理了微服务落地所需的关键技术。这些内容不仅是工程实践的核心，也是软考高级系统架构设计师考试中“系统质量属性设计”“技术选型论证”等题型的重要素材。
