第一章 微服务概念

1-1 单体、分布式、集群

        我们学习微服务之前,需要先理解单体、集群、分布式这些概念，这样会帮助我们在学习后面课程会更加 容易些.

1.1.1 单体

         一个系统业务量很小的时候所有的代码都放在一个项目中就好了，然后这个项目部署在一台服务器上就 好了。整个项目所有的服务都由这台服务器提供。这就是单体结构。

        单体应用开发简单,部署测试简单.但是存在一些问题,比如:单点问题,单机处理能力有限,当你的业务增长 到一定程度的时候，单机的硬件资源将无法满足你的业务需求。

1.1.2 分布式

        由于整个系统运行需要使用到Tomcat和MySQL，单台服务器处理的能力有限,2G的内存需要分配给 Tomcat和MySQL使用，，随着业务越来越复杂，请求越来越多. 内存越来越不够用了，所以这时候我们 就需要进行分布式的部署

        我们进行一个评论的请求，这个请求是需要依赖分布在两台不同的服务器的组件[Tomat和MySQL],才能 完成的. 所以叫做分布式的系统.

1.1.3 集群

        在上面的图解中其实是存在问题的，比如Tomcat存在单点故障问题，一旦Tomcat所在的服务器宕机不 可用了，我们就无法提供服务了,所以针对单点故障问题，我们会使用集群来解决.那什么是集群模式呢? 单机处理到达瓶颈的时候，你就把单机复制几份，这样就构成了一个“集群”。集群中每台服务器就叫做 这个集群的一个“节点”，所有节点构成了一个集群。每个节点都提供相同的服务，那么这样系统的处理 能力就相当于提升了好几倍（有几个节点就相当于提升了这么多倍）。 但问题是用户的请求究竟由哪个节点来处理呢？最好能够让此时此刻负载较小的节点来处理，这样使得 每个节点的压力都比较平均。要实现这个功能，就需要在所有节点之前增加一个“调度者”的角色，用户 的所有请求都先交给它，然后它根据当前所有节点的负载情况，决定将这个请求交给哪个节点处理。这 个“调度者”有个牛逼了名字——负载均衡服务器。

        我们在上面的图中仅展示了Tomcat的集群，如果MySQL压力比较大的情况下，我们也是可以对MySQL 进行集群的.

1-2 系统架构演变

        随着互联网的发展，网站应用的规模也不断的扩大，进而导致系统架构也在不断的变化。 从互联网早起到现在，系统架构大体经历了下面几个过程: 单体应用架构--->垂直应用架构--->分布式架 构--->SOA架构--->微服务架构。 接下来我们就来了解一下每种系统架构是什么样子的， 以及各有什么优缺点。

1.2.1 单体应用架构

        互联网早期，一般的网站应用流量较小，只需一个应用，将所有功能代码都部署在一起就可以，这样 可以减少开发、部署和维护的成本。 比如说一个电商系统，里面会包含很多用户管理，商品管理，订单管理，物流管理等等很多模块，我 们会把它们做成一个web项目，然后部署到一台tomcat服务器上

优点： 项目架构简单，小型项目的话， 开发成本低 项目部署在一个节点上， 维护方便

缺点： 全部功能集成在一个工程中，对于大型项目来讲不易开发和维护 项目模块之间紧密耦合，单点容错率低 无法针对不同模块进行针对性优化和水平扩展

1.2.2 垂直应用架构

        随着访问量的逐渐增大，单一应用只能依靠增加节点来应对，但是这时候会发现并不是所有的模块都 会有比较大的访问量. 还是以上面的电商为例子， 用户访问量的增加可能影响的只是用户和订单模块， 但是对消息模块的 影响就比较小. 那么此时我们希望只多增加几个订单模块， 而不增加消息模块. 此时单体应用就做不到 了， 垂直应用就应运而生了. 所谓的垂直应用架构，就是将原来的一个应用拆成互不相干的几个应用，以提升效率。比如我们可以 将上面电商的单体应用拆分成:

• 电商系统(用户管理 商品管理 订单管理)
• 后台系统(用户管理 订单管理 客户管理)
• CMS系统(广告管理 营销管理)

这样拆分完毕之后，一旦用户访问量变大，只需要增加电商系统的节点就可以了，而无需增加后台 和CMS的节点。

优点：

• 系统拆分实现了流量分担，解决了并发问题，而且可以针对不同模块进行优化和水平扩展
• 一个系统的问题不会影响到其他系统，提高容错率

缺点：

• 系统之间相互独立， 无法进行相互调用
• 系统之间相互独立， 会有重复的开发任

1.2.3 分布式架构

        当垂直应用越来越多，重复的业务代码就会越来越多。这时候，我们就思考可不可以将重复的代码抽取出来，做成统一的业务层作为独立的服务，然后由前端控制层调用不同的业务层服务呢？ 这就产生了新的分布式系统架构。它将把工程拆分成表现层和服务层两个部分，服务层中包含业务逻辑。表现层只需要处理和页面的交互，业务逻辑都是调用服务层的服务来实现。

优点：

• 抽取公共的功能为服务层，提高代码复用性

缺点：

• 系统间耦合度变高，调用关系错综复杂，难以维护 

1.2.4 SOA架构

        在分布式架构下，当服务越来越多，容量的评估，小服务资源的浪费等问题逐渐显现，此时需增加一 个调度中心对集群进行实时管理。此时，用于资源调度和治理中心(SOA Service Oriented Architecture，面向服务架构)是关键。

优点:

• 使用注册中心解决了服务间调用关系的自动调节

缺点:

• 服务间会有依赖关系，一旦某个环节出错会影响较大( 服务雪崩 )
• 服务关系复杂，运维、测试部署困难

1.2.5 微服务架构

        微服务架构在某种程度上是面向服务的架构SOA继续发展的下一步，它更加强调服务的"彻底拆分"。

优点：

• 服务原子化拆分，独立打包、部署和升级，保证每个微服务清晰的任务划分，利于扩展
• 微服务之间采用RESTful等轻量级Http协议相互调用

缺点：

• 分布式系统开发的技术成本高（容错、分布式事务等）

1-3 微服务架构介绍

        微服务架构， 简单的说就是将单体应用进一步拆分，拆分成更小的服务，每个服务都是一个可以独立 运行的项目。

微服务架构的常见问题

一旦采用微服务系统架构，就势必会遇到这样几个问题：

1. 这么多小服务，如何管理他们？(服务注册中心:nacos)

2. 这么多小服务，他们之间如何通讯？(同步:spring-cloud-feign/异步:消息队列-RabbitMQ)

3. 这么多小服务，客户端怎么访问他们？(负载均衡:Nginx + 网关:spring-cloud-gateway)

4. 这么多小服务，一旦出现问题了，应该如何自处理？(服务容错与降级:sentinel)

5. 这么多小服务，一旦出现问题了，应该如何排错?(分布式链路追踪与监控)

对于上面的问题，是任何一个微服务设计者都不能绕过去的，因此大部分的微服务产品都针对每一 个问题提供了相应的组件来解决它

微服务架构核心问题与解决方案简解(蓝色字体代表我学习的组件)

1. 如何管理众多微服务？—— 服务注册与发现

问题本质：微服务数量多且动态部署（如容器启动 / 销毁），需自动管理服务地址与状态。
解决方案：

• 服务注册中心（如 Eureka、Consul、Nacos）：
  • 服务启动时向注册中心登记自身地址、端口等信息；
  • 注册中心维护服务清单，并定期检测服务健康状态（心跳机制）；
  • 其他服务通过注册中心获取可用服务列表。

2. 微服务之间如何通讯？—— 服务间通信机制

问题本质：拆分后的服务需高效、可靠地交换数据。
解决方案：

• 同步通信：
  • REST API（如 Spring Cloud Feign）：基于 HTTP 协议，简单通用，适合轻量级交互；
  • gRPC：基于 Protobuf 的高性能 RPC 框架，适合对性能要求高的场景。
• 异步通信：
  • 消息队列（如 Kafka、RabbitMQ）：服务间通过发布 - 订阅模式解耦，适合高并发、异步任务（如订单通知、日志处理）。

3. 客户端如何访问微服务？—— 网关与负载均衡

问题本质：客户端需统一入口访问多个服务，并避免直接暴露内部服务地址。
解决方案：

• API 网关（如 Zuul、Nginx、Spring Cloud Gateway）：
  • 作为客户端唯一入口，接收所有请求并路由到对应微服务；
  • 提供认证授权、请求限流、日志记录等功能；
  • 负载均衡：网关或服务注册中心内置负载均衡策略（如轮询、随机、权重），将请求分发到多个服务实例，避免单点压力。

4. 微服务如何自处理故障？—— 服务容错与降级

问题本质：部分服务故障时，避免级联崩溃（如 “雪崩效应”）。
解决方案：

• 断路器模式（如 Hystrix、Sentinel）：
  • 当目标服务响应超时或失败率过高时，断路器自动 “跳闸”，暂时切断请求，防止雪崩；
  • 提供 fallback 逻辑（降级处理），返回默认值或错误提示，保证系统可用性。
• 服务限流：限制对服务的请求频率（如每秒最大请求数），避免流量突增导致服务过载。

5. 如何排查微服务故障？—— 分布式链路追踪与监控(2025年9月10日学习)

问题本质：请求跨多个服务时，需定位故障节点与性能瓶颈。
解决方案：

• 分布式链路追踪（如 Zipkin、Skywalking、Jaeger）：
  • 在请求中注入唯一追踪 ID，记录每个服务的处理耗时、参数、返回结果；
  • 通过可视化界面还原请求链路，快速定位超时或错误节点。
• 全链路监控：
  • Metrics 监控（如 Prometheus + Grafana）：收集服务 CPU、内存、QPS 等指标；
  • 日志聚合（如 ELK 栈）：统一收集各服务日志，支持关键词检索与异常分析。

1-4 SpringCloud介绍

        Spring Cloud是一系列框架的集合。它利用Spring Boot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设 施的开发，如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等，都可以用Spring Boot的开发风格做到一键启动和部署。 Spring Cloud并没有重复制造轮子，它只是将目前各家公司开发的比较成熟、经得起实际考验的服务框 架组合起来，通过Spring Boot风格进行再封装屏蔽掉了复杂的配置和实现原理，最终给开发者留出了 一套简单易懂、易部署和易维护的分布式系统开发工具包。

1.4.1 SpringBoot和SpringCloud有啥关系?

        SpringBoot专注于快速方便的开发单个个体微服务。 SpringCloud是关注全局的微服务协调整理治理框架，它将SpringBoot开发的一个个单体微服务整 合并管理起来，为各个微服务之间提供，配置管理、服务发现、断路器、路由、事件总线、分布式 事务、等等集成服务。

总结: SpringBoot专注于快速、方便的开发单个微服务个体，SpringCloud关注全局的服务治理组件的集合。

1.4.2 SpringCloud版本名称?

        因为Spring Cloud不同其他独立项目，它是拥有很多子项目的大项目。所以它是的版本是 版本名+版本 号 （如Greenwich.SR6）。 版本名：是伦敦的地铁名 版本号：SR（Service Releases）是固定的 ,大概意思是稳定版本。后面会有一个递增的数字。 所以 Greenwich.SR6就是Greenwich的第6个Release版本。

1.4.3 为什么选择SpringCloud Alibaba？

        我们这里为什么选择SpringCloud Alibaba呢，主要因为SpringCloud Netflix的组件：服务注册与发现 的 Eureka、服务限流降级的 Hystrix、网关 Zuul都已经停止更新了，当然继续使用是没问题的，只是出现问题，官方不维护，需要自行解决.---开源免费这一块