微服務的簡單介紹

一、單體應用的缺點

1）部署效率低下

2）協做開發成本高

3）系統高可用性能差

4）線上發佈變慢

二、微服務的簡單介紹

2.1）將一個單一應用程序，按照業務拆分呢爲一組小型服務.

2.2）每一個服務只作一件事，每一個服務運行在本身的進程中

2.3）服務之間經過輕量級的通訊機制(httprestapi)

2.4）每一個服務都可以獨立的部署

2.5）每一個服務甚至能夠擁有本身的數據庫

2.6）微服務以及微服務架構的是二個徹底不一樣的概念。微服務強調的是服務的大小和對外提供的單一功能，而微服務架構是指把一個一個的微服務組合管理起來，對外提供一套完整的服務

三、微服務的優勢

①：每一個服務足夠小,足夠內聚，代碼更加容易理解,專一一個業務功能點(對比傳統應用，可能改幾行代碼須要瞭解整個系統)

②：開發簡單，一個服務只幹一個事情。（加入你作支付服務，你只要瞭解支付相關代碼就能夠了）

③：微服務可以被2-5我的的小團隊開發，提升效率（你應該能夠想象咱們那時的情況。若是一次上線超過五我的參與的話，就會常常出現各類問題：有的人忘記提交代碼、有的人忘記打包、有的人忘記修改工程依賴到最新版本。一次上線過程須要反覆確認，耗費了大量精力，嚴重影響了總體的開發和部署效率。）

④：服務鬆耦合，每一個服務都可以開發部署。

⑤：先後段分離,做爲java開發人員，咱們只要關係後端接口的安全性以及性能，不要去關注頁面的人機交互(H5工程師)根據先後端接口協議，根據入參，返回json的回參

⑥：一個服務可用擁有本身的數據庫。也能夠多個服務鏈接同一個數據庫

四、微服務的缺點

①：增長了運維人員的工做量，之前只要部署一個war包，如今可能須要部署成百上千個war包

②：服務之間相互調用，增長通訊成本

③：數據一致性問題(分佈式事物問題)

④：系能監控等..

五、springcloud的技術論壇

http://springcloud.cn/

https://springcloud.cc/spring-cloud-dalston.html

六、CAP理論

**Consistency（一致性）：**多節點數據數據一致

**   Availability（可用性）：**用戶能夠選擇向G1或G2發起讀操做。不論是哪臺服務器，只要收到請求，就必須告訴用戶，究竟是v0仍是v1，不然就不知足可用性

**Partition tolerance（分區容錯性）：**大多數分佈式系統都分佈在多個子網絡。每一個子網絡就叫作一個區（partition）。分區容錯的意思是，區間通訊可能失敗(因爲網路緣由)。好比，一臺服務器放在北京，另外一臺服務器放在上海，這就是兩個區，它們之間因爲網絡抖動緣由致使不能通訊

6.一、Consistency和Availability的矛盾一致性和可用性，爲何不可能同時成立？

答案很簡單，由於可能通訊失敗（即出現分區容錯），若是保證G2的一致性，那麼G1必須在寫操做時，鎖定G2的讀操做和寫操做。只有數據同步後，才能從新開放讀寫。鎖按期間，G2不能讀寫，沒有可用性不。若是保證G2的可用性，那麼勢必不能鎖定G2，因此一致性不成立。綜上所述，G2沒法同時作到一致性和可用性。系統設計時只能選擇一個目標。若是追求一致性，那麼沒法保證全部節點的可用性；若是追求全部節點的可用性，那就無法作到一致性。

6.二、取捨策略
CAP三個特性只能知足其中兩個，那麼取捨的策略就共有三種：

CA without P：若是不要求P（不容許分區），則C（強一致性）和A（可用性）是能夠保證的。但若是若是在分佈式的架構下，P是避免不了的。

CP without A：若是不要求A（可用），至關於每一個請求都須要在服務器之間保持強一致，而P（分區）會致使同步時間無限延長(也就是等待數據同步完才能正常訪問服務)，一旦發生網絡故障或者消息丟失等狀況，就要犧牲用戶的體驗，等待全部數據所有一致了以後再讓用戶訪問系統。設計成CP的系統其實很多，最典型的就是分佈式數據庫，如Redis、HBase等。對於這些分佈式數據庫來講，數據的一致性是最基本的要求，由於若是連這個標準都達不到，那麼直接採用關係型數據庫就好，不必再浪費資源來部署分佈式數據庫。

AP wihtout C：要高可用並容許分區，則需放棄一致性。一旦分區發生，節點之間可能會失去聯繫，爲了高可用，每一個節點只能用本地數據提供服務，而這樣會致使全局數據的不一致性。這其實就是先在 A（可用性）方面保證系統能夠正常的服務，而後在數據的一致性方面作了些犧牲，雖然多少會影響一些用戶體驗，但也不至於形成用戶購物流程的嚴重阻塞。

6.三、總結 現現在，對於多數大型互聯網應用的場景，主機衆多、部署分散，並且如今的集羣規模愈來愈大，節點只會愈來愈多，因此節點故障、網絡故障是常態，所以分區容錯性也就成爲了一個分佈式系統必然要面對的問題。那麼就只能在C和A之間進行取捨。但對於傳統的項目就可能有所不一樣，拿銀行的轉帳系統來講，涉及到金錢的對於數據一致性不能作出一絲的讓步，C必須保證，出現網絡故障的話，寧肯中止服務，能夠在A和P之間作取捨。