微服务框架选型,微服务架构是什么？

微服务框架选型,微服务架构是什么？详细介绍

本文目录一览： dubbo和spring cloud区别

dubbo和spring cloud区别是Spring Cloud抛弃了Dubbo 的RPC通信，采用的是基于HTTP的REST方式。严格来说，这两种方式各有优劣。
虽然在一定程度上来说，后者牺牲了服务调用的性能，但也避免了上面提到的原生RPC带来的问题。而且REST相比RPC更为灵活，服务提供方和调用方的依赖只依靠一纸契约，不存在代码级别的强依赖，这在强调快速演化的微服务环境下，显得更为合适。
Dubbo和Spring Cloud并不是完全的竞争关系，两者所解决的问题域不一样：Dubbo的定位始终是一款RPC框架，而Spring Cloud的目的是微服务架构下的一站式解决方案。
非要比较的话，Dubbo可以类比到Netflix OSS技术栈，而Spring Cloud集成了Netflix OSS作为分布式服务治理解决方案，但除此之外Spring Cloud还提供了包括config、stream、security、sleuth等分布式服务解决方案。
当前由于RPC协议、注册中心元数据不匹配等问题，在面临微服务基础框架选型时Dubbo与Spring Cloud只能二选一，这也是两者总拿来做对比的原因。
Dubbo之后会积极寻求适配到Spring Cloud生态，比如作为SpringCloud的二进制通讯方案来发挥Dubbo的性能优势，或者Dubbo通过模块化以及对http的支持适配到Spring Cloud。

微服务与传统单一服务架构的区别？

微服务的系统架构开发方式相信大家应该不陌生了吧，在前几期的文章中我们也对微服务的架构方式做了一个简单的介绍。今天，南邵北大青鸟就来对比一下，微服务与传统单一服务架构的区别。
1.如何理解微服务，简要说明您所理解的微服务是什么?
微服务，这个词语其实是一次听说，我search了下定义，然后恍然明白，其实所谓的微服务，用更通俗接地气的词语来定义和描述的话，就是敏捷+模块的服务架构体系，如何解释敏捷，原来的亚马逊CEOBezos提出来的2pizza就是微服务系统架构的鼻祖，2pizza意思就是所有参与人从设计、开发、测试、运维所有人加起来只需要2个披萨就够了(应用自网上资料)，所以你能知道，既然要求敏捷，那要快并且高效，就要有模块化的思维方式，在汽车行业，如今大众，丰田都提倡模块化造成体系，不仅高效，而且很多可移植，在IT行业，这种模块化的思路也是，不仅代码可移植，如同乐高积木进行横向功能叠加，而且基于模块化的微服务，在运维方面，也是自成体系，不仅能减少模块的测试压力和成本，后我认为这个微服务还是符合当下资源高效利用的政策的，很多系统逐渐从大而全变成小而精，对于开发，运维等等也是如此，微服务就非常符合这个命题。
2.与传统单一服务架构相比，在实战环境下，各自的优劣都有哪些?
我认为存在即合理，没有所谓哪个好，只有哪个更合适，或者在当下需求和长期规划下，在不同阶段，何种架构更性价比高，对于单一架构体系，我认为复杂性高，接口冗余，稳定性中等是其特征，你可以说这是缺点，但是我认为对于比如大型金融架构，比如我所在的行业，这种soa的架构体系是主流，单一服务架构优势在于下属模块的差异度比较少，品类单一，规划比较完整，属于有了宏观架构和愿景进行搭建的方式，而微服务更适合互联网行业，快速部署，已经对于新技术的欢迎和迭代，是微服务的佳实践场所
3.如果您考虑部署微服务，在业务部署过程中会遇到哪些关键挑战?
主要是在金融行业，如果在已有的单一架构系统体系中，采用微服务的部署方式，与原来系统的耦合以及接口是要好好考虑的，要不然会出现四不像，既没有了原来大型单一系统架构的优势，微服务的快速，高效和低成本也会体现不出其好的效果，还有就是我认为即使是模块化的微服务部署，在能力范围之内要选择好不同模块的耦合和类型选择，否则百花齐开虽然漂亮，但是纵向升级以及进行整合还是非常让开发和运维的人绞尽脑汁的。

Go微服务--常见的微服务框架

近几年诞生了很多微服务框架，比如JAVA的Spring Cloud、Dubbo;Golang的GoKit和GoMicro以及NodeJs的Seneca。几乎每种主流语言都有其对应的微服务框架。

Go在微服务框架中有其独特的优势，至于优势在哪，自行google。

1、GoKit框架
这是一个工具包的集合，可以帮助攻城狮构建强大、可靠和可维护的微服务。提供了用于实现系统监控和弹性模式组件的库，例如日志、跟踪、限流、熔断等。
基于这个框架的应用程序架构由三个主要的部分组成：

传输层：用于网络通信，服务通常使用HTTP或者gRPC等网络传输协议，或者使用NATS等发布订阅系统相互通信。
接口层：是服务器和客户端的基本构建块。每个对外提供的接口方法都会定义为一个Endpoint，一遍在服务器和客户端之间进行网络通信，每个端点使用传输层通过HTTP或gRPC等具体通信模式对外提供服务
服务成：具体的业务逻辑实现

2、GoMicro框架
这是一个基于Go语言实现的插件化RPC微服务框架。提供了服务发现、负载均衡、同步传输、异步通信以及事件驱动等机制，尝试简化分布式系统之间的通信，让开发者更专注于自身业务逻辑的开发。

GoMicro的设计哲学是可插拔的架构理念，提供了可快速构建系统的组件，并且可以根据自身的需求对GoMicro提供的默认实现进行定制。所有插件都可在仓库github.com/micro/go-plugins 中找到。

微服务架构是什么

微服务架构，主要是中间层分解，将系统拆分成很多小应用（微服务），微服务可以部署在不同的服务器上，也可以部署在相同的服务器不同的容器上。当应用的故障不会影响到其他应用，单应用的负载也不会影响到其他应用，其代表框架有 Spring cloud、Dubbo 等。
微服务 Microservices 之父，马丁.福勒，对微服务大概的概述如下：就目前而言，对于微服务业界并没有一个统一的、标准的定义（While there is no precise definition of this architectural style ) 。但通常在其而言，微服务架构是一种架构模式或者说是一种架构风格，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，每个服务运行独立的自己的进程中，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。服务之间采用轻量级的通信机制互相沟通（通常是基于 HTTP 的 RESTful API ) 。每个服务都围绕着具体业务进行构建，并且能够被独立地部署到生产环境、类生产环境等。另外，应尽量避免统一的、集中式的服务管理机制，对具体的一个服务而言，应根据业务上下文，选择合适的语言、工具对其进行构建，可以有一个非常轻量级的集中式管理来协调这些服务。可以使用不同的语言来编写服务，也可以使用不同的数据存储。
六种常见的微服务架构模式：
1、聚合器微服务设计模式
聚合器调用多个服务实现应用程序所需的功能。它可以是一个简单的Web页面，将检索到的数据进行处理展示。它也可以是一个更高层次的组合微服务，对检索到的数据增加业务逻辑后进一步发布成一个新的微服务，这符合DRY原则。另外，每个服务都有自己的缓存和数据库。如果聚合器是一个组合服务，那么它也有自己的缓存和数据库。聚合器可以沿X轴和Z轴独立扩展。
2、代理微服务设计模式
这是聚合模式的一个变种，在这种情况下，客户端并不聚合数据，但会根据业务需求的差别调用不同的微服务。代理可以仅仅委派请求，也可以进行数据转换工作。
3、链式微服务设计模式
这种模式在接收到请求后会产生一个经过合并的响应，在这种情况下，服务A接收到请求后会与服务B进行通信，类似地，服务B会同服务C进行通信。所有服务都使用同步消息传递。在整个链式调用完成之前，客户端会一直阻塞。因此，服务调用链不宜过长，以免客户端长时间等待。
4、分支微服务设计模式
这种模式是聚合器模式的扩展，允许同时调用两个微服务链。
5、数据共享微服务设计模式
自治是微服务的设计原则之一，就是说微服务是全栈式服务。但在重构现有的“单体应用（monolithic application）”时，SQL数据库反规范化可能会导致数据重复和不一致。因此，在单体应用到微服务架构的过渡阶段，可以使用这种设计模式，在这种情况下，部分微服务可能会共享缓存和数据库存储。不过，这只有在两个服务之间存在强耦合关系时才可以。对于基于微服务的新建应用程序而言，这是一种反模式。
6、异步消息传递微服务设计模式
虽然REST设计模式非常流行，但它是同步的，会造成阻塞。因此部分基于微服务的架构可能会选择使用消息队列代替REST请求/响应。

主流的微服务框架

目前比较火的主流微服务框架
1）Spring Cloud , 来自Spring，具有Spring 社区的强大支撑，还有Netflix强大的后盾与技术输出。Netflix作为一家成功实践微服务架构的互联网公司在几年前就把几乎整个微服务框架栈开源贡献给了社区，这些框架开源的整套服务架构套件是Spring Cloud的核心。 - Eureka:服务注册发现框架； - Zuul:服务网关； - Karyon：服务端框架； - Ribbon：客户端框架； - Hystrix：服务容错组件； - Archaius：服务配置组件； - Servo：Metrics组件； - Blitz4j：日志组件；
2）Dobbo是一个分布式服务框架，是阿里开放的微服务化治理框架，致力于提高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。其核心部分(官网) - 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装，包括多种线程模型，序列化，以及“请求-响应”模式的信息交换方式； - 集群容错: 提供基于接口方法的透明远程过程调用，包括多协议支持，以及软负载均衡，失败容错，地址路由，动态配置等集群支持； - 自动发现: 基于注册中心目录服务，使服务消费方能动态的查找服务提供方，使地址透明，使服务提供方可以平滑增加或减少机器。
Dubbo 也是采用全 Spring 配置方式，透明化接入应用，对应用没有任何 API 侵入，只需用 Spring 加载 Dubbo的配置即可，Dubbo 基于 Spring 的 Schema 扩展进行加载。当然也支持官方不推荐的 API 调用方式。
3）lstio 作为用于微服务聚合层管理的新锐项目，是Google、IBM、Lyft（海外共享出行公司、Uber劲敌），首个共同联合开源的项目，提供了统一的连接，安全，管理和监控微服务的方案。
目前首个测试版是针对Kubernetes环境的，社区宣称在未来几个月内会为虚拟机和Cloud Foundry 等其他环境增加支持。lstio将 流量管理添加到微服务中，并为增值功能（如安全性、监控、路由、连接管理和策略）创造了基础。 - HTTP、gRPC 和 TCP 网络流量自动负载均衡； - 提供了丰富的路由规则，实现细颗粒度的网络流量行为控制； - 流量加密、服务件认证，以及强身份声明； - 全范围（Fleet-wide）的策略执行； - 深度遥测和报告。
开源社区情况：现如今企业在采用云计算首选开源，而选择一个开源框架，社区的活跃度将作为重要参考选项。
查看下在 Github 上的更新时间，截止 2017 年 8 月 31 日：
可见，项目在社区活跃度上，Istio > Spring Cloud > Dubbo，结合稳定性来看，对于使用 Java 系开发业务较多的企业，Spring Cloud 是相对更优的选择，对于更多企业来说，与语言几乎无绑定的 Istio 也是可以好好期待一下其在社区的发展。
同时，随着近几年微服务架构和 Docker 容器概念的火爆，也会让 Spring Cloud 在未来越来越“云”化的软件开发风格中立有一席之地

微服务架构是什么？

微服务架构，主要是中间层分解，将系统拆分成很多小应用（微服务），微服务可以部署在不同的服务器上，也可以部署在相同的服务器不同的容器上。当应用的故障不会影响到其他应用，单应用的负载也不会影响到其他应用，其代表框架有 Spring cloud、Dubbo 等。
微服务 Microservices 之父，马丁.福勒，对微服务大概的概述如下：就目前而言，对于微服务业界并没有一个统一的、标准的定义（While there is no precise definition of this architectural style ) 。但通常在其而言，微服务架构是一种架构模式或者说是一种架构风格，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，每个服务运行独立的自己的进程中，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。服务之间采用轻量级的通信机制互相沟通（通常是基于 HTTP 的 RESTful API ) 。每个服务都围绕着具体业务进行构建，并且能够被独立地部署到生产环境、类生产环境等。另外，应尽量避免统一的、集中式的服务管理机制，对具体的一个服务而言，应根据业务上下文，选择合适的语言、工具对其进行构建，可以有一个非常轻量级的集中式管理来协调这些服务。可以使用不同的语言来编写服务，也可以使用不同的数据存储。
六种常见的微服务架构模式：
1、聚合器微服务设计模式
聚合器调用多个服务实现应用程序所需的功能。它可以是一个简单的Web页面，将检索到的数据进行处理展示。它也可以是一个更高层次的组合微服务，对检索到的数据增加业务逻辑后进一步发布成一个新的微服务，这符合DRY原则。另外，每个服务都有自己的缓存和数据库。如果聚合器是一个组合服务，那么它也有自己的缓存和数据库。聚合器可以沿X轴和Z轴独立扩展。
2、代理微服务设计模式
这是聚合模式的一个变种，在这种情况下，客户端并不聚合数据，但会根据业务需求的差别调用不同的微服务。代理可以仅仅委派请求，也可以进行数据转换工作。
3、链式微服务设计模式
这种模式在接收到请求后会产生一个经过合并的响应，在这种情况下，服务A接收到请求后会与服务B进行通信，类似地，服务B会同服务C进行通信。所有服务都使用同步消息传递。在整个链式调用完成之前，客户端会一直阻塞。因此，服务调用链不宜过长，以免客户端长时间等待。
4、分支微服务设计模式
这种模式是聚合器模式的扩展，允许同时调用两个微服务链。
5、数据共享微服务设计模式
自治是微服务的设计原则之一，就是说微服务是全栈式服务。但在重构现有的“单体应用（monolithic application）”时，SQL数据库反规范化可能会导致数据重复和不一致。因此，在单体应用到微服务架构的过渡阶段，可以使用这种设计模式，在这种情况下，部分微服务可能会共享缓存和数据库存储。不过，这只有在两个服务之间存在强耦合关系时才可以。对于基于微服务的新建应用程序而言，这是一种反模式。
6、异步消息传递微服务设计模式
虽然REST设计模式非常流行，但它是同步的，会造成阻塞。因此部分基于微服务的架构可能会选择使用消息队列代替REST请求/响应。
微服务架构概述微服务架构风格是一类将单一应用程序作为由众多小型服务构成之套件加以开发的方式，其中各项服务都拥有自己的进程并利用轻量化机制（通常为HTTP源API）实现通信。这些服务围绕业务功能建立而成，且凭借自动化部署机制实现独立部署。
微服务的特点应用程序逻辑分为明确定义的职责范围的粒度组件，这些组件相互协调提供解决方案
每一个组件都有一个小的职责领域，可以完全部署，也就是说一个服务可以跨越多个应用程序复用（独立部署和维护）
服务之间通信基于一些基本的原则，比如服务采用http+json这样的轻量级通信协议，在不同服务之间进行数据交换。这样不同服务可以使用不同的技术栈，互不影响（采用轻量级的通信协议作为通信原则、松耦合）
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。（服务可治理，可管控）
微服务结构的通用性通过服务实现应用的组件化（按功能拆分、可独立部署和维护）
围绕业务能力组织服务，根据业务不同的需求进行不同组件的使用
所做产品非项目化，对于平台具有一定的通用性
微服务的缺点运营成本的增加，整体应用可能只需部署至一小片应用服务区集群，而微服务架构可能变成需要构建/测试/部署/运行数十个独立的服务，并可能需要支持多种语言和环境。这导致一个整体式系统如果由20个微服务组成，可能需要40~60个进程。
开发人员需要熟知运维与投产环境，开发人员也需要掌握必要的数据存储技术如NoSQL，具有较强DevOps技能的人员比较稀缺，会带来招聘人才方面的挑战。
把系统分为多个协作组件后会产生新的接口，这意味着简单的交叉变化可能需要改变许多组件，并需协调一起发布。在实际环境中，一个新品发布可能被迫同时发布大量服务，由于集成点的大量增加，微服务架构会有更高的发布风险。
“同步耦合引入到系统中”，有时需要向不同服务添加一些代码，这就会导致代码重复。
作为一种分布式系统，微服务引入了复杂性和其他若干问题，例如网络延迟、容错性、消息序列化、不可靠的网络、异步机制、版本化、差异化的工作负载等，开发人员需要考虑以上的分布式系统问题。
在动态环境下服务间的交互会产生非常微妙的行为，难以可视化及全面测试。经典微服务往往不太重视测试，更多的是通过监控发现生产环境的异常，进而快速回滚或采取其他必要的行动。但对于特别在意风险规避监管或投产环境错误会产生显著影响的场景下需要特别注意。
微服务架构设计过程中需要注意的点服务划分过细，服务间关系复杂
服务数量太多，团队效率急剧下降
调用链太长，性能下降
调用链太长，问题定位困难
没有自动化支撑，无法快速交付（自动化测试、自动化部署、自动化监控等）
没有服务治理，微服务数量多了后管理混乱（服务路由、服务故障隔离、服务注册与发现等等）
服务之间的配置依赖关系
微服务的拆分服务粒度的划分是伴随着架构演进进行的，需要考虑当前的人力、物力等来有效的统筹，在项目的初期可以把服务的粒度设计大一点，随着项目的不断壮大，团队的规模不断变大，可以对现有的粗粒度服务进行有效的拆分，逐步的向细粒度服务发展。
基于业务逻辑进行拆分“职责范围”的理解差异很大，因此根据业务拆分需要权衡当前项目组的情况。
基于可扩展拆分“日志服务”和“升级服务”放在同一个子系统中；不稳定的服务粒度可以细一些，但也不要太细，始终记住要控制服务的总数量。这样拆分主要是为了提升项目快速迭代的效率，避免在开发的时候，不小心影响了已有的成熟功能导致线上问题。
基于可靠性拆分将系统中的业务模块按照优先级排序，将可靠性要求高的核心服务和可靠性要求低的非核心服务拆分开来，然后重点保证核心服务的高可用。这样拆分带来下面几个好处：（避免非核心服务故障影响核心服务、核心服务高可用方案可以更简单、能够降低高可用成本）
基于性能拆分基于性能拆分和基于可靠性拆分类似，将性能要求高或者性能压力大的模块拆分出来，避免性能压力大的服务影响其他服务。常见的拆分方式和具体的性能瓶颈有关，可以拆分 Web 服务、数据库、缓存等。
使用SpringBoot和SpringCloud构建微服务在基于java的应用程序构建中，spring已经成为事实上的标准开发框架，spring框架迷人的地方就是能够与时俱进的进行自我改造。随着发展，spring团队不仅开发出了单体应用程序模型，还转向了高度分布式的模型，使服务能够轻松的部署到云端，典型代表就是springboot和springcloud。
springboot是对spring框架理念的重新思考，虽然springboot包含了spring的核心特性，但是它剥离了spring中的许多企业特性，而是提供一个基于java的、面向REST的微服务框架，只是需要简单的注解，java开发者就能快速构建一个可打包和部署的REST微服务。
springcloud框架使实施和部署微服务到私有云或者公有云变得更加简单，springcloud在一个公共框架之下封装了许多流行的云管理微服务框架，并且让这些技术的使用和部署像为代码添加注解一样简单。
微服务架构是一项在云中部署应用和服务的新技术。
大部分围绕微服务的争论都集中在容器或其他技术是否能很好的实施微服务，而红帽说API应该是重点。
微服务架构相关介绍：
微服务可以在“自己的程序”中运行，并通过“轻量级设备与HTTP型API进行沟通”。关键在于该服务可以在自己的程序中运行。通过这一点我们就可以将服务公开与微服务架构（在现有系统中分布一个API）区分开来。
在服务公开中，许多服务都可以被内部独立进程所限制。如果其中任何一个服务需要增加某种功能，那么就必须缩小进程范围。在微服务架构中，只需要在特定的某种服务中增加所需功能，而不影响整体进程的架构。
微服务不需要像普通服务那样成为一种独立的功能或者独立的资源。定义中称，微服务是需要与业务能力相匹配，这种说法完全正确。不幸的是，仍然意味着，如果能力模型粒度的设计是错误的，那么，我们就必须付出很多代价。
如果你阅读了Fowler的整篇文章，你会发现，其中的指导建议是非常实用的。在决定将所有组件组合到一起时，开发人员需要非常确信这些组件都会有所改变，并且规模也会发生变化。服务粒度越粗，就越难以符合规定原则。
服务粒度越细，就越能够灵活地降低变化和负载所带来的影响。然而，利弊之间的权衡过程是非常复杂的，我们要在配置和资金模型的基础上考虑到基础设施的成本问题。

开源推荐-C++开发的微服务框架Tars

Tars致力于建设微服务技术生态，在底层基础设施、服务框架、上层应用以及DevOps等方面，都做了较为深入的研发。
2020年3月10日，Linux基金会正式宣布旗下的TARS开源项目成立TARS子基金会。这是一个 专注于微服务领域 的开源基金会，致力于帮助企业拥抱微服务体系架构，解决在使用微服务方面可能出现的问题。这是首个 起源于中国开源项目 的国际开源基金会，也是Linux基金会下 唯一聚焦微服务技术生态 的子基金会。
Tars基金会里目前收录了9个项目，分为5部分：工具集（Tars Lab）、服务治理（Service Governance）、微服务开发框架（Development Framwork）、存储（DCache）和基础设施（Infrustructure）。
1、Tars Lab
Tars Lab项目提供了压力测试TarsJMeter，基准测试集TarsBenchmark和一些开发工具包。TarsJavaStart，可以生成服务端和客户端的TarsJava脚手架，快速开始Tars服务的开发。TarsTools，是一款支持多种IDE的JetBrains插件，为实现编辑Jce/Tars文件使用的（支持Intellij IDEA、Android Studio、PhpStorm、WebStorm、GoLand、CLion等）。
2、服务治理
服务治理包含了2个项目：TSeer专注于处理服务注册与发现；TarsGateway是基于Tars框架开发的微服务网关，除具备网关的基础功能外，还可以自动将HTTP转换成Tars-RPC协议。
3、微服务开发框架
这部分只包含Tars一个项目，核心模块由C++开发，提供了多语言开发框架，默认rpc调用，是Tars基金会的核心项目。其他项目都是围绕这个项目研发的。
4、微服务存储
这部分只包含DCache一个项目，它是基于Tars框架开发的 分布式共享内存存储系统 ，支持常用的kv数据结构、支持二级索引、支持在线扩缩容、支持自动持久化到后端db等特性。DCache依赖Tars框架的运行，但也得益于Tars，使得存储服务的运维成本几乎为0。
5、微服务基础设施
这是一个将Tars与K8S融合使用的项目，致力于将Tars融入到K8S生态中。
在这方面还有一个更优秀的项目K8SFramework，致力于将Tars与K8S深度融合，相信未来会纳入到基金会中。
| Tars的前世今生
Tars的前身是腾讯内部的TAF框架，已经经过了10年的验证，稳定运行与1.6w+服务器，100多个业务线中。
据统计， Tars已在超过 120 家公司、 261200 台服务器上稳定运行。
在分布式环境下，所有的微服务（包括DCache的服务）都可以通过框架自带的控制台-TarsWeb进行管理， 可以做到所有服务状态可监控，可以在控制台上进行启停、修改配置、执行运维指令等操作。
在分布式部署的情况下，可以通过Web控制台实现一键升级、回退。
Tars自带配置中心，分级配置，可以统一修改配置，做到“一点修改，全局生效”。
在服务部署时，可以在界面上填写要发布的节点，一键部署、扩容。
框架提供了状态监控的能力，可以监控服务的调用质量，如流量情况，平均耗时、超时率和异常率。
框架状态可以在控制台上一键核查。
Tars提供配套的性能测试工具，这也是Tars基金会的子项目。性能测试工作不再依赖专业的测试人员。
| Tars优势
1、原生RPC调用
Tars使用自研的RPC协议通信，服务之间建立长连接，在通信频繁的场景下具备显著的性能优势。
2、多语言支持
除C++和Java外，Tars还支持NodeJs，PHP，Go等语言，提供了相应的SDK。当团队技术栈多样化时，可以多语言协同开发，无缝对接，开发者可以选择自己熟悉的语言进行开发，提升团队整体效率。
在这方面，Spring Cloud想要支持异构语言，需要借助SideCar构建Service Mesh。 业界现在有一些比较流行的服务网格解决方案，但是 并没有形成统一的标准 ， 可移植性不高 。比较常见的像Istio，由于是代理模式，而且非长连接，会存在 更大的延迟 。另一方面，Istio的部署和运维都非常 复杂 ，需要更多的学习成本和运维成本。
3、内置服务治理功能
Tars框架内嵌了丰富的服务治理功能，包括熔断、限流、负载均衡、认证、加密等。同时，在服务监控、数据采集，以及灰度部署、跨机房部署等方面，都原生支持，集成度高。
Spring Cloud要支持这些功能，要么需要集成其他组件，要么需要设计开发来实现。都需要付出额外的学习成本和研发成本。
4、运维监控
Tars为使用者提供了一体化的运维管理控制台，我们可以在Web上进行一键部署、扩容、升级、回退等运维操作。
Spring Cloud并没有配套的工具。要实现Web管控， 需要借助K8S和容器，同样需要付出额外的成本。
5、国产化
Tars是国内公司主导的开源项目，这一点就不多说什么了。
6、“套装”优势
Tars框架提供了微服务相关的一体化解决方案，常规情况下不需要再去集成其他组件，不存在兼容性问题。这就好比MacBook和兼容机的区别，兼容机你可能需要付出更多的试错成本才能达到想要的效果。
| 劣势
1、项目热度
Tars开源较晚，到目前只有5年多时间，项目热度不如Spring Cloud，应用也没Spring Cloud广泛。
2、Tars的云原生之路
Tars和K8s的深度融合也开源不久（2020年7月，K8SFramework），还有待落地验证。这个项目现在的更新频率较高，不建议在生产中使用。但是从这一点也可以看到社区工作者对Tars与K8S融合的高涨热情，相信未来这个项目一定会大放异彩！
Tars在微服务开发、运维、监控等方面提供了一体化的解决方案，可以帮助我们低成本构建企业级微服务。适用于各种规模的团队，各种规模的系统。
在做技术选型时，如果团队中有C++开发人员，或者有多语言开发的情况，而且团队规模、资源有限的情况下，建议选择Tars。它在运维、监控、测试等方面会为我们节约大量成本。
未来，随着 K8SFramework 项目的日渐成熟，相信Tars生态会被更多的团队熟知和使用。

目前比较流程的微服务开发框架是？

1.Spring Boot
Spring Boot的设计目的是简化新Spring应用初始搭建以及开发过程，2017年有64.4%的受访者决定使用Spring Boot，可以说是最受欢迎的微服务开发框架。利用Spring Boot开发的便捷度简化分布式系统基础设施的开发，比如像配置中心、注册、负载均衡等方面都可以做到一键启动和一键部署。
2.Spring Cloud
Spring Cloud是一个系列框架的合计，基于HTTP（s）的RETS服务构建服务体系，Spring Cloud能够帮助架构师构建一整套完整的微服务架构技术生态链。
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3.Dubbo
Dubbo是由阿里巴巴开源的分布式服务化治理框架，通过RPC请求方式访问。Dubbo是在阿里巴巴的电商平台中逐渐探索演进所形成的，经历过复杂业务的高并发挑战，比Spring Cloud的开源时间还要早。目前阿里、京东、当当、携程、去哪等一些企业都在使用Dubbo。
4.Dropwizard
Dropwizard将Java生态系统中各个问题域里最好的组建集成于一身，能够快速打造一个Rest风格的后台，还可以整合Dropwizard核心以外的项目。国内现在使用Dropwizard还很少，资源也不多，但是与SpringBoot相比，Dropwizard在轻量化上更有优势，同时如果用过Spring，那么基本也会使用SpringBoot。
5.Akka
Akka是一个用Scala编写的库，可以用在有简化编写容错、高可伸缩性的Java和Scala的Actor模型，使用Akka能够实现微服务集群。
6.Vert.x/ Lagom/ ReactiveX/Spring 5
这四种框架主要用于响应式微服务开发，响应式本身和微服务没有关系，更多用于提升性能上，但是可以和微服务相结合，也可以提升性能。
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.Net相关微服务框架
1. .NET Core
.NET Core是专门针对模块化微服务架构设计的，是跨平台应用程序开发框架，是微软开发的第一个官方版本。
2.Service Fabric
Service Fabric是微软开发的一个微服务框架，基于Service Fabric构建的很多云服务被用在了Azure上。
3.Surging
Surging是基于RPC协议的分布式微服务技术框架，基于.NET Core而来。
4.Microdot Framework
Microdot Framework用于编写定义服务逻辑代码，不需要解决开发分布式系统的挑战，能够很方便的进行MicrosoftOrleans集成。
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php如何搭建微服务

Hyperf （推荐学习：PHP视频教程）对于 Java 开发者来说，有技术相当成熟的微服务框架可供选择：[Dubbo](https://dubbo.apache.org/zh-cn/)[Spring Cloud](https://www.springcloud.cc/)作为一名 PHPer，我用 Google 查了一下「PHP + 微服务」，发现有用的相关内容少之又少 ，没有什么实质性的参考价值，无限惆怅。幸好，有大神在基于 Swoole 扩展的基础上，实现了高性能、高灵活性的 PHP 协程框架 [Hyperf](https://www.hyperf.io/) ，并提供了微服务架构的相关组件。Hyperf 是基于 `Swoole 4.3+` 实现的高性能、高灵活性的 PHP 协程框架，内置协程服务器及大量常用的组件，性能较传统基于 `PHP-FPM` 的框架有质的提升，提供超高性能的同时，也保持着极其灵活的可扩展性，标准组件均基于 [PSR 标准](https://www.php-fig.org/psr) 实现，基于强大的依赖注入设计，保证了绝大部分组件或类都是 `可替换` 与 `可复用` 的。于是，我在学习了微服务架构相关的基础知识之后，使用 Hyperf 框架构建了一个基于 PHP 的微服务集群，这是项目源码地址：https://github.com/Jochen-z/php-microservice-demo该项目使用 Dokcer 搭建，`docker-compose.yml` 代码如下：version:"3"services:consul-server- leader:image:consul:latestcontainer_name:consul-server-leadercommand:"agent -server -bootstrap -ui -node=consul-server-leader -client=0.0.0.0"environment:- CONSUL_BIND_INTERFACE=eth 0ports:- "8500:8500"networks:- microservicemicroservice- 1:build:context:.container_name:"microservice-1"command:"php bin/hyperf.php start"depends_on:- "consul-server-leader"volumes:- ./www/microservice- 1:/var/wwwnetworks:- microservicetty:truemicroservice- 2:build:context:.container_name:"microservice-2"command:"php bin/hyperf.php start"depends_on:- "consul-server-leader"volumes:- ./www/microservice- 2:/var/wwwnetworks:- microservicetty:trueapp:build:context:.container_name:"app"command:"php bin/hyperf.php start"depends_on:- "microservice-1"volumes:- ./www/ web:/var/wwwports:- "9501:9501"networks:- microservicetty:truenetworks:microservice:driver:bridgevolumes:microservice:driver:local这里启动了一个 Consul 容器 `consul-server-leader` 作为服务注册和服务发现的组件，容器 `microservice-1` 和 `microservice-2` 分别提供了加法运算和除法运算的服务。容器 `app` 作为服务调用方，配置了 `consul-server-leader` 容器的 URL，通过访问 `consul-server-leader` 获取 `microservice-1` 和 `microservice-2` 服务的 IP 地址和端口，然后 `app` 通过 RPC 协议调用加法运算和除法运算的服务获取结果并返回给用户。`app` 容器为 Web 应用，部署了一个 Hyperf 项目并对外提供 HTTP 服务。例如，在 `AppControllerIndexController` 控制器里有 `add` 方法：publicfunctionadd(AdditionService $addition){$a = (int) $this->request->input( 'a', 1); # 接受前端用户参数$b = (int) $this->request->input( 'b', 2);return['a'=> $a,'b'=> $b,'add'=> $addition->add($a, $b) # RPC调用];}在 `AppJsonRpcAdditionService` 中 `add` 的实现：classAdditionServiceextendsAbstractServiceClient{/*** 定义对应服务提供者的服务名称* @varstring*/protected$serviceName = 'AdditionService';/*** 定义对应服务提供者的服务协议* @varstring*/protected$protocol = 'jsonrpc-http';publicfunctionadd(int $a, int $b): int{return$this->__request( __FUNCTION__, compact( 'a', 'b'));}}继承了 `AbstractServiceClient` 即可创建一个微服务客户端请求类，Hyperf 在底层帮我们实现了与 Consul 和服务提供者交互的细节，我们只要 `AdditionService` 类里的 `add` 方法即可远程调用 `microservice-1` 和 `microservice-2` 提供的服务。至此，PHP 微服务集群搭建就完成了！