分布式微服务架构,微服务架构带来的变化分析？

分布式微服务架构,微服务架构带来的变化分析？详细介绍

本文目录一览： 微服务与分布式系统架构问题如何解决？

如果大家了解微服务和分布式服务器架构等技术的话，那么对于如何解决系统运行中出现的BUG造成的破坏和损失这些问题也应该有自己独到的见解吧。今天，电脑培训就一起来了解一下，在服务器运行过程中出现的问题都有哪些解决方法。
随着微服务和分布式云架构的崛起，Web变得日趋复杂，“随机性”的故障因此变得越来越难以预测，而我们对这些系统的依赖却与日俱增。
这些故障给公司造成巨大损失，也给用户带来很大的麻烦，影响他们进行在线购物、交易或打断他们的工作。即使是一些简单的故障也会触及公司的底线，因此，宕机时间就成为很多工程团队的KPI。2017年，有98%的企业表示，一小时的宕机时间将给他们带来超过10万美元的损失。一次服务中断有可能让一个公司损失数百万美元。近，英国航空的CEO透露，2017年5月发生的一次技术故障造成数千名乘客滞留机场，给公司造成8000千万英镑的损失。
企业需要想办法解决这些问题，因为等到下一次事故发生就为时已晚。为此，混沌工程应运而生。
混沌工程旨在将故障扼杀在襁褓之中，也就是在故障造成中断之前将它们识别出来。通过主动制造故障，测试系统在各种压力下的行为，识别并修复故障问题，避免造成严重后果。
混沌工程将预想的事情与实际发生的事情进行对比，通过“有意识地搞破坏”来提升系统的弹性。
混沌工程简史
混沌工程先出现在互联网巨头公司中，这些公司拥有大规模的分布式系统，因为这些系统太过复杂，他们需要一些新的手段来测试它们。
2010年
NetflixEngTools团队开发出了ChaosMonkey。当时，Netflix从物理基础设施迁移到AWS上，为了保证AWS实例的故障不会给Netflix的用户体验造成影响，他们开发了这个工具，用来测试系统。
2011年
SimianArmy诞生，在ChaosMonkey的基础上增加了故障注入模式，可以测试更多的故障场景。Netflix认为，云的特点是冗余和容错，但没有哪个组件能够保证100%的可用性，所以他们必须设计出一种云架构，在这种架构里，个体组件的故障不会影响到整个系统。
2012年
Netflix在GitHub上开源了ChaosMonkey，并声称他们“已经找到了应对主要非预期故障的解决方案。通过经常性地制造故障，我们的服务因此变得更有弹性。”
2014年
Netflix团队创建了一种新的角色，叫作混沌工程师。BruceWong发明了这个角色，并由DanWoods在Twitter上向广大的工程社区推广。DanWoods解释说，“我从KoltonAndrus那里学到了更多有关混沌工程的知识，他把它叫作故障注入测试”。
2014年10月，当时Gremlin的联合创始人KoltonAndrus还在Netflix，他们在SimianArmy的基础上提出了故障注入测试(FIT)概念，开发者可以更灵活地控制注入故障的“杀伤力范围”。因为SimianArmy有时候会造成非常严重的故障，所以Netflix的开发者对它抱有疑虑，而FIT可以更好地控制故障粒度，于是他们就由此想出了混沌工程这个概念。

java微服务和分布式的区别有哪些？

这个问题已经收藏了一个多月了，一直在考虑如何回答这个问题，总结了很长时间终于有了一些感悟（之前一直都是只可意会不可言传的感觉），和大家分享一下，如果有不同的建议，欢迎大家留言指正。
分布式和微服务
首先，我认为微服务就是分布式框架的一种。
分布式的思想就是把一个系统的不同模块，部署在不同的服务器上，以应对高并发的问题。
SOA是一种分布式架构，把业务系统分成多个子系统，提供不同的服务，再通过服务组合、编排实现业务流程；通常在SOA架构中，ESB企业服务总线扮演了重要的角色。
微服务是SOA的升华，如果非要说点儿不同的，那么微服务更加强调服务的细分和专业，去ESB总线、去中心化，部署粒度更细，服务扩展更灵活。
微服务不只是技术架构
很多同学一说微服务，就说这是一种技术架构，有的推荐使用Dubbo，有的推荐使用SpringCloud。
我认为，微服务不单单是一种技术架构，也涉及到了管理、组织架构。
大多数的公司，需求、开发、测试、运维都是独立的团队，这实际上是有悖于微服务快速迭代的思想；在微服务的架构下，一个服务应该是由一个团队全权负责的。
不过组织架构方面的事情，真的不是我们能说了算的。
必须要用微服务？
我觉得没有必要为了微服务，而微服务；有的公司把服务拆分，但是数据库依然是同一个库，依然是一个项目直接掉另外一个项目的接口，然后对外就宣称完成了微服务的改造...架构设计还是要根据需求背景、团队开发能力、软硬件实力综合来考虑。
好的架构是可以进化的，而不是一步到位建成的。
我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。

医疗保险经办系统的微服务架构是什么架构

医疗保险经办系统的微服务架构是基于分布式系统架构。根据查询相关公开信息显示：微服务架构是一种将应用程序划分为小型自治服务的方法，这些服务旨在支持业务需求，并通过全面自动化的部署机制进行快速开发、测试和部署。

微服务架构的优缺点

微服务架构的优缺点具体如下：
优点：服务的独立部署：每个服务都是一个独立的项目，可以独立部署，不依赖于其他服务，耦合性低；服务的快速启动：拆分之后服务启动的速度必然要比拆分之前快很多，因为依赖的库少了，代码量也少了。
更加适合敏捷开发：敏捷开发以用户的需求进化为核心，采用迭代、循序渐进的方法进行。服务拆分可以快速发布新版本，修改哪个服务只需要发布对应的服务即可，不用整体重新发布；职责专一，由专门的团队负责专门的服务：业务发展迅速时，研发人员也会越来越多，每个团队可以负责对应的业务线，服务的拆分有利于团队之间的分工。
服务可以动态按需扩容：当某个服务的访问量较大时，我们只需要将这个服务扩容即可；代码的复用：每个服务都提供RESTAPI，所有的基础服务都必须抽出来，很多的底层实现都可以以接口方式提供。
缺点：分布式部署，调用的复杂性高：单体应用的时候，所有模块之前的调用都是在本地进行的，在微服务中，每个模块都是独立部署的，通过HTTP来进行通信，这当中会产生很多问题，比如网络问题、容错问题、调用关系等。
测试的难度提升：服务和服务之间通过接口来交互，当接口有改变的时候，对所有的调用方都是有影响的，这时自动化测试就显得非常重要了，如果要靠人工一个个接口去测试，那工作量就太大了。这里要强调一点，就是API文档的管理尤为重要。
运维难度的提升：在采用传统的单体应用时，我们可能只需要关注一个Tomcat的集群、一个 MySQL的集群就可以了，但这在微服务架构下是行不通的。当业务增加时，服务也将越来越多，服务的部署、监控将变得非常复杂，这个时候对于运维的要求就高了。
微服务架构
是一项在云中围绕业务领域组件来创建和部署应用和服务的新技术，由MartinFowler于2012年提出。微服务架构构建的工具是Seneca，基本思想在于创建的应用可独立地进行开发、管理和加速，在分散的组件中使用微服务云架构和平台，使服务等功能的交付变得更加简单。
微服务架构现状
微服务作为一项在云中部署应用和服务的新技术已成为当下最新的热门话题。但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。
企业和服务提供商正在寻找更好的方法将应用程序部署在云环境中，微服务被认为是未来的方向。通过将应用和服务分解成更小的、松散耦合的组件，它们可以更加容易升级和扩展，理论上是这样。

一分钟弄懂什么是分布式和微服务

简单的说，微服务是架构设计方式，分布式是系统部署方式，两者概念不同

微服务是啥？
这里不引用书本上的复杂概论了，简单来说微服务就是很小的服务，小到一个服务只对应一个单一的功能，只做一件事。这个服务可以单独部署运行，服务之间可以通过RPC来相互交互，每个微服务都是由独立的小团队开发，测试，部署，上线，负责它的整个生命周期。
微服务架构又是啥？
在做架构设计的时候，先做逻辑架构，再做物理架构，当你拿到需求后，估算过最大用户量和并发量后，计算单个应用服务器能否满足需求，如果用户量只有几百人的小应用，单体应用就能搞定，即所有应用部署在一个应用服务器里，如果是很大用户量，且某些功能会被频繁访问，或者某些功能计算量很大，建议将应用拆解为多个子系统，各自负责各自功能，这就是微服务架构。

那么分布式又是啥？
分布式服务顾名思义服务是分散部署在不同的机器上的，一个服务可能负责几个功能，是一种面向SOA架构的，服务之间也是通过rpc来交互或者是webservice来交互的。逻辑架构设计完后就该做物理架构设计，系统应用部署在超过一台服务器或虚拟机上，且各分开部署的部分彼此通过各种通讯协议交互信息，就可算作分布式部署，生产环境下的微服务肯定是分布式部署的，分布式部署的应用不一定是微服务架构的，比如集群部署，它是把相同应用复制到不同服务器上，但是逻辑功能上还是单体应用。
微服务相比分布式服务来说，它的粒度更小，服务之间耦合度更低，由于每个微服务都由独立的小团队负责，因此它敏捷性更高，分布式服务最后都会向微服务架构演化，这是一种趋势， 不过服务微服务化后带来的挑战也是显而易见的，例如服务粒度小，数量大，后期运维将会很难

关于微服务架构特点分析？

随着互联网的不断发展，我们在进行服务器开发组织架构上通常会采用分布式架构方法来进行设计。今天，我们就一起来了解一下，微服务架构都有哪些特点。
InfoQ:你近的QConSanFrancisco提出的一个关键前提是，组织如果要从单体大型应用转变为基于微服务的体系结构就得要打破它们的庞大的整体流程。你能再进一步解释一下吗?
RafaelSchloming:对于转变为微服务本身，人们实际上并不怎么关心，他们真正关心的是提升特性的完成速度。为了提升特征的完成速度就必需做出改变，而微服务只是这种改变所产生的一个附属物罢了。
对于组织来说非常常见的一种情况是，当他们发展到一个临界点，增加再多的人也不会提升特性的完成速度。当这种情况发生时，通常是因为组织用于产出特性的结构和/或过程成为了瓶颈，而不是人员的数量。
当一个组织遇到这种障碍，开始调查为什么这些特性似乎花费的时间远远超出了合理的资源，答案往往是，每个特性都需要太多不同团队的协调。
这会发生在两个不同的维度上。你的人员可以按职能划分为团队：产品与开发、质保与运维。你的人员也可以按组件划分:例如，前端与领域模型、搜索索引和消息通知。当单个特性需要跨多个不同的团队进行协调时，交付特性的控制因素是不同团队之间的沟通速度和效率。像这样组织结构的组织实际上是被一个庞大的整体过程所阻碍的，这个过程要求每个特性(在某种程度上)要有许多许多的组织来理解它。
InfoQ:那么如何解决这个问题呢?
Schloming:为了把很多人用在一个问题上，你需要把他们分成团队，因为人们不能在非常大的群体中有效地沟通。你这么做的时候，其实就是在做出一系列的权衡。你所营造的是每支团队内部具有高保真的沟通和协调，而团队之间是低保真和相对较差的协调。
为改进一个组织内的特性完成速度，您可以将你的人组织成独立的、跨职能的、自给自足的特性团队，可以从头到尾自主掌控一个完整的特性。这将以两种方式提高特性的完成速度。先，由于不同的职能(产品、开发、质保和运维)都圈定于一个特性内，你就可以自定义该特性区域的流程了，例如，IT培训分享对于一个没有人正在使用的新特性，你的流程就不需要优先考虑其稳定性了。其次，由于该特性所需的所有组件都由同一个团队拥有，因此，要想赶紧推出一个特性，就可以进行更快速有效的沟通和协调。

微服务架构带来的变化分析？

微服务架构对于程序员来说是需要掌握的新型技术之一，而其受到追捧的原因就是符合互联网的发展以及其便捷性。今天我们就一起来了解一下，微服务架构带来的变化。
微服务架构给IT系统和团队带来了以下显著的变化：
基础设施的升级，需要引入虚拟化(如Docker)，现存基础设施也需要与之进行适配;
系统架构的升级，需要引入服务注册(如Consul)，服务间的交互方式也需要与之进行适配;
运维平台的升级，建议引入日志收集(如Fluentd)，分布式跟踪(如Zipkin)和仪表盘(如Vizceral/Grafana)等;
运维效率和自动化水平的提升也迫在眉睫，否则无法应对实例数量，变更频率，系统复杂度的快速增长;
观念的转变，基础设施，系统架构和运维平台等的大幅升级，犹如小米加步枪换成飞机大炮，相应的战略战术也需要与之相适配才行。
微服务架构下用户面临的监控问题
在转型到微服务架构以后，用户在监控方面主要会面临以下问题。
监控配置的维护成本增加。某个在线系统大概有106个模块，每个模块都需要添加端口监控，进程监控，日志监控和自定义监控;不同服务的监控指标，聚合指标，报警阈值，报警依赖，报警接收人，策略级别，处理预案和备注说明也不完全相同;如此多的内容，如何确保是否有效，是否生效，是否完整无遗漏。
当前针对维护成本，业界常用的几种方法有：
通过变量的方式尽量减少人工输入;
通过监控配置文件解析做一些可标准化的校验;
通过故障演练验证报警是否符合预期;
其次，三方依赖越来越多。昌平电脑培训发现例如Docker的可靠性很大程度上取决于宿主机，如果所在的宿主机发生资源争用，网络异常，硬件故障，修改内核参数，操作系统补丁升级等，都可能会让Docker莫名其妙地中招。

分布式常用技术有哪些

1、分布式系统的架构体系：基于对象的体系机构、面向服务的架构（SOA）、REST风格的架构、微服务架构（MSA）、容器技术，Serverless架构。

2、分布式消息服务：Apache Active、RabbitMQ、RocketMQ，Apache Kafka。

3、分布式计算：MapReduce，Apache Hadoop。

4、分布式存储：Bigtable。

5、分布式监控：Nagios。

6、分布式的版本控制：Mercurial。

7、微服务及容器技术：Spring boot。

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。

微服务架构有哪些框架

什么是微服务微服务并没有一个官方的定义，可以理解为一种架构风格，将一个大型复杂软件应用由一个或多个微服务组成。系统中的各个微服务可被独立部署，各个微服务之间是松耦合的。每个微服务仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务。在所有情况下，每个任务代表着一个小的业务能力。以往的应用程序开发中，应用程序都是单体型，在开发和部署上比较方便，但是随着业务的不断增加，开发迭代和性能瓶颈等问题都会增加开发难度。微服务正是为解决这一设计问题而应运而生，微服务在将复杂系统切分为数十乃至上百个小服务的同时，这些小服务带来了语言和框架选择上的灵活性，缩短应用开发上线时间，可根据不同的工作负载和资源要求对服务进行独立缩扩容等优势。微服务框架的技术点微服务被拆分为多个微服务进程后，进程内的方法调用变成了进程间的远程调用，这种变化会带来分布式系统的一系列问题，比如：服务的注册与发现身份验证与授权服务的伸缩控制反向代理与负载均衡路由控制流量切换日志管理性能度量、监控与调优分布式跟踪过载保护服务降级服务部署与版本升级策略支持错误处理从上述微服务存在的技术点可以得到微服务基础架构的如下关键点：
微服务技术框架的介绍微服务框架可以分为侵入式和非侵入式两种，什么是侵入式和非侵入式呢？可以以微服务框架SpringCloud来进行说明，在微服务框架中使用ErukaServer作为服务注册中心，在微服务单元上配置使用EurekaClient向注册中心进行注册，这样就会带来一个问题，在旧代码或者非JAVA代码（比如Python）中使用SpringCloud微服务框架，这样就需要对旧代码及非JAVA代码进行微服务化的改造。SpringCloud是侵入式的微服务框架，侵入式微服务架构还存在Dubbo框架。什么是非侵入式的微服务框架呢，还是以微服务框架中微服务的注册来进行说明，比如将服务注册和服务调用从现有服务中抽离出来，形成一个服务代理。该服务代理也叫做Sidecar，负责找到目的服务并负责通讯的可靠性和安全等问题。当服务大量部署时，随着服务部署的Sidecar代理之间的链接形成了一个如下图所示的网格，该网格成为微服务的通讯基础设施层，承载微服务之间的所有流量，被称为ServiceMesh（服务网格）。非侵入式的微服务框架的比较有代表性的方案有Istio和Conduit。下面对这几种方案进行一个简单初步的介绍。SpringCloudSpringCloud作为一个微服务的开发框架，包括了很多的组件，其中包括SpringCloudNetflix（Eureka、Hystrix、Zuul、Archaius）、SpringCloudConfig、SpringCloudBus、SpringCloudCluster、SpringCloudConsul、SpringCloudSecurity、SpringCloudSleuth、SpringCloudDataFlow、SpringCloudStream、SpringCloudTask、SpringCloudZookeeper、SpringCloudConnectors、SpringCloudStarters、SpringCloudCLI等。另外SpringBoot为SpringCloud提供一个简化基于Spring的开发环境，可以适应SpringBoot快速开发单个微服务。DubboDubbo是一个阿里巴巴开源出来的一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。其核心部分包含：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。SpringCloudVSDubbo一个关于SpringCloud和Dubbo很有意思的比喻，使用Dubbo构建的微服务架构就像组装电脑，各个环节的可选自由度很高，但是最终结果很有可能因为一条内存质量不行就点不亮了，但是如果是一个高手，这一切都不存在问题。SpringCloud就像品牌机，在SpringSource的整合下，做了大量兼容性的测试，保证了机器拥有更高的稳定性，但是如果要在使用非原装组件外配件时，需要对配件足够的了解。