为什么大公司要使用微服务？(建议收藏)，字节跳动+阿里+华为+腾讯等大厂Java面试题_为什么要用微服务 面试

典型的网关功能即对外暴露一个域名 xx.com，根据第一级目录做反向路由 xx.com/user，xx.com/trade。

每一级目录，如 user、trade 对应一个服务的域名。此外，API 网关也可以有服务编排的功能（不推荐）。

**接口框架：**规范服务之间通讯使用的数据格式、解析包、自解释文档，便于服务使用方快速上手等。

③提升测试和运维效率

配置中心: 运行时配置管理能够解决动态修改配置并批量生效的问题。包括配置版本管理、配置项管理、节点管理、配置同步等。

**持续交付：**包括持续集成、自动化部署等流程。目的就是小步迭代，快速交付。

**持续集成：**这一部分并非是微服务特定的，对于之前的单体应用，此部分一般来说也是必要的。

主要是指通过自动化手段，持续地对代码进程编译构建、自动化测试，以得到快速有效的质量反馈，从而保证代码的顺利交付。

自动化测试包括代码级别的单元测试、单个系统的集成测试、系统间的接口测试。

**自动化部署：**微服务架构，节点数动辄上百上千，自动化部署能够提高部署速度和部署频率，从而保证持续交付。

包括版本管理、资源管理、部署操作、回滚操作等功能。而对于微服务的部署方式，包括蓝绿部署、滚动部署以及金丝雀部署。

④进一步提升运维效率

**服务监控：**微服务架构下节点数目众多，需要监控的机器、网络、进程、接口等的数量大大增加，需要一个强大的监控系统，能够提供实时搜集信息进行分析以及实时分析之上的预警。

包括监控服务的请求次数、响应时间分布、最大/最小响应值、错误码分布等。

**服务跟踪：**跟踪一个请求的完整路径，包括请求发起时间、响应时间、响应码、请求参数、返回结果等信息，也叫做全链路跟踪。

通常的服务可以和服务监控做在一起，宏观信息由服务跟踪呈现，微观单个服务/节点的信息由服务监控呈现。服务跟踪目前的实现理论基本都是 Google 的 Dapper 论文。

**服务安全：**内网之间的微服务调用原则上讲应该是都可以互相访问写，一般并不需要权限控制，但有时候限于业务要求，会对接口、数据等方面有安全控制的要求。

此部分可以以配置的方式存在于服务注册中心中，和服务绑定，在请求时由做为服务提供者的服务节点进行安全策略控制。配置则可以存储在配置中心以方便动态修改。

在微服务数量很少的情况下，以上基础设施的优先级自上而下降低。否则，仅仅依赖人工操作，则投入产出比会很低。

还需要提到的是 Docker 容器技术。虽然这个对于微服务并不是必须的，但是容器技术轻量级、灵活、与应用依存、屏蔽环境差异的特性对于持续交付的实现是至关重要的，即使对于传统的单体应用也能够给其带来交付效率的大幅提升。

架构设计模式

在引入微服务之后，传统的单体应用变为了一个一个服务，之前一个应用直接提供接口给客户端访问的架构不再适用。

微服务架构下，针对不同设备的接口做为 BFF 层（Backend For Frontend），也叫做用户体验适配层，负责聚合、编排微服务的数据转换成前端需要的数据。

服务之间的调用则在允许的情况下（允许延迟）尽可能使用异步消息传递方式，如此形成面向用户体验的微服务架构设计模式。

如下图所示：

Client→API Gateway→BFF（Backend For Frontend）→Downstream Microservices：

• 后台采用微服务架构，微服务可以采用不同的编程语言和不同的存储机制。

• 前台采用 BFF 模式对不同的用户体验（如桌面浏览器，Native App，平板响应式 Web）进行适配。

• BFF、API Orchestration Layer，Edge Service Layer，Device Wrapper Layer 是相同的概念。

• BFF 不能过多，过多会造成代码逻辑重复冗余。

• 可以将网关承担的功能，如 Geoip、限流、安全认证等跨横切面功能和 BFF 做在同一层，虽然增加了 BFF 层的复杂性，但能够得到性能优势。

服务拆分

微服务架构最核心的环节，主要是对服务的横向拆分。服务拆分就是将一个完整的业务系统解耦为服务，服务需要职责单一，之间没有耦合关系，能够独立开发和维护。

服务拆分不是一蹴而就的，需要在开发过程中不断地理清边界。在完全理清服务之前，尽量推迟对服务的拆分，尤其是对数据库的拆分。

拆分方法如下：

• 基于业务逻辑拆分

• 基于可扩展拆分

• 基于可靠性拆分

• 基于性能拆分

其中，对于无法修改的遗留系统，采用绞杀者模式：在遗留系统外面增加新的功能做成微服务方式，而不是直接修改原有系统，逐步的实现对老系统替换。

拆分过程需要遵守的规范如下：

• 先少后多、先粗后细（粒度）

• 服务纵向拆分最多三层，两次调用：Controller、组合服务、基础服务

• 仅仅单向调用，禁止循环调用

• 串行调用改为并行调用或者异步化

• 接口应该幂等

• 接口数据定义严禁内嵌，透传

• 规范化工程名

• 先拆分服务，等服务粒度确定后再拆分数据库。

微服务框架

上面讲述了微服务架构的众多基础设施，如果每一个基础设施都需要自己开发的话是非常巨大的开发工作。目前市面上已经有不少开源的微服务框架可以选择。

Spring Boot

Spring Boot 是用来简化新 Spring 应用的初始搭建以及开发过程的。其虽然不是微服务框架，但其设计的初衷本质就是微应用的底层框架，因此非常适合用于微服务基础设施的开发以及微服务的应用开发。

尤其对于 Spring 技术栈的团队来说，基于 Spring Boot 开发微服务框架和应用是自然而然的一个选择。

Dubbo&Motan

Dubbo 是阿里开源的服务治理框架。其出现在微服务理念兴起之前，可以看做是 SOA 框架的集大成之作。

但其仅仅包含了微服务基础设施的部分功能，诸如熔断、服务跟踪、网关等都没有实现：

• **服务发现：**服务发布、订阅、通知。

• **高可用策略：**失败重试（Failover）、快速失败（Failfast）、资源隔离 - 负载均衡 ：最少活跃连接、一致性 Hash、随机请求、轮询等。

• 扩展性 ：支持 SPI 扩展（service provider interface）。

• **其他 ：**调用统计、访问日志等。

Motan 则是微博开源的类似 Dubbo 的 RPC 框架，与 Dubbo 相比更轻量级。

Spring Cloud

Spring Cloud 是基于Spring Boot 实现的微服务框架，也可以看做一套微服务实现规范。

基本涵盖了微服务基础设施的方方面面，包括配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、决策竞选、分布式会话和集群状态管理等。

其基于 Spring 生态，社区支持非常好。但其很多组件都没有经过生产环境验证，需要慎重选择。

Spring Cloud Netflix 是 Spring Cloud 的一个子项目，是 Spring 对 Netflix OSS 的集成实现。

基于 Netflix 的大规模使用，其中的已经被广泛使用的组件包括：

• **Eureka：**服务注册和服务发现

• **Ribbon：**弹性而智能的进程间和服务通讯机制，客户端负载均衡

• **Hystrix：**熔断器，在运行时提供延迟和容错的隔离

• **Zuul：**服务网关

此外，另一个子项目 Spring Cloud Alibaba 则是 Alibaba 开源的基于 Spring Boot 的微服务框架，主要是对阿里云服务的支持。

Service Mesh

上述的微服务框架都是侵入式的，服务化的过程都需要进行代码改造。Service Mesh 则是下一代微服务架构，最明显的特征就是无入侵。采用 Sidecar 模式来解决系统架构微服务化后的服务间通信和治理问题。

如下图所示：

目前主流的开源实现包括：

• **Linkerd 和 Envoy：**以 Sidecar 为核心，关注如何做好 Proxy，并完成一些通用控制平面的功能。缺乏对这些 Sidecar 的管理和控制。

• **Istio 和 Conduit：**目前最为流行的 Service Mesh 实现方案，集中在更加强大的控制平面(Sidecar 被称为数据平面)功能。前者由 Google 和 IBM 合作，并使用了 Envoy 作为 Sidecar 部分的实现；后者则是 Linkerd 作者的作品。相比起来，Istio 有巨头背景，功能强大，但可用性和易用性一直不高，Conduit 则相对简单、功能聚焦。

限于 Service Mesh 带来的性能延迟的开销以及 Sidecar 对分布复杂性的增加，其对大规模部署(微服务数目多)、异构复杂(交互协议/开发语言类型多)的微服务架构带来的收益会更大。

Sofastack

蚂蚁金服开源的构建金融级分布式架构的一套中间件。包括微服务开发框架、RPC 框架、服务注册中心、全链路追踪、服务监控、Service Mesh 等一整套分布式应用开发工具。

特别值得一提的是 SOFAMesh。其实对下一代微服务架构 Service Mesh 的大规模落地方案实践，基于 Istio 改进和扩展而来，应该是国内最为成熟的开源 Service Mesh 方案。

此外，需要提到 Kubernetes（K8s），其本身提供了部分的微服务特性支持（通过域名做服务发现），对代码无侵入。但服务调用、熔断这些都需要自己实现。

综上，目前公司技术团队技术栈是 Spring，并且已有服务的实现都是基于 Dubbo。

因此选择 Spring Cloud Netflix 做为基础的微服务框架，对其中不成熟或者缺乏的组件，选择业界更为成熟的组件替代即可：

• **API 网关：**Zuul。

• **服务注册中心：**Dubbo。

• **配置中心：**Disconf。

• **服务监控&全链路追踪：**CAT。

• **服务开发框架：**Spring Boot。

• **日志监控、告警：**ELK+Elasalert。

• **流量控制：**Sentinel。

• **消息队列：**Kafka。

看阿里大牛只用这两份文档就能展示全部微服务+Docker完美教程

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如今Docker的使用已经非常普遍，特别在一线互联网公司。使用Docker技术可以帮助企业快速水平扩展服务，从而到达弹性部署业务的能力。在云服务概念兴起之后，Docker的使用场景和范围进一步发展，如今在微服务架构越来越流行的情况下，微服务+Docker的完美组合，更加方便微服务架构运维部署落地。

如果您需要容器化与微服务的文档吗，小编收集这2份文档绝对是重量级的！全实战出发，保证让你学习的明明白白的！

Docker 是将程序隔离打包的一种容器技术，也被称为“轻量级”虚拟化技术。

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说到 Docker 就不得不提三个知识点：镜像、容器、仓库 Docker 必学的三要素，那它们具体代码什么意思呢？听我给你慢慢道来。

**镜像：**就相当于是一个 root 文件系统。比如官方镜像 ubuntu:16.04 就包含了完整的一套 Ubuntu16.04 最小系统的 root 文件系统。可以理解成启动容器的模板

容器：容器，其实是一种特殊的进程而已。Docker 为该进程划分一个独立空间

仓库：是用来存储镜像的，可以理解成专门存储镜像的仓库。

镜像（Image）和容器（Container）的关系，就像是面向对象程序设计中的类和实例一样，镜像是静态的定义，容器是镜像运行时的实体。容器可以被创建、启动、停止、删除、暂停等。

这份文档，将带着你由浅入深，从原理到实践彻底掌握容器化技术！

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内容概要

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第一部分：

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第1章欢迎来到Docker世界

第2章在容器中运行软件

第3章软件安装的简化

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

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