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微服务架构越来越火，有必要学习一下。
一个简单的应用会随着时间推移逐渐变大。在每次的sprint中，开发团队都会面对新“故事”，然后开发许多新代码。几年后，这个小而简单的应用会变成了一个巨大的怪物。
一旦你的应用变成一个又大又复杂的怪物，那开发团队肯定很痛苦。敏捷开发和部署举步维艰，其中最主要问题就是这个应用太复杂，以至于任何单个开发者都不可能搞懂它。因此，修正bug和正确的添加新功能变的非常困难，并且很耗时。另外，团队士气也会走下坡路。如果代码难于理解，就不可能被正确的修改。最终会走向巨大的、不可理解的泥潭。
单体式应用也会降低开发速度。应用越大，启动时间会越长。比如，最近的一个调查表明，有时候应用的启动时间居然超过了12分钟。某些应用需要40分钟启动时间。如果开发者需要经常重启应用，那么大部分时间就要在等待中渡过，生产效率受到极大影响。
另外，复杂而巨大的单体式应用也不利于持续性开发。今天，SaaS应用常态就是每天会改变很多次，而这对于单体式应用模式非常困难。另外，这种变化带来的影响并没有很好的被理解，所以不得不做很多手工测试。那么接下来，持续部署也会很艰难。
单体式应用在不同模块发生资源冲突时，扩展将会非常困难。比如，一个模块完成一个CPU敏感逻辑，应该部署在AWS EC2 Compute Optimized instances，而另外一个内存数据库模块更合适于EC2 Memory-optimized instances。然而，由于这些模块部署在一起，因此不得不在硬件选择上做一个妥协。
单体式应用另外一个问题是可靠性。因为所有模块都运行在一个进程中，任何一个模块中的一个bug，比如内存泄露，将会有可能弄垮整个进程。除此之外，因为所有应用实例都是唯一的，这个bug将会影响到整个应用的可靠性。
最后，单体式应用使得采用新架构和语言非常困难。比如，设想你有两百万行采用XYZ框架写的代码。如果想改成ABC框架，无论是时间还是成本都是非常昂贵的，即使ABC框架更好。因此，这是一个无法逾越的鸿沟。你不得不在最初选择面前低头。
总结一下：一开始你有一个很成功的关键业务应用，后来就变成了一个巨大的，无法理解的怪物。因为采用过时的，效率低的技术，使得雇佣有潜力的开发者很困难。应用无法扩展，可靠性很低，最终，敏捷性开发和部署变的无法完成。
面对上面的问题，通过采用微服务解决了上述问题。其思路不是开发一个巨大的单体式的应用，而是将应用分解为小的、互相连接的微服务。
一个微服务一般完成某个特定的功能，比如下单管理、客户管理等等。每一个微服务都是微型六角形应用，都有自己的业务逻辑和适配器。一些微服务还会发布API给其它微服务和应用客户端使用。其它微服务完成一个Web UI，运行时，每一个实例可能是一个云VM或者是Docker容器。
运行时，行程管理服务由多个服务实例构成。每一个服务实例都是一个Docker容器。为了保证高可用，这些容器一般都运行在多个云VM上。服务实例前是一层诸如NGINX的负载均衡器，他们负责在各个实例间分发请求。负载均衡器也同时处理其它请求，例如缓存、权限控制、API统计和监控。
这种微服务架构模式深刻影响了应用和数据库之间的关系，不像传统多个服务共享一个数据库，微服务架构每个服务都有自己的数据库。另外，这种思路也影响到了企业级数据模式。同时，这种模式意味着多份数据，但是，如果你想获得微服务带来的好处，每个服务独有一个数据库是必须的，因为这种架构需要这种松耦合。
接下来我们来看看到底什么是微服务。实际上微服务本身并没有一个严格的定义，不过从很多人的反馈来看，大家都达成了这样一个共识：微服务是一种简单的应用，大概有10到100行代码。我知道使用代码行数来比较实现其实很不靠谱，因此你能理解这个意思就行，不必过分拘泥于细节。不过有一点需要注意，那就是微服务通常都是很小的，甚至是微型的。这意味着你不会在大型框架上看到很多小服务，这是不切实际的。简单与轻量级是当今的主流。诸如Sinatra、Webbit、Finagle与Connect等小型框架在将你的代码包装到一个薄薄的通信层这方面做得刚刚好。
从物理角度来说，这些服务都很小，你可以在同一台机器上运行大量服务，不必担心内存或是资源等问题。重申一遍，基于大型框架的简单库将会取得最后的胜利，你会发现对第三方库的依赖越来越少。
这种服务层上的解耦还提供了另外一个有趣儿的选择。我们将很多老旧应用的复杂性推到了基础设施层，不再受限于单个技术栈或是语言了。我们现在可以发挥出任何技术栈或是语言的优势。
你不会看到任何基于微服务的架构是托管在应用服务器上的，这是关键。本质上，微服务是自我托管的，他们获取一个端口然后监听。这意味着你将失去典型的企业应用服务器所带来的很多好处，服务需要提供这些必要的功能（性能度量、监控等等）。
服务之间该如何通信呢？这个问题是无法通过一个简单的答案解决的，甚至在单个解决方案中也是难以做到的。最基本的答案就是通过HTTP公开所有服务，然后以JSON作为数据交换格式。服务探测（一个服务是如何找到另一个服务的）可以很简单，只需将端点细节信息放到配置文件中即可（硬编码也行）。
你可能会发现在某些情况下，一个完整事务中对JSON负载的序列化与反序列化的代价会造成系统瓶颈。也许JSON并不适合，你可能需要使用别的协议，如Protobuf等。
不过硬编码的URL会导致耦合。在分层应用中，这是有意义的，不过对于基于服务的架构来说，这意味着你不能再被这种潜在的限制所约束。服务之间的某些通信可以是完全解耦的，事实上，有些服务可以随意发布事件或是数据。他们只是将其扔出去（比如说消息总线），也许有一天出现了某个服务，然后开始监听了。此外，也许系统的某些部分会以批量/离线的流程进行运作，他们可能会在几小时后才从队列中取出消息。微服务架构可以实现这种灵活性而无需修改整个架构。
部署一个微服务应用也很复杂，一个分布式应用只需要简单在复杂均衡器后面部署各自的服务器就好了。每个应用实例是需要配置诸如数据库和消息中间件等基础服务。相对比，一个微服务应用一般由大批服务构成。例如，根据Adrian Cockcroft，Hailo有160个不同服务构成，NetFlix 有大约600个服务。每个服务都有多个实例。这就造成许多需要配置、部署、扩展和监控的部分，除此之外，你还需要完成一个服务发现机制，以用来发现与它通讯服务的地址(包括服务器地址和端口)。传统的解决问题办法不能用于解决这么复杂的问题。接续而来，成功部署一个微服务应用需要开发者有足够的控制部署方法，并高度自动化。
一种自动化方法是使用PaaS服务，例如Cloud Foundry。 PaaS给开发者提供一个部署和管理微服务的简单方法，它把所有这些问题都打包内置解决了。同时，配置PaaS的系统和网络专家可以采用最佳实践和策略来简化这些问题。另外一个自动部署微服务应用的方法是开发对于你来说最基础的PaaS系统。一个典型的开始点是使用一个集群化方案，比如配合Docker使用Mesos或者Kubernetes。后面的系列我们会看看如何基于软件部署方法例如NGINX，可以方便的在微服务层面提供缓存、权限控制、API统计和监控。
分层解决方案的组件出现问题时不会销声匿迹，要么是编译失败，要么是遇到问题时抛出异常（除非你将抛出的异常隐藏掉了）。在基于服务的方式中，有的服务可能出现了问题，而其他服务则会很容易发现问题（特别是在pub/sub模型中）。这意味着我们必须要能对服务进行监控和编排。事实上，只知道服务还能用是不够的，服务是不是还能提供业务价值？还能否继续使用？它是可靠交易的瓶颈么？
监控总是非常重要的事情，对于基于服务的架构来说更是如此，因为这时出现的失败并不容易被发现。JVM世界中的Metrics与Ostrich等库不仅可以收集度量信息，还提供了与Nagios和Ganglia等服务的集成，可以将数据发送给他们。
对于基于微服务架构的系统来说，测试服务并没有什么特殊之处，不过我这里要强调的是你不必再对每个服务使用完整的测试套件了。因为一个服务只做一件事，因此引入系统Bug的几率明显降低了，这要归功于基于服务的系统的天生的行为。
微服务架构模式有很多好处。首先，通过分解巨大单体式应用为多个服务方法解决了复杂性问题。在功能不变的情况下，应用被分解为多个可管理的分支或服务。每个服务都有一个用RPC-或者消息驱动API定义清楚的边界。微服务架构模式给采用单体式编码方式很难实现的功能提供了模块化的解决方案，由此，单个服务很容易开发、理解和维护。
第二，这种架构使得每个服务都可以有专门开发团队来开发。开发者可以自由选择开发技术，提供API服务。当然，许多公司试图避免混乱，只提供某些技术选择。然后，这种自由意味着开发者不需要被迫使用某项目开始时采用的过时技术，他们可以选择现在的技术。甚至于，因为服务都是相对简单，即使用现在技术重写以前代码也不是很困难的事情。
第三，微服务架构模式是每个微服务独立的部署。开发者不再需要协调其它服务部署对本服务的影响。这种改变可以加快部署速度。UI团队可以采用AB测试，快速的部署变化。微服务架构模式使得持续化部署成为可能。
最后，微服务架构模式使得每个服务独立扩展。你可以根据每个服务的规模来部署满足需求的规模。甚至于，你可以使用更适合于服务资源需求的硬件。比如，你可以在EC2 Compute Optimized instances上部署CPU敏感的服务，而在EC2 memory-optimized instances上部署内存数据库。
Fred Brooks在30年前写道，“there are no silver bullets”，像任何其它科技一样，微服务架构也有不足。其中一个跟他的名字类似，『微服务』强调了服务大小，实际上，有一些开发者鼓吹建立稍微大一些的，10-100 LOC服务组。尽管小服务更乐于被采用，但是不要忘了这只是终端的选择而不是最终的目的。微服务的目的是有效的拆分应用，实现敏捷开发和部署。
另外一个主要的不足是，微服务应用是分布式系统，由此会带来固有的复杂性。开发者需要在RPC或者消息传递之间选择并完成进程间通讯机制。更甚于，他们必须写代码来处理消息传递中速度过慢或者不可用等局部失效问题。当然这并不是什么难事，但相对于单体式应用中通过语言层级的方法或者进程调用，微服务下这种技术显得更复杂一些。
另外一个关于微服务的挑战来自于分区的数据库架构。商业交易中同时给多个业务分主体更新消息很普遍。这种交易对于单体式应用来说很容易，因为只有一个数据库。在微服务架构应用中，需要更新不同服务所使用的不同的数据库。使用分布式交易并不一定是好的选择，不仅仅是因为CAP理论，还因为今天高扩展性的NoSQL数据库和消息传递中间件并不支持这一需求。最终你不得不使用一个最终一致性的方法，从而对开发者提出了更高的要求和挑战。
测试一个基于微服务架构的应用也是很复杂的任务。比如，采用流行的Spring Boot架构，对一个单体式web应用，测试它的REST API，是很容易的事情。反过来，同样的服务测试需要启动和它有关的所有服务(至少需要这些服务的stubs)。再重申一次，不能低估了采用微服务架构带来的复杂性。
另外一个挑战在于，微服务架构模式应用的改变将会波及多个服务。比如，假设你在完成一个案例，需要修改服务A、B、C，而A依赖B，B依赖C。在单体式应用中，你只需要改变相关模块，整合变化，部署就好了。对比之下，微服务架构模式就需要考虑相关改变对不同服务的影响。比如，你需要更新服务C，然后是B，最后才是A，幸运的是，许多改变一般只影响一个服务，而需要协调多服务的改变很少。
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