引言
记得几年前团队在招聘时，要求候选人有分布式/微服务相关项目的实际经验，当时问了不少候选人一个问题：我们可以通过具体地址直接调用其他服务的接口，可为什么微服务项目里要搞一个注册中心呢？
大多数候选人面对这个问题时，往往会短暂地愣住，随后陷入沉思。然而，当尝试回答时，却好像遭遇了“语言短路”，言辞变得含糊不清，难以表达清晰。其实，里面很多人都能立刻明白提问的核心，也清楚期待听到的答案方向，但往往难以将思绪转化为流畅的语言，总有一种“说不清道不明”的尴尬。
这种现象并非个例，包括我自己也曾深受其扰。究其根本，还是在于对技术的理解不够深入和透彻。虽然我们在脑海中模糊地知道答案的轮廓，但难以用清晰、简洁的语言表达出来，因此，一旦开口，便给人一种“含糊其辞”的印象。许多具备分布式/微服务经验的小伙伴，也常遇到这样的困扰，尽管大家在实际工作中使用过各种组件，也知道大概怎么回事，但真正被问及细节时，就显得有些力不从心。正因如此，本文将深入探讨微服务中各个组件的必要性，以此帮助各位更好地加深对分布式系统的掌握度。
一、注册中心
为什么需要注册中心？这个问题并不难，想清楚两点就够了，一是没有它会怎么样？二是它能给系统带来什么好处？想明白这两个问题后，再回答最开始提出的问题就能做到紧紧有条。当然，为了更好的讲述，我们先来看个例子：
这是一个电商平台的业务体系图，最初是“大锅烩”般的单体架构，随着业务越来越复杂，且团队规模越来越大，从而造成功能迭代缓慢、代码臃肿且边界模糊、系统内部耦合性过高……一系列问题出现。也正是为了解决这些问题，不得不对整个系统的架构重新调整，即根据业务特性拆分出不同的子系统，以此达到分化解耦的目的。
PS：这里不做具体业务拆分，姑且认为拆分的结果，就是图中的每个模块都拆成了一个独立的子系统。
好了，经过这次架构演进后，系统从集中式的单体模式，调整为了分布式架构，可这时会出现一个问题：假设订单子系统的某些业务场景，需要商品、库存、支付、优惠券、会员……等多个子系统支撑，该怎么办？
在原先的架构中，一个模块需要依赖于其他模块的功能，只需将对应模块的Service实例直接注入即可。在分布式系统里，由于各模块（子系统）都是独立部署的，面对前面所述的场景，只能基于网络来调用对方暴露的接口。既然需要用到对方的接口，怎么调用呢？按以往对接外部系统的经验，我们可以写死对端的IP地址完成调用。
但这种方式会存在额外致命的缺陷，因为依赖的其他子系统，其地址都会以硬编码形式维护，一旦其他子系统发生迁移或扩容，当前子系统就必须得修改源码并重启。其次，如果某个子系统以集群方式部署，当前子系统还需自己实现一套请求分发策略，否则无法解析出每次请求要去往的具体地址。最后，如果其中某个子系统出现故障，导致无法继续处理业务请求，那么上游子系统的请求都会被阻塞，这就会造成大量请求堆积从而拖垮整个系统！
再站在整个系统的上帝视角来看，拆分出的每个子系统除开上述问题外，还有一个特别麻烦的事情，所有子系统都是点对点通信，这意味着消费者（调用方）需要维护其依赖的提供者（被调用方）配置信息。可上面的例子中，拆分出的子系统数量众多，而且每个子系统都会依赖另外的多个子系统。这时，各个子系统维护的配置信息会特别复杂，并且子系统之间的依赖关系会跟一团麻一样格外混乱。
1.1、注册中心的诞生
综上所述，尽管我们对原先的单体系统进行了拆分，可各子系统间直接以P2P方式进行通信，仍然会给系统带来极强的耦合性，这违背了最初拆分的初衷，带来弊端远大于好处，显然无法投入生产使用。可是假设我们是时代的“先驱者”，当一个大系统被拆分为多个子系统后，该怎么跃过面临的重重难关呢？我们来认真分析下拆分后、各子系统真正的诉求，然后再看待提出的这个问题。
首先，每个子系统肯定不能以硬编码的形式，写死依赖的其他系统IP地址，否则对应的子系统一旦迁移，又需要修改源码……。有啥好办法？可以为每个子系统分配一个域名，其他子系统通过域名调用接口即可。这种方式有两个好处，一是降低耦合度，就算对应的子系统迁移机器，只要域名不换，依赖它的其他系统就无需修改源码；二是提高维护性，每个依赖它的子系统，也不需要自己实现请求分发/负载均衡策略，可以直接在解析域名时统一配置。
其次，子系统之间通信时，要能够动态检测出其他系统节点的健康状态，比如订单系统依赖的支付系统，对应着A、B、C三个节点。当订单系统在调用接口时，如果B节点出现故障无法处理请求，要能第一时间感知到，并自动将分发到B的请求，转移到健康的A、C节点，从而保证两个系统间的通信不会受阻。当然，实现这点也不难，存在依赖关系的系统做个心跳检测机制即可。
最后，每个子系统还需要支持动态伸缩，传统的Nginx集群方案，扩容也好，缩容也罢，但凡涉及到集群成员变更，就需要重启Nginx才能更新集群配置，如果类似的方案放在拆分后的分布式系统，这无疑是致命的。比如某个子系统的性能跟不上业务需求时，想要增加一个集群节点来提升吞吐量，为了使得依赖它的其他子系统感知到，就需要重启当前子系统的接入层，而在未真正完成重启的这个窗口期内，整个系统有可能陷入瘫痪，导致无法继续受理用户请求。
当两个存在交互关系的子系统，做好上述三条后，才能保证拆分出的分布式系统具备可用性，但大家回过头来思考一下，上面提到的几种机制，是不是每个子系统都需要？如果每个子系统都单独实现一套逻辑，这未免太过冗余……。好，既然这些是所有子系统的共性机制，那能否沉淀出一个公共组件呢？答案是当然可以，而这个组件在如今就被称为：注册中心！
1.2、注册中心的优势
在分布式系统中引入注册中心，可以很大程度上提升系统的灵活性、可拓展性及容错能力，具体优势如下：
- ①服务注册：节点启动会自动登记自身的详细信息，最终在注册中心形成可用的服务地址清单；
- ②服务发现：当某个服务新增/剔除一个节点后，消费者能立马动态感知到节点变更的信息；
- ③系统解耦：不再依赖硬编码的地址通信，各系统之间无需关心服务提供者的具体
IP、端口； - ④灵活性：基于服务注册与发现机制可以随时动态伸缩，这使得系统能应对各种突发状态与弹性负载；
- ⑤中心化管控：注册中心可以统一维护所有服务实例，并对节点进行健康探测，自动剔除故障节点等；
- ⑥拓展性：注册中心可以为动态路由、故障恢复机制、智能化负载均衡等高级功能提供底层支撑；
- ⑦……
注册中心逐一解决了系统拆分带来的种种问题，它不仅是不同服务之间通信的桥梁，也是实现服务治理和动态性的关键基础设施。为此，注册中心是分布式/微服务系统的“中枢神经”，通过它能让节点数量众多、依赖关系复杂、调用关系混乱的分布式系统更加便于治理与维护。
当然，微服务架构中，前面所说的子系统称为“服务”，具体运行服务的节点，被称为“服务实例”；同时，一个服务依赖另一个服务的功能时，如
A依赖于B，其中A被叫做服务消费者，B被叫做服务提供者，不过这仅是概念层次的区分，实际项目中，一个服务可以同时具备消费者、提供者两种身份。
现如今，微服务技术已经十分成熟，也随之诞生了许多优秀的开源注册中心，这使得大家在设计或拆分系统时有了诸多选择，如早期的Zookeeper、Eureka、Consul，到如今主流的Etcd、Nacos，甚至服务网格的云原生产物Istio等等。不过这里不对如何选型做展开，毕竟这偏离了本文的主题，大家感兴趣可以自行研究~
二、远程调用
抽象出注册中心组件，这使得不同服务间的跨进程交互更加便捷，可是真的便捷吗？实则不然，注册中心的出现，虽然能让系统中的每个服务消费者，不必再费心去维护服务提供者的配置信息，但来仔细观察不同服务之间的通信过程：
这是一个简化的提交订单业务，如果是单体项目，订单需要其他模块的功能提供支撑时，直接调用对应Service层的方法即可。换到分布式系统，因为各个业务都是独立部署，图中的箭头指明的各类操作就得走网络通信完成，如果对接过外部系统的小伙伴，可以回顾下整个对接流程，大致如下：
- ①根据接口文档定义好请求地址、请求结构体、响应结构体等；
- ②按照要求构建并组装请求报文（请求方式、请求头信息、请求参数等）；
- ③使用网络类库，并设置好超时时间、报文格式等，然后真正发出网络请求；
- ④接收并校验接口返回的响应报文，视情况对返回的数据进行处理（验签、解密、清洗等）；
如果以对接外部第三方接口的形式来做分布式系统开发，每对接一个其他服务的接口，至少需要经过上述四步，这显然特别繁琐，并且增加了许多工作量。以上图的案例来看，因为各服务拆分粒度较细，提交订单这个操作可能依赖十多个服务，这种情况下，光对接接口的成本都会高于实现业务逻辑……
PS：
SOA架构中，子系统之间通信就采用这种方式，而且不是轻量级的Http+Json，而是更折磨人的WebService+XML~
除了消费者调用接口麻烦之外，作为被调用方的服务提供者也麻烦，比如之前的单体架构中，订单模块需要用到库存模块的某个功能，直接调用Service/Dao层的方法即可；到了分布式架构里，Service/Dao层的方法不一定对外暴露了接口，当消费者需要的功能没有提供接口时，还需要挨个重新定义并对外暴露才行。
所以，注册中心仅仅只是单体迈向分布式的第一步，现在又面临了新的挑战，因为分布式/微服务系统里，跨服务通信是常事，又该如何简化服务之间的交互过程呢？
同样的道理，虽然不同服务之间调用的接口有所差异，但调用的过程却极其类似，那么同样可以抽象出可复用的远程调用公共组件。当然，在如今成熟的微服务生态下，你可以选择基于HTTP的RestTemplate、OpenFeign，也可以选择性能更优的RPC组件，如Dubbo、gRPC等，使用这类组件的优势在于：
- ①我们无需关心底层的
HTTP细节，如请求构建、响应解析、错误处理等，简化了服务通信过程； - ②允许使用类似于本地方法调用的方式来调用远程服务，进一步提高了代码的可读性可维护性；
- ③能与注册中心紧密配合，在服务注册与发现的基础上，可以动态感知服务提供者的地址并完成调用；
- ④服务之间的交互属于系统内部通信，可以去掉许多身份鉴权、参数校验机制，性能方面更佳。
当然，上述几点只是针对OpenFeign这种远程调用组件，对于Dubbo、gRPC这种专业的远程调用组件来说，因为它们使用更底层的网络协议通信，也会采用性能更强的序列化算法，如Hessian2、ProtoBuf，所以通信时的开销更小、性能更强悍！
三、服务网关
有了注册中心、远程调用组件后，这为我们解决了许多问题，可是再来看一个现象：
虽然系统内部可以基于注册中心的服务名+远程调用组件，完成不同服务间的数据交互，可是当浏览器、小程序、APP……这些外部终端需要接入呢？毕竟拆分出了多个服务，原先的后端接口地址也完全不同，图中有二三十个服务，难道需要配置二三十个域名，然后前端来根据不同业务对接吗？
就算真的可以这么干，那还有新的问题，部分接口需要经过身份鉴权才能调用，之前单体架构因为所有接口都部署在一起，所以通过一个拦截器或过滤器就能搞定，而到了分布式系统呢？接口分散部署在数十个服务，为了防止越权调用，难道给每个微服务都写一套鉴权体系吗？这不太现实。
综上，注册中心+远程调用组件，能缓解系统拆分后内部的大多问题，可是前后端联调时会存在许多问题，如接口路由问题、身份鉴权问题、API管理问题等等，也正是为了解决这一系列问题，分布式系统又出现了一个全新的组件：服务网关。
3.1、为什么需要服务网关？
服务网关又被称之为API网关，它是系统拆分后的一个重要组件，它作为整个系统唯一的外部API入口，负责统筹管理所有后端服务。实际开发中，可以将大多数请求需要的通用能力，如路由、认证、限流、监控、日志记录等，在网关处进行统一实现，从而满足不同服务之间的请求管理与控制，下面一起看看网关给系统究竟带来了哪些好处呢？
- ①请求路由：统一承接外部流量，并根据给定规则进行转发，将请求路由至对应的业务服务；
- ②安全控制：网关可以对入站的所有外部流量进行安全控制，如统一鉴权、反爬虫校验、验签等；
- ③响应处理：所有流量出站时同样会经过网关，因此可以在网关对响应结果进行统一的处理；
- ④协议转换：在多语言异构的分布式系统中，网关可以将不同协议的请求，转换为同一协议再路由；
- ⑤动态路由：可以与注册中心配合，动态感知业务节点的变更，动态将请求转发至健康节点处理；
- ⑥API管理：网关可以提供一个统一的
API管理界面，允许开发人员查看、测试和管理后端接口； - ⑦跨域配置：网关可以处理
CORS预检请求，允许来自不同源的客户端访问后面的业务服务集群； - ⑧负载均衡：网关可以根据业务服务的节点数量，自动将请求均匀分发至集群内的各个节点；
- ⑨……
简单来说，服务网关在分布式系统中的作用，就好似你小区门口的保安大爷，在保安亭可以对出入的人员进行统一管控，如验证身份、出入登记、停车收费……。也正是因为这样，注册中心作为分布式系统的“中枢神经”，主要负责系统内部服务之间的治理工作；而服务网关则作为系统的“咽喉要塞”，承担所有外部流量的接入工作，同样是分布式/微服务架构里必不可缺的核心组件！
同时，微服务网关同样有着许多开源组件可供选择，如Zuul、Gateway、Kong、Istio-Envoy、K8S-Ingress。当然，网关还可以实现灰度发布、流量染色/录制/回放、日志审计等高级功能，但大多数网关对这些功能没有直接支持，想要其中的功能需要自行定制开发。
3.2、服务网关与接入层网关的区别
聊完服务网关的必要性后，我们再来看个新问题，其实在之前的系统架构中，也有“网关”的概念，比如常用的Nginx，它同样具备请求转发与路由的功能，那为什么不直接用它作为微服务网关呢？其实也并非不行，但如果直接用Nginx作为微服务网关，那么location规则会特别复杂，并且想要实现一些特定的功能，还得结合Lua脚本实现，这会降低Nginx的性能，并且无法实现较为复杂的功能，如登录鉴权、接口验签……。
为此，Nginx这类被称作为流量网关，主要用于控制和管理网络流量，提供全局性的、与后端业务应用无关的策略配置，如HTTPS证书、请求分发与负载均衡、全局流量监控、黑白名单控制等功能，它通常位于网络接入层的最前端，作为整个系统的网络入口。而Gateway这类则被称为业务网关，主要用于连接系统内部服务和外部终端，它提供独立业务域级别的、与后端业务紧耦合策略配置，适用于业务逻辑较为复杂、需要细粒度控制的场景，如精准的请求路由、安全策略、动态分发、协议转换等功能。
流量网关和业务网关，虽然功能上有一定类似，但却有着不同的优势及应用场景，在成熟的分布式/微服务项目中，通常会将两者结合使用，例如可以使用Nginx作为域名请求的入口点，然后将请求分发到Gateway，由 Gateway处理动态路由和微服务相关的功能，以此设计出更强大、灵活的接入层，示意图如下：
四、负载均衡器
经过不断推演，分布式系统已发展至上述架构，目前内部服务治理问题、外部终端接入问题都已得到解决，那么系统目前是否还存在问题呢？存在，即上述一直反复提及，但一直未作展开的问题：负载均衡！
众所周知，解决高并发最简单粗暴的手段是加机器，使用更多的节点组成集群，从而达到提升吞吐量的目标。在分布式系统中，这个手段同样适用，比如作为电商平台核心之一的商品服务，运行期间会面临较大的访问压力，这时单个节点扛不住，就可以选择部署集群，但问题来了：假设订单服务依赖于商品服务，这时商品服务有五个节点，在做远程调用时，究竟该请求哪个节点呢？
听到这个问题，大多数人心中就有了答案：调用时根据特定的载均衡策略分发请求即可。同样的道理，系统内每个服务都有可能与其他服务通信，并且任意服务都有可能做集群部署，这意味着“负载均衡”也是个公共需求，这时也可以封装出一个公共组件，不过微服务架构中，这个组件被称为：客户端负载均衡器。
4.1、客户端负载均衡与服务端负载均衡的区别
负载均衡这个概念并不陌生，就算单体项目亦可通过Nginx搭建集群，并基于Nginx的负载均衡机制分发客户端的请求，那么微服务中的客户端负载均衡，与传统的负载均衡技术有何区别？为何微服务中不复用Nginx这类组件？
答案很简单，Nginx这种组件对于微服务之间通信来说太重了，并且会增加系统的风险，因为服务端负载均衡的本质是代理，所有请求都连接代理器（负载均衡器），而后再由代理器将请求分发给具体的节点，一旦代理器出现故障，就有可能造成系统瘫痪。
正因如此，站在客户端角度打造的负载均衡组件，则能完美解决上述问题，所谓的客户端负载均衡，即是指每个调用接口的客户端（服务消费者），都具备请求分发的能力，如下：
微服务中能实现客户端负载均衡，这得益于注册中心，因为每个服务都可以通过服务名称，从注册中心里换取到指定服务的可用节点列表，拿到节点列表后，这时不管哪个节点都具备分发请求的能力。同时，这种能力对每个服务来说特别轻量级，也不会增加系统风险。
4.2、客户端负载均衡的优势
客户端负载均衡，除开能用于服务之间通信的场景外，针对外部入站的用户请求，同样可以实现负载均衡效果，Why？因为网关也是一种特殊的服务，它同样会注册到注册中心，而所有入站流量都会经过网关，路由时它自然能根据负载均衡策略实现用户请求的分发，这里简单总结下优势：
- ①通过负载均衡可以让单一节点的服务部署集群，使得每个服务都具备超强性能的潜质；
- ②客户端负载均衡器与注册中心配合，可以使任意服务都能支持运行期间的弹性伸缩机制；
- ③客户端负载均衡器让每个消费者都具备请求分发能力，在分布式系统中具备更高的容错性；
不过相较于服务端负载均衡来说，客户端负载均衡分发请求会造成一定的倾斜，比如A服务依赖B服务的接口，B服务由五个节点组成，A服务由三个节点组成，假设这时的负载均衡是轮询算法，A服务的三个节点在轮询分发请求时，节点之间无法相互感知，就会出现A1刚给B1分发一个请求后，A2又给B1分发了一个请求……这种现象。
相较于服务端负载均衡来说，虽然客户端负载均衡会造成请求分发出现倾斜，但这种倾斜度不会太大，总体上利远大于弊。
对于选型来说，如果是SpringCloud体系，主要有Ribbon、LoadBalancer两个开源组件可选，目前一般会选后者；如果是其他体系的分布式项目，例如纯Dubbo的项目，通常会自带客户负载均衡功能；如果全面拥抱云原生环境，也可以使用自带的云基础组件实现负载均衡的效果~
五、服务保护
通过引入负载均衡组件，入站流量的路由也好，服务间远程调用也罢，都可以具备了运行期间动态伸缩节点，并自动将请求分发到健康节点的兼容能力，这种模式能极大程度上满足如今高并发冲击下，弹性伸缩的需求。可是话说回来，高并发带来的问题不仅仅只靠弹性伸缩就能解决，毕竟硬件资源总会达到上限。
假设此时遇到这么个场景，系统出现特别大的并发流量，从而触发弹性扩容机制，并在短时间内耗尽所有空闲的待分配资源，可系统仍然扛不住持续增加的业务请求，在这种空闲资源支持继续扩容情况下，又或者脱离云环境部署的分布式系统中，面对来势汹汹的高并发冲击怎么办？
在有限的硬件资源下，系统能处理的并发请求总会有上限，可业务流量还在持续攀升，面对这种情况，系统中的所有节点只有一个应对方式，那就是“我死给你看”，不过“死”的多种多样，如CPU过载、内存溢出、进程崩溃……。更为重要的是，一旦某个节点发生故障，那这种情况很可能会在短时间内蔓延至整个系统，从而造成整个系统瘫痪，来看例子：
假设这是下单的请求链路，并且整个链路以串行化执行（实际会将部分操作异步化），当图中的库存服务率先宕机后，那位于它上游的订单、商品、优惠券、会员服务，也会在不久的将来陷入宕机状态，为什么呢？因为库存服务发生故障，代表所有请求会被阻塞堆积在会员服务，在很短时间内，源源不断到来的请求会将会员服务拖垮，接着就是优惠券服务……，而这种故障逐步蔓延直至扩散到整个分布式系统的现象，则被称之为：服务雪崩！
5.1、服务保护组件的优势
在前面所说的背景下，必须得弄套“盔甲”保护脆弱的系统，以此提高整体的容错率，而这套盔甲对应的组件就是服务保护，其主要作用就是：保障整套系统在故障不可控的环境下稳定运行，下面具体说说服务保护组件在分布式系统中的作用。
①防止服务故障的蔓延：分布式系统里每个服务通过远程调用进行通信，一旦某个被调用的下游服务发生故障，那么依赖它的上游服务也可能发生故障，最终造成故障蔓延至整个系统。服务保护组件通过断路器实现熔断机制，可以在某个服务发生故障的时候，给调用方返回一个错误响应，而不是长时间的阻塞等待，从而防止故障在服务之间的进一步传播。通过这种及时切断链路的机制，能有效地控制故障范围，避免单点故障引发整个系统崩溃的灾难性后果。
②实现服务降级与限流：在服务保护组件的支持下，当某个服务不可用时，系统可以自动降级到备选服务或备用方案，以保证核心业务功能的正常运行。其次，当某个服务的负荷达到预设的瓶颈值时，服务保护组件可以基于计数器、令牌桶、漏桶、滑动窗口等算法，适量拒绝后续源源不断到来的请求，以此将单个服务的负荷保持在可控范围内，避免激增的脉冲流量将系统打垮。服务降级和限流策略，能够在很大程度上提高系统的容错率和可用性。
③提供资源隔离：先举个例子，比如A服务的不同业务分别依赖B、C服务，如果这时B服务宕机，A服务调用B服务就会造成线程阻塞，最终耗尽A服务有限的线程资源，导致正常的A→C链路也不可用。为了避免这种“由于某个服务的故障，导致整个服务的线程资源被耗尽”的问题，服务保护组件通常会提供类似于沙箱的隔离机制，即隔离每个下游服务的线程资源。这样，即使某个服务的调用线程被阻塞，也不会影响其他服务的远程调用。
④提供请求缓存、合并、重试和监控机制：服务保护组件还可以提供请求缓存、请求合并等功能，以减少对下游服务的调用次数和减轻其负载压力，比如两个几乎连续的并发操作，需要发起相同的远程调用请求（如查询商品详情数据），这就可以合并成一个请求来调用。同时，服务保护组件还具备强大的监控能力，能实时监控服务的运行状态和性能指标，为系统运维和故障排查提供有力支持。
单从历史性角度出发，最初的Hystrix无疑开创了服务保护组件的先河，它是服务隔离、熔断、降级等理念的传播者，后面许多相同赛道的开源组件，或多或少都借鉴自该组件。不过可惜的是，Hystrix开源版已宣布停止更新并进入了低维护的阶段，如果你现在需要一款服务保护组件，那Sentinel、Resilience4J是不错的选择，当然，Hystrix最后的稳定版也足以满足绝大多数需求。
六、配置中心
引入服务保护组件给脆弱的系统穿上盔甲后，系统健壮性得到了质的飞跃，可随着服务数量越来越多，系统的配置信息将会变得难以管理，尤其是套入多版本、多环境的配置会更加混乱，有时发版往往一个配置项忘记改了，就会造成启动失败等现象。同时，如果发现某个配置项未更新，改成新值后必须得重新构建、打包、发版才能生效，这无疑降低了开发效率。
约定大于配置、配置大于编码，配置信息是分布式系统的核心，为此，系统急需一种将所有服务配置信息聚合起来、并且便于维护的技术手段，也就是在这个背景下，分布式领域出现了新的组件：配置中心，它能给分布式系统带来许多好处：
- 集中管理：可以将所有服务的配置信息集中起来统一管理，使得各服务配置项维护起来更加便捷；
- 降低冗余：各业务服务会存在一定量的重复配置项，在配置中心里可以抽出全局的配置降低冗余；
- 动态刷新：配置中心支持动态更新配置项，并实时推送至各微服务，并无需重启服务即可生效；
- 版本管理：当配置信息发生变更时，配置中心会自动保存历史版本，可以随时回滚支持多版本机制；
- 多环境支持：配u之中心可以通过命名空间等隔离方式，区分出不同的环境配置，使得配置项更加清晰；
除上述列出的优势外，配置中心还具备权限管理、灰度发布、监控与告警等功能，这能为系统的稳定运行和高效管理提供有力支持。通常而言，注册中心都附带配置中心的能力，如ZooKeeper、Consul、Etcd是天然的K-V存储组件，自然可以用于存储配置信息，Nacos甚至专门有设计配置中心模块。当然，市面上同样有许多优秀的开源配置中心，如Apollo、SpringCloud-Config、XDiamond……。
七、可持续集成/持续部署（CI/CD）
到目前为止，前面提到的注册中心、远程调用、服务网关、负载均衡器、服务保护、配置中心这六大组件，奠定了分布式/微服务系统的基架结构，这六大组件属于分布式/微服务项目必不可少的基础设施。但除开这六大基础组件外，实际分布式架构落地过程中，往往还需要更多的技术组件做支撑，继续来往下看。
在以前，一个系统开发完成需要部署时，都会从各大厂商手中租赁或购买硬件服务器，而后将源码手动打包并人肉部署，这是单体时代的主流部署方案。可到了分布式时代，随着业务拆分越来越细致，分化出的服务数量会越来越多，系统依赖的组件也越来越多，同时还要考虑高可用，为核心组件/服务搭建集群，部署所需的硬件资源呈直线上升。
其次，除开费用高到令人发指的硬件成本外，另一个难题是难以运维！几十上百种服务/组件相互交错，代码管理、源码打包、环境部署、版本发布、版本回退、故障恢复……，如果还以人工形式部署，稍微搞错一步，就会发现整个系统跑不起来，这种体验简直令人生无可恋！
如果再以单体时代的模式来部署分布式系统，就算你将业务需求开发完了，可能光部署就得再耗费一周，怎么办？为了解决硬件成本、降低运维成本，虚拟机容器+自动化运维技术被推上了时代风口，通过Git+Jenkins+Docker+K8S这类技术，构建出完善的CI/CD（可持续集成/持续部署）流程，能在极大程度上减轻运维成本、提升开发效率：
为了节省篇幅，相对详细的过程可参考《漫谈分布式专栏的开篇：《架构演进篇-容器化时代》章节，这里总结下CI/CD带来的优势：
- ①通过
Git+Jenkins技术，可以轻易实现代码版本控制、持续集成、自动打包/构建与部署工作； - ②通过虚拟化容器，既节省了硬件资源成本，又提升了交付速度，还有类似沙箱的资源隔离机制；
- ③通过自动化流程减少了运维手动操作时间，降低人工部署出错的风险，提升了运维效率；
- ④基于容器编排能提供自动伸缩、滚动升级、灰度发布、节点自愈、版本回退等高级功能；
- ……
总而言之，越是庞大的分布式系统，越依赖于自动化的CI/CD流程，否则动辄几百上千个节点，挨个节点去手动部署，不仅耗时耗力，而且极容易出错，一个不注意或许就得重头再来。不过对于构建CI/CD而言，最主流的方案就是Git+Jenkins+Docker+Kubernetes这个组合，就算有所差异也不会太大~
PS：不过与单体时代不同的是，曾经的开发几乎都身兼运维一职，而如今都会有专门的运维岗来负责该工作，为此这些技术大概了解即可。
八、日志收集
有了CI/CD流程解决系统部署的难题后，还有一个十分常见、但令人容易忽略的问题，即系统日志。系统日志具备极高的价值，对于开发者来说，有助于排查程序Bug、性能问题；对业务人员而言，可从中挖掘出用户行为、各项业务指标等信息。
不过在之前的单体时代，因为只有一个应用，所以通过Log4j、Slf4j、Logback……这类日志框架，很轻易的就能收集并管理程序日志。同时，日志都统一输出到了指定位置，日志也可以在终端通过shell命令查阅。
到了分布式系统中，部署的节点数量众多，日志分散在不同的机器上，这时想要看某个服务的日志，首先登录部署对应服务的节点才能查看，而服务之间调用关系错综复杂，有时为了看一个请求链路的日志，需要切换十多个节点，这无疑降低了排查问题的效率。
为此，如何将整个系统所有节点的日志收集到一处管理，这是分布式系统中要考虑的问题，怎么解决呢？答案是搭建日志收集分析平台，日志收集分析平台带来的优势如下：
- ①可以将所有节点的日志记录集中存储与统一管理，使得查询、分析和处理日志数据更便捷；
- ②能承载大型分布式系统的海量日志增长速率，可以根据实际需求调整收集策略、存储容量与方式；
- ③可以基于收集的日志做数据挖掘，从日志数据中挖掘出用户行为、业务事件、业务指标等；
- ④能根据各日志级别的数量，结合程序日志埋点，为系统提供接近实时的反馈与异常监控；
- ⑤……
如果你需要为系统搭建日志收集分析平台，可以选择常见的ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）方案，也可以选择Graylog、Fluentd这些开源组件，不过在Java生态中，ELK+Kafka组合是最成熟、应用最广的方案。
九、链路追踪
搭建出完善的日志收集分析平台后，虽然能将分散在各个节点的日志，收集到一处统一管理分析，但大型分布式系统的日志增长量极其恐怖，比如一个由数百个节点组成的系统，在业务峰值时，单日产出的日志量可达几百GB、甚至接近TB级。在这种背景下，当你收到某个用户反馈系统Bug、想根据系统日志分析原因时，试图从海量日志中找出对应的日志，难度堪比大海捞针！
同理，就算整个系统只有一二十个节点，每天的日志量也不大，当你遇到Bug时也很难排查，因为目前的日志是从各个节点聚合而来，这时，去查看日志就会发现日志根本不连贯，你很难将这么多节点的日志，按请求调用链路的顺序先后串联起来，排查时只能从从最下游开始向上排查，还得挨个翻日志，极其影响开发效率~
正因如此，为了方便日常排查功能Bug、性能问题、系统故障……，必须想办法将日志串联起来，而这种技术则被称为链路追踪。所谓的链路追踪很容易理解，以调用接口举例，当客户端调用某个接口发出请求时，系统就会记为日志的开始，而请求在系统内经过的任意节点，产出的所有日志都会被串联起来，直至该请求出站为止。
所以，最基本的链路追踪技术，只需要在请求入站的网关处，分配一个全局唯一的
traceId，并在后续服务通信时依旧保持传递，并且记录日志时手动获取该traceId输出，就能将将请求链路上产生的日志串起来，后续排查问题只要拿着唯一标识去搜索，就能轻易得出该请求连续且完整的日志。不过这种方式对代码侵入性高，而且只具备最基本的日志串联功能，这不能完全满足于大型分布式系统。
为了迎合大型分布式系统的需求，市面上涌现了许多无侵入式的链路追踪组件，如Zipkin、SkyWalking、Jaeger、SpringCloud-Sleuth、PinPoint、Elastic、CAT、OpenTelemetry……，这类开源组件的优势如下：
- ①基于埋点、探针、
APM等技术实现，对业务代码基本都是零侵入，接入成本较低； - ②强大的链路追踪能力，包括经过的中间件、数据库等，并且能记录各节点的停留耗时等信息；
- ③提供应用监控能力，如服务器负载、JVM堆使用率、GC次数、程序吞吐量、接口RT等；
- ④当出现大规模超时、故障、响应缓慢等现象时，还提供了异常告警功能，能提前感知故障；
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十、系统监控
有了日志收集分析平台和链路追踪后，当系统出现故障或性能问题，开发者能日志+链路追踪快速排查、分析、定位与解决问题。可是，如果光依靠被动感知问题，就只有等到问题发生后才能介入排查，这就有点“亡羊补牢”的感觉，而提前防患于未然才是解决问题的最优解，当问题真正发生前就着手解决，能有效减少系统故障带来的业务损失，那如何提前感知到即将要发生的问题呢？搭建全面的监控体系。
上节内容提到过，某些链路追踪组件，具备一定程度的监控告警功能，但不能保证系统所有异常情况都能及时告警，大型分布式系统需要的监控会更全面，往往包含以下几方面：
- 服务器资源监控：服务器的CPU使用率、内存利用率、磁盘IO频率、空间占用、网络带宽、健康状态等；
- 流量监控：出入站请求数、并发连接数、数据包体积、状态码统计、
PV、UV、QPS、TPS、RPS等； - 应用监控：堆空间占用、GC频率与耗时、活跃线程数与死锁、程序异常率、接口RT、断路信息等；
- 中间件监控：MQ投递/消费速率、MQ消息积压数、DB慢SQL、缓存命中率、热点缓存Key、客户端连接等；
- 业务监控：
CTR、GMV、ROI、多维度订单指标、各业务榜单、营销转化率、业务风控策略等；
综上，想搭建一套全面的监控体系绝非易事，但监控体系在大型分布式系统中至关重要，监控系统能够实时收集和分析系统各项监控指标。从技术角度来看，完善的监控体系，能及时发现潜在问题、故障及性能问题，并达到预设的阈值时自动告警，通知技术人员快速响应并进行故障排除，从而减少系统停机时间和用户体验下降的风险。从业务角度出发，还能基于监控系统收集的业务指标和用户行为数据，为业务运营和战略决策提供重要依据，以此帮助优化产品和服务，提升用户体验等。
不过可惜的是，虽然市面上有着许多监控相关的开源组件，如Prometheus+Grafana、Zabbix、ELK-Stack、Nagios等，但这些组件都只聚焦于“服务器资源监控”这个方面，而对于其他方面的监控，要么得花钱买对应的监控产品，要么就自研监控系统。相对而言，如果规模够大，后者是个不错的选择，尽管耗时耗力，但能根据实际需求来定制监控指标，从而使搭建出的监控体系更贴近业务系统。
十一、分布式事务
就目前为止，一个成熟的分布式系统，该有的基础设施组件就介绍完了，不过实际的分布式项目中，在不同的业务和技术背景下，往往还有更多的困难等待我们去克服。比如在之前的单体项目中，如果一组操作要保证事务，只需要在对应的业务方法上加一个@Transactional注解即可，这样就会将事务托管给Spring来负责，而Spring又间接依赖于关系型数据库提供的事务机制，执行过程如下：
- 在该方法执行时，
Spring会首先向数据库发送一条begin开启事务的命令； - 如果执行过程中出现异常，
Spring会向数据库发送一条rollback回滚事务的命令； - 如果执行一切正常，
Spring会向数据库发送一条commit提交事务的命令。
这种事务管理机制，在单体架构中显然十分好用，可到了分布式系统中，不仅根据业务拆分了应用服务，数据库也会根据业务拆分出不同的独立库。这时，就无法依赖传统关系型数据库提供的事务机制来保证一致性，示例如下：
分布式系统的不同业务模块之间，只能通过远程调用的方式调用对方所提供的API接口，假设这里在库存服务本地的「扣减库存」方法上加一个@Transactional注解，同时在订单服务本地的「新增订单」方法也加一个@Transactional注解，Spring内部的处理逻辑如下：
- 下单业务远程调用「减库存」接口时，
Spring会先向库存DB发送一个begin命令开启事务； - 当扣减库存的业务执行完成后，
Spring会直接向库存DB发送一个commit命令提交事务； - 下单业务调用本地的「新增订单」方法时，
Spring又会向订单DB发送begin命令开启事务； - 当新增订单执行出现异常时，
Spring会向订单DB发送一个rollback命令回滚事务。
此时分析如上场景，下单业务理论上应该属于同一个事务，但之前《MySQL事务篇》聊到过，InnoDB的事务机制是基于Undo-log日志实现的，那么减库存产生的回滚记录会记录到库存DB的Undo-log中，而新增订单产生的回滚记录则会记录到订单DB的Undo-log中，此时由于服务不同、库不同，因此相互之间无法感知到对方的事务。
当「新增订单」的操作执行出现异常，Spring框架发送的rollback命令，就只能根据订单DB中的回滚记录去还原订单数据，而此前扣减过的库存数据就无法回滚，因此导致了整体数据出现了不一致性，即商品库存扣掉了，但没有相应的订单产生！
PS：具体可参考之前《手写分布式事务框架篇-分布式事务问题演示》。
分布式事务在很长一段时间内，是一个令人头疼的疑难问题，而如今分布式大行其道的时代，这个问题出现了多种成熟的解决方案：
- ①基于
Best Efforts 1PC模式解决分布式事务问题。 - ②基于
XA协议的2PC、3PC模式做全局事务控制。 - ③基于
TTC方案做事务补偿。 - ④基于
MQ实现事务的最终一致性。
但上述四种仅是方法论，也就是一些虚无缥缈的理论，想要在项目中真正解决分布式事务问题可以使用现成的落地组件/框架，如Seata、GTS、TX-LCN、 Atomikos、RocketMQ、Sharding-Sphere...，它们都提供了完善的分布式事务支持，目前较为主流的是引入Seata框架解决，其内部提供了AT、TCC、XA、Saga四种模式，主推的是AT模式，只需要添加一个@GlobalTransactional注解就能解决之前令人困扰的分布式事务问题~
十二、总结
看到这里，代表本篇走进了尾声，其实大家会发现，架构演进带来好处的同时，还会产生一系列问题，当那些伟大的技术先驱者持续探索，并在解决这些棘手的疑难杂症过程中，就形成了分布式领域里一个个热门的概念；当问题被真正解决并分享出来后，就成为了如今热门的开源组件。这些分布式/微服务组件，就是某一类特定问题的解决方案，也正是因为不断出现新的开源组件，才铸就了更加繁荣的分布式/微服务生态。
先人栽树，后人乘凉，作为后人的我们是时代的受益者，接触分布式/微服务技术栈时，一开始学习的就是这些已经成型的开源组件。而很多资料、课程在讲解只阐述了这些组件的作用，大家在学习时，潜意识下就忽略了这些组件诞生的原因，最终造就了“知其然而不知其所以然”的情况出现，学，我会；用，我也会！可是这些组件为啥需要，我却说不清……。因此，大家在学习/使用一项技术时，一定要多加思考，这样才能带来真正的技术成长，而不是因为工作需才去“搬砖”的工具人。
当然，分布式/微服务要面临的问题，远不仅本文提到的这些，如并发安全需要分布式锁、定时任务需要分布式调度、数据检索需要搜索引擎、海量数据需要大数据生态……。不过这些已经逐渐偏离了本文的核心主题，所以会放在后面的章节中单独阐述，毕竟提到的任何一条，一旦深究都是比较庞大的话题~
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