什么是微服务？

看笔记二

微服务之间是如何独立通讯的？

服务与服务间采⽤轻量级的通信机制互相协作（通常是基于HTTP协议的RESTful API）

SpringCloud和Dubbo有什么区别？

Dubbo是通过rpc远程调用，微服务cloud是通过rest调用。

最大区别：
SpringCloud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。虽然从一定程度上来说，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，显得更加合适。

品牌机与组装机的区别
很明显，Spring Cloud的功能比DUBBO更加强大，涵盖面更广，而且作为Spring的拳头项目，它也能够与Spring Framework、Spring Boot、Spring Data、Spring Batch等其他Spring项目完美融合，这些对于微服务而言是至关重要的。使用Dubbo构建的微服务架构就像组装电脑，各环节我们的选择自由度很高，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，总是让人不怎么放心，但是如果你是一名高手，那这些都不是问题；而Spring Cloud就像品牌机，在Spring Source的整合下，做了大量的兼容性测试，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的东西，就需要对其基础有足够的了解。

社区支持与更新力度
最为重要的是，DUBBO停止了5年左右的更新，虽然2017.7重启了。对于技术发展的新需求，需要由开发者自行拓展升级（比如当当网弄出了DubboX），这对于很多想要采用微服务架构的中小软件组织，显然是不太合适的，中小公司没有这么强大的技术能力去修改Dubbo源码+周边的一整套解决方案，并不是每一个公司都有阿里的大牛+真实的线上生产环境测试过。

SpringBoot和SpringCloud，请你谈谈对他们的理解。

SpringBoot专注于快速方便的开发单个个体微服务。

SpringCloud是关注全局的微服务协调整理治理框架，它将SpringBoot开发的一个个单体微服务整合并管理起来，
为各个微服务之间提供，配置管理、服务发现、断路器、路由、微代理、事件总线、全局锁、决策竞选、分布式会话等等集成服务

SpringBoot可以离开SpringCloud独立使用开发项目， 但是SpringCloud离不开SpringBoot ，属于依赖的关系.

SpringBoot专注于快速、方便的开发单个微服务个体，SpringCloud关注全局的服务治理框架。

什么是服务熔断？什么是服务降级？

服务熔断
熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。
当扇出链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时，会进行服务的降级， 进而熔断该节点微服务的调用，快速返回"错误"的响应信息。 当检测到该节点微服务调用响应正常后恢复调用链路。在SpringCloud框架里熔断机制通过Hystrix实现。Hystrix会监控微服务间调用的状况，当失败的调用到一定阈值，缺省是5秒内20次调用失败就会启动熔断机制。熔断机制的注解是@HystrixCommand。

服务降级
整体资源快不够了，忍痛将某些服务先关掉，待渡过难关，再开启回来。

如上图，client同时访问abc三个服务，某个时间访问a的人突然变多了，这个时候c访问的人很少，就需要将c中的资源借到a中，c中没有了资源，不如直接将c关掉，可是c关掉的话，还是会有人不断的来访问，这个时候怎么办？就像银行的服务窗口，c窗口的人都去a窗口帮忙了，还开着，人会不停地过来，这个时候就需要如果有人来访问c的话，就返回一个json格式的数据，告知client，以便client做出相应的对策。

服务降级处理是在客户端实现完成的，与服务端没有关系

微服务的优缺点分别是什么？说下你在项目开发中碰到的坑。

优点

每个服务足够内聚、租后小，代码容易理解，这样能聚焦一个置顶的功能和也无需求。
开发简单、开发效率提高，一个服务可能就是专一的干一件事。
微服务能够被小团队单独开发，这个小团队是2到5人的开发人员组成。
微服务是松耦合的，是有功能意义的服务，无论是在开发阶段还是部署阶段都是独立的。
微服务能使用不同的语言开发。
易于和第三方集成，微服务允许容易且灵活的方式集成自动部署，通过持续集成工具，如kenkins，Hudson，banboo。微服务易于被一个开发人员理解，修改和维护，这样的小团队能够更关注自己的工作成果。无需通过合作才能体现价值。
微服务允许你李永荣和最新技术。
微服务只是业务逻辑代码，不会和heml css和其他的界面组件混合。
每个微服务都有自己的fun出能力，可以有自己的数据库，也可以有统一的数据库。

缺点

开发人员要处理分布式系统的复杂性
多服务运维难度，随着服务的增加，运维的压力也会增大
系统部署依赖
服务间通信成本
数据一致性
系统集成测试
性能监控。。。

你所知道的微服务技术栈有哪些？请列举一二

eureka和zookeeper都可以提供服务注册与发现功能，请说说两个的区别？

作为服务注册中心，Eureka比Zookeeper好在哪里
著名的CAP理论指出，一个分布式系统不可能同时满足C(一致性)、A(可用性)和P(分区容错性)。由于分区容错性P在是分布式系统中必须要保证的，因此我们只能在A和C之间进行权衡。
因此

Zookeeper保证的是CP,
Eureka则是AP。

1 Zookeeper保证CP
当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息，但不能接受服务直接down掉不可用。也就是说，服务注册功能对可用性的要求要高于一致性。但是zk会出现这样一种情况，当master节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新进行leader选举。问题在于，选举leader的时间太长，30 ~ 120s, 且选举期间整个zk集群都是不可用的，这就导致在选举期间注册服务瘫痪。在云部署的环境下，因网络问题使得zk集群失去master节点是较大概率会发生的事，虽然服务能够最终恢复，但是漫长的选举时间导致的注册长期不可用是不能容忍的。

2 Eureka保证AP
Eureka看明白了这一点，因此在设计时就优先保证可用性。 Eureka各个节点都是平等的 ，几个节点挂掉不会影响正常节点的工作，剩余的节点依然可以提供注册和查询服务。而Eureka的客户端在向某个Eureka注册或时如果发现连接失败，则会自动切换至其它节点，只要有一台Eureka还在，就能保证注册服务可用(保证可用性)，只不过查到的信息可能不是最新的(不保证强一致性)。除此之外，Eureka还有一种自我保护机制，如果在15分钟内超过85%的节点都没有正常的心跳，那么Eureka就认为客户端与注册中心出现了网络故障，此时会出现以下几种情况：

1. Eureka不再从注册列表中移除因为长时间没收到心跳而应该过期的服务
2. Eureka仍然能够接受新服务的注册和查询请求，但是不会被同步到其它节点上(即保证当前节点依然可用)
3. 当网络稳定时，当前实例新的注册信息会被同步到其它节点中

因此， Eureka可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况，而不会像zookeeper那样使整个注册服务瘫痪。

学习网站：

官网：http://spring.io/projects/spring-cloud
参考书：https://springcloud.cc/spring-cloud-netflix.html
详细中文文档：https://springcloud.cc/spring-cloud-dalston.html
中国社区：http://springcloud.cn/
中文网：https://springcloud.cc/