第 217 章:微服务入门

学习目标

理解微服务与单体的差异
掌握服务拆分原则
学会服务通信方式
了解微服务治理基础

一、单体 vs 微服务

1.1 单体架构

所有功能打包成一个应用,共享一个数据库。

优点:简单、调试容易、部署简单

缺点:

团队耦合,代码冲突多
扩展必须整体扩(浪费资源)
一个 bug 让整个系统挂
技术栈绑定

1.2 微服务架构

按业务拆分为独立服务,各自部署。

优点:

独立部署、独立扩缩
故障隔离
技术异构(每个服务可用不同语言)
团队自治

缺点:

分布式复杂性(网络、事务、监控)
运维成本高
数据一致性难

二、服务拆分

2.1 拆分原则

原则	说明
单一职责	一个服务只做一件事
业务边界	按 DDD 限界上下文
高内聚低耦合	服务内部紧,服务之间松
可独立部署	不影响其他服务
团队规模	"两个披萨原则"(< 8 人)

2.2 拆分方式

方式一:按业务能力

电商系统
├── 用户中心
├── 商品中心
├── 订单中心
├── 支付中心
└── 库存中心

方式二:按 DDD 限界上下文

├── 销售上下文(下单)
├── 商品上下文(SPU/SKU)
├── 库存上下文(扣减/锁定)
└── 支付上下文(交易/退款)

2.3 反例:拆错的微服务

❌ 拆得过细(纳米服务 / 分布式单体):

订单服务拆为:
├── 创建订单
├── 修改订单
├── 查询订单
├── 取消订单
└── 订单状态

→ 简单 CRUD 拆成 5 个服务,纯运维灾难

✅ 合理粒度:按业务价值切分,服务数 = 子域数

三、服务通信

3.1 同步 vs 异步

维度	同步	异步
一致性	强	弱(最终一致)
性能	受限于最慢	高吞吐
耦合	高(知道对方地址)	低(只发事件)
失败处理	即时失败	重试 / DLQ
适用	关键路径	副作用、通知

3.2 RESTful

最常见的同步通信方式。

java

@RestController
@RequestMapping("/api/orders")
public class OrderController {

    @PostMapping
    public Result<Order> create(@RequestBody OrderRequest req) {
        return orderService.create(req);
    }
}

调用方:

java

@Service
public class OrderApplicationService {

    @Autowired
    @LoadBalanced
    private RestTemplate restTemplate;

    public Order create(OrderRequest req) {
        // 调用库存服务同步扣减
        String stockUrl = "http://inventory-service/api/inventory/deduct";
        InventoryResponse resp = restTemplate.postForObject(stockUrl, req, InventoryResponse.class);
        // ...
    }
}

3.3 OpenFeign

声明式 HTTP 客户端,Spring Cloud 标配。

java

@FeignClient(name = "inventory-service")
public interface InventoryClient {

    @PostMapping("/api/inventory/deduct")
    Result<InventoryResponse> deduct(@RequestBody DeductRequest req);

    @GetMapping("/api/inventory/check/{skuId}")
    Result<Boolean> checkStock(@PathVariable String skuId);
}

java

@Service
@RequiredArgsConstructor
public class OrderService {
    private final InventoryClient inventoryClient;

    public void createOrder() {
        Result<InventoryResponse> result = inventoryClient.deduct(...);
        if (!result.isSuccess()) {
            throw new BizException("库存不足");
        }
    }
}

3.4 gRPC

高性能 RPC,基于 HTTP/2 + Protobuf。

inventory.proto:

protobuf

syntax = "proto3";

service InventoryService {
  rpc Deduct(DeductRequest) returns (DeductResponse);
  rpc CheckStock(CheckRequest) returns (CheckResponse);
}

message DeductRequest {
  string sku_id = 1;
  int32 quantity = 2;
}

message DeductResponse {
  bool success = 1;
  string message = 2;
}

java

// Stub 调用
@GrpcClient("inventory-service")
private InventoryServiceGrpc.InventoryServiceBlockingStub stub;

public void deduct(String skuId, int qty) {
    DeductResponse resp = stub.deduct(
        DeductRequest.newBuilder()
            .setSkuId(skuId)
            .setQuantity(qty)
            .build()
    );
}

3.5 消息队列异步

java

// 发布者:订单服务
@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, OrderEvent> kafka;

    public void createOrder() {
        Order order = ...;
        orderRepo.save(order);

        // 异步通知库存
        kafka.send("order-events", new OrderCreatedEvent(order));
    }
}

// 消费者:库存服务
@KafkaListener(topics = "order-events")
public void onOrderCreated(OrderCreatedEvent event) {
    inventoryService.lockStock(event.orderId(), event.items());
}

四、服务注册与发现

4.1 原理

4.2 Nacos

yaml

# application.yml
spring:
  application:
    name: order-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 192.168.1.10:8848

注册后:

bash

curl http://192.168.1.10:8848/nacos/v1/ns/catalog/instances?serviceName=order-service

调用方:

java

@FeignClient(name = "inventory-service")
public interface InventoryClient { ... }

五、API 网关

所有外部请求经网关统一入口。

5.1 Spring Cloud Gateway

yaml

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: order-service
          uri: lb://order-service
          predicates:
            - Path=/api/orders/**
          filters:
            - StripPrefix=1

        - id: payment-service
          uri: lb://payment-service
          predicates:
            - Path=/api/payments/**

5.2 Kong / APISIX

生产级网关,支持:

路由、鉴权
限流、熔断
日志、监控
插件生态

六、配置中心

集中管理配置,支持动态刷新。

yaml

# Nacos / Apollo / Consul
spring:
  cloud:
    nacos:
      config:
        server-addr: 192.168.1.10:8848
        file-extension: yaml
        refresh-enabled: true

java

@RefreshScope
@RestController
public class ConfigController {

    @Value("${order.timeout:3000}")
    private int timeout;
}

七、容错与熔断

7.1 服务雪崩

A 调用 B,B 调用 C,C 挂 → B 累积线程 → A 也挂

7.2 熔断器模式

状态	行为
Closed	正常调用,统计失败率
Open	直接拒绝,降级
HalfOpen	放行少量请求试探

7.3 Resilience4j

java

@Service
public class OrderService {

    @CircuitBreaker(name = "inventory", fallbackMethod = "fallback")
    public InventoryResponse checkStock(String skuId) {
        return inventoryClient.check(skuId);
    }

    // 降级方法
    public InventoryResponse fallback(String skuId, Throwable t) {
        log.warn("库存服务不可用,降级处理", t);
        return InventoryResponse.okWithCache(skuId);
    }
}

7.4 Sentinel(阿里)

java

@SentinelResource(value = "checkStock", blockHandler = "blockHandler")
public InventoryResponse checkStock(String skuId) {
    return inventoryClient.check(skuId);
}

public InventoryResponse blockHandler(String skuId, BlockException ex) {
    return InventoryResponse.busy();
}

八、分布式事务

8.1 问题

订单 + 库存 + 支付三个服务,无法用本地事务保证一致。

8.2 CAP 理论

分布式系统 P 必选,只能在 C 和 A 之间权衡。

8.3 BASE 理论

放弃强一致,追求基本可用 + 最终一致。

原则	含义
BA(Basically Available)	基本可用,允许降级
S(Soft State)	软状态,允许中间态
E(Eventually Consistent)	最终一致

8.4 Saga 模式

长事务拆成多个本地事务 + 补偿动作。

实现:

Seata(阿里,Saga + AT + TCC)
Apache ServiceComb Saga

九、链路追踪

9.1 概念

用户请求
   ├─ 网关 (10ms)
   ├─ 订单 (20ms)
   │   ├─ 库存 RPC (15ms) ← 慢!
   │   └─ 支付 RPC (5ms)
   └─ 响应 (30ms)

9.2 Trace + Span

Trace:一次完整调用链
Span:每个调用节点
通过 traceId 串联所有服务

9.3 Sleuth + Zipkin

xml

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>

yaml

spring:
  zipkin:
    base-url: http://zipkin:9411
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0

十、微服务架构图

十一、本章小结

组件	作用
服务注册中心	服务发现
API 网关	统一入口、鉴权、限流
配置中心	配置统一管理
熔断器	容错、降级
消息队列	异步解耦
链路追踪	调用链可视化
监控	指标采集与告警

动手练习

用 Spring Boot 实现 2 个简单微服务(用户、商品),用 RestTemplate 通信
用 Nacos 做服务注册与发现
用 OpenFeign 替换 RestTemplate,体验声明式调用
配置 Sentinel 熔断,模拟下游故障,观察降级行为

第 217 章:微服务入门 ​

一、单体 vs 微服务 ​

1.1 单体架构 ​

1.2 微服务架构 ​

二、服务拆分 ​

2.1 拆分原则 ​

2.2 拆分方式 ​

2.3 反例:拆错的微服务 ​

三、服务通信 ​

3.1 同步 vs 异步 ​

3.2 RESTful ​

3.3 OpenFeign ​

3.4 gRPC ​

3.5 消息队列异步 ​

四、服务注册与发现 ​

4.1 原理 ​

4.2 Nacos ​

五、API 网关 ​

5.1 Spring Cloud Gateway ​

5.2 Kong / APISIX ​

六、配置中心 ​

七、容错与熔断 ​

7.1 服务雪崩 ​

7.2 熔断器模式 ​

7.3 Resilience4j ​

7.4 Sentinel(阿里) ​

八、分布式事务 ​

8.1 问题 ​

8.2 CAP 理论 ​

8.3 BASE 理论 ​

8.4 Saga 模式 ​

九、链路追踪 ​

9.1 概念 ​

9.2 Trace + Span ​

9.3 Sleuth + Zipkin ​

十、微服务架构图 ​

十一、本章小结 ​

动手练习 ​

推荐阅读 ​

第 217 章:微服务入门

一、单体 vs 微服务

1.1 单体架构

1.2 微服务架构

二、服务拆分

2.1 拆分原则

2.2 拆分方式

2.3 反例:拆错的微服务

三、服务通信

3.1 同步 vs 异步

3.2 RESTful

3.3 OpenFeign

3.4 gRPC

3.5 消息队列异步

四、服务注册与发现

4.1 原理

4.2 Nacos

五、API 网关

5.1 Spring Cloud Gateway

5.2 Kong / APISIX

六、配置中心

七、容错与熔断

7.1 服务雪崩

7.2 熔断器模式

7.3 Resilience4j

7.4 Sentinel(阿里)

八、分布式事务

8.1 问题

8.2 CAP 理论

8.3 BASE 理论

8.4 Saga 模式

九、链路追踪

9.1 概念

9.2 Trace + Span

9.3 Sleuth + Zipkin

十、微服务架构图

十一、本章小结

动手练习

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