一、架构演进
随着互联网的发展，网站规模也在不断扩大，进而导致系统架构也在不断的进行变化。
从互联网兴起到现在，系统架构大体经历了下面几个过程：
单体应用架构 --> 垂直应用架构 --> 分布式架构 --> SOA架构 --> 微服务架构 --> Service Mesh(服务网格化)
1.1、单体应用架构
【简述】
互联网早期，网站流量较小，只需一个应用即可
【优点】
- 对于小型项目来讲，开发、维护简单（项目部署在单节点上，便于维护）
【缺点】
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对于大型项目来讲不易开发和维护
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项目模块间耦合度较高，无法针对不同模块进行优化和水平扩展
1.2、垂直应用架构
【简述】：互不相干的独立服务
随着访问量增大，单一应用的服务能力只能靠整体增加节点来应对，但并不是所有模块访问量并不大，不需要那么多节点来应对。
所谓垂直应用架构，就是讲原来的应用拆分成互不相干的几个应用，从而可以针对不同模块进行优化和水平扩展
【优点】
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可以针对不同模块进行优化和水平扩展
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各系统能够分担整体访问的流量，解决了并发问题。
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一个系统发生了故障，不影响其他系统的运行情况，提高了整体的容错率。
【缺点】
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拆分后的各系统之间相对比较独立，无法进行互相调用。
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各系统难免存在重叠的业务，会存在重复开发的业务，后期维护比较困难。
1.3、分布式架构
【简述】系统拆分，相互通信
分布式系统就是将不同的服务模块部署在多台不同的服务器上，然后通过远程调用协同工作，共同对外提供服务。对于用户来说，就像是一台计算机在服务一样。
系统演变为垂直应用架构之后，当垂直应用越来越多，重复编写的业务代码就会越来越多。
此时，我们需要将系统中重复的部分拆分出来，形成统一的服务供其他系统或者业务模块来进行调用。此时，系统就会演变为分布式架构。
1.3.1、SOA架构
【简述】系统按服务粒度拆分，提供通信统一调度
SOA（面向服务）架构是一种分布式架构，将系统按照服务粒度拆分，并增加一个统一的调度中心来对集群进行实时管理服务间通信。
【优点】
- 将重复的业务代码抽象出来，形成公共的服务，提高了代码的复用性、可维护性
- 可针对不同服务特点按需伸缩
- 增加了注册中心，解决了各个服务之间的自动注册与发现，方便了服务间通信
【缺点】
- 系统拆分粒度较大，服务间还是有较多的功能复用
1.3.2、微服务架构
【简述】根据功能细粒度拆分，使用轻量级的RPC框架进行通信，独立部署
微服务架构更强调服务的彻底拆分，是将系统根据功能细粒度拆分为一个个小的可以独立部署的微服务，服务间通过轻量级的RPC框架进行通信。每个服务可以使用不同的语言、使用不同的数据库。
【优点】
- 服务彻底拆分，各服务独立打包、独立部署和独立升级。
- 微服务之间可以采用轻量级RPC框架进行通信。
【缺点】
- 分布式系统开发的技术成本高（容错、分布式事务等）
- 多服务运维难度增大
二、微服务架构概念
2.1、什么是微服务
1、【架构思想】微服务是一种项目架构思想
2、【组件化与多服务】微服务是以开发一组小型服务的方式来开发一个独立的应用系统。
3、【独立进程、轻量级通信】其中每个小型服务都运行在自己的进程中，并采用HTTP这样轻量的机制来相互通信。
4、【独立开发、独立维护、独立部署】这些服务围绕业务功能进行构建（围绕业务功能拆分），并能通过全自动的部署机制来进行独立部署。
5、【跨语言、跨平台】这些微服务可以使用不同语言来编写，并使用不同的数据存储技术。
2.2、RPC框架
2.2.1、什么是RPC?
Remote Procedure Call 远程过程调用
【核心功能】：像调用本地方法一样，调用远程方法
2.2.2、RPC原理
2.2.3、一些概念区分
RPC与HTTP啥关系？
两个都是协议，用于解决tcp传输粘包问题。
HTTP是通用协议，RPC的定制化更高，比如可以将HTTP存储数据用到的json换为体积更小的protobuf，从而提升性能
HTTP一般用于客户端与服务端之间的请求，因为协议比较通用
RPC一般应用于内部服务之间的请求，可以自定义相关规则，提升传输性能
Okhttp、RestTemplate、Dubbo、OpenFeign是RPC吗？为什么？
Dubbo、OpenFeign是RPC框架，Okhttp、RestTemplate不是RPC框架
因为，Dubbo、OpenFeign是通过调用本地方法，从而达到实现调用远程方法。而Okhttp、RestTemplate是直接发送了http请求，调用远程的方法（浏览器直接请求后端接口也是如此）。
三、常见问题及解决方案
3.1、微服务常见问题
核心问题：网络不可靠
- 服务较多，如何部署运维？（docker、k8s）
- 服务很多客户端如何访问？（nginx、网关）
- 服务之间如何相互高效通信？（RPC、注册与发现、负载均衡）
- 服务如何治理？（熔断、限流）
- 服务如何监控？（日志监控、调用链监控、指标监控）
- 分布式问题？（分布式事务、分布式任务调度）
3.2、常见解决方案
针对微服务面临的问题和挑战，谷歌、阿里、Netflix等内部都有自己的一套成熟解决方案，并提供给我们选择和使用。
