单体架构的优势：
1、便于开发 2、易于测试 3、易于部署
单体架构的不足：
1、复杂性高 2、交付效率低：构建和部署耗时长 3、伸缩性差：只能按整体横向扩展，无法分模块垂直扩展，IO密集型模块和CPU密集型模块无法独立升级和扩容 4、可靠性差：一个BUG可能引起整个项目的运行 5、阻碍技术创新
微服务架构的优势：
1、易于开发和维护 2、独立部署 3、伸缩性强 4、与组织结构相匹配 5、技术异构性
微服务面临的挑战：
1、服务拆分： (1)、微服务拆分原则：领域模型、组织结构、康威定律、单一职责 (2)、微服务拥有独立数据库 (3)、微服务之间确定服务边界
2、数据一致性 (1)、可靠性事件模式 (2)、补偿模式-sagas模式
3、服务通信 (1)、通信技术方案：RPC、REST、异步消息 (2)、服务注册和发现 (3)、负载均衡
4、服务网关： (1)、API Gateway (2)、为前端服务的后端 (3)、身份认证、路由服务、流量控制、日志统计
5、高可观察 (1)、健康检测、集中控制 (2)、日志聚合及检索 (3)、分布式追踪
6、可靠性(客户端实现)： (1)、流量控制、超时控制 (2)、舱壁隔离(线程隔离)，熔断机制 (3)、服务降级，幂等重试
微服务拆分原则： 1、单一职责、高内聚低耦合 2、微服务粒度适中 3、考虑团队结构 4、以业务模型切入 5、演进式拆分 6、避免环形依赖与双向依赖 7、DDD
微服务拆分步骤：
1、分析业务模型： (1)、弱耦合在一起 (2)、高内聚力
2、确定服务边界： (1)、服务应包含单一的界限上下文 3、微服务数据库拆分
微服务数据一致性：
1、分布式事务不适用微服务 (1)、2PC会有单点故障 (2)、由于锁的原因降低吞吐量 (3)、Nosql数据库并不支持
2、采用最终一致性来实现数据一致性 (1)、可靠性事件模式：消息队列(支付宝转余额宝) (2)、补偿模式-sagas模型：一些列的有序事务(每一个事物都有补偿子事务)
技术选型的三要素： 1、技术选型的广度和深度： 2、把握和分析技术选项的优缺点 3、紧密结合项目和团队的情况
Eureka简介： 1、支持跨机房的高可用 2、数据一致性是数据最终一致性 3、Eureka Client会对服务注册表进行缓存，降低Eureka的压力，进一步增强了它的高可用
借助logbook输出HTTP日志 1、pom添加logbook依赖 2、在服务提供者工程添加logbook filter以输出日志 3、在服务消费者工程httpclient添加logbook拦截器
JWT介绍： 1、基于token的进行身份验证的方案 2、jwt设计一个字符串由header、payload、signature组成 3、具备安全、自包含、紧凑等特点
JWT优点： 1、安全性高，防止token被伪造和篡改 2、自包含，减少存储开销 3、跨语言，支持多种语言的实现 4、支持过期，发布者等校验
JWT注意事项： 1、消息体是可以被base64解密成铭文 2、jwt不适合存放大量信息 3、无法作废未过期的jwt(可以借用Redis实现)
Redis的score机制： 可以做商品或房屋的热门商品，每点击一个商品的详情，就往Redis(zset)中添加一个，并只留排名前10的；
级联故障解决方案： 1、舱壁隔离(线程隔离) 2、超时控制 3、服务降级 4、熔断机制
Spring Cloud Sleuth原理：使用的是ThreadLocal，使用的是异步线程 1、疑问：(spring.factories) (1)、追踪数据是如何生成的 (2)、追踪数据是如何再进程内和进程间传递的 (3)、如何解决跨线程池问题的
进程内根据ThreadLocal进行数据的传递 Hystrix是跨线程池的，业务线程和调用线程是隔离的
用户请求—》TraceFilter—》Trace拦截器—》Controller—》HystrixCallable
—》TraceRestTemplate—》TraceAspect—(可以通过MQ，也可以通过Http请求上报)—》Zipkin Server(ES、Mysql做数据存储)
日志检索方案： 1、ELK介绍 (1)、Elasticsearch(日志存储) (2)、LogStash(负责日志收集) (3)、Kibana(进行日志图形化展示)
查看日志信息：less info.log
本地缓存：
private final Cache registerCache =
CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(100).expireAfterAccess(15, TimeUnit.MINUTES)
.removalListener(new RemovalListener() {
@Override
public void onRemoval(RemovalNotification notification) {
String email = notification.getValue();
User user = new User();
user.setEmail(email);
List targetUser = userMapper.selectUsersByQuery(user);
if (!targetUser.isEmpty() && Objects.equal(targetUser.get(0).getEnable(), 0)) {
userMapper.delete(email);// 代码优化: 在删除前首先判断用户是否已经被激活，对于未激活的用户进行移除操作
}
}
}).build();
private final Cache resetCache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(100).expireAfterAccess(15, TimeUnit.MINUTES).build();微服务的消费模式： 1、服务直连模式(RestTemplate)特点：简洁明了、平台语言无关性、无法保证服务的可用性、生产环境比较少用 2、客户端发现模式： (1)、服务实例启动后，将自己的位置信息提交到服务注册表 (2)、客户端从服务注册表进行查询，来获取可用的服务实例 (3)、客户端自行使用负载均衡算法从多个服务实例中选择出一个 3、服务端发现模式
微服务的消费者： 1、HttpClient(RestTemplateBuilder) 2、Ribbon(基于客户端的负载均衡器(加权、随机、轮询算法))(RestTemplateBuilder+配置) 3、Feign：
使用API网关的意义： 1、API网关的意义： (1)、集合多个API (2)、统一API入口 2、常见API网关的实现方式：nginx、zuul、getaway
API网关带来的好处： 1、避免将内部信息泄露给外部 2、能给API添加额外的安全层 3、可以降低API调用的复杂度 4、微服务模拟与虚拟化
zuul简介： 1、功能：认证、压力测试、动态路由、负载削减、安全、静态响应处理、主动交换管理等
服务熔断： 1、断路器 2、断路器模式
熔断器的意义： 1、好处： (1)、系统稳定 (2)、减少性能损耗 (3)、及时响应 (4)、阀值可定制
熔断器的功能： 1、异常处理 2、日志记录 3、测试失败的操作 4、手动复位 5、加速断路 7、重试失败请求
微服务的高级主题----自动扩展 1、什么是自动扩展 (1)、垂直扩展：就是升级(双核变四核) (2)、水平扩展：就是数量变多(1台主机增加到4台主机) 2、自我注册和自我发现(服务注册表(Eureka)、客户端、微服务实例) 3、自动扩展的意义： (1)、提高了高可用性和容错能力 (2)、增加了可伸缩性 (3)、具有最佳使用率，并节约成本 (4)、优先考虑某些服务或服务组
自动扩展的常见模式： 1、自动扩展的不同级别：应用程序级别、基础架构级别
如何实现微服务的自动扩展： 1、要思考的问题： (1)、如何管理数千个容器 (2)、如何监控他们 (3)、在部署工作时如何应用规则和约束？ (4)、如何利用容器来获得资源效率？ (5)、如何确保至少有一定数量的最小实例正在运行？ (6)、如何确保依赖服务正常运行？ (7)、如何进行滚动的升级和优雅的迁移？ (8)、如何回滚错误的部署？ 2、所需功能：依赖两个关键功能 (1)、一个容器抽象层，在许多物理或虚拟机上提供统一的抽象 (2)、容器编排和初始化系统在集群抽象之上只能管理部署 3、容器编排： (1)、容器编排工具提供了一个抽象层来处理大规模的集装箱部署 (2)、具备发现、资源管理、监控和部署等功能 3、容器编排工作职能： (1)、集群管理 (2)、自动部署 (3)、可伸缩性 (4)、运行状况监控 (5)、基础架构抽象 (6)、资源优化 (7)、资源分配 (8)、服务可用性 (9)、敏捷性 (10)、隔离
资源分配常用算法： 1、常用算法： (1)、传播：将负载平均分配到各个主机上 (2)、装箱：负载先把第一台主机用完了，在用其它主机，按需付费 (3)、随机：负载随机选择主机
常见容器编排技术： (1)、Docker Swarm (2)、Kubernetes (3)、Apache Mesos
