致传统企业朋友：不够痛就别微服务，有坑
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3.4. 阶段二有什么问题吗？
其实大部分的企业，到了这个阶段，已经可以解决大部分的问题了。
能够做到架构SOA化，基础设施云化的公司已经是传统行业在信息化领域的佼佼者了。
中台开发组基本能够解决中台的能力复用问题，持续集成也基本跑起来了，使得业务开发组的迭代速度明显加快。
集中的中间件组或者架构组，可以集中选型，维护，研究消息队列，缓存等中间件。
在这个阶段，由于业务的稳定性要求，很多公司还是会采用Oracle商用数据库，也没有什么问题。
实现到了阶段二，在同行业内，已经有一定的竞争优势了。
3.5. 什么情况下才会觉得阶段二有问题？
我们发现，当传统行业不再满足于在本行业的领先地位，希望能够对接到互联网业务的时候，上面的模式才出现新的痛点。
对接互联网所面临的最大的问题，就是巨大的用户量所带来的请求量和数据量，会是原来的N倍，能不能撑得住，大家都心里没底。
例如有的客户推出互联网理财秒杀抢购，原来的架构无法承载近百倍的瞬间流量。
有的客户对接了互联网支付，甚至对接了国内最大的外卖平台，而原来的ESB总线，就算扩容到最大规模(13个节点)，也可能撑不住。
有的客户虽然已经用了Dubbo实现了服务化，但是没有熔断，限流，降级的服务治理策略，有可能一个请求慢，高峰期波及一大片，或者请求全部接进来，最后都撑不住而挂一片。
有的客户希望实现工业互连网平台，可是接入的数据量动辄PB级别，如果扛的住是一个很大的问题。
有的客户起初使用开源的缓存和消息队列，分布式数据库，但是读写频率到了一定的程度，就会出现各种奇奇怪怪的问题，不知道应该如何调优。
有的客户发现，一旦到了互联网大促级别，Oracle数据库是肯定扛不住的，需要从Oracle迁移到DDB分布式数据库，可是怎么个迁移法，如何平滑过渡，心里没底。
有的客户服务拆分之后，原来原子化的操作分成了两个服务调用，如何仍然保持原子化，要不全部成功，要不全部失败，需要分布式事务，虽然业内有大量的分布式方案，但是能够承载高并发支付的框架还没有。
当出现这些问题的时候，才应该考虑进入第三个阶段，微服务化
四、阶段三：组织DevOps化，架构微服务化，基础设施容器化
4.1. 阶段三的应用架构
从SOA到微服务化这一步非常关键，复杂度也比较高，上手需要谨慎。
为了能够承载互联网高并发，业务往往需要拆分的粒度非常的细，细到什么程度呢？我们来看下面的图。
在这些知名的使用微服务的互联网公司中，微服务之间的相互调用已经密密麻麻相互关联成为一个网状，几乎都看不出条理来。
为什么要拆分到这个粒度呢？主要是高并发的需求。
但是高并发不是没有成本的，拆分成这个粒度会有什么问题呢？你会发现等拆完了，下面的这些措施一个都不能少。
拆分如何保证功能不变，不引入Bug——持续集成，参考微服务化的基石——持续集成
静态资源要拆分出来，缓存到接入层或者CDN，将大部分流量拦截在离用户近的边缘节点或者接入层缓存，参考微服务的接入层设计与动静资源隔离
应用的状态要从业务逻辑中拆分出来，使得业务无状态，可以基于容器进行横向扩展，参考微服务化之无状态化与容器化
核心业务和非核心业务要拆分，方便核心业务的扩展以及非核心业务的降级，参考微服务化之服务拆分与服务发现
数据库要读写分离，要分库分表，才能在超大数据量的情况下，数据库具有横向扩展的能力，不成为瓶颈，参考微服务化的数据库设计与读写分离
要层层缓存，只有少数的流量到达中军大营数据库，参考微服务化之缓存的设计
要使用消息队列，将原来连续调用的多个服务异步化为监听消息队列，从而缩短核心逻辑
服务之间要设定熔断，限流，降级策略，一旦调用阻塞应该快速失败，而不应该卡在那里，处于亚健康状态的服务要被及时熔断，不产生连锁反应。非核心业务要进行降级，不再调用，将资源留给核心业务。要在压测到的容量范围内对调用限流，宁可慢慢处理，也不用一下子都放进来，把整个系统冲垮。
拆分成的服务太多了，没办法一个个配置，需要统一的一个配置中心，将配置下发
拆分成的服务太多了，没办法一个个看日志，需要统一的日志中心，将日志汇总
拆分成的服务太多了，很难定位性能瓶颈，需要通过APM全链路应用监控，发现性能瓶颈，及时修改
拆分成的服务太多了，不压测一下，谁也不知道到底能够抗住多大的量，因而需要全链路的压测系统。
应用层需要处理这十二个问题，最后一个都不能少，实施微服务，你做好准备了吗？你真觉得攒一攒springcloud，就能够做好这些吗？
4.2. 阶段三的运维模式
业务的微服务化改造之后，对于运维的模式是有冲击的。
如果业务拆成了如此网状的细粒度，服务的数目就会非常的多，每个服务都会独立发布，独立上线，因而版本也非常多。
这样环境就会非常的多，手工部署已经不可能，必须实施自动部署。好在在上一个阶段，我们已经实施了自动部署，或者基于脚本的，或者基于镜像的，但是到了微服务阶段都有问题。
如果基于脚本的部署，脚本原来多由运维写，由于服务太多，变化也多，脚本肯定要不断的更新，而每家公司的开发人员都远远多于运维人员，运维根本来不及维护自动部署的脚本。那脚本能不能由开发写呢？一般是不可行的，开发对于运行环境了解有限，而且脚本没有一个标准，运维无法把控开发写的脚本的质量。
基于虚拟机镜像的就会好很多，因为需要脚本做的事情比较少，大部分对于应用的配置都打在镜像里面了。如果基于虚拟机镜像进行交付，也能起到标准交付的效果。而且一旦上线有问题，也可以基于虚拟机镜像的版本进行回滚。
但是虚拟机镜像实在是太大了，动不动几百个G，如果一共一百个服务，每个服务每天一个版本，一天就是10000G，这个存储容量，谁也受不了。
这个时候，容器就有作用了。镜像是容器的根本性发明，是封装和运行的标准，其他什么namespace，cgroup，早就有了。
原来开发交付给运维的，是一个war包，一系列配置文件，一个部署文档，但是由于部署文档更新不及时，常常出现运维部署出来出错的情况。有了容器镜像，开发交付给运维的，是一个容器镜像，容器内部的运行环境，应该体现在Dockerfile文件中，这个文件是应该开发写的。
这个时候，从流程角度，将环境配置这件事情，往前推了，推到了开发这里，要求开发完毕之后，就需要考虑环境部署的问题，而不能当甩手掌柜。由于容器镜像是标准的，就不存在脚本无法标准化的问题，一旦单个容器运行不起来，肯定是Dockerfile的问题。
而运维组只要维护容器平台就可以，单个容器内的环境，交给开发来维护。这样做的好处就是，虽然进程多，配置变化多，更新频繁，但是对于某个模块的开发团队来讲，这个量是很小的，因为5-10个人专门维护这个模块的配置和更新，不容易出错。自己改的东西自己知道。
如果这些工作量全交给少数的运维团队，不但信息传递会使得环境配置不一致，部署量会大非常多。
容器作用之一就是环境交付提前，让每个开发仅仅多做5%的工作，就能够节约运维200%的工作，并且不容易出错。
容器的另外一个作用，就是不可改变基础设施。
容器镜像有个特点，就是ssh到里面做的任何修改，重启都不见了，恢复到镜像原来的样子，也就杜绝了原来我们部署环境，这改改，那修修最后部署成功的坏毛病。
因为如果机器数目比较少，还可以登录到每台机器上改改东西，一旦出了错误，比较好排查，但是微服务状态下，环境如此复杂，规模如此大，一旦有个节点，因为人为修改配置导致错误，非常难排查，所以应该贯彻不可改变基础设施，一旦部署了，就不要手动调整了，想调整从头走发布流程。
这里面还有一个概念叫做一切即代码，单个容器的运行环境Dockerfile是代码，容器之间的关系编排文件是代码，配置文件是代码，所有的都是代码，代码的好处就是谁改了什么，Git里面一清二楚，都可以track，有的配置错了，可以统一发现谁改的。
4.3. 阶段三的组织形态
到了微服务阶段，实施容器化之后，你会发现，然而本来原来运维该做的事情开发做了，开发的老大愿意么？开发的老大会投诉运维的老大么？
这就不是技术问题了，其实这就是DevOps，DevOps不是不区分开发和运维，而是公司从组织到流程，能够打通，看如何合作，边界如何划分，对系统的稳定性更有好处。
其实开发和运维变成了一个融合的过程，开发会帮运维做一些事情，例如环境交付的提前，Dockerfile的书写。
运维也可以帮助研发做一些事情，例如微服务之间的注册发现，治理，配置等，不可能公司的每一个业务都单独的一套框架，可以下沉到运维组来变成统一的基础设施，提供统一的管理。
实施容器，微服务，DevOps后，整个分工界面就变成了下面的样子。
在网易就是这个模式，杭州研究院作为公共技术服务部门，有运维部门管理机房，上面是云平台组，基于OpenStack开发了租户可自助操作的云平台。PaaS组件也是云平台的一部分，点击可得，提供SLA保障。容器平台也是云平台的一部分，并且基于容器提供持续集成，持续部署的工具链。
微服务的管理和治理也是云平台的一部分，业务部门可以使用这个平台进行微服务的开发。
业务部门的中间件组或者架构组合云平台组沟通密切，主要是如何以正确的姿势使用云平台组件。
业务部门分前端组，业务开发组，中台开发组。
五、如何实施微服务，容器化，DevOps
实施微服务，容器化，DevOps有很多的技术选型。
其中容器化的部分，Kubernetes当之无愧的选择。但是Kubernetes可不仅仅志在容器，他是为微服务而设计的。对于实施微服务各方面都有涉及。
详细分析参加为什么 kubernetes 天然适合微服务
但是Kubernetes对于容器的运行时生命周期管理比较完善，但是对于服务治理方面还不够强大。
因而对于微服务的治理方面，多选择使用Dubbo或者SpringCloud。使用Dubbo的存量应用比较多，相对于Dubbo来讲，SpringCloud比较新，组件也比较丰富。但是SpringCloud的组件都不到开箱即用的程度，需要比较高的学习曲线。
因而基于Kubernetes和SpringCloud，就有了下面这个微服务，容器，DevOps的综合管理平台。包含基于Kubernetes的容器平台，持续集成平台，测试平台，API网关，微服务框架，APM应用性能管理。
主要为了解决从阶段一到阶段二，或者阶段二到阶段三的改进中的痛点。
下面我们列举几个场景。
场景一：架构SOA拆分时，如何保证回归测试功能集不变
前面说过，服务拆分后，最怕的是拆完了引入一大堆的bug，通过理智肯定不能保证拆分后功能集是不变的，因而需要有回归测试集合保证，只要测试集合通过了，功能就没有太大的问题。
回归测试最好是基于接口的，因为基于UI的很危险，有的接口是有的，但是UI上不能点，这个接口如果有Bug，就被暂时隐藏掉了，当后面有了新的需求，当开发发现有个接口能够调用的时候，一调用就挂了。
有了基于Restful API的接口测试之后，可以组成场景测试，将多个API调用组合成为一个场景，例如下单，扣优惠券，减库存，就是一个组合场景。
另外可以形成测试集合，例如冒烟测试集合，当开发将功能交付给测试的时候，执行一下。再如日常测试集合，每天晚上跑一遍，看看当天提交的代码有没有引入新的bug。再如回归测试集合，上线之前跑一遍，保证大部分的功能是正确的。
场景二：架构SOA化的时候，如何统一管理并提供中台服务
当业务要提供中台服务的时候，中台服务首先希望能够注册到一个地方，当业务组开发业务逻辑的时候，能够在这个地方找到中台的接口如何调用的文档，当业务组的业务注册上来的时候，可以进行调用。
在微服务框架普通的注册发现功能之外，还提供知识库的功能，使得接口和文档统一维护，文档和运行时一致，从而调用方看着文档就可以进行调用。
另外提供注册，发现，调用期间的鉴权功能，不是谁看到中台服务都能调用，需要中台管理员授权才可以。
为了防止中台服务被恶意调用，提供账户审计功能，记录操作。
场景三：服务SOA化的时候，如何保证关键服务的调用安全
有的服务非常关键，例如支付服务，和资金相关，不是谁想调用就能调用的，一旦被非法调用了，后果严重。
在服务治理里面有路由功能，除了能够配置灵活的路由功能之外，还可以配置黑白名单，可以基于IP地址，也可以基于服务名称，配置只有哪些应用可以调用，可以配合云平台的VPC功能，限制调用方。
场景四：架构SOA化后，对外提供API服务，构建开放平台
架构SOA化之后，除了对内提供中台服务，很多能力也可以开放给外部的合作伙伴，形成开放平台。例如你是一家物流企业，除了在你的页面上下单寄快递之外，其他的电商也可以调用你的API来寄快递，这就需要有一个API网关来管理API，对接你的电商只要登录到这个API网关，就能看到API以及如何调用，API网关上面的文档管理就是这个作用。
另外API网关提供接口的统一认证鉴权，也提供API接口的定时开关功能，灵活控制API的生命周期。
场景五：互联网场景下的灰度发布和A/B测试
接下来我们切换到互联网业务场景，经常会做A/B测试，这就需要API网关的流量分发功能。
例如我们做互联网业务，当上一个新功能的 时候，不清楚客户是否喜欢，于是可以先开放给山东的客户，当HTTP头里面有来自山东的字段，则访问B系统，其他客户还是访问A系统，这个时候可以看山东的客户是否都喜欢，如果都喜欢，就推向全国，如果不喜欢，就撤下来。
场景六：互联网场景下的预发测试
这个也是互联网场景下经常遇到的预发测试，虽然我们在测试环境里面测试了很多轮，但是由于线上场景更加复杂，有时候需要使用线上真实数据进行测试，这个时候可以在线上的正式环境旁边部署一套预发环境，使用API网关将真实的请求流量，镜像一部分到预发环境，如果预发环境能够正确处理真实流量，再上线就放心多了。
场景七：互联网场景下的性能压测
互联网场景下要做线上真实的性能压测，才能知道整个系统真正的瓶颈点。但是性能压测的数据不能进真实的数据库，因而需要进入影子库，性能压测的流量，也需要有特殊的标记放在HTTP头里面，让经过的业务系统知道这是压测数据，不进入真实的数据库。
这个特殊的标记要在API网关上添加，但是由于不同的压测系统要求不一样，因而需要API网关有定制路由插件功能，可以随意添加自己的字段到HTTP头里面，和压测系统配合。
场景八：微服务场景下的熔断，限流，降级
微服务场景下，大促的时候，需要进行熔断，限流，降级。这个在API网关上可以做，将超过压测值的流量，通过限流，拦在系统外面，从而保证尽量的流量，能够下单成功。
在服务之间，也可以通过微服务框架，进行熔断，限流，降级。Dubbo对于服务的控制在接口层面，SpringCloud对于服务的管理在实例层面，这两个粒度不同的客户选择不一样，都用Dubbo粒度太细，都用SpringCloud粒度太粗，所以需要可以灵活配置。
场景九：微服务场景下的精细化流量管理。
在互联网场景下，经常需要对于流量进行精细化的管理，可以根据HTTP Header里面的参数进行分流，例如VIP用户访问一个服务，非VIP用户访问另一个服务，这样可以对高收入的用户推荐更加精品的产品，增加连带率。
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