微服务概念简记

简单记录一下微服务出现的相关概念。

微服务特征

官方的定义：

• 一系列的独立的服务共同组成系统
• 单独部署，跑在自己的进程中
• 每个服务为独立的业务开发
• 分布式管理
• 非常强调隔离性

大概的标准：

• 分布式服务组成的系统
• 按照业务，而不是技术来划分组织
• 做有生命的产品而不是项目
• 强服务个体和弱通信（ Smart endpoints and dumb pipes ）
• 自动化运维（ DevOps ）
• 高度容错性
• 快速演化和迭代

高可用、高并发、高性能

关于高可用、高并发、高性能：属于分布式框架设计需要考虑的点。

• 高可用：保证系统一直可用；
• 高并发：保证系统能被同时并行处理很多请求；
• 高性能：指程序处理速度非常快，所占内存少，cpu占用率低。

微服务的数据库

关于微服务架构的数据库：在微服务架构中，每一个服务有自己的数据库，所以我们单个数据库中部分数据的外键取消了，导致不同数据库中的数据相互使用时必须重复数据，导致部分数据冗余。

IaaS、PaaS、SaaS

三个名词：IaaS、PaaS、SaaS 即云计算的三种服务模式

• SaaS：Software-as-a-Service（软件即服务）提供给客户的服务是运营商运行在云计算基础设施上的应用程序，用户可以在各种设备上通过客户端界面访问，如浏览器。消费者不需要管理或控制任何云计算基础设施，包括网络、服务器、操作系统、存储等等；
• PaaS：Platform-as-a-Service（平台即服务）提供给消费者的服务是把客户采用提供的开发语言和工具（例如Java，python, .Net等）开发的或收购的应用程序部署到供应商的云计算基础设施上去。
• IaaS： Infrastructure-as-a-Service（基础设施即服务）提供给消费者的服务是对所有计算基础设施的利用，包括处理CPU、内存、存储、网络和其它基本的计算资源，用户能够部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。

CAP定理和BASE理论

CAP定理：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项 。

• 一致性（Consistency）：一致性指 “all nodes see the same data at the same time”，即更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致。
• 可用性（Availability）：可用性指 “Reads and writes always succeed”，即服务一直可用，而且是正常响应时间。
• 分区容错性（Partition tolerance）：分区容错性指 “the system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system”，即分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。

BASE 理论：它是对 CAP 理论的延伸，核心思想是即使无法做到强一致性（Strong Consistency，CAP 的一致性就是强一致性），但应用可以采用适合的方式达到最终一致性（Eventual Consitency）。

• 基本可用(Basically Available)： 基本可用是指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，即保证核心可用。电商大促时，为了应对访问量激增，部分用户可能会被引导到降级页面，服务层也可能只提供降级服务。这就是损失部分可用性的体现。
• 软状态(Soft State)： 软状态是指允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。分布式存储中一般一份数据至少会有三个副本，允许不同节点间副本同步的延时就是软状态的体现。MySQL Replication 的异步复制也是一种体现。
• 最终一致性(Eventual Consistency)： 最终一致性是指系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态。弱一致性和强一致性相反，最终一致性是弱一致性的一种特殊情况。