微服务开发

对于分布式要掌握的情况

我们认识分布式，并不是要认识这三个字，要掌握内涵。
要掌握的层次有很多。

我们从哪几个角度去掌握分布式呢：
1.怎么部署，按照什么思路
2.微服务怎么拆分
2.代码架子结构怎么管理
3.怎么用好微服务组件去做治理

我们用一条思路来研究这个微服务的代码架子、

1.springboot层面。创建多个springboot

2.对springboot底层的依赖，maven去做管理

3.对于几个模块，我们想一下，要以什么思路去创建微服务。
1.基础架子模块common
2.业务模块

很好！你已经抓住了掌握分布式的关键——从理论到实践，从架构到代码。你提出的几个角度和思路非常清晰，是学习微服务和分布式系统的正确路径。

我将基于你的框架，进行系统性梳理和扩展，帮你构建一个完整的认知和实践体系。

分布式/微服务要掌握的四个核心层次

1. 怎么部署，按照什么思路（部署与基础设施）

这是分布式系统的运行基础，关注“在哪里跑”和“怎么跑起来”。

部署模式：
- 虚拟机部署：传统、资源隔离好，但启动慢、资源利用率低。
- 容器化部署（核心）：以Docker为代表，实现环境一致性、快速启动、轻量级隔离。这是现代微服务的标配。
- 容器编排（核心中的核心）：Kubernetes (K8s)，解决大规模容器集群的调度、网络、存储、自愈、弹性伸缩等问题。必须掌握其核心概念（Pod, Service, Deployment, Ingress, ConfigMap等）。
服务发现与注册：服务启动后如何被找到？这是分布式通信的前提。
- 客户端发现：客户端从注册中心（如Eureka, Consul, Nacos）查询可用服务实例列表。Spring Cloud Netflix采用此模式。
- 服务端发现：通过负载均衡器（如K8s Service, Nginx, Istio Ingress Gateway）查询注册中心并转发请求。更解耦。
配置管理：如何集中管理所有微服务的配置，并实现动态更新？
- Spring Cloud Config、Nacos、Apollo。需要与@RefreshScope等机制配合实现热更新。

2. 微服务怎么拆分（架构与设计）

这是决定系统是否成功的第一道设计关。拆分不合理，后续全是坑。

拆分原则：
- 单一职责：一个服务只做好一件事，功能内聚。
- 围绕业务能力：按业务领域（如订单、支付、用户）而非技术层级（如DAO层、Service层）拆分。这是领域驱动设计（DDD）的核心思想。
- 松耦合、高内聚：服务间依赖尽可能少，接口稳定。服务内部功能相关性强。
- 可独立部署：拆分后的服务应能独立开发、测试、部署和扩容。
拆分粒度：没有绝对标准，需要权衡。通常从“稍粗”开始，随着业务和团队清晰再“渐细”。过细会导致运维和分布式事务复杂度剧增。
常见模式：
- 基于DDD的子域和限界上下文：最推荐的方式，能实现业务与架构的完美映射。
- 基于数据：如果数据模型天然独立（如商品目录和库存），可按此拆分。
- 基于团队结构：康威定律的体现，适应团队组织。

3. 代码架子结构怎么管理（工程与组织）

这是将架构设计落地的具体工程实践，解决“代码怎么写、怎么放”的问题。
你提出的思路非常经典：

1. SpringBoot层面：创建多个SpringBoot应用

每个微服务都是一个独立的、可执行的SpringBoot应用，拥有自己的main方法、配置文件、端口和生命周期。

2. Maven多模块管理

父POM (Parent Pom)：统一管理所有子模块/服务的依赖版本（<dependencyManagement>）、插件、JDK版本等。这是保证技术栈一致性的关键。
公共模块 (Common Module)：
- 通用工具类：日期处理、字符串工具、加密解密等。
- 通用DTO/VO/Enum：跨服务共享的数据传输对象、枚举。
- 通用异常和错误码：定义全局异常体系。
- 通用配置：如Swagger配置、Redis/Tomcat公共配置。
- Feign Client接口定义：服务间API声明的共享。
- 注意：Common模块要极度稳定，避免频繁变动导致所有服务重新编译。
API模块 (可选但推荐)：如果服务间通过HTTP调用，可以单独创建一个模块，只存放该服务的API接口定义（Feign Client）和DTO。这样，服务调用方只需依赖这个轻量的API模块，而不是整个实现。
业务服务模块 (Business Service Modules)：
- 每个业务服务都是一个独立的子模块（进而是一个独立的SpringBoot应用）。
- 依赖Common模块和需要的API模块。
- 包含自己独立的业务逻辑、数据访问层、控制器等。

项目结构示例：

my-microservice-project (父工程，打包类型pom) │ ├── my-common (公共模块，jar) │ ├── user-api (用户服务API定义，jar) ├── user-service (用户服务实现，可执行jar) │ ├── order-api (订单服务API定义，jar) ├── order-service (订单服务实现，可执行jar) │ └── gateway (API网关，可执行jar)

4. 怎么用好微服务组件去做治理（运维与治理）

这是保证分布式系统稳定、可靠、可观测的保障体系。

通信
- 同步：REST (OpenFeign)、gRPC（高性能RPC）。
- 异步：消息队列（RabbitMQ, Kafka, RocketMQ），用于解耦、流量削峰、事件驱动架构。
流量治理与安全
- API网关 (Gateway)：Spring Cloud Gateway。所有外部请求的单一入口，负责路由、鉴权、限流、熔断、日志监控。
- 服务间安全：JWT、OAuth2.0。
容错与韧性
- 熔断与降级 (Circuit Breaker)：Spring Cloud CircuitBreaker (Resilience4j)或Sentinel。防止服务雪崩，失败时快速返回预设响应。
- 负载均衡 (Load Balancing)：客户端（Ribbon）或服务端（K8s Service, Istio）负载均衡。
- 限流 (Rate Limiting)：在网关或服务层控制QPS，保护系统。
可观测性 (Observability) - 非常重要！
- 集中式日志 (Logging)：ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 或 Loki。所有服务的日志集中收集、检索和可视化。
- 链路追踪 (Tracing)：SkyWalking、Zipkin。跟踪一个请求跨多个服务的完整路径，用于性能分析和故障定位。
- 指标监控 (Metrics)：Prometheus+Grafana。收集CPU、内存、GC、请求量、延迟等指标，进行告警和Dashboard展示。
数据一致性
- 分布式事务：根据场景选择，如最终一致性的消息表/事务消息（如RocketMQ）、Saga模式；强一致性的Seata (AT/TCC模式)。大多数场景追求最终一致性。

一条完整的学习和实践路径建议

第一步：从单体到拆分
- 先用SpringBoot写一个简单的单体应用（包含用户、订单等模块）。
- 然后按照业务功能，将其拆分成2-3个独立的SpringBoot服务。
- 此时先不考虑复杂治理，只实现服务间通过HTTP（RestTemplate或OpenFeign）互相调用。
第二步：构建基础架构
- 引入Spring Cloud Netflix或Spring Cloud Alibaba生态。
- 搭建服务注册中心（Nacos/Eureka），让服务能互相发现。
- 搭建API网关（Spring Cloud Gateway），统一前端入口。
- 使用OpenFeign进行声明式服务调用。
- 使用LoadBalancer实现客户端负载均衡。
第三步：深入治理与观测
- 引入Sentinel或Resilience4j，为关键接口配置熔断、降级、限流规则。
- 搭建SkyWalking，集成到服务中，观察调用链路。
- 将日志输出到ELK或Loki。
- 为服务添加Prometheus指标，用Grafana做仪表盘。
第四步：容器化与编排
- 为每个服务编写Dockerfile，构建成镜像。
- 学习Kubernetes基础，编写deployment.yaml,service.yaml,ingress.yaml等文件，将整套系统部署到K8s集群（可以用Minikube或Kind在本地练习）。
持续深化
- 研究消息队列（Kafka）实现异步解耦和最终一致性。
- 深入领域驱动设计（DDD），指导更合理的服务拆分。
- 关注Service Mesh（如Istio），了解下一代微服务治理模式。