分布式服务开发复杂于服务间交互，协调，治理等。服务的复杂性由应用本身转移到了网络交互层。
一、关于12-factor问题
在开发分布式服务时，我们通常会考虑如12-factor 问题，如配置中心、无状态化、日志等。
一个代码库：支持多人协作开发的代码集中管理平台。
一个依赖库：服务依赖发布、存储、隔离等管理。
一个配置中心：集中的配置管理中心，服务，协调多服务应用。
可插拔的支持服务：如数据库、消息中间件、三方服务等。
构建、发布、运行过程管理：服务发布管理。
每一个服务实例都是一个无状态的工作进程。
服务通过绑定特定的端口对外提供服务。
通过增减服务实例类型及数量来实现服务伸缩。
快速启动，优雅关机增强服务健壮性。
尽可能的保持开发、测试及生产环境一致性。
事件流形式处理日志，分离影响。
脚本或命令行式的服务管理工具支持。
二、总览
借用一张图：
三、服务发现
当由多个服务实例提供服务时，客户端需要知道都有哪些可调用服务，服务的具体位置以及怎么调用。
分布式协调服务：服务注册与发现。如 Eureka（AP）、Consul（CP）、Zookeeper（CP）、Nacos（CP + AP） 及 Etcd （CP）等。
示例 Nacos 架构图：
四、API 网关
客户端及服务端之间是多对对关系，对于涉及到统一权限管理、路由负载、日志、监控等支持性功能需求，网关服务处理相对更加合适。如 Spring Cloud Gateway、nginx、OpenResty、zuul、APISIX 等。
示例 Spring Gate Way 工作流程：
五、配置中心
独立的服务配置可以和服务集成在一起，对于分布式多服务模式，灵活、集中的配置管理则非常必要。
配置中心一般需要提供配置添加、删除、更新管理，环境管理、灰度管理、版本控制等。如 Apollo、Nacos、Spring Cloud Config 等。
Apollo vs Spring Cloud Config：
| 功能点 | Apollo | Spring Cloud Config | 备注 |
|---|---|---|---|
| 配置界面 | 一个界面管理不同环境、不同集群配置 | 无，需要通过git操作 | |
| 配置生效时间 | 实时 | 重启生效，或手动refresh生效 | Spring Cloud Config 需要通过Git webhook， 加上额外的消息队列才能支持实时生效 |
| 版本管理 | 界面上直接提供发布历史和回滚按钮 | 无，需要通过git操作 | |
| 灰度发布 | 支持 | 不支持 | |
| 授权、审核、审计 | 界面上直接支持，而且支持修改、发布权限分离 | 需要通过git仓库设置，且不支持修改、发布权限分离 | |
| 实例配置监控 | 可以方便的看到当前哪些客户端在使用哪些配置 | 不支持 | |
| 配置获取性能 | 快，通过数据库访问，还有缓存支持 | 较慢，需要从git clone repository，然后从文件系统读取 | |
| 客户端支持 | 原生支持所有Java和.Net应用， 提供API支持其它语言应用， 同时也支持Spring annotation获取配置 | 支持Spring应用，提供annotation获取配置 | Apollo的适用范围更广一些 |
题外话：
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六、服务治理
分布式服务涉及多服务间协调共同对外提供服务。相对来说，会有更多的不可控因素影响其可用性，如服务间调用超时、流量过载等，因此服务治理也是一门必修课。
熔断降级、流量控制支持：Spring Cloud Circuit Breaker、Resilience4J、Sentinel、Hystrix。
Sentinel 示例：
七、链路追踪
分布式服务使得问题追踪变得很困难，需要综合请求路径上不同服务节点表现来定位问题。因此首先需要有一条链，一条从请求调用入口到服务底层再到返回的完整追踪链路。
支持组件如：Spring Cloud Sleuth、Zipkin、SkyWalking。
示例 SkyWalking 架构图：
八、日志
汇总所有服务日志顺序综合展示。包括日志收集，传送，落库存储及展示等。
典型如 ELK，logstash 负责收集日志数据及传送，ElasticSearch 负责存储，Kibana 负责 查询展示。
数据采集存在多种可选收集器：如 filebeat（更轻量）、logstash、Fluentd 等。
九、监控
（Prometheus | Zabbix）+ Grafana ）
1、Promethueus
开源系统监控报警系统。负责收集，存储时间序列监控数据并展示。整体架构图如下：
2、Zabbix
开源的分布式监控解决方案。
3、Grafana
提供查询，多维度可视化展示，报警等功能。
