概述
毫無疑問，Spring Cloud是目前微服務架構領域的翹楚，無數的書籍部落格都在講解這個技術。不過大多數講解還停留在對Spring Cloud功能使用的層面，其底層的很多原理，很多人可能并不知曉。是以本文将通過大量的手繪圖，給大家談談Spring Cloud微服務架構的底層原理。
實際上，Spring Cloud是一個全家桶式的技術棧，包含了很多元件。本文先從其最核心的幾個元件入手，來剖析一下其底層的工作原理。也就是Eureka、Ribbon、Feign、Hystrix、Zuul這幾個元件。
一、
前些年，網際網路行業裡對架構師這個崗位的标準還不是很清晰。是以，很多架構師的工作往往就是一些技術被公司認可的資深工程師負責。
彼時，正巧我也是這類人員之一，故也得到了一個從零開始架設一套廣告投放平台的機會。
我很喜歡鑽研技術，對這種機會自然很看重。
那時候，架構并無如今這麼複雜，一開始就是前面搞幾個 Web 應用，後面共享個資料庫。大緻像這樣：
當然，上面的架構其實做了很多簡化，省略了很多細節。比如，為了提高性能做的緩存，為了提高吞吐做的負載均衡統統沒有在上圖給出。因為這些和本章話題無關，暫時咱們就忽略這些東西，隻看核心部分。
這套架構初期運作還是沒什麼問題的，再加上一些緩存機制，初期一些性能問題都通過調整緩存提升緩存的碰撞率應付了過去。
可是，随着廣告投放量的增大，廣告的通路量也在暴漲。這些暴漲的通路量引發了性能問題。當時，由于前端有負載均衡，應用層倒是沒出現什麼問題……
問題出在後面的資料庫上
二、
這套架構資料庫用的是 MySQL，本身也隻有一台主庫在對外服務，另外一台備庫采用了 MySQL 自己的全同步機制做實時備份。
當廣告通路量暴漲的時候，因為業務需要，很多資料需要在資料庫中做實時插入，這就導緻了大量的磁盤 IO 産生。這些大量的磁盤 IO 造成了資料庫本身性能的急劇下降。
悲催的是，整套廣告平台的所有功能又都是共享一個資料庫的，是以随着資料庫本身的性能下降，平台的所有功能都受到了影響。
由于問題主要在于大量廣告流量的寫入，是以，靠讀寫分離的方案去緩解問題這條路就走不通了。
隻好先更新硬體了。在經過了幾輪硬體更新和資料庫調優之後，單資料庫再也無法支撐不斷上漲的流量了。沒辦法，要考慮搞資料庫切分了。
那時候，我個人是很恐懼資料庫切分的。
原因不僅僅在于需要在應用層多寫很多複雜的邏輯，其根本原因是當時流行的 2PC（兩階段送出）方案，這個方案本身能保證在資料庫切分的情況下，原來的事務依然保留着自身的 ACID 性質。即:
- Atomicity（原子性），不管事務裡執行多少指令，對外它們都是一體的，要麼都執行，要麼都不執行。
- Consistency（一緻性），正因為事務裡要麼做要麼都不做，是以資料庫的狀态變化隻能由事務變更後，才會叫一緻性狀态。
- Isolation（隔離性），事務裡做的事兒事務外面誰也看不到，就跟個盒子把資料罩起來一樣，到底中間怎麼變化的，事務外面的觀察不到。
- Durability（持久性），事務确認成功了，那這狀态就永久不變了。
但也正因為這 4 個特性，2PC 才讓我顧慮重重。
顧慮1：首先，資料庫拆分了，那麼根據事務的原子性，事務自身必須是一體的，那麼事務涉及到的不同的資料庫就必須都通路一遍，而這本身就意味着很高的通信成本。
再加上，為了保持一緻性，事務失敗後，還必須恢複各個資料庫原來的狀态，這就必須讓已經成功執行過本地事務的資料庫全部復原。
而稍微懂點資料庫的人都知道，這個成本有多大。
更可怕的是，本身事務的隔離性還可能加上鎖。一旦一個熱點資料區域被大量通路，最差情況就可能出現串行通路。而這對此套平台，包括我自己都将是個悲劇。
顧慮2：資料庫的拆分會造成整個平台的可用性下降。
假設我現在有一台資料庫，它的可用性是 99.9%。如果因為分庫，資料庫從一台變成兩台，那麼平台的可用性就會變成：
平台的可用性 = 99.9% * 99.9% = 99.8%
從 99.9% 變成了 99.8%，這意味着可用性下降了 0.1%，每個月的不可用時間會增加 43 分鐘之多。
一邊是硬體更新已經到頂，單機資料庫也優化到了極限，再不做資料庫拆分，平台可能随時癱瘓。一邊是沒有好的政策，可能拆分資料庫後，每個月都有當機的風險，同時性能也可能會出現劇烈的下降。
我被逼入了死角。
三、
這種痛苦的糾結折磨了我大概一周，直到我看到了 CAP 定理。當 CAP 定理說分布式系統在分區容錯的時候，隻能一緻性和可用性二選一時，我高興的蹦了起來。
原來，可用性和一緻性是不能兼得的。
為何我會那麼高興？因為逼我入死角的可不僅是技術上的問題了，我還承受着來自于業務方和上司的壓力。每天一上班，我就需要面對業務各方的抱怨，以及上司一輪又一輪的催促。
有了 CAP 定理的支援，我知道我最終是要面臨選擇的。既然在這個世界上做分布式架構的所有人都要面臨選擇，那我又怎麼可能獨善其身呢？
在對單機資料庫引發的各種問題做了一次徹底的各種歸因以後，我下了決心：
一定要搞定拆分資料庫并給出良好方案。
隻是，2PC 這個攔路虎，它成為了我的大敵。通過 CAP 定理，我非常肯定，隻要我選了 2PC 方案，可用性就一定會出現嚴重的問題，這個方案也肯定不可能拿出來丢人現眼的。
我唯一的方向就是去犧牲一些一緻性，往可用性方向走。可是，怎麼走呢？
也許是老天眷顧，也許是大家都承受着和我一樣夜不能寐的壓力，很快，BASE 理論在國内傳開了。
BASE 理論讓我知道了，這個世上能排到前幾名的技術大公司也一樣會出問題，也一樣會對這些問題進行妥協。而且 BASE 理論的思想讓我的思路一下子就打開了，苦思而不得的問題開始有了頭緒。
我要開始着手制定技術方案了。
四、
BASE 思想中的 BA（Basically Available）基本可用，是鼓勵通過預先的架構設計或者前期規劃，盡量在分布式的系統中，把以前可能影響全平台的嚴重問題，變成隻會影響平台中的一部分資料或者功能的非嚴重問題。
有了這個思想之後，我就對廣告平台中的很多重要的資料表進行了拆分，并将這些表的資料分散到了不同的資料庫中。
比如，有個廣告流量詳情表，每當使用者點選廣告或者廣告展示出來的時候，為了保證不丢失，這些資料都是實時插入到這個表裡的。
我對這張表是怎麼切分的呢？
當有人點選廣告了，他的點選記錄會被傳到我的應用層，然後我會在應用層根據廣告 ID 做哈希，再根據哈希結果的不同，分别存到不同的資料庫中去。
假如這三個資料庫中的一個出現了問題，則隻會有三分之一的資料受到影響。這就實作了 BASE 理論中的 BA——基本可用了。基本可用其實也真的就是表達的這麼一回事：
通過一些架構設計，即使平台中某部分元件出現了問題，也不會導緻整個平台不可用。
好了，既然采取了資料庫拆分的政策，又根據 BASE 理論中的 BA 思想拆分了一些重要的表，那麼，到了現在，可能也無從後悔，隻能繼續沿着 BASE 這條路，一條路走到黑了。
五、
接下來，需要着手解決性能問題了。2PC 方案……算了……它瘋狂的一緻性性格會要了我的狗命的。
那麼極端點，我們不搞事務可不可以呢？
還用前面說的那套廣告平台舉例。
當時，從業務上，要求廣告的通路資料都要保證及時入庫不能丢，因為丢了就可能造成計費的損失，而這些損失全是錢。是以，每當使用者點選廣告或者廣告展示出來的時候，為了保證不丢失，這些資料都是實時入庫的。
又根據業務需求，當廣告流量入庫時，還需要往廣告預算表和媒體流水表裡同時根據這筆流量進行記賬，以供後續财務計算。
如果完全不考慮事務，則拆分庫後，操作可能會是這個樣子。
這三個操作可能會并行發往不同的資料庫執行。由于三個操作之間沒有事務的限制，是以，一個操作出問題了，另外的操作并不會受到影響。
而這卻也引發了另外一個問題，資料狀态不一緻。
如果在上面的業務中，插入廣告流量表的操作失敗了，但其餘兩張表插入成功了，業務就會面臨一個很尴尬的情況：他們算出的财務報表沒有依據。财務流水中找不到産生了這筆流水的依據。
而這種不一緻的狀态由于已經被持久化到了資料庫中，就會導緻這種不一緻的狀态永久存在了資料庫中。這業務能接受嗎？但凡有點職業精神的程式員能接受嗎？
最後的話
無論是哪家公司，都很重視Spring架構技術，重視基礎，是以千萬别小看任何知識。面試是一個雙向選擇的過程，不要抱着畏懼的心态去面試，不利于自己的發揮。
同時看中的應該不止薪資，還要看你是不是真的喜歡這家公司，好了希望這篇文章對大家有幫助！
另外本人整理收藏了多家公司面試知識點整理 ，以及各種Java核心知識點免費分享給大家，
下方隻是部分截圖 想要資料的話可以戳這裡即可免費領取。
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