服务框架
grpc
通信编码
protobuf
服务描述
服务描述指的是服务接口的描述，这里我们统一通过 Swagger 对所有微服务接口进行管理和维护。
服务网关
（这部分自己实现）要是文章没写的我之后会补上
消息系统
kafka
数据库存储
我们将选用 MySQL 作为数据库存储系统，同时通过 gorm 实现 Go 语言与数据库之间的交互，为了简化系统，这里我们不会做分布式数据库部署，而是将不同微服务对应的数据库存放到一个数据库服务器上，关于分布式数据库的话题将留到后续分布式系列教程中去介绍。
服务发现
拆分出多个微服务后，客户端调用远程服务时会涉及到服务路由与发现的问题，我们在本次重构中选择 Etcd 作为服务发现的注册中心。
负载均衡
负载均衡是为了提高系统的可用性，可以进一步细分为服务端负载均衡和客户端负载均衡，这里服务端负载均衡我们使用 Go-Micro 内置 Selector 组件的负载均衡机制（Random + Cache），客户端负载均衡指的是将这个负载均衡策略下放到客户端去实现，显然服务端负载均衡更简单一些，不需要我们做额外开发。
服务监控
服务监控我们选择引入第三方组件进行可视化管理，这里选择的方案是结合 Prometheus 和 Grafana 实现，前者用于存储监控样本数据源，后者提供对监控数据的可视化展示。
服务治理
服务治理指的是通过一系列手段来保证在各种意外情况下，微服务调用仍然能够正常进行，这些手段包括熔断、隔离、限流、降级、负载均衡等，这里我们选择引入开源的 hystrix-go 和 go-resiliency 来实现，前者是 Netflix 开源库 hystrix 的 Go 语言版本，集流量控制、熔断、容错等功能于一身，被誉为“雪崩利器”，后者可提供重试功能，是弹性模式的 Go 语言实现。
服务追踪
服务追踪用于对每个请求调用的分布式完整服务链路进行记录，从而方便问题定位和故障分析，这里我们选择引入开源的分布式追踪系统 ZipKin实现服务追踪。
自动化测试
在本次重构中，我们使用 GoConvey 编写行为测试代码，并集成 CircleCI 进行自动化测试。
自动化部署
最后，我们将通过 Docker + Kubernetes 对微服务进行容器化编排和自动化部署。
