SOA （面向服务的架构）
微服务
就是将庞杂臃肿的单体应用拆分成细粒度的服务，独立部署，并交给各个中小团队来负责开发、测试、上线和运维整个生命周期。
那么服务化拆分具体该如何实施呢？一个最有效的手段就是将不同的功能模块服务化，独立部署和运维。以前面提到的社交 App 为例，你可以认为首页信息流是一个服务，评论是一个服务，消息通知是一个服务，个人主页也是一个服务。
这种服务化拆分方式是纵向拆分，是从业务维度进行拆分。标准是按照业务的关联程度来决定，关联比较密切的业务适合拆分为一个微服务，而功能相对比较独立的业务适合单独拆分为一个微服务。
还有一种服务化拆分方式是横向拆分，是从公共且独立功能维度拆分。标准是按照是否有公共的被多个其他服务调用，且依赖的资源独立不与其他业务耦合。
- 服务如何发布和订阅.
单体应用由于部署在同一个 WAR 包里，接口之间的调用属于进程内的调用。而拆分为微服务独立部署后，服务提供者该如何对外暴露自己的地址，服务调用者该如何查询所需要调用的服务的地址呢？这个时候你就需要一个类似登记处的地方，能够记录每个服务提供者的地址以供服务调用者查询，在微服务架构里，这个地方就是注册中心。
服务监控能够发现问题，服务追踪能够定位问题所在，而解决问题就得靠服务治理了。服务治理就是通过一系列的手段来保证在各种意外情况下，服务调用仍然能够正常进行。
服务发布和引用
服务提供者如何发布一个服务，服务消费者如何引用这个服务
RESTful API
XML 配置
IDL
具体采用哪种服务描述方式是根据实际情况决定的，通常情况下，如果只是企业内部之间的服务调用，并且都是 Java 语言的话，选择 XML 配置方式是最简单的。如果企业内部存在多个服务，并且服务采用的是不同语言平台，建议使用 IDL 文件方式进行描述服务。如果还存在对外开放服务调用的情形的话，使用 RESTful API 方式则更加通用。
注册中心原理
在微服务架构下，主要有三种角色：服务提供者（RPC Server）、服务消费者（RPC Client）和服务注册中心（Registry），三者的交互关系请看下面这张图，我来简单解释一下。
RPC Server 提供服务，在启动时，根据服务发布文件 server.xml 中的配置的信息，向 Registry 注册自身服务，并向 Registry 定期发送心跳汇报存活状态。
RPC Client 调用服务，在启动时，根据服务引用文件 client.xml 中配置的信息，向 Registry 订阅服务，把 Registry 返回的服务节点列表缓存在本地内存中，并与 RPC Sever 建立连接。
当 RPC Server 节点发生变更时，Registry 会同步变更，RPC Client 感知后会刷新本地内存中缓存的服务节点列表。
RPC Client 从本地缓存的服务节点列表中，基于负载均衡算法选择一台 RPC Sever 发起调用。
以开源注册中心 ZooKeeper 为例，ZooKeeper 集群中包含多个节点，服务提供者和服务消费者可以同任意一个节点通信，因为它们的数据一定是相同的，这是为什么呢？这就要从 ZooKeeper 的工作原理说起：
每个 Server 在内存中存储了一份数据，Client 的读请求可以请求任意一个 Server。
ZooKeeper 启动时，将从实例中选举一个 leader（Paxos 协议）。
Leader 负责处理数据更新等操作（ZAB 协议）。
一个更新操作成功，当且仅当大多数 Server 在内存中成功修改 。
RPC 调用是如何实现的呢？
RPC 调用的原理与此类似，我习惯把服务消费者叫作客户端，服务提供者叫作服务端，两者通常位于网络上两个不同的地址，要完成一次 RPC 调用，就必须先建立网络连接。建立连接后，双方还必须按照某种约定的协议进行网络通信，这个协议就是通信协议。双方能够正常通信后，服务端接收到请求时，需要以某种方式进行处理，处理成功后，把请求结果返回给客户端。为了减少传输的数据大小，还要对数据进行压缩，也就是对数据进行序列化。
客户端和服务端如何建立网络连接？
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HTTP 通信
HTTP 通信是基于应用层 HTTP 协议的，而 HTTP 协议又是基于传输层 TCP 协议的。一次 HTTP 通信过程就是发起一次 HTTP 调用，而一次 HTTP 调用就会建立一个 TCP 连接，经历一次下图所示的"三次握手”的过程来建立连接。
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完成请求后，再经历一次“四次挥手”的过程来断开连接。
- Socket 通信
Socket 通信是基于 TCP/IP 协议的封装，建立一次 Socket 连接至少需要一对套接字，其中一个运行于客户端，称为 ClientSocket ；另一个运行于服务器端，称为 ServerSocket 。就像下图所描述的，Socket 通信的过程分为四个步骤：服务器监听、客户端请求、连接确认、数据传输。
-服务器监听：ServerSocket 通过调用 bind() 函数绑定某个具体端口，然后调用 listen() 函数实时监控网络状态，等待客户端的连接请求。
-客户端请求：ClientSocket 调用 connect() 函数向 ServerSocket 绑定的地址和端口发起连接请求。
-服务端连接确认：当 ServerSocket 监听到或者接收到 ClientSocket 的连接请求时，调用 accept() 函数响应 ClientSocket 的请求，同客户端建立连接。
-数据传输：当 ClientSocket 和 ServerSocket 建立连接后，ClientSocket 调用 send() 函数，ServerSocket 调用 receive() 函数，ServerSocket 处理完请求后，调用 send() 函数，ClientSocket 调用 receive() 函数，就可以得到得到返回结果。
服务端如何处理请求？
BIO 适用于连接数比较小的业务场景，这样的话不至于系统中没有可用线程去处理请求。这种方式写的程序也比较简单直观，易于理解。
NIO 适用于连接数比较多并且请求消耗比较轻的业务场景，比如聊天服务器。这种方式相比 BIO，相对来说编程比较复杂。
AIO 适用于连接数比较多而且请求消耗比较重的业务场景，比如涉及 I/O 操作的相册服务器。这种方式相比另外两种，编程难度最大，程序也不易于理解。
数据传输采用什么协议？
最常用的有 HTTP 协议，它是一种开放的协议，各大网站的服务器和浏览器之间的数据传输大都采用了这种协议。还有一些定制的私有协议，比如阿里巴巴开源的 Dubbo 协议，也可以用于服务端和客户端之间的数据传输。无论是开放的还是私有的协议，都必须定义一个“契约”，以便服务消费和服务提供者之间能够达成共识。服务消费者按照契约，对传输的数据进行编码，然后通过网络传输过去；服务提供者从网络上接收到数据后，按照契约，对传输的数据进行解码，然后处理请求，再把处理后的结果进行编码，通过网络传输返回给服务消费者；服务消费者再对返回的结果进行解码，最终得到服务提供者处理后的返回值。
数据该如何序列化和反序列化？
一般数据在网络中进行传输前，都要先在发送方一端对数据进行编码，经过网络传输到达另一端后，再对数据进行解码，这个过程就是序列化和反序列化。
为什么要对数据进行序列化和反序列化呢？要知道网络传输的耗时一方面取决于网络带宽的大小，另一方面取决于数据传输量。要想加快网络传输，要么提高带宽，要么减小数据传输量，而对数据进行编码的主要目的就是减小数据传输量。比如一部高清电影原始大小为 30GB，如果经过特殊编码格式处理，可以减小到 3GB，同样是 100MB/s 的网速，下载时间可以从 300s 减小到 30s。
常用的序列化方式分为两类：文本类如 XML/JSON 等，二进制类如 PB/Thrift 等，而具体采用哪种序列化方式，主要取决于三个方面的因素。
服务追踪系统原理
这就不得不提到服务追踪系统的鼻祖：Google 发布的一篇的论文<a href="http://bigbully.github.io/Dapper-translation/"><code>Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure</code></a>，里面详细讲解了服务追踪系统的实现原理。它的核心理念就是调用链：通过一个全局唯一的 ID 将分布在各个服务节点上的同一次请求串联起来，从而还原原有的调用关系，可以追踪系统问题、分析调用数据并统计各种系统指标。
可以说后面的诞生各种服务追踪系统都是基于 Dapper 衍生出来的，比较有名的有 Twitter 的Zipkin、阿里的鹰眼、美团的MTrace
traceId，用于标识某一次具体的请求 ID。当用户的请求进入系统后，会在 RPC 调用网络的第一层生成一个全局唯一的 traceId，并且会随着每一层的 RPC 调用，不断往后传递，这样的话通过 traceId 就可以把一次用户请求在系统中调用的路径串联起来。
spanId，用于标识一次 RPC 调用在分布式请求中的位置。当用户的请求进入系统后，处在 RPC 调用网络的第一层 A 时 spanId 初始值是 0，进入下一层 RPC 调用 B 的时候 spanId 是 0.1，继续进入下一层 RPC 调用 C 时 spanId 是 0.1.1，而与 B 处在同一层的 RPC 调用 E 的 spanId 是 0.2，这样的话通过 spanId 就可以定位某一次 RPC 请求在系统调用中所处的位置，以及它的上下游依赖分别是谁。
annotation，用于业务自定义埋点数据，可以是业务感兴趣的想上传到后端的数据，比如一次请求的用户 UID。
