读后感

文中的理论部分介绍了微服务架构的发展历程，通俗地讲解了领域驱动设计,帮助读者更好地利用DDD来建模和划分服务;微服务稳定性保证的常用手段和微服务下如何保证事务的一致性这两章凝聚了作者多年的积累和思考，相信读者看完后会有不一样的感触和收获;文中实战部分的内容非常丰富，以项目为基础，逐层介绍常见的Dubbo、Spring Cloud和Service Mesh框架的具体使用方法，并对实现原理进行剖析;文中还以具体案例全面介绍了微服务双活体系建设、微服务监控与告警、微服务编排、百亿流量微服务网关的设计与实现，以及基于支付场景下的微服务改造等，并让读者了解如何借助微服务来增强和重构现有的遗留系统。

今天就把我昨天刚刚读完的高可用可伸缩微服务架构基于Dubbo、Spring Cloud和Service Mesh的电子版PDF分享给大家（总共531页，够你啃一段时间了），老规矩由于文章的篇幅有限下面只能为大家展示部分内容，完整版的获取方式在文末。

 

 

第1章微服务架构概述

 

第2章微服务领域驱动设计

从结构这个维度看，微服务其实一点都不 “微”！一个微服务从诞生到最后的消亡，经历从设计、开发、测试、上线、运行到下线贯穿始终的生命周期。当一个系统包含成百乃至上千个微服务时，系统的结构会变得越来越复杂。每个环节都有方方面面的因素需要考量，诸如设计原则的遵守、通信机制的选择、数据一致性的保障、 健康状态的监控与跟踪，乃至于服务的配置、测试与运维。这些都是运用和实施微服务的重要关注点，它们更多来自技术层面的考量，我称其为微服务的“技术维度”。

 

第3章Apache Dubbo框架的原理与实现

 

 

第4章Spring Boot/Spring Cloud实践

Spring官方对Spring Boot、Spring Cloud、Spring Cloud Data Flow的定位如下：

Spring Boot: Build Anything

Spring Cloud: Coordinate Anything

Spring Cloud Data Flow: Connect everything

 

 

 

第5章微服务稳定性保证的常用手段

采用微服务架构后，并不意味着可以轻松保证微服务系统的稳定。当分布式系统达到一定量级时，每个环节都可能出错:硬盘可能会损坏、网线可能被挖断、某个依赖三方服务的子系统可能突然“挂掉”、发布可能引入bug等，虽然每种情况的故障率都不高，但对于整个分布式系统来说，它的故障率是各个环节故障率的乘积。因此，我们在系统设计时应该拥抱故障，应该考虑如何减轻故障的影响，如何快速从故障中恢复。

一般会从两个维度来评估微服务的稳定性:技术实践、流程管理和支持，这里我们侧重于前者。我们一般从以下两点来考察系统的稳定性:

高可用。当前服务依赖的下游系统性能降低或失败时，该服务应该怎么响应，是快速失败还是增加重试？大促时如何应对瞬间涌入的流量?

高并发。底层服务如何保证服务的吞吐量?如何提高消费者的处理速度?

 

第6章微服务下如何保证事务的一致性

 

第7章百亿流量微服务网关的设计与实现

 

 

 

第8章微服务编排

 

 

第9章微服务数据抽取与统计

 

 

第10章微服务双活体系建设

 

双活架构

 

第11章基于支付场景下的微服务改造与性能优化

 

架构图

 

第12章遗留系统的微服务架构改造

 

第13章Service Mesh详解

 

 

第14章微服务监控实战

 

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