1，微服務的優缺點
微服務的解決的問題，
吞吐量，易擴充套件，小模組的快速開發，解決單點故障多。
缺點，單個請求的反應時間變長，需要通過rpc調取多個下游服務。
部署整條鏈路複雜，排錯，定位問題複雜。
架構邏輯複雜。
2，分布式一些難點
1，容易出錯，所以需要把錯誤當成正常邏輯，寫在**裡。能處理的，不能處理的拋給呼叫方，可以忽略的忽略掉。具體情況，具體分析。
2，監控和全鏈路追蹤日誌，需要能快速定位問題，解決問題，需要平時做演練。
3，需要自動化運維。
3，分布式保持資料一致性問題
著名理論cap 資料一致性，可用性，分割槽容忍性。p是必須按，c和a二選一。
如果做到資料強一致性，需要分布式鎖，分布式事務，保證資料一致性，錯誤回滾。上下游冪等。加鎖期間，服務不可用。
如果強可用性，資料是最終一致性。這時候非同步處理，一般需要訊息佇列，資料庫，快取等。
保證資料一致性，上游重試，加下游冪等。事務保證錯誤回滾。
4，資料庫主從不一致怎麼處理
1，拆庫拆表，降低併發。
2，增加快取，減少資料庫訪問。
3，強制讀主庫。
4，其他從資料庫主從原理方面考慮了。
談談自己對分布式的理解
現在常用的開源分布式框架乙個是阿里開源的dubbo，還有乙個就是spring cloud 最初的服務化解決方案是 相同服務提供乙個統一的網域名稱，然後客戶端傳送http請求，由nginx負責請求分發和跳轉，耦合了服務呼叫邏輯，相當於乙個重量級的esb 有以下幾個缺點 1 作為消費者不知道由哪個服務例...
對分布式事務的簡單理解
分布式事務就是把乙個包含多個操作步驟的業務操作 這些操作往往是由不同的應用系統來完成的 作為乙個整體來對待，要麼都成功，要麼都失敗。問題是各個操作步驟在不同的業務系統中進行操作，網路速度，系統故障等各種因素都有可能影響操作結果，必須採取有效方法來達到事務的目的。所謂的原子性就是說，在整個事務中的所有...
關於分布式的一些理解和認識
分布式系統並不是什麼新鮮詞，在上個世紀七八十年代就已經有各種分布式系統出現。只是在網際網路時代，分布式系統才大放異彩，尤其是google更是把分布式系統運用到了極致。google整個的軟體構架都是基於各種各樣的分布式系統，諸如borg mapreduce bigtable等。正是這些分布式系統，使得...