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1、文章大纲Spring Cloud 五大组件
服务注册与发现——Netflix Eureka
负载均衡：
客户端负载均衡——Netflix Ribbon
服务端负载均衡：——Feign(其也是依赖于Ribbon，只是将调用方式RestTemplete 更改成Service 接口)
断路器——Netflix Hystrix
服务网关——Netflix Zuul
分布式配置——Spring Cloud Config
1.1 常见面试题1.1 什么是微服务？
1.2 微服务之间是如何独立通讯的？
1.3 SpringCloud 和 Dubbo有那些区别？
1.4 SpringBoot 和 SpringCloud，请谈谈你对他们的理解
1.5 什么是服务熔断？什么是服务降级？
1.6 微服务的优缺点分别是什么？说下你在项目开发中遇到的坑
1.7 你所知道的微服务技术栈有哪些？列举一二
1.8 Eureka和Zookeeper都可以提供服务注册与发现的功能，请说说两者的区别
…
2. 微服务概述 2.1 什么是微服务？什么是微服务？
微服务(Microservice Architecture) 是近几年流行的一种架构思想，关于它的概念很难一言以蔽之。
究竟什么是微服务呢？我们在此引用ThoughtWorks 公司的首席科学家 Martin Fowler 于2014年提出的一段话：
原文：https://martinfowler.com/articles/microservices.html
汉化：https://www.cnblogs.com/liuning8023/p/4493156.html
就目前而言，对于微服务，业界并没有一个统一的，标准的定义。
但通常而言，微服务架构是一种架构模式，或者说是一种架构风格，它体长将单一的应用程序划分成一组小的服务，每个服务运行在其独立的自己的进程内，服务之间互相协调，互相配置，为用户提供最终价值，服务之间采用轻量级的通信机制(HTTP)互相沟通，每个服务都围绕着具体的业务进行构建，并且能狗被独立的部署到生产环境中，另外，应尽量避免统一的，集中式的服务管理机制，对具体的一个服务而言，应该根据业务上下文，选择合适的语言，工具(Maven)对其进行构建，可以有一个非常轻量级的集中式管理来协调这些服务，可以使用不同的语言来编写服务，也可以使用不同的数据存储。
再来从技术维度角度理解下：
微服务化的核心就是将传统的一站式应用，根据业务拆分成一个一个的服务，彻底地去耦合，每一个微服务提供单个业务功能的服务，一个服务做一件事情，从技术角度看就是一种小而独立的处理过程，类似进程的概念，能够自行单独启动或销毁，拥有自己独立的数据库。
2.2 微服务与微服务架构微服务
强调的是服务的大小，它关注的是某一个点，是具体解决某一个问题/提供落地对应服务的一个服务应用，狭义的看，可以看作是IDEA中的一个个微服务工程，或者Moudel。IDEA 工具里面使用Maven开发的一个个独立的小Moudel，它具体是使用SpringBoot开发的一个小模块，专业的事情交给专业的模块来做，一个模块就做着一件事情。强调的是一个个的个体，每个个体完成一个具体的任务或者功能。
微服务架构
一种新的架构形式，Martin Fowler 于2014年提出。
微服务架构是一种架构模式，它体长将单一应用程序划分成一组小的服务，服务之间相互协调，互相配合，为用户提供最终价值。每个服务运行在其独立的进程中，服务与服务之间采用轻量级的通信机制(如HTTP)互相协作，每个服务都围绕着具体的业务进行构建，并且能够被独立的部署到生产环境中，另外，应尽量避免统一的，集中式的服务管理机制，对具体的一个服务而言，应根据业务上下文，选择合适的语言、工具(如Maven)对其进行构建。
2.3 微服务优缺点优点
单一职责原则；
每个服务足够内聚，足够小，代码容易理解，这样能聚焦一个指定的业务功能或业务需求；
开发简单，开发效率高，一个服务可能就是专一的只干一件事；
微服务能够被小团队单独开发，这个团队只需2-5个开发人员组成；
微服务是松耦合的，是有功能意义的服务，无论是在开发阶段或部署阶段都是独立的；
微服务能使用不同的语言开发；
易于和第三方集成，微服务允许容易且灵活的方式集成自动部署，通过持续集成工具，如jenkins，Hudson，bamboo；
微服务易于被一个开发人员理解，修改和维护，这样小团队能够更关注自己的工作成果，无需通过合作才能体现价值；
微服务允许利用和融合最新技术；
微服务只是业务逻辑的代码，不会和HTML，CSS，或其他的界面混合;
每个微服务都有自己的存储能力，可以有自己的数据库，也可以有统一的数据库；
缺点
开发人员要处理分布式系统的复杂性；
多服务运维难度，随着服务的增加，运维的压力也在增大；
系统部署依赖问题；
服务间通信成本问题；
数据一致性问题；
系统集成测试问题；