缘起 系统崩溃了？别惊慌！这里有快速恢复的方法！ 分析发现，网站崩时服务X被流量打垮，继而依赖服务X的其它服务开始互相“踩踏”，最终崩溃。 网站崩时，服务X的QPS过高，实际达到了业务gateway服务的2倍~~
微服务的拆分一直是历史性的难题，行业内更是没有具体的拆分标准，拆分的好坏更多取决于拆分者的经验，并经过反复迭代，逐步优化、调整，以达到比较合适的划分。
首先我们要确定出微服务的大致数量，数量很关键，因为数量越多，维护成本越大，一定不要超出团队的承受范围。确定了数量，我们再考虑怎么拆。
之前讲解了什么是微服务：微服务的核心在于服务治理，微服务架构是将复杂臃肿的单体应用进行细粒度的服务化拆分，每个拆分出来的服务各自独立打包部署，并交由小团队进行开发和运维，从而极大地提高了应用交付的效率。
微服务在最近几年大行其道，很多公司的研发人员都在考虑微服务架构，同时，随着 Docker 容器技术和自动化运维等相关技术发展，微服务变得更容易管理，这给了微服务架构良好的发展机会。
曾经有架构师推荐老板容器化的一个理由也是容器化可以大范围节约公司资金成本，我也一度很认可，但后来发现凡事是有前提的。
在前面的两篇文章中，笔者给大家介绍了DDD核心思想、重要概念以及如何进行DDD进行微服务实践的大致过程，后续的文章中将逐渐深入DDD的实践细节，包括领域模型与代码模型的映射以及具体的微服务设计实例等。当下微服务盛行，微服务架构解决了单点系统的可用性问题、突破单节点服务的性能瓶颈同时提升了整个系统的稳定性。因此各大公司纷纷转向微服务架构，但是在实际的微服务拆分过程中也会遇到不少的问题。而DDD中的领域模型构建以及边界上下文的划分天然的和微服务划分有着异曲同工之妙，因此结合DD领域驱动设计来进行微服务拆分是一种比较好的微服务拆分方案。那么今天就和大家聊聊怎么进行微服务拆分。
有人说微服不难，难的是服务的划分，虽然我持保留意见。但是从侧面也反应了划分具有一定的困难。这里的矛盾在于粒度。如果粒度太大了，分和不分似乎都差不多；如果粒度太小了，聚合、发布、调用链、调试等都是坑。
当我们搭建集群的时候,首先要想明白需要解决哪些问题,搞清楚这个之前,想想单节点、单实例、单机有哪些问题? 单点故障 容量有限 可支持的连接有限(性能不足) ...... 为了解决这些问题,我们需要对服
现在被谈论最多的就是微服务和中台系统，我个人的理解是微服务或者是中台好不好，主要看实际的业务场景，架构的变迁往往需要耗费很大的学习成本和时间成本，所以更改架构的时候要三思而后行，适合自己特别重要。
我们知道微服务是一种理念，没有确切的定义和边界，好比设计原则，是属于抽象的概念。在定义不明确的情况下谈划分也是一种各说各话，具体问题需要具体分析，所以这篇文章谈到的划分也不是绝对标准，仅供参考。
架构演化的步骤 在确定使用Spring Boot/Cloud这套技术栈进行微服务改造之前，先梳理平台的服务，对不同的服务进行分类，以确认演化的节奏。 先让团队熟悉Spring Boot技术，并且优先在基础服务上进行技术改造，推动改动后的项目投产上线 当团队熟悉Spring Boot之后，再推进使用Spring Cloud对原有的项目进行改造。 在进行微服务改造过程中，优先应用于新业务系统，前期可以只是少量的项目进行了微服务化改造，随着大家对技术的熟悉度增加，可以加快加大微服务改造的范围 传统项目和微服务项
新技术的出现往往是为了解决旧方案存在的问题，这一点在计算机科学和软件工程领域尤其明显。随着时间的推移，我们目睹了许多技术词汇的崛起和消失，其中微服务无疑是一个备受瞩目的话题。然而，随着微服务概念的普及，有人开始质疑，它是否有时被滥用了。
答：分布式的核心就一个字：拆。只要是将一个项目拆分成了多个模块，并将这些模块分开部署，那就算是分布式。
软件系统与硬件和建筑系统最大的区别在于软件是可扩展的。一个硬件生产出来后一般都不会进行改变了，而且都会一直使用，知道不能使用为止；一栋房子建好了是不会去改变其整体架构，顶多也是进行装修，但是整体架构是不会变的。
注：本文为我最近阅读《微服务架构设计模式》的一点感悟，我不准备详细去写对该书的读书笔记记录，而是结合我们自己所做的一些微服务架构实践情况做一些总结和复盘。
继续订单拆分，从服务化的角度，订单拆分业务可以做成一个单独的微服务，即拆分的框架和流程。
在微服务的落地中，第一步就需要进行微服务的拆分，服务的拆分很困难也很重要，本文就讲讲怎么进行服务的拆分。
微服务是一种开发软件的架构和组织方法，其中软件由通过明确定义的 API 进行通信的小型独立服务组成。这些服务由各个小型独立团队负责。
Microservices 是一种服务组织形式，很难有一个特别明确的定义，更多的是技术开发人员总结出来的一些共识。通常来说微服务架构包含一组「独立部署」的小服务，共同完成一个应用。
毫无疑问，微服务架构的设计原则和核心话题是本文要讨论的重点，也是打算从零基础开始构建微服务架构需要事先考虑、规划的。一个好的产品、应用能否稳定运行，持续开发，满足业务需求，能否经得起现实的考验，就需要在设计阶段考虑很多、很多，以确保它的健壮性。
作者：徐贤军，京东系统架构师，从事架构设计与开发工作，熟悉各种开源软件架构。在Web开发、架构优化上有较丰富实战经历。 随着业务的复杂性增大、系统吞吐量增长，所有功能统一部署难度加大，各个功能模块相互
HBase 内置的处理拆分和合并的机制一般是合理的，并且它们按照预期处理任务，但在有些情况下，还是需娶按照应用需求对这部分功能进行优化以获得额外的性能改善。 管理拆分 通常HBase 是自动处理region拆分的:一旦它们达到了既定的阈值，region将被拆分成两个，之后它们可以接收新的数据并继续增长。这个默认行为能够满足大多数用例的需求。 其中一种可能出现问题的情况被称之为“拆分/合并风暴”: 当用户的region大小以恒定的速度保持增长时，region拆分会在同一时间发生，因为同时需要压缩region
使用微服务架构模式的思想对目标系统进行拆分之前，我们需要先明白服务拆分起点和终点，以及需要考虑的因素与坚持的原则。所谓起点就是需要清楚拆分的是已有的项目还是新的项目，如果是已有的项目，那么这个项目处于什么样的架构阶段。而终点则是服务拆分后所需达到的架构阶段，以及后续扩展性的考虑，毕竟好的架构不是一次性设计出来的，而是不断进化来的。
本文首发于InfoQ： http://www.infoq.com/cn/articles/service-split-and-architecture-evolution 领域驱动设计和服务自演进能
分布式系统架构的明显特点，就是按照业务系统的功能，拆分成各种服务，每个服务下面都有自己独立的数据库，以此降低业务间的耦合度，隔离不同的数据库保证系统最大的稳定性等。
按照使用的资源类型划分，我们可以把系统分为三大类型：IO密集型、计算密集型，数据密集型。系统的类型反映了系统的主要瓶颈。现实情况中，大部分系统在由小变大的过程中，最先出现瓶颈的是IO。IO问题体现在两个方面：高并发，存储介质的读写（例如数据库，磁盘等）。随着业务逻辑的复杂化，接下来出现瓶颈的是计算，也就是常说的CPU idle不足。出现计算瓶颈的时候，一般会使用水平扩展（加机器）和垂直扩张（服务拆分）两个方法。随着数据量（用户数量，客户数量）的增长，再接下来出现瓶颈的是内存。 如今，内存的合理使用比以往更加
随着业务的复杂性增大、系统吞吐量增长，所有功能统一部署难度加大，各个功能模块相互影响，使系统变的笨重且脆弱；因此需要对业务进行拆分、对系统进行解耦、对系统内部架构升级，来提升系统容量及健壮性。
徐贤军，京东系统架构师，从事架构设计与开发工作，熟悉各种开源软件架构。在Web开发、架构优化上有较丰富实战经历。 随着业务的复杂性增大、系统吞吐量增长，所有功能统一部署难度加大，各个功能模块相互影响使系统变的笨重且脆弱，因此需要对业务进行拆分、对系统进行解耦、对系统内部架构升级，以此来提升系统容量及健壮性。
来这里找志同道合的小伙伴！ 作者：徐贤军 京东系统架构师，从事架构设计与开发工作，熟悉各种开源软件架构。在Web开发、架构优化上有较丰富实战经历。 随着业务的复杂性增大、系统吞吐量增长，所有功能统一部署难度加大，各个功能模块相互影响，使系统变的笨重且脆弱；因此需要对业务进行拆分、对系统进行解耦、对系统内部架构升级，来提升系统容量及健壮性。 接下来主要分两部分介绍：系统拆分与结构演变； 系统拆分 系统拆分从资源角度分为：应用拆分和数据库拆分； 从采用的先后顺序可分为：水平扩展、垂直拆分、业务拆分、水平拆分
最近一年来，我所在的项目为一个传统行业客户的 IT 核心系统做遗留系统改造，我参与了该系统一个业务模块的拆分和服务化，在这过程中落地了一些有意思的实践，特此记录下来和大家分享。 项目背景 这是一个运行了至少 15 年的单体系统，采用的技术栈是 JDK8、Servlet、JSP、Oracle、JDBC、存储过程、Weblogic，从这些关键词就能感受到它的沧桑感。整个系统都在一个代码仓库中，或按业务或按功能划分成了 30 多个 maven 模块，模块间可以任意调用彼此的方法，也可以随意访问彼此业务的数据库表。
正是因为有阿里的dubbo，很多中小型公司才可以基于dubbo，来把系统拆分成很多的服务，每个人负责一个服务，大家的代码都没有冲突，服务可以自治，自己选用什么技术都可以，每次发布如果就改动一个服务那就上线一个服务好了，不用所有人一起联调，每次发布都是几十万行代码，甚至几百万行代码了。
推上看到这个图，也感觉总结梳理的还挺不错的。这类梳理主要针对已经有微服务实践的同学，回头再来看的时候就有点感觉了；如果你是刚开始做微服务，那这个图也就是看看，无法深入的理解。
随着业务的复杂性增大、系统吞吐量增长，所有功能统一部署难度加大，各个功能模块相互影响使系统变的笨重且脆弱，因此需要对业务进行拆分、对系统进行解耦、对系统内部架构升级，以此来提升系统容量及健壮性。接下来主要分系统拆分和结构演变两部分介绍：
在整个过程中，与团队成员和相关利益相关者进行有效的沟通和协作非常重要。确保你理解需求，并根据实际情况进行适当的调整和改进。此外，遵循良好的分布式系统设计原则和最佳实践，可以提高应用的性能、可靠性和可扩展性。
近日，CODING 平台技术总监吴海黎参加了由 ECUG 社区举办的技术大会，与听众一同分享了 CODING 微服务架构的演进历程。让我们一起来欣赏精彩的演讲内容吧。
随着唯品会业务的快速发展，订单量的不断增长，原有的订单存储架构已经不能满足公司的发展了，特别是在大促高峰期，原订单库已经成为抢购瓶颈，已经严重制约公司的发展。
我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量，自然不是说能够存储的最大数据量，如果是说能够存储的最大量，那么，如果你使用自增 ID，最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了，这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的；如果你不使用自增 id，且没有 id 最大值的限制，如使用足够长度的随机字符串，那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了。显然我们不是在讨论这个问题。
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
导语：微服务架构的盛行，解决了系统上可用性、可扩展、可维护性上的问题，成为众多企业架构转型的不二之选。但在架构转型时，原有系统应该如何进行微服务拆分呢？要避免哪些陷阱呢？在本文中，腾讯云微服务架构师崔凯将为大家详细解答。
第一点就是我们的项目会很庞大，可能会有几十张表。如果团队有新人加入进来了。她看到这些表的时候也是比较懵逼的，因为她可能也不知道这个表是怎么关联的，有什么含义，数据量怎么怎么样。她都需要花很长时间去理解。所以单体应用可能就会存在这样一个问题，表和表之间到项目越来越大的时候，很多表是废弃的，同时很难去维护。
微服务架构诞生以来，在各种演讲、文章、书籍上所出现的频率之高，足以看出它对软件架构领域带来的巨大影响。经过这两年的快速普及，微服务的实践已经在越来越多的组织和企业内部得以推广和运用。 未来的几年，相信会有更多的企业将目光聚焦在如何有效地将微服务落地这个核心问题上。微服务的概念看似浅显易懂，但实际上却与架构演进、领域建模、持续交付及DevOps等多个维度的方法论与实践密切相关。 在微服务的落地过程中，我们认为如下几点将成为组织实施微服务架构的必备能力。 持续交付是内功 十年以前，某个软件在一年内发布的版本数
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