1、什么是微服务？
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，它提倡将单一应用程序划分一组小的服务，每个服务运行在其独立的自己的进程中，服务之间相互协调、互相配合，为用户提供最总价值。服务之间采用轻量级的通信机制互相沟通（通常是基于HTTP的RESTful API）,每个服务都围绕着具体的业务进行构建，并且能够被独立的构建在生产环境、类生产环境等。另外，应避免统一的、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。
2、微服务之间是如何独立通讯的？
3、SpringCloud和Dubbo有哪些区别？
Dubbo SpringCloud
服务注册中心 Zookeeper Eureka
服务调用方式 RPC REST API
服务监控 Dubbo-monitor Spring BootAdmin
断路器 不完善 Spring Cloud Netflix Hystrix
服务网关 无 Spring Cloud Netflix Zuul
分布式配置 无 Spring Cloud Config
服务跟踪 无 Spring Cloud Sleuth
消息总线 无 Spring Cloud Bus
数据流 无 Spring Cloud Stream
批量任务 无 Spring Cloud Task
最大区别：SpringCloud抛弃了Dubbo的RPC通信，采用的是基于HTTP的REST方式。
总体来说，两者各有优势。虽说后者服务调用的功能，但也避免了上面提到的原生RPC带来的问题。而且REST相比RPC更为灵活，服务提供方和调用方的依赖只依靠一纸契约，不存在代码级别的依赖，这在强调快速演化的微服务环境下，显得更加合适。
品牌机与组装机的区别：很明显SpringCloud比dubbo的功能更强大，覆盖面更广，而且能够与SpringFramework、SpringBoot、SpringData、SpringBatch等其他Spring项目完美融合，这些对于微服务至关重要。使用Dubbo构建的微服务架构就像组装电脑、各环节我们选择*度高，但是最总可能会因为内存质量而影响整体，但对于高手这也就不是问题。而SpringCloud就像品牌机，在Spring Source的整合下，做了大量的兼容性测试，保证了机器拥有更高的稳定性。
在面临微服务基础框架选型时Dubbo与SpringCloud只能二选一。
4、SpringBoot和SpringCloud,请你谈谈对他们的理解？
1）、SpringBoot专注于快速方便的开发单个个体微服务。
2）、SpringCloud是关注全局的微服务协调、整理、治理的框架，它将SpringBoot开发的单体整合并管理起来。
3）、SpringBoot可以离开SpringCloud独立使用开发项目，但是SpringCloud离不开SpringBoot，属于依赖关系。
5、什么是服务熔断？什么是服务降级？
熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。当扇出链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时，会进行服务降级，进而熔断该节点微服务的调用，快速返回“错误”的响应信息。当检测到该节点微服务调用响应正常后恢复调用链路。在SpringCloud框架里熔断机制通过Hystrix实现，Hystrix会监控微服务间调用的状况，当失败的调用到一定阈值，缺省是5秒内调用20次，如果失败，就会启动熔断机制。熔断机制的注解是@HystrixCommand
服务降级，一般是从整体负荷考虑。就是当某个服务熔断之后，服务器将不再被调用，此时客户端可以自己准备一个本地的fallback回调，返回一个缺省值。这样做，虽然水平下降，但好歹可用，比直接挂掉强。
6、微服务的优缺点是什么？说下你在项目开发中碰到的问题
优点：1）、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。
2）、开发简单，开发效率提高，一个服务可能就是专一的只干一件事。
3）、微服务能够被小团队开发，这个团队可以是2到5个开发人员组成。
4）、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。
5）、微服务能使用不同的语言开发。
6）、易于第三方集成，微服务允许容易且灵活的方式集成自动部署，通过持续集成集成工具，如Jenkins、Hudson等。
7）、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。无需通过合作体现价值。
8）、微服务允许你融合最新技术。
9）、微服务知识业务逻辑代码，不会和HTML和CSS其他界面组件混合。
10）、每个微服务都有自己的存储能力，可以有自己的数据库，也可以由统一的数据库。
缺点：1）、开发人员要处理分布式系统的复杂性。
2）、多服务运维难度，随着服务的增加，运维的压力也在增加。
3）、系统部署依赖。
4）、服务间通讯成本。
5）、数据一致性。
6）、系统集成测试。
7）、性能监控.....
7、你所知道的微服务技术栈有哪些?请举例一二
微服务的技术栈（各项功能的实现所使用的技术）具体如下：
微服务条目 落地的技术 备注
服务开发 SpringBoot、Spring、SpringMVC
服务配置管理 Netfilx公司的Archaius、阿里的Diamond等
服务注册与发现 Eureka、Consul、Zookeeper
服务调用 RPC、Rest、gRPC
服务熔断器 Hystrix、Envoy等
负载均衡 Nginx、Ribbon
服务接口调用（客户端调用服务的简化工具） Feign等
消息队列 Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ等
服务配置中心管理 SpringCloudConfig、Chef等
服务路由（API网关） Zuul等
服务监控 Zabbix、Naggios、Metrics、Spectator等
全链路追踪 Zipkin、Brave、Dapper等
服务部署 Docker、OpenStack、Kubernetes等
数据流操作开发包 SpringCloud Stream
事件消息总线 Spring Cloud Bus
8、Eureka和zookeeper都可以提供服务注册与发现的功能，请说说两个的区别？
1）、Zookeeper保证了CP（C：一致性，P：分区容错性），Eureka保证了AP（A：高可用）
（1）、当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的信息，但不能容忍直接down掉不可用。也就是说，服务注册功能对高可用性要求比较高，但zk会出现这样一种情况，当master节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新选leader。问题在于，选取leader时间过长，30 ~ 120s，且选取期间zk集群都不可用，这样就会导致选取期间注册服务瘫痪。在云部署的环境下，因网络问题使得zk集群失去master节点是较大概率会发生的事，虽然服务能够恢复，但是漫长的选取时间导致的注册长期不可用是不能容忍的。
（2）、Eureka保证了可用性，Eureka各个节点是平等的，几个节点挂掉不会影响正常节点的工作，剩余的节点仍然可以提供注册和查询服务。而Eureka的客户端向某个Eureka注册或发现是发生连接失败，则会自动切换到其他节点，只要有一台Eureka还在，就能保证注册服务可用，只是查到的信息可能不是最新的。除此之外，Eureka还有自我保护机制，如果在15分钟内超过85%的节点没有正常的心跳，那么Eureka就认为客户端与注册中心发生了网络故障，此时会出现以下几种情况：
①、Eureka不在从注册列表中移除因为长时间没有收到心跳而应该过期的服务。
②、Eureka仍然能够接受新服务的注册和查询请求，但是不会被同步到其他节点上（即保证当前节点仍然可用）
③、当网络稳定时，当前实例新的注册信息会被同步到其他节点。
因此，Eureka可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况，而不会像Zookeeper那样使整个微服务瘫痪。
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作者：郑先生@樊小姐
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