微服务架构和SOA区别
微服务现在辣么火，业界流行的对比的却都是所谓的Monolithic单体应用，而大量的系统在十几年前都是已经是分布式系统了，那么微服务作为新的理念和原来的分布式系统，或者说SOA（面向服务架构）是什么区别呢？
我们先看相同点：
需要Registry，实现动态的服务注册发现机制；
需要考虑分布式下面的事务一致性，CAP原则下，两段式提交不能保证性能，事务补偿机制需要考虑；
同步调用还是异步消息传递，如何保证消息可靠性？SOA由ESB来集成所有的消息；
都需要统一的Gateway来汇聚、编排接口，实现统一认证机制，对外提供APP使用的RESTful接口；
同样的要关注如何再分布式下定位系统问题，如何做日志跟踪，就像我们电信领域做了十几年的信令跟踪的功能；
那么差别在哪？
是持续集成、持续部署？对于CI、CD（持续集成、持续部署），这本身和敏捷、DevOps是交织在一起的，我认为这更倾向于软件工程的领域而不是微服务技术本身；
使用不同的通讯协议是不是区别？微服务的标杆通讯协议是RESTful，而传统的SOA一般是SOAP，不过目前来说采用轻量级的RPC框架Dubbo、Thrift、gRPC非常多，在Spring Cloud中也有Feign框架将标准RESTful转为代码的API这种仿RPC的行为，这些通讯协议不应该是区分微服务架构和SOA的核心差别；
是流行的基于容器框架还是虚拟机为主？Docker和虚拟机还是物理机都是架构实现的一种方式，不是核心区别；
微服务架构的精髓在切分
服务的切分上有比较大的区别，SOA原本是以一种“集成”技术出现的，很多技术方案是将原有企业内部服务封装为一个独立进程，这样新的业务开发就可重用这些服务，这些服务很可能是类似供应链、CRM这样的非常大的颗粒；而微服务这个“微”，就说明了他在切分上有讲究，不妥协。无数的案例证明，如果你的切分是错误的，那么你得不到微服务承诺的“低耦合、升级不影响、可靠性高”之类的优势，而会比使用Monolithic有更多的麻烦。
不拆分存储的微服务是伪服务：在实践中，我们常常见到一种架构，后端存储是全部和在一个数据库中，仅仅把前端的业务逻辑拆分到不同的服务进程中，本质上和一个Monolithic一样，只是把模块之间的进程内调用改为进程间调用，这种切分不可取，违反了分布式第一原则，模块耦合没有解决，性能却受到了影响。
分布式设计第一原则 — “不要分布你的对象”
微服务的“Micro”这个词并不是越小越好，而是相对SOA那种粗粒度的服务，我们需要更小更合适的粒度，这种Micro不是无限制的小。
如果我们将两路（同步）通信与小/微服务结合使用，并根据比如“1个类=1个服务”的原则，那么我们实际上回到了使用Corba、J2EE和分布式对象的20世纪90年代。遗憾的是，新生代的开发人员没有使用分布式对象的经验，因此也就没有认识到这个主意多么糟糕，他们正试图重复历史，只是这次使用了新技术，比如用HTTP取代了RMI或IIOP。
微服务和Domain Driven Design
一个简单的图书管理系统肯定无需微服务架构。既然采用了微服务架构，那么面对的问题空间必然是比较宏大，比如整个电商、CRM。
如何拆解服务呢？
使用什么样的方法拆解服务？业界流行1个类=1个服务、1个方法=1个服务、2 Pizza团队、2周能重写完成等方法，但是这些都缺乏实施基础。我们必须从一些软件设计方法中寻找，面向对象和设计模式适用的问题空间是一个模块，而函数式编程的理念更多的是在代码层面的微观上起作用。
Eric Evans 的《领域驱动设计》这本书对微服务架构有很大借鉴意义，这本书提出了一个能将一个大问题空间拆解分为领域和实体之间的关系和行为的技术。目前来说，这是一个最合理的解决拆分问题的方案，透过限界上下文（Bounded Context，下文简称为BC）这个概念，我们能将实现细节封装起来，让BC都能够实现SRP（单一职责）原则。而每个微服务正是BC在实际世界的物理映射，符合BC思路的微服务互相独立松耦合。
微服务架构是一件好事，逼着大家关注设计软件的合理性，如果原来在Monolithic中领域分析、面向对象设计做不好，换微服务会把这个问题成倍的放大
以电商中的订单和商品两个领域举例，按照DDD拆解，他们应该是两个独立的限界上下文，但是订单中肯定是包含商品的，如果贸然拆为两个BC，查询、调用关系就耦合在一起了，甚至有了麻烦的分布式事务的问题，这个关联如何拆解？BC理论认为在不同的BC中，即使是一个术语，他的关注点也不一样，在商品BC中，关注的是属性、规格、详情等等（实际上商品BC这个领域有价格、库存、促销等等，把他作为单独一个BC也是不合理的，这里为了简化例子，大家先认为商品BC就是商品基础信息）， 而在订单BC中更关注商品的库存、价格。所以在实际编码设计中，订单服务往往将关注的商品名称、价格等等属性冗余在订单中，这个设计解脱了和商品BC的强关联，两个BC可以独立提供服务，独立数据存储
微服务架构首先要关注的不是RPC/ServiceDiscovery/Circuit Breaker这些概念，也不是Eureka/Docker/SpringCloud/Zipkin这些技术框架，而是服务的边界、职责划分，划分错误就会陷入大量的服务间的相互调用和分布式事务中，这种情况微服务带来的不是便利而是麻烦。
DDD给我们带来了合理的划分手段，但是DDD的概念众多，晦涩难以理解，如何抓住重点，合理的运用到微服务架构中呢？
我认为如下的几个架构思想是重中之重
充血模型
事件驱动
实际上DDD和面向对象设计、设计模式等等理论有千丝万缕的联系，如果不熟悉OOA、OOD，DDD也是使用不好的。不过学习这些OO理论的时候，大家往往感觉到无用武之地，因为大部分的Java程序员开发生涯是从学习J2EE经典的分层理论开始的（Action、Service、Dao），在这种分层理论中，我们基本没有啥机会使用那些所谓的“行为型”的设计模式，这里的核心原因，就是J2EE经典分层的开发方式是“贫血模型”。
Martin Fowler在他的《企业应用架构模式》这本书中提出了两种开发方式“事务脚本”和“领域模型”，这两种开发分别对应了“贫血模型”和“充血模型”。
针对上面的技术我特意整理了一下，有很多技术不是靠几句话能讲清楚，所以干脆找朋友录制了一些视频，很多问题其实答案很简单，但是背后的思考和逻辑不简单，要做到知其然还要知其所以然。如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。微服务、Spring，MyBatis，Netty源码分析的朋友可以加我的Java进阶群：582505643，群里有阿里大牛直播讲解技术，以及Java大型互联网技术的视频免费分享给大家。
事务脚本开发模式
事务脚本的核心是过程，可以认为大部分的业务处理都是一条条的SQL，事务脚本把单个SQL组织成为一段业务逻辑，在逻辑执行的时候，使用事务来保证逻辑的ACID。最典型的就是存储过程。当然我们在平时J2EE经典分层架构中，经常在Service层使用事务脚本。
使用这种开发方式，对象只用于在各层之间传输数据用，这里的对象就是“贫血模型”，只有数据字段和Get/Set方法，没有逻辑在对象中。
我们以一个库存扣减的场景来举例：
业务场景
首先谈一下业务场景，一个下订单扣减库存（锁库存），这个很简单
先判断库存是否足够，然后扣减可销售库存，增加订单占用库存，然后再记录一个库存变动记录日志（作为凭证）
贫血模型的设计
首先设计一个库存表 Stock，有如下字段
设计一个Stock对象(Getter和Setter省略)
public class Stock {
private String spuId;
private String skuId;
private int stockNum;
private int orderStockNum;
}
Service入口
设计一个StockService，在其中的lock方法中写逻辑
入参为(spuId, skuId, num)
实现伪代码
count = select stocknum from stock where spuId=xx and skuid=xx
if count>num {
update stock set stocknum=stocknum-num, orderstocknum=orderstocknum+num where skuId=xx and spuId=xx
} else {
//库存不足，扣减失败
}
insert stock_log set xx=xx, date= new Date()
ok，打完收工，如果做的好一些，可以把update和select count合一，这样可以利用一条语句完成自旋，解决并发问题（高手）。
小结一下：
有没有发现，在这个业务领域非常重要的核心逻辑 — 下订单扣减库存中操作过程中，Stock对象根本不用出现，全部是数据库操作SQL，所谓的业务逻辑就是由多条SQL构成。Stock只是CRUD的数据对象而已，没逻辑可言。
马丁福勒定义的“贫血模型”是反模式，面对简单的小系统用事务脚本方式开发没问题，业务逻辑复杂了，业务逻辑、各种状态散布在大量的函数中，维护扩展的成本一下子就上来，贫血模型没有实施微服务的基础。
针对上面的技术我特意整理了一下，有很多技术不是靠几句话能讲清楚，所以干脆找朋友录制了一些视频，很多问题其实答案很简单，但是背后的思考和逻辑不简单，要做到知其然还要知其所以然。如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。微服务、Spring，MyBatis，Netty源码分析的朋友可以加我的Java进阶群：582505643，群里有阿里大牛直播讲解技术，以及Java大型互联网技术的视频免费分享给大家。
虽然我们用Java这样的面向对象语言来开发，但是其实和过程型语言是一样的，所以很多情况下大家用数据库的存储过程来替代Java写逻辑反而效果会更好，（ps：用了Spring boot也不是微服务），
领域模型的开发模式
领域模型是将数据和行为封装在一起，并与现实世界的业务对象相映射。各类具备明确的职责划分，使得逻辑分散到合适对象中。这样的对象就是“充血模型” 。
在具体实践中，我们需要明确一个概念，就是领域模型是有状态的，他代表一个实际存在的事物。还是接着上面的例子，我们设计Stock对象需要代表一种商品的实际库存，并在这个对象上面加上业务逻辑的方法
从经典架构项目中透析微服务架构的核心概念和充血模型
这样做下单锁库存业务逻辑的时候，每次必须先从Repository根据主键load还原Inventory这个对象，然后执行对应的lock(num)方法改变这个Inventory对象的状态（属性也是状态的一种），然后再通过Repository的save方法把这个对象持久化到存储去。
完成上述一系列操作的是Application,Application对外提供了这种集成操作的接口
领域模型开发方法最重要的是把扣减造成的状态变化的细节放到了Inventory对象执行，这就是对业务逻辑的封装。
Application对象的lock方法可以和事务脚本方法的StockService的lock来做个对比，StockService是完全掌握所有细节，一旦有了变化（比如库存为0也可以扣减），Service方法要跟着变；而Application这种方式不需要变化，只要在Inventory对象内部计算就可以了。代码放到了合适的地方，计算在合适层次，一切都很合理。这种设计可以充分利用各种OOD、OOP的理论把业务逻辑实现的很漂亮。
充血模型的缺点
从上面的例子，在Repository的load 到执行业务方法，再到save回去，这是需要耗费一定时间的，但是这个过程中如果多个线程同时请求对Inventory库存的锁定，那就会导致状态的不一致，麻烦的是针对库存的并发不仅难处理而且很常见。
贫血模型完全依靠数据库对并发的支撑，实现可以简化很多，但充血模型就得自己实现了，不管是在内存中通过锁对象，还是使用Redis的远程锁机制，都比贫血模型复杂而且可靠性下降，这是充血模型带来的挑战。更好的办法是可以通过事件驱动的架构来取消并发。
领域模型和微服务的关系
上面讲了领域模型的实现，但是他和微服务是什么关系呢？在实践中，这个Inventory是一个限界上下文的聚合根，我们可以认为一个聚合根就是一个微服务进程。
不过问题又来了，一个库存的Inventory一定和商品信息是有关联的，仅仅靠Inventory中的冗余那点商品ID是不够的，商品的上下架状态等等都是业务逻辑需要的，那不是又把商品Sku这样的重型对象引入了这个微服务？两个重型的对象在一个服务中？这样的微服务拆不开啊，还是必须依靠商品库？！
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