在分布式系统， 特别是采用微服务架构中存在诸多服务， 它们之间存在着复杂的调用和依赖关系， 我们需要一个框架对如下方面来进行统一管理

1. 服务注册
   服务提供方将服务注册到集中的服务注册中心

2. 服务发现
   管理和更新服务的状态和信息， 以供服务消费方检索并使用这些服务

3. 服务诊断
   记录每个服务的调用日志，并自动生成调用链， 基于调用链进行自动的故障分析支持

4. 服务升降级和扩展
   在服务负载上升自动扩容, 在负载过高自动降级

5. 服务安全管理
   对服务请求的认证, 授权检查和安全审查, 以及帐号的管理

6. 服务监控
   对服务在系统层面,应用层面和业务层面进行全面的监控和度量, 并根据度量数据进行自动的参数调整, 触发扩容, 熔断及报警

早在2006年时, IBM对于服务治理要点就进行了总结：

• 服务定义（服务的范围、接口和边界）
• 服务部署生命周期（各个生命周期阶段）
• 服务版本治理（包括兼容性）
• 服务迁移（启用和退役）
• 服务注册中心（依赖关系）
• 服务消息模型（规范数据模型）
• 服务监视（进行问题确定）
• 服务所有权（企业组织）
• 服务测试（重复测试）
• 服务安全（包括可接受的保护范围）

以当前流行的服务治理框架 Spring Cloud 为例, 它就包含如下机制来支持对服务的治理

• 分布式和版本控制的配置管理
• 服务注册和发现
• 服务路由
• 服务间调用
• 负载均衡
• 熔断机制
• 全局锁
• 领导者选举和集群状态管理
• 分布式消息

我比较关注的重点是度量 metrics , 在服务治理中, 基于度量的设计和实现是重中之重

1. 服务注册和发现

服务活着还是死去，健康状态如何

2. 微服务接口管理

既要灵活，又要稳定的，要从用量，性能，错误三方面进行度量监控

3. 微服务之间的调用和依赖关系管理

对服务与其依赖服务绘制出调用和依赖关系图，做好分流，限流和断流

4. 微服务的部署和配置管理
   微服务的生死和更改全在一念之间，这个一念就是度量数据所引发的反应

5. 微服务的智能诊断，度量, 审计和分析
   日志，调用链，健康检查，安全扫描，度量仪表盘和告警系统是为微服务的保驾护航的"天眼系统"

让我们看看这些看微服务架构的演化

1） 原始的负载均衡器加微服务方案

v1

2） 增加了 API 网关和服务注册，服务发现机制

v2

3）增加了对 metrics 和 log 的收集，分析，监控，并独立出 Auth Service 和 Config Service

v3

随着 sitemesh , k8s 技术的成熟，基于公有云和企业内部的私有云，还有 v4, v5, ....

架构的演化总是随着客户需求的改变，技术的发展不断的迭代着，“任重而道远，吾将上下而求索”.

扩展阅读

• linkerd: https://linkerd.io/1/advanced/deployment/
• istio: https://istio.io/latest/about/service-mesh/