Spring Cloud 是一系列框架的有序集合。它利用 Spring Boot 的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发，如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等，都可以用 Spring Boot 的开发风格做到一键启动和部署。Spring 并没有重复制造轮子，它只是将目前各家公司开发的比较成熟、经得起实际考验的服务框架组合起来，通过 Spring Boot 风格进行再封装屏蔽掉了复杂的配置和实现原理，最终给开发者留出了一套简单易懂、易部署和易维护的分布式系统开发工具包。

1.什么是微服务

要了解 Spring Cloud 就绕不开微服务这个概念。因为 Spring Cloud 是 Spring 为微服务架构思想做的一个一站式实现。从某种程度是可以简单的理解为，微服务是一个概念、一个项目开发的架构思想。Spring Cloud 是微服务架构的一种 Java 实现。

微服务的概念源于 Martin Fowler 于 2014 年 3 月 25 日写的一篇文章 Microservices（中文版翻译点击查看）

微服务架构模式（Microservices Architecture Pattern）的目的是将大型的、复杂的、长期运行的应用程序构建为一组相互配合的服务，每个服务都可以很容易得局部改良。 Micro 这个词意味着每个服务都应该足够小，但是，这里的小不能用代码量来比较，而应该是从业务逻辑上比较——符合 SRP 原则的才叫微服务。

关于微服务的一个形象表达：

微服务图解

X 轴：水平扩展，即在负载均衡服务器后增加多个运行实例
Z 轴：数据库的扩展，即分库分表
Y 轴：功能分解，即将不同职能的模块分成不同的服务

2.微服务架构优势

复杂度可控：

在将应用分解的同时，规避了原本复杂度无止境的积累。每一个微服务专注于单一功能，并通过定义良好的接口清晰表述服务边界。由于体积小、复杂度低，每个微服务可由一个小规模开发团队完全掌控，易于保持高可维护性和开发效率。

独立部署：

由于微服务具备独立的运行进程，所以每个微服务也可以独立部署。当某个微服务发生变更时无需编译、部署整个应用。由微服务组成的应用相当于具备一系列可并行的发布流程，使得发布更加高效，同时降低对生产环境所造成的风险，最终缩短应用交付周期。

技术选型灵活：

微服务架构下，技术选型是去中心化的。每个团队可以根据自身服务的需求和行业发展的现状，自由选择最适合的技术栈。由于每个微服务相对简单，故需要对技术栈进行升级时所面临的风险就较低，甚至完全重构一个微服务也是可行的。

容错（fault isolation）：

当某一组建发生故障时，在单一进程的传统架构下，故障很有可能在进程内扩散，形成应用全局性的不可用。在微服务架构下，故障会被隔离在单个服务中。若设计良好，其他服务可通过重试、平稳退化等机制实现应用层面的容错。

扩展：

每个服务可以各自进行 x 扩展和 z 扩展，而且，每个服务可以根据自己的需要部署到合适的硬件服务器上。当应用的不同组件在扩展需求上存在差异时，微服务架构便体现出其灵活性，因为每个服务可以根据实际需求独立进行扩展。

3.为什么微服务架构需要 Spring Cloud

简单来说，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，而微服务在这个基础上要更彻底地去耦合（不再共享 DB、KV，去掉重量级 ESB），并且强调 DevOps 和快速演化。这就要求我们必须采用与一站式时代、泛 SOA 时代不同的技术栈，而 Spring Cloud 就是其中的佼佼者。

DevOps 是英文 Development 和 Operations 的合体，他要求开发、测试、运维进行一体化的合作，进行更小、更频繁、更自动化的应用发布，以及围绕应用架构来构建基础设施的架构。这就要求应用充分的内聚，也方便运维和管理。这个理念与微服务理念不谋而合。

接下来我们从服务化架构演进的角度来看看为什么 Spring Cloud 更适应微服务架构。

4.从使用 nginx 说起

最初的服务化解决方案是给提供相同服务提供一个统一的域名，然后服务调用者向这个域名发送 HTTP 请求，由 Nginx 负责请求的分发和跳转。

Nginx

这种架构存在很多问题:

Nginx 作为中间层，在配置文件中耦合了服务调用的逻辑，这削弱了微服务的完整性，也使得 Nginx 在一定程度上变成了一个重量级的 ESB。
服务的信息分散在各个系统，无法统一管理和维护。每一次的服务调用都是一次尝试，服务消费者并不知道有哪些实例在给他们提供服务。这不符合 DevOps 的理念。
无法直观的看到服务提供者和服务消费者当前的运行状况和通信频率。这也不符合 DevOps 的理念。
消费者的失败重发，负载均衡等都没有统一策略，这加大了开发每个服务的难度，不利于快速演化。
为了解决上面的问题，我们需要一个现成的中心组件对服务进行整合，将每个服务的信息汇总，包括服务的组件名称、地址、数量等。服务的调用方在请求某项服务时首先通过中心组件获取提供这项服务的实例的信息（IP、端口等），再通过默认或自定义的策略选择该服务的某一提供者直接进行访问。所以，我们引入了 Dubbo。

5.基于 Dubbo 实现微服务

Dubbo 是阿里开源的一个 SOA 服务治理解决方案，文档丰富，在国内的使用度非常高。

Dubbo

使用 Dubbo 构建的微服务，已经可以比较好地解决上面提到的问题：

• 调用中间层变成了可选组件，消费者可以直接访问服务提供者。
• 服务信息被集中到 Registry 中，形成了服务治理的中心组件。
• 通过 Monitor 监控系统，可以直观地展示服务调用的统计信息。
• Consumer 可以进行负载均衡、服务降级的选择。

但是对于微服务架构而言，Dubbo 也并不是十全十美的：

• Registry 严重依赖第三方组件（zookeeper 或者 redis），当这些组件出现问题时，服务调用很快就会中断。
• Dubbo 只支持 RPC 调用。使得服务提供方与调用方在代码上产生了强依赖，服务提供者需要不断将包含公共代码的 jar 包打包出来供消费者使用。一旦打包出现问题，就会导致服务调用出错。

Dubbo 于 2017 年开始又重启维护，新的地址：https://github.com/apache/incubator-dubbo

6.新的选择——Spring Cloud

作为新一代的服务框架，Spring Cloud 提出的口号是开发 “面向云环境的应用程序”，它为微服务架构提供了更加全面的技术支持。

根据微服务架构在各方面的要素，我们把 Spring Cloud 与 Dubbo 进行一番对比。

其实把 Spring Cloud 和 Dubbo 放一起对比有点不公平，Dubbo 只是实现了服务治理，而 Spring Cloud 下面有 23 个子项目（截止到 2018.4）分别覆盖了微服务架构下的方方面面，服务治理只是其中的一个方面，一定程度来说，Dubbo 只是 Spring Cloud Netflix 中的一个子集。但是在选择框架上，方案完整度恰恰是一个需要重点关注的内容。

服务调用方式：Spring Cloud 抛弃了 Dubbo 的 RPC 通信，采用的是基于 HTTP 的 REST 方式。严格来说，这两种方式各有优劣。虽然从一定程度上来说，后者牺牲了服务调用的性能，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，不存在代码级别的强依赖，这在强调快速演化的微服务环境下，显得更加合适。

服务注册和发现：Eureka 相比于 zookeeper，更加适合于服务发现的场景，这点会在下一篇会详细展开。

很明显，Dubbo 的功能只是 Spring Cloud 体系的一部分。Spring Cloud 的功能更加强大，涵盖面更广，而且作为 Spring 的拳头项目，它也能够与 Spring Framework、Spring Boot、Spring Data、Spring Batch 等其他 Spring 项目完美融合，这些对于微服务而言是至关重要的。前面提到，微服务背后一个重要的理念就是持续集成、快速交付，而在服务内部使用一个统一的技术框架，显然比把分散的技术组合到一起更有效率。更重要的是，Spring Cloud 是 Spring Source 的产物，Spring 社区的强大背书可以说是 Java 企业界最有影响力的组织了，除了 Spring Source 之外，还有 Pivotal 和 Netfix 是其强大的后盾与技术输出。另外，从目前 Spring Cloud 的被关注度和活跃度上来看，很有可能将来会成为微服务架构的标准框架。

Spring Cloud 是微服务架构的最佳落地方案

有关这两个框架更详细的的对比可以看知乎和这两篇文章：
微服务架构的基础框架选择：Spring Cloud 还是 Dubbo？
阿里 Dubbo 疯狂更新，关 Spring Cloud 什么事？

7.Spring Cloud 技术概览

下图展示了 Spring Cloud 的完整技术组成：

springCloud

服务治理：这是 Spring Cloud 的核心。目前 Spring Cloud 主要通过整合 Netflix 的相关产品来实现这方面的功能（Spring Cloud Netflix），包括用于服务注册和发现的 Eureka，调用断路器 Hystrix，调用端负载均衡 Ribbon，Rest 客户端 Feign，智能服务路由 Zuul，用于监控数据收集和展示的 Spectator、Servo、Atlas，用于配置读取的 Archaius 和提供 Controller 层 Reactive 封装的 RxJava。除此之外，针对于服务的注册和发现，除了 Eureka，Spring Cloud 也整合了 Consul 和 Zookeeper 作为备选，但是因为这两个方案在 CAP 理论上都遵循 CP 而不是 AP（下一篇会详细介绍这点），所以官方并没有推荐使用。
Feign 和 RxJava 并不是 Netiflix 的产品，但是被整合到了 Spring Cloud Netflix 中。

分布式链路监控：Spring Cloud Sleuth 提供了全自动、可配置的数据埋点，以收集微服务调用链路上的性能数据，并发送给 Zipkin 进行存储、统计和展示。
消息组件：Spring Cloud Stream 对于分布式消息的各种需求进行了抽象，包括发布订阅、分组消费、消息分片等功能，实现了微服务之间的异步通信。Spring Cloud Stream 也集成了第三方的 RabbitMQ 和 Apache Kafka 作为消息队列的实现。而 Spring Cloud Bus 基于 Spring Cloud Stream，主要提供了服务间的事件通信（比如刷新配置）。
配置中心：基于 Spring Cloud Netflix 和 Spring Cloud Bus，Spring 又提供了 Spring Cloud Config，实现了配置集中管理、动态刷新的配置中心概念。配置通过 Git 或者简单文件来存储，支持加解密。
安全控制：Spring Cloud Security 基于 OAuth2 这个开放网络的安全标准，提供了微服务环境下的单点登录、资源授权、令牌管理等功能。
命令行工具：Spring Cloud Cli 提供了以命令行和脚本的方式来管理微服务及 Spring Cloud 组件的方式。
集群工具：Spring Cloud Cluster 提供了集群选主、分布式锁（暂未实现）、一次性令牌（暂未实现）等分布式集群需要的技术组件。