一次小的需求，评估由此产生的影响成本超过开发需求本身。
系统几经交接或升级，接口文档丢失或跟代码严重不符。
每天疲于排查线上问题和修复线上数据，没有精力代码优化。
由于创建/开发/部署新服务的成本，不断的将无关的功能添加到臃肿的服务。
线上服务一个功能或者中间件的中断，导致整个系统不能提供服务。
每次新功能的技术选型总需要迎合现有系统的技术架构做让步。
如何拆分服务，服务拆分时，主要考虑的因素
如何选择微服务框架，微服务技术选型时，主要考虑的因素
我们选用的微服务框架/公共组件原理及解决的问题
业务拆分，微服务化的核心目标之一是业务逻辑内聚，系统边界清晰，便于需求迭代、代码重构和应对变化。所以，大部分时候，服务拆分基于业务划分，如果两个业务模块拆分后，频繁交互，相互依赖，接口定义复杂，则不适合拆分。
重要程度，服务重要程度不同，可用性要求，技术架构，保障级别都会不同。例如，同样是修改视频的操作，控制视频上下线的播控服务和记录视频历史修改的操作记录系统，放到两个独立的服务里，会更合适。
代码复用，对于相同的代码逻辑，不同于公共JAR包依赖，微服务是以独立部署的方式实现代码复用，当公共逻辑发生改变时，只需要升级一个服务而不是所有依赖该JAR包的服务。例如，统一网关服务，作为所有服务的访问入口，为微服务体系内所有服务提供统一鉴权和过滤逻辑。
历史包袱，微服务化不可回避的问题是，遗留系统如何微服务化。鉴于我们大部分系统都是Spring MVC项目或者Spring Boot项目，所以，我们选用Spring Cloud作为微服务框架，对于遗留系统接入成本和开发人员学习成本都很低。另外，对于少量老的RPC服务，我们通过代理服务统一封装，将其纳入微服务体系内，降低服务调用成本。
核心诉求，有关微服务访问协议，以Spring Cloud为代表的HTTP和以gRPC为代表的二进制协议各有利弊，HTTP规范通用，使用成本低；二进制协议性能更高，节省带宽。我们结合自身的业务特点，相比对性能的严苛要求，更看重较高的开发效率和更快的需求迭代，所以，选择更适合我们的Spring Cloud。
框架成熟度，Spring Cloud在业界也有很多成功企业案例，文档丰富，社区活跃，而且提供了包括服务注册与发现，负载均衡，声明式接口调用，服务熔断，链路跟踪等组件的微服务化完整解决方案。相比之下，近两年新兴起的基于服务网格的微服务框架值得期待，但在成功落地案例和生态成熟度方面，还稍显不足。
使用成本，技术选型另一个要考虑的因素是使用成本，包括使用新技术的学习成本，独立部署服务的运维成本等。我们推进微服务化落地同时，公司服务云的同学提供了大量公共服务组件。其中包括基于Zipkin的链路跟踪系统Rover，基于Flume+ES+Kibana的日志收集系统Venus，基于携程Apollo的分布式配置中心等。为此，我们通过集成他们（而不是重复造轮子）解决微服务化过程中的部分公共问题。
注册中心&负载均衡，服务提供方在注册中心动态注册和注销服务，服务调用方从注册中心发现服务提供方实例列表，并通过负载均衡策略，从中选择一个实例进行访问。我们使用Eureka实现服务注册和发现，使用Ribbon提供客户端负载均衡和重试。通过选用区域感知的负载均衡策略，实现同机房优先访问的跨机房高可用部署方案。
分布式配置中心，微服务通过接入公司配置中心实现配置的集中管理和动态刷新。集中管理一方面可以实现同一服务内，不同实例间的配置共享，另一方面，可以实现不同服务间公共配置的统一管理，比如注册中心的访问地址，框架相关的默认配置等。动态刷新实现服务不重启的情况下，修改配置后，配置立即生效，比如根据实时流量，动态调整分布式限速和Hystrix线程池参数等。
统一网关服务，网关服务作为整个微服务体系的统一入口，提供动态路由配置，资源访问控制和接口级限速。所有注册到注册中心的服务，都可以通过网关，提供对外一致的服务，体系内服务的升级和重构，对服务调用方透明。
接口文档生成，为简化服务提供方编写接口文档的工作，支持需求快速迭代和拥抱变化，我们通过集成Swagger用于接口文档自动生成。开发人员只需定义接口和接口对象，就可以自动生成接口文档并可以直接发起测试，同时支持通过添加注解进行参数校验。
声明式接口调用，微服务化的副作用之一是服务调用更加频繁，为简化服务调用，我们使用Feign支持声明式接口调用。服务调用方只需声明本地接口或者直接引用远端服务定义的接口，无需编写实现，就可以像调用本地方法一样，调用远端服务。
服务熔断，微服务使用Hystrix实现链路熔断和降级服务，使用Hystrix dashboard实时监控Hystrix监控项。所有对外发起调用的地方，都使用HystrixCommand进行包装，防止因为单个服务故障导致其他服务级联故障。我们通过自动内置或使用注解的方式，降低使用Hystrix的门槛。
容器化部署，容器化是微服务的最佳载体，也是云原生应用的标配。我们使用Spring boot开发微服务，并部署到私有云QAE容器中，简化服务开发部署成本的同时，支持横向弹性扩容。公共组件选型时，我们通过选择云原生组件（比如Prometheus）或者简单改造适配（比如XXL-JOB），不破坏整个服务的云原生特性。
持续集成/部署，微服务通过对接公司持续集成工具QCI支持一键构建和部署。提交代码到gitlab后，自动触发构建打包，并上传至QAE应用，节省持续集成时间。
日志收集，日志是我们排查故障和检查程序运行状态的最主要的手段。我们使用统一的日志工具类格式化日志输出，无缝对接Venus日志收集，并将日志引流到专有ES集群，最终在Kibana集中展示和统计分析。
链路跟踪，链路跟踪用于快速定位跨系统调用问题。我们通过集成Spring Cloud Sleuth和公司链路追踪系统Rover，实现跨系统链路跟踪。对于体系内最常用的2种交互方式，Http同步调用和RocketMQ异步消息，自动内置链路跟踪功能。
Metrics监控，Mettics监控用于了解服务运行情况和线上流量分布，可以发现系统潜在问题，并为后续需求迭代和业务决策提供参考。我们引入奇眼/Kibana用作基于日志的Metrics监控统计，同时基于Prometheus实时监控报警也在落地实践中。
健康检查&报警，Metrics监控是基于日志的，如果应用本身有问题，没有产生日志或日志收集本身有问题（断流或延迟），基于日志的监控、统计、报警都会失效。为此，我们针对使用服务云提供的奇眼指针探测，定时检查服务health端点，服务不可用时，第一时间报警通知。
分布式一致性，服务拆分带来的分布式事务复杂性是微服务化最大副作用之一。业界有很多解决方案，比如2PC，TCC，消息事务等，我们结合业务特点，选用基于消息的最终一致性方案，简单有效，只需各个事务参与方保证业务幂等。
分布式限速&分布式锁&分布式调度，我们开发了基于Redis的分布式限速组件，用于在服务入口和资源受限的场景保护我们的系统。基于ZooKeeper的分布式锁，用于解决分布式场景下相同资源的访问冲突题。引入XXL-JOB，用于解决分布系统中的定时调度问题。
提升效率&降低成本，微服务化的目标之一是提升效率和降低成本。微服务化过程中，不同的服务，业务上虽然是相互独立的，但是具有很多相同的横切性关注点。为此我们在微服务的全生命周期的各个阶段，引入多个公共组件来解决这些共性问题。比如，创建服务时，我们使用脚手架，一键生成项目原型；开发服务时，大量使用Spring Boot的自动配置和起步依赖简化开发；提供服务时，使用Swagger自动生成接口文档；调用服务时，使用Feign的声明式接口调用……
服务幂等&重试，分布式系统中，服务调用是最常见的操作。因为两方面的原因，服务调用失败的情况在所难免：一是当服务生产者状态由可用变为不可用，由于各种原因，服务消费者并不能立刻感知到；二是由于各种原因，例如网络抖动，JVM GC，资源受限等导致的访问超时。也就是说，我们不可能保证服务调用百分百成功。服务调用失败后，简单有效的补偿方案是，客户端增加重试。另一方面，服务调用方访问超时，服务提供方处理未必是失败的，为了避免生产者多次处理同一请求产生错误数据，服务提供方必须要做到业务幂等。
资源隔离&限制，我们在进行系统设计和编码时，必须意识到，任何资源都是有限的。比如数据库连接数量，线程数量，接口QPS限速，如果存在多个使用方共享资源的情况，就会出现一个使用方耗尽资源导致其他使用方无资源可用。对于常规的资源隔离，业界有好多最佳实践，比如Hystrix隔离，线程池，连接池使用等，对于系统中使用的其他资源，为避免因为共用资源而相互影响，最好也使用独立的资源。比如大到独立的存储，中间件，小到独立的队列等。
服务监控&数据可视化，微服务化的团队中，比较直接的职责划分方式是，按照服务进行划分，每个人对服务的全生命周期负责，从服务构建，开发测试，打包部署，到运维监控。开发人员编码阶段就应该为后期运维监控做必要的日志埋点，系统上线后，开发人员也应该关注线上运行情况和数据分布，并以此作为后期系统优化和需求迭代参考，促进DevOps形成闭环。
服务高可用&自修复，随着微服务化推进，每个人可能负责几个甚至更多微服务，因为各种原因，单次服务调用失败，甚至短时间内个别服务不可用不可避免，我们不应该每天疲于修复由于服务不可用而出现的数据不一致。提高服务的可用性以及实现故障恢复后系统自修复，总是值得的。为此，我们从存储到中间件，从提供服务到调用服务，从资源隔离到跨机房部署，多个维度进行了高可用方案选型和设计。
