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单体架构详解

单体架构（Monolithic Architecture）是一种传统的软件架构模式，其核心特征是将应用程序的所有功能模块（包括用户界面、业务逻辑、数据访问等）都集成在一个单一的代码库中，最终打包为一个可部署的单元。这种架构模式通常采用MVC（Model-View-Controller）分层设计，使用SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）等传统Java框架实现。

典型特征

1. 代码集中化：所有业务功能（如用户管理、订单处理、支付系统等）都位于同一个项目中
2. 统一技术栈：前端和后端使用相同的技术框架和语言
3. 集中部署：整个应用作为单一进程部署，通常运行在Tomcat、Jetty等Web容器中
4. 共享数据库：所有模块访问同一个数据库实例

常见应用场景

• 初创企业的小型应用（员工数量<100人）
• 内部管理系统（如OA、CRM等）
• 日均PV<10万的展示型网站
• 开发周期短（3-6个月）的短期项目

虽然单体架构在项目初期具有开发简单、部署便捷等优势，但随着业务复杂度提升和用户量增长，其固有的局限性会逐渐显现，促使企业向更先进的架构模式演进。# 基本介绍

随着互联网技术的快速发展和移动设备的普及，全球互联网用户数量已从2000年的3.6亿增长至2023年的53亿。与此同时，网站流量呈现出指数级增长态势，以淘宝为例，其双十一活动期间每秒交易峰值达到58.3万笔。在这种背景下，传统的单体架构在面对高并发请求和业务快速迭代需求时，暴露出诸多局限性：扩展性差、开发效率低下、部署周期长等问题日益凸显。为了应对这些挑战，系统架构的演进已成为企业数字化转型的关键环节。

单体架构详解

单体架构（Monolithic Architecture）是一种传统的软件架构模式，其核心特征是将应用程序的所有功能模块（包括用户界面、业务逻辑、数据访问等）都集成在一个单一的代码库中，最终打包为一个可部署的单元。这种架构模式通常采用MVC（Model-View-Controller）分层设计，使用SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）等传统Java框架实现。

典型特征

1. 代码集中化：所有业务功能（如用户管理、订单处理、支付系统等）都位于同一个项目中
2. 统一技术栈：前端和后端使用相同的技术框架和语言
3. 集中部署：整个应用作为单一进程部署，通常运行在Tomcat、Jetty等Web容器中
4. 共享数据库：所有模块访问同一个数据库实例

常见应用场景

• 初创企业的小型应用（员工数量<100人）
• 内部管理系统（如OA、CRM等）
• 日均PV<10万的展示型网站
• 开发周期短（3-6个月）的短期项目

虽然单体架构在项目初期具有开发简单、部署便捷等优势，但随着业务复杂度提升和用户量增长，其固有的局限性会逐渐显现，促使企业向更先进的架构模式演进。

优点：
● 小项目开发快，成本低

• 适用于初创团队或MVP产品开发
• 代码库规模小，开发周期短
• 不需要复杂的基础设施投入
• 示例：个人博客系统可在1-2周内完成开发

● 架构简单

• 采用单体应用架构（Monolithic Architecture）
• 所有功能模块都在同一个代码库中
• 开发人员容易理解整体架构
• 部署时只需管理单一应用

● 易于测试

• 单元测试和集成测试执行速度快
• 测试环境搭建简单
• 端到端测试覆盖率高
• 示例：运行全部测试用例通常只需几分钟

● 易于部署

• 只需要部署单个应用包
• 运维复杂度低
• 适合使用简单的CI/CD流程
• 典型部署步骤：构建->打包->上传->启动

缺点：
● 大项目模块耦合严重 不易开发和维护 沟通成本高

• 代码量超过10万行后问题凸显
• 功能边界模糊，修改可能产生连锁反应
• 需要频繁的团队协调会议
• 示例：修改用户模块可能影响支付功能

● 新增业务困难

• 现有架构难以容纳新业务需求
• 新功能开发需要重构现有代码
• 技术债务积累导致开发效率下降
• 典型场景：添加直播功能到电商系统

● 核心业务与边缘业务混合在一块，出现问题互相影响

• 系统故障难以隔离
• 非关键功能可能拖累核心业务
• 资源分配不合理
• 示例：促销活动导致订单系统崩溃优点：
  ● 小项目开发快，成本低
• 适用于初创团队或MVP产品开发
• 代码库规模小，开发周期短
• 不需要复杂的基础设施投入
• 示例：个人博客系统可在1-2周内完成开发

● 架构简单

• 采用单体应用架构（Monolithic Architecture）
• 所有功能模块都在同一个代码库中
• 开发人员容易理解整体架构
• 部署时只需管理单一应用

● 易于测试

• 单元测试和集成测试执行速度快
• 测试环境搭建简单
• 端到端测试覆盖率高
• 示例：运行全部测试用例通常只需几分钟

● 易于部署

• 只需要部署单个应用包
• 运维复杂度低
• 适合使用简单的CI/CD流程
• 典型部署步骤：构建->打包->上传->启动

缺点：
● 大项目模块耦合严重 不易开发和维护 沟通成本高

• 代码量超过10万行后问题凸显
• 功能边界模糊，修改可能产生连锁反应
• 需要频繁的团队协调会议
• 示例：修改用户模块可能影响支付功能

● 新增业务困难

• 现有架构难以容纳新业务需求
• 新功能开发需要重构现有代码
• 技术债务积累导致开发效率下降
• 典型场景：添加直播功能到电商系统

● 核心业务与边缘业务混合在一块，出现问题互相影响

• 系统故障难以隔离
• 非关键功能可能拖累核心业务
• 资源分配不合理
• 示例：促销活动导致订单系统崩溃

垂直架构详解

基本概念

垂直架构（Vertical Architecture）是一种将单体应用按照业务领域或功能模块进行垂直划分的系统架构方式。在这种架构中，原有的单体应用被拆分为多个独立的、垂直的业务子系统，每个子系统负责特定的业务功能。

核心特征

1. 业务垂直划分：将系统按照业务线或功能模块进行切割，形成多个独立的垂直项目。例如：

   • 电商系统可划分为：用户中心、商品服务、订单系统、支付系统等
   • 社交平台可划分为：用户服务、内容服务、消息服务、推荐系统等

2. 独立部署运行：每个垂直子系统可以独立开发、测试、部署和运行，具有自己的：

   • 代码仓库
   • 数据库（通常采用分库设计）
   • 技术栈（可根据业务特点选择）
   • 运维体系

实施优势

1. 业务隔离：

   • 避免系统间的相互影响，如一个业务模块的故障不会波及其他模块
   • 典型案例：电商大促期间，订单系统的压力不会影响用户登录功能

2. 研发效率提升：

   • 团队可按垂直领域分工，减少代码冲突
   • 并行开发成为可能，缩短迭代周期
   • 新成员更容易快速上手特定业务模块

3. 技术选型灵活性：

   • 不同业务可以采用最适合的技术方案
   • 例如：推荐系统可采用Python+机器学习框架，而交易系统可使用Java+分布式事务

典型应用场景

1. 业务复杂度增长：当单体应用功能过多，代码量庞大时
2. 团队规模扩大：研发人员超过20人，协作效率下降时
3. 性能瓶颈出现：特定业务模块需要独立扩展时

实施步骤

1. 业务领域分析：识别核心业务边界
2. 服务拆分设计：确定垂直划分方案
3. 数据分离方案：设计数据库拆分策略
4. 接口规范制定：定义系统间交互协议
5. 渐进式迁移：通常采用"绞杀者模式"逐步替换

演进方向

垂直架构通常作为系统架构演进过程中的中间状态，后续可能发展为：

• 分布式服务架构（SOA）
• 微服务架构
• 服务网格架构# 垂直架构详解

基本概念

垂直架构（Vertical Architecture）是一种将单体应用按照业务领域或功能模块进行垂直划分的系统架构方式。在这种架构中，原有的单体应用被拆分为多个独立的、垂直的业务子系统，每个子系统负责特定的业务功能。

核心特征

1. 业务垂直划分：将系统按照业务线或功能模块进行切割，形成多个独立的垂直项目。例如：

   • 电商系统可划分为：用户中心、商品服务、订单系统、支付系统等
   • 社交平台可划分为：用户服务、内容服务、消息服务、推荐系统等

2. 独立部署运行：每个垂直子系统可以独立开发、测试、部署和运行，具有自己的：

   • 代码仓库
   • 数据库（通常采用分库设计）
   • 技术栈（可根据业务特点选择）
   • 运维体系

实施优势

1. 业务隔离：

   • 避免系统间的相互影响，如一个业务模块的故障不会波及其他模块
   • 典型案例：电商大促期间，订单系统的压力不会影响用户登录功能

2. 研发效率提升：

   • 团队可按垂直领域分工，减少代码冲突
   • 并行开发成为可能，缩短迭代周期
   • 新成员更容易快速上手特定业务模块

3. 技术选型灵活性：

   • 不同业务可以采用最适合的技术方案
   • 例如：推荐系统可采用Python+机器学习框架，而交易系统可使用Java+分布式事务

典型应用场景

1. 业务复杂度增长：当单体应用功能过多，代码量庞大时
2. 团队规模扩大：研发人员超过20人，协作效率下降时
3. 性能瓶颈出现：特定业务模块需要独立扩展时

实施步骤

1. 业务领域分析：识别核心业务边界
2. 服务拆分设计：确定垂直划分方案
3. 数据分离方案：设计数据库拆分策略
4. 接口规范制定：定义系统间交互协议
5. 渐进式迁移：通常采用"绞杀者模式"逐步替换

演进方向

垂直架构通常作为系统架构演进过程中的中间状态，后续可能发展为：

• 分布式服务架构（SOA）
• 微服务架构
• 服务网格架构

优点：
● 系统拆分实现了流量分担，解决了并发问题

• 通过将单体应用拆分为多个微服务，每个服务独立处理特定业务模块的请求流量
• 例如电商系统拆分为订单服务、支付服务、库存服务等，各服务独立部署，避免单一服务过载
• 系统整体QPS提升200%，高峰期服务器负载下降40%

● 可以针对不同系统进行优化

• 可根据各服务特性选择最适合的技术栈，如计算密集型服务使用Golang，IO密集型使用Node.js
• 资源配置差异化：核心服务可分配更多CPU和内存资源
• 例如推荐系统单独采用GPU加速算法计算

● 方便水平扩展，负载均衡，容错率提高

• 单个服务可独立扩容，如大促期间只需扩展订单服务实例
• 采用K8s自动伸缩策略，根据CPU使用率动态调整实例数量
• 服务熔断机制确保单个服务故障不影响整体系统可用性

● 系统间相互独立，互不影响，新的业务迭代时更加高效

• 各服务独立开发、测试、部署，发布周期从2周缩短至2天
• 新功能上线只需更新相关服务，不影响其他模块
• 例如支付系统接入新渠道只需修改支付服务，无需全量回归测试

缺点：
● 服务系统之间接口调用硬编码

• 服务间调用URL直接写在代码中，变更时需要重新部署
• 缺乏服务发现机制，新增节点需手动修改配置
• 例如订单服务调用库存服务的IP地址直接编码在Java类中

● 搭建集群之后，实现负载均衡比较复杂

• 需要维护Nginx配置进行流量分发
• 动态权重调整需要人工干预
• 例如新增支付服务节点后，需手动更新负载均衡器配置

● 服务系统接口调用监控不到位，调用方式不统一

• 存在HTTP、RPC、消息队列等多种调用方式
• 缺乏统一的调用链追踪，问题定位困难
• 例如支付超时问题需要查多个系统的日志

● 服务监控不到位

• 仅监控基础指标如CPU、内存，缺少业务指标监控
• 告警阈值设置不合理，经常误报或漏报
• 例如库存服务异常半小时后才触发告警

● 数据库资源浪费，充斥着慢查询，主从同步延迟大

• 各服务使用独立数据库实例，资源利用率不足50%
• 缺乏SQL审计，存在全表扫描等性能问题
• 主从同步延迟常达5-10秒，影响读写一致性
• 例如用户余额查询可能读到旧数据优点：
  ● 系统拆分实现了流量分担，解决了并发问题
• 通过将单体应用拆分为多个微服务，每个服务独立处理特定业务模块的请求流量
• 例如电商系统拆分为订单服务、支付服务、库存服务等，各服务独立部署，避免单一服务过载
• 系统整体QPS提升200%，高峰期服务器负载下降40%

● 可以针对不同系统进行优化

• 可根据各服务特性选择最适合的技术栈，如计算密集型服务使用Golang，IO密集型使用Node.js
• 资源配置差异化：核心服务可分配更多CPU和内存资源
• 例如推荐系统单独采用GPU加速算法计算

● 方便水平扩展，负载均衡，容错率提高

• 单个服务可独立扩容，如大促期间只需扩展订单服务实例
• 采用K8s自动伸缩策略，根据CPU使用率动态调整实例数量
• 服务熔断机制确保单个服务故障不影响整体系统可用性

● 系统间相互独立，互不影响，新的业务迭代时更加高效

• 各服务独立开发、测试、部署，发布周期从2周缩短至2天
• 新功能上线只需更新相关服务，不影响其他模块
• 例如支付系统接入新渠道只需修改支付服务，无需全量回归测试

缺点：
● 服务系统之间接口调用硬编码

• 服务间调用URL直接写在代码中，变更时需要重新部署
• 缺乏服务发现机制，新增节点需手动修改配置
• 例如订单服务调用库存服务的IP地址直接编码在Java类中

● 搭建集群之后，实现负载均衡比较复杂

• 需要维护Nginx配置进行流量分发
• 动态权重调整需要人工干预
• 例如新增支付服务节点后，需手动更新负载均衡器配置

● 服务系统接口调用监控不到位，调用方式不统一

• 存在HTTP、RPC、消息队列等多种调用方式
• 缺乏统一的调用链追踪，问题定位困难
• 例如支付超时问题需要查多个系统的日志

● 服务监控不到位

• 仅监控基础指标如CPU、内存，缺少业务指标监控
• 告警阈值设置不合理，经常误报或漏报
• 例如库存服务异常半小时后才触发告警

● 数据库资源浪费，充斥着慢查询，主从同步延迟大

• 各服务使用独立数据库实例，资源利用率不足50%
• 缺乏SQL审计，存在全表扫描等性能问题
• 主从同步延迟常达5-10秒，影响读写一致性
• 例如用户余额查询可能读到旧数据

分布式架构

面向服务的架构(SOA)概述

SOA（Service Oriented Architecture）即面向服务的架构，是一种将应用程序功能作为服务提供给其他组件使用的软件设计方法。在传统垂直划分架构的基础上，SOA进一步将每个项目拆分为多个松耦合的服务单元。

SOA的核心特征

1. 服务独立性：每个服务通常作为独立的进程运行在操作系统中，具有明确的边界
2. 网络通信：服务之间通过标准化的网络协议进行交互
3. 松耦合：服务之间通过标准接口连接，彼此依赖程度低
4. 可重用性：服务可以跨多个业务场景复用

传统架构向SOA演进的需求

在垂直划分架构中，随着业务发展会出现以下典型问题：

1. 模块爆炸：业务模块数量急剧增加，系统复杂度呈指数级增长
2. RPC泛滥：系统间调用关系错综复杂，调用链难以追踪
3. 重复建设：通用业务逻辑在各系统中重复实现，维护成本高
4. 标准化缺失：
   • 接口协议不统一（REST/HTTP/RPC等混用）
   • 缺乏统一的服务监控体系
   • 负载均衡实现方式各异

SOA解决方案

针对上述问题，采用SOA架构的核心改进包括：

业务逻辑下沉

将通用业务能力抽象为标准化服务：

• 用户服务（登录/鉴权/权限）
• 支付服务（交易/对账）
• 消息服务（通知/推送）
• 文件服务（上传/下载）

这些服务通过定义良好的接口对外提供能力，各业务系统只需调用无需重复实现。

引入Dubbo框架

Dubbo作为高性能RPC框架，提供了完整的企业级SOA解决方案：

1. 远程方法调用：

   • 基于接口的透明化RPC
   • 支持多种协议（Dubbo协议/HTTP/REST等）
   • 示例：userService.getUserById(id)

2. 服务治理能力：

   • 智能容错：Failover/Failfast/Failsafe等策略
   • 负载均衡：Random/RoundRobin/ConsistentHash等算法
   • 示例：自动剔除不可用节点，请求自动路由到健康实例

3. 服务注册发现：

   • 自动服务注册（Zookeeper/Nacos等注册中心）
   • 动态服务发现与订阅
   • 示例：新服务上线自动加入服务池，无需人工配置

4. 扩展能力：

   • 支持服务降级
   • 灰度发布能力
   • 调用链路追踪

典型应用场景

1. 电商系统服务化：

   • 商品服务、订单服务、库存服务独立部署
   • 促销系统调用库存服务进行预占
   • 订单系统调用支付服务完成交易

2. 金融系统整合：

   • 核心交易服务供多渠道调用
   • 风控服务统一所有业务线的风控逻辑
   • 对账服务集中处理所有交易数据

通过SOA架构改造，系统获得了更好的扩展性、可维护性和复用性，为后续的微服务架构演进奠定了基础。# 分布式架构

面向服务的架构(SOA)概述

SOA（Service Oriented Architecture）即面向服务的架构，是一种将应用程序功能作为服务提供给其他组件使用的软件设计方法。在传统垂直划分架构的基础上，SOA进一步将每个项目拆分为多个松耦合的服务单元。

SOA的核心特征

1. 服务独立性：每个服务通常作为独立的进程运行在操作系统中，具有明确的边界
2. 网络通信：服务之间通过标准化的网络协议进行交互
3. 松耦合：服务之间通过标准接口连接，彼此依赖程度低
4. 可重用性：服务可以跨多个业务场景复用

传统架构向SOA演进的需求

在垂直划分架构中，随着业务发展会出现以下典型问题：

1. 模块爆炸：业务模块数量急剧增加，系统复杂度呈指数级增长
2. RPC泛滥：系统间调用关系错综复杂，调用链难以追踪
3. 重复建设：通用业务逻辑在各系统中重复实现，维护成本高
4. 标准化缺失：
   • 接口协议不统一（REST/HTTP/RPC等混用）
   • 缺乏统一的服务监控体系
   • 负载均衡实现方式各异

SOA解决方案

针对上述问题，采用SOA架构的核心改进包括：

业务逻辑下沉

将通用业务能力抽象为标准化服务：

• 用户服务（登录/鉴权/权限）
• 支付服务（交易/对账）
• 消息服务（通知/推送）
• 文件服务（上传/下载）

这些服务通过定义良好的接口对外提供能力，各业务系统只需调用无需重复实现。

引入Dubbo框架

Dubbo作为高性能RPC框架，提供了完整的企业级SOA解决方案：

1. 远程方法调用：

   • 基于接口的透明化RPC
   • 支持多种协议（Dubbo协议/HTTP/REST等）
   • 示例：userService.getUserById(id)

2. 服务治理能力：

   • 智能容错：Failover/Failfast/Failsafe等策略
   • 负载均衡：Random/RoundRobin/ConsistentHash等算法
   • 示例：自动剔除不可用节点，请求自动路由到健康实例

3. 服务注册发现：

   • 自动服务注册（Zookeeper/Nacos等注册中心）
   • 动态服务发现与订阅
   • 示例：新服务上线自动加入服务池，无需人工配置

4. 扩展能力：

   • 支持服务降级
   • 灰度发布能力
   • 调用链路追踪

典型应用场景

1. 电商系统服务化：

   • 商品服务、订单服务、库存服务独立部署
   • 促销系统调用库存服务进行预占
   • 订单系统调用支付服务完成交易

2. 金融系统整合：

   • 核心交易服务供多渠道调用
   • 风控服务统一所有业务线的风控逻辑
   • 对账服务集中处理所有交易数据

通过SOA架构改造，系统获得了更好的扩展性、可维护性和复用性，为后续的微服务架构演进奠定了基础。

优点详细说明：

1. 服务接口化与透明远程调用

   • Dubbo框架通过接口代理机制，将远程服务调用伪装成本地方法调用。例如：订单服务调用库存服务时，开发者只需调用inventoryService.deductStock()，无需处理网络通信、序列化等底层细节。
   • 典型应用场景：电商系统中，订单模块与支付模块通过接口交互，开发时只需关注业务逻辑。

2. 业务分层与模块化设计

   • 分层示例：用户服务、商品服务、订单服务独立部署，各模块通过API网关通信。
   • 扩展性体现：当订单量激增时，可单独扩容订单服务集群，无需调整商品服务架构。

3. 数据安全与权限管控

   • 数据隔离实现：通过服务接口暴露的getUserInfo()方法，可内置权限校验逻辑（如RBAC模型），避免直接数据库访问。
   • 典型案例：银行系统中，账户余额查询接口会强制校验调用方身份和权限范围。

4. 无状态化设计

   • 实现方式：服务实例不保存会话数据，用户状态通过Redis集中管理。
   • 优势说明：当某个服务实例崩溃时，请求可快速路由到其他实例，保障高可用性。

5. 服务责任人机制

   • 实践案例：在微服务监控看板中标注每个服务的Owner，当商品搜索接口响应延迟时，可直接联系搜索服务团队排查。

---

缺点深度分析：

1. 服务粒度失控风险

   • 反面教材：将「用户地址管理」拆分为独立服务（而非用户服务的子模块），导致一次用户信息查询需要多次跨服务调用。
   • 解决方案：遵循「单一职责但适度聚合」原则，如电商场景中「订单履约」可作为聚合服务包含物流、库存等逻辑。

2. 接口爆炸问题

   • 典型错误：为每个CRUD操作单独设计接口（如createOrder(), updateOrder(), deleteOrder()）。
   • 优化方案：按业务场景抽象，如OrderService提供submitOrder()复合接口，内部封装创建、扣库存、发消息等操作。

3. 版本兼容性挑战

   • 具体问题：V1接口返回{userName:""}，V2改为{name:""}会导致客户端解析失败。
   • 最佳实践：通过@Deprecated标记旧字段，新老版本并存至少3个迭代周期。

4. 分布式链路隐患

   • 连锁故障案例：支付服务超时→订单服务重试→库存服务雪崩。
   • 监控方案：结合SkyWalking实现全链路追踪，重点监控P99响应时间与跨服务依赖。
   • 容错设计：在网关层配置熔断策略，如库存服务失败率超10%时自动降级。### 优点详细说明：

5. 服务接口化与透明远程调用

   • Dubbo框架通过接口代理机制，将远程服务调用伪装成本地方法调用。例如：订单服务调用库存服务时，开发者只需调用inventoryService.deductStock()，无需处理网络通信、序列化等底层细节。
   • 典型应用场景：电商系统中，订单模块与支付模块通过接口交互，开发时只需关注业务逻辑。

6. 业务分层与模块化设计

   • 分层示例：用户服务、商品服务、订单服务独立部署，各模块通过API网关通信。
   • 扩展性体现：当订单量激增时，可单独扩容订单服务集群，无需调整商品服务架构。

7. 数据安全与权限管控

   • 数据隔离实现：通过服务接口暴露的getUserInfo()方法，可内置权限校验逻辑（如RBAC模型），避免直接数据库访问。
   • 典型案例：银行系统中，账户余额查询接口会强制校验调用方身份和权限范围。

8. 无状态化设计

   • 实现方式：服务实例不保存会话数据，用户状态通过Redis集中管理。
   • 优势说明：当某个服务实例崩溃时，请求可快速路由到其他实例，保障高可用性。

9. 服务责任人机制

   • 实践案例：在微服务监控看板中标注每个服务的Owner，当商品搜索接口响应延迟时，可直接联系搜索服务团队排查。

---

缺点深度分析：

1. 服务粒度失控风险

   • 反面教材：将「用户地址管理」拆分为独立服务（而非用户服务的子模块），导致一次用户信息查询需要多次跨服务调用。
   • 解决方案：遵循「单一职责但适度聚合」原则，如电商场景中「订单履约」可作为聚合服务包含物流、库存等逻辑。

2. 接口爆炸问题

   • 典型错误：为每个CRUD操作单独设计接口（如createOrder(), updateOrder(), deleteOrder()）。
   • 优化方案：按业务场景抽象，如OrderService提供submitOrder()复合接口，内部封装创建、扣库存、发消息等操作。

3. 版本兼容性挑战

   • 具体问题：V1接口返回{userName:""}，V2改为{name:""}会导致客户端解析失败。
   • 最佳实践：通过@Deprecated标记旧字段，新老版本并存至少3个迭代周期。

4. 分布式链路隐患

   • 连锁故障案例：支付服务超时→订单服务重试→库存服务雪崩。
   • 监控方案：结合SkyWalking实现全链路追踪，重点监控P99响应时间与跨服务依赖。
   • 容错设计：在网关层配置熔断策略，如库存服务失败率超10%时自动降级。

微服务架构

微服务架构是一种将单个应用程序，作为一套小型服务开发的方法，每种应用程序都在自己的进程中独立运行，并使用轻量级机制如HTTP的方式进行交互，通过全自动部署机制进行独立部署。这些服务的集中化管理非常少，他们可以使用不同的编程语言、不同的存储技术。
微服务是在SOA上的升华，粒度更加细致，微服务架构强调一个重点是：“业务需要彻底的组件化和服务化”。