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译者：王延飞
原文链接：http://dwz.date/bPpg
越来越多的组织开始放弃单体利用，逐渐转向微服务的架构模式–将业务流程分为多个独立的服务。
例如，在一个机票预订中，就可能波及许多个独自的过程：在航空公司预订机票，付款，并在机票胜利预订后向客户发送确认信息。
微服务架构，就是将各个 流程依照业务拆分为独立的服务 。在下面的示例中，机票预订服务能够被拆分为 机票预订 ， 付款和确认，拆分后的微服务能够通过接口互相通信。
那么，微服务与单体利用，到底有什么不同？
比照 1：网络提早
当波及微服务时，有一个根本的物理定律在起作用，每当微服务通过网络调用另一服务时，字节就通过网络发送，这波及将字节转换为电信号或脉冲光，而后将这些信号转换回字节。依据模仿后果，微服务调用的等待时间至多为 24ms。如果咱们假如理论解决大概须要 100 毫秒，则总解决工夫如下所示：
假如在现实状况下，所有调用执行能够同时产生，并且彼此之间不依赖–这称为扇出模式 (fan-out pattern)。下图显示了 随着越来越多的调用同时执行，总工夫如何缩小。
并行执行所有调用，意味着最长的调用执行完，服务将返回给使用者。
从上图能够看出，单体利用没有网络提早，因为所有调用都是本地调用。即便在齐全可并行化的世界中，单体利用仍会更快。而微服务因为须要多个服务间通信，即便并行调用，也是须要肯定的网络提早。
这一次，单体利用胜利了。
比照 2：复杂性
思考复杂性时，有许多因素在起作用：开发的复杂性和运行软件的复杂性。
因为开发的复杂性，在构建基于微服务的软件时，代码库的大小会快速增长。因为微服务波及多个源代码，应用不同的框架甚至不同的语言。因为微服务须要彼此独立，因而常常会有代码反复。
另外，因为开发和公布工夫不统一，因而不同的服务可能会应用不同版本的库。
对于日志和监控方面，在单体利用中，日志记录就像查看单个日志文件一样简略。然而，对于微服务，跟踪问题可能波及查看多个日志文件。不仅须要查找所有相干的日志输入，而且还须要以正确的程序将它们放在一起。
在 Kubernetes 集群中运行微服务时，复杂度进一步减少。尽管 Kubernetes 启用了诸如弹性伸缩等性能，但它并不是一个易于治理的零碎。要部署单体利用，简略的复制操作就足够了。要启动或进行单体利用，通常只需一个简略的命令即可。还有与单体利用相比，事务还减少了运行微服务架构的复杂性。跨服务的调用，很难保证数据是同步的。例如，执行不当的调用，重试可能会执行两次付款。
这一次，单体利用又胜利了。
比照 3：可靠性
在微服务中，如果 A 服务通过网络以 99.9%的可靠性调用 B 服务（这意味着在 1000 个调用中，有一个将因为网络问题而失败），这时 B 调用再 C 服务，咱们将取得 99.8%的可靠性。
因而，在设计微服务架构时，要思考网络会在某个时刻断开。微服务提供了一些解决此问题的解决方案。Spring Cloud 提供了负载平衡和网络故障解决，诸如 Istio 之类的服务网格还可能解决多种编程语言的服务。当微服务集群中的服务失败时，集群管理器给出代替计划。这就使得微服务架构具备高度的弹性。
Netflix 创立了一个名为 Chaos Monkey 的工具，该工具能够模仿随机终止虚拟机和容器。微服务的开发者，能够应用 Chaos Monkey 的工具在测试环境模拟网络断连和网络故障等问题，这样，他们就能够确保零碎可能解决生产环境中的停机故障。
单体利用中的所有调用都是在本地实现，因而很少产生网络故障，尽管如此，然而单体利用在云环境却无奈满足弹性伸缩的需要。
最初，微服务获得了胜利。
比照 4：资源应用
一般来说，微服务会比单体利用应用更多的资源。即便在 Docker 中运行时，基准测试发现，尽管服务连贯数量降落了 8%，然而容器编排还将耗费资源，日志聚合和监督也将耗费资源。
然而，微服务使咱们能够更聪慧地应用资源。因为集群管理器能够依据须要分配资源，因而理论的资源使用量可能要低得多。
在软件中，20%的代码个别会实现 80%的工作。如果单体利用的一个实例应用 8GB，则两个实例应用 16GB，依此类推。应用微服务后，咱们能够把单体利用中负责次要职能的 20% 代码提取成一个服务，因而对于两个实例，咱们的 RAM 使用量为升高到了 9.6GB 左右。
下图显示了资源应用状况的差别。
资源使用率方面，微服务胜利了。
比照 5：扩大的精确性
单体利用的扩大有多种方法，运行多个实例，或运行多个线程，或者应用非阻塞 IO。对于微服务架构，这三个也都是实用的。
然而，面对客户端越来越多的申请，因为微服务架构更精密，因而扩大单个服务也更加精密。所以，对于微服务来说，扩大既简略又准确。而且，因为微服务的资源耗费较少，又能够节俭资源。
相比单体利用，微服务准确的扩大和更少的资源应用，是一个显著的胜利。
比照 6：吞吐量
让咱们再看一个性能指标–吞吐量。在微服务架构体系中，数据须要在不同服务之间发送，从而会产生肯定的开销。如果微服务还不是一个分布式架构，那么他的吞吐量还不如一个单体利用高。
比照 7：部署工夫
人们抉择微服务架构的起因之一就是 - 可能节俭部署工夫，满足疾速迭代。
因为微服务的职责繁多准则，因而对其进行的任何更改都有很明确。然而，批改一个单体利用的性能，可能会“牵一动员全身”。
此外，微服务更易于测试。因为微服务仅笼罩无限的一组性能，因而代码依赖性低，便于编写测试并且运行得快。
还有，微服务的资源耗费较少，并且能够按比例扩大。这就使微服务能够无感知部署，例如，能够先在集群一部分节点上启动微服务的新版本，而后迁徙一部分用户到新版本，如果有问题，这能够疾速回滚到旧版本。
胜利归功于微服务。
比照 8：沟通
在微服务诞生之前，弗雷德·布鲁克斯（Fred Brooks）撰写了开创性的著述《人月神话》，本书的其中一项内容是，沟通渠道的数量随着团队成员的数量而减少。由两个人组成的团队，只有一个沟通渠道。如果有四个人，则最多能够拜访六个频道。通信通道数的公式为 n(n − 1)/2。由 20 位开发人员组成的团队领有 190 个可能的沟通渠道。将这些开发人员分成两个团队，就能够大大减少沟通渠道的数量。
咱们以领有 20 个开发人员的团队为例，将其分为四个微服务团队（每个团队五个人），则每个团队有 10 个沟通渠道。四个团队之间的沟通渠道只有六个。沟通渠道的总数为 46，大概占 20 集体团队的四分之一。
下图显示了，一个大团队的通信渠道数量，和单个微服务团队的通信渠道数量的比照。
因而，将 10 个以上的开发人员分成几个较小的团队，能够为任何开发我的项目提供更高的沟通效率。
这是微服务的另一个显著胜利。
谁是赢家？
单体利用取得了 3 场胜利，微服务取得了 5 场胜利。
然而，在查看此图表时，请记住它是绝对的。微服务并不是解决所有开发问题的万能药。
例如，一个由 5 个开发人员组成的小型团队可能会偏向于抉择单体利用。因为，单体利用不仅更易于治理，同时如果软件产品每秒仅有几个访问量，那么单体利用可能就足够了。
以下是一些迹象，表明微服务架构可能是一个适合的抉择：
- 须要 7 *24 的可靠性
- 准确的扩大
- 峰值和失常负载显著不同
- 超过 10 个开发人员的团队
- 业务畛域能够被细分
- 办法调用链路短
- 办法调用能够应用 REST API 或队列事件。
- 简直没有跨服务的事务
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