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对于即将进入毕业季节的同学来说，论文查重是非常重要的一环，顺利毕业的前提是毕业论文必须经过学校查重，最大的障碍是论文查重，担心查重结果，但事实上，很多同学都是第一次接触论文查重的，对这种查重的工具很陌生。那么，为什么要进行毕业论文查重呢？cnkitime高校学术不端检测系统支持专本、硕博、职称免费检测，采用动态指纹检测技术，依靠大数据技术深度挖掘，24小时自助检测直连官方，论文安全不泄露不收录。
目前，国内学术界对学术诚信问题的讨论较多，学术诚信也逐渐成为世界关注的焦点。许多刚毕业的大学生的毕业论文全是抄袭别人的论文，抄袭别人的学术成果，通过复制粘贴来拼凑，反映出学术道德的缺失和不良的社会风气。因此，论文查重的初衷就是提醒即将进入学术圈的同学：抵制抄袭，踏实学习。毕业论文查重就是检测毕业论文是否有学术不端行为。虽然现在的论文查重系统还不够完善，但在一定程度上对抵制论文抄袭起到了一定作用，有助于提高当代大学生的诚信意识，在学术界起到了重要作用。
这份论文检测报告的原则是什么？
此后，市场上的查重系统层出不穷，而绝大多数大学都认可了权威查重系统，权威查重系统已经成为90％以上大学指定使用的查重系统。权威查重的基础道理是接纳一种基于数字指纹的多阶段地检测要领，对指定文档进行数字指纹识别，并与资源库中的相关文档进行指纹比对，然后系统将结果以报告的形式通知用户，用户可自行选择报告的形式和类型。
免费查重的论文软件还是挺多的，例如麒麟查重软件非常专业，而且很精细。基本上有一点点重复，如果有抄袭的状况，可能会影响到拿毕业证。在写完论文之后，查重是非常重要的一个步骤，也是必备的一个步骤。
安全隐患：
毕业论文最好是自己写，根据自己的切身体验和学到的所有知识来完成论文，不要想着投机取巧，去网上抄一大段一大段的文字下来。
是在网上一大段一大段的截屏，在我而成帮你查重的时候，基本整篇文章的合格率都是不及格的。到时候被老师发现你的论文是在网上抄的，那可就麻烦了，不仅仅是影响到你的毕业，可能还会对你整个人都会有质疑。
不能。
微信公众号的文章只是不能用来做毕业论文中的研究综述。换句话说就是，你不能把微信公众号发布的文章当成你论文的理论依据或理论基础。
帐号分类：
服务号、订阅号的介绍（区别）服务号：服务号给企业和组织提供更强大的业务服务与用户管理能力，帮助企业快速实现全新的公众号服务平台。
订阅号：订阅号为媒体和个人提供一种新的信息传播方式，构建与读者之间更好的沟通与管理模式。
企业号：企业号为企业或组织提供移动应用入口，帮助企业建立与员工、上下游供应链及企业应用间的连接。
功能介绍：
微信公众号的功能查看阅读次数和点赞不同尺寸的公众平台二维码，中间可嵌入企业Logo图片。可印刷到名片、广告牌、宣传册、商品包装上。
微信公众号后台，可群发图文消息或广告，设置关键词自动回复、默认消息、自动打招呼。
粉丝管理，与粉丝互动、粉丝属性分类。
服务号还具备自定义菜单（栏目导航）功能。
此次开放的人群包括研究生，研究生这个群体也经常会需要写论文，也需要用到这个软件，也是知网的一笔收益
可以
一般在写作毕业论文是很少引用公众号。因为公众号的学术性和专业性不强。毕业论文内容应该是专业性强和严谨的，一般不会引用公众号的内容。如果实在需要引用公众号的内容，可以表述：XXXX大咖在其公众号XXX中所述“XXXXX”。论文写作首先，是论文的选题。在论文初稿时，关于论文的选题是第一个考虑的因素，如果你所提交的论文选题有太多人选择或者是网络上已经有不少成篇论文出现的话，那么这类论文基本都会被驳回。所以为了避免出现这种情况，一般在初稿之前，很多学生在敲定自己的论文题目以后，都会先发给自己的论文指导老师，然后咨询一下老师关于自己的论文题目是否能过关。如果不能过关的话，及时修改。如果可以过关的话，那么针对这个毕业论文题目再深做研究。其次，是论文查重率。任何一篇论文原创度都必须要达标，所以在初稿时，导师就需要检查学生论文的原创度，也就是大家理解的查重率。一般论文的查重率都会控制在百分之三十以下，超过百分之三十的论文，就要重新进行更改。这一点，如果不想频繁被驳回或者是一稿的时候查重率太高，也可以提前自我进行检查一下。现在市面上可以提供论文查重的网站数量有很多，比如说学知查重就是一个不错的选择。登陆网站，然后把自己的论文复制进去选择论文查重。如果你的论文查重率太高的话，网站会给出提示，然后对已经飘红的文字会给出修改建议。如果你不想自己去修改的话，也可以按照网站给出的修改意见直接复制替换掉。所有飘红部分都修改以后，然后再度进行提交，检验，二次检验的话，关于网站的查重率应该会控制在百分之三十以内。这样的论文交上去，基本不会因为查重率问题被驳回。最后，是论文格式。所有的论文对格式要求都非常严格，因为本身就是专业针对性比较强的论文，所以学术严格的同时，各方面标准都应该得到提升，论文的格式更是不能出错。而且千万不要抱有侥幸心理，导师每天审核的论文数量非常多，如果你的论文存在格式问题，哪怕只是行距或者是页边距的数据出现了一点小偏差，导师也能第一时间看出区别。所以在提交之前，不想因为格式被打回来的话，一定要严格按照导师要求的格式去更改论文。当然大家在论文写作完成后别忘了需要进行论文查重，重磅推荐学知查重，关注公众号可获取免费查重的机会，提交论文查重还提供修改指导意见。为什么需要查重呢？毕竟未经过查重直接提交论文不通过的概率还是很大的，论文一般涉及比较多的专业术语或者引用文章观点，这些都是会提高论文的重复率，重复率过高是不能毕业的，所以强烈建议毕业论文都要经过查重后才提交，最后祝大家毕业快乐。
不可以的，微信公众号不具备权威性。答案满意还望采纳。
微服务作为架构风格几乎成为云时代企业级应用的事实标准，构成微服务的技术元素本身却并非革命性。跨平台的分布式通信框架、地址无关的服务注册与发现、智能路由与编排等技术早已在CORBA、SOA时代实现了一遍又一遍，我们不禁好奇，微服务有什么不同？本文是对企业分布式应用的一次回顾，与前微服务时代相比，我们究竟在哪些领域吸取了教训，哪些方面持续搞砸。 架构的关键在于构造合理的封装抽象。良好的抽象构造如进程，由操作系统接管CPU调度、内存地址空间分配和I/O，程序员的心智从此解放，得以聚焦在业务逻辑上。糟糕的抽象往往引向万丈深渊，大量精力被浪费在抽象泄露带来的问题上。 让我们从组件间的通信开始，最初人们认为这只是需要被解决的技术要素。关于如何实现跨平台的分布式通信，30年前诞生的CORBA架构在今天来看仍然非常漂亮：通过定义IDL/ORB/API我们可以将内存对象任意分布于网络中。只要共享IDL，对象可以由C++/Java等不同的语言实现，其互相调用就像本地方法一样简单。然而实践经验告诉我们，分布式系统总是会出现本地调用不会发生的各种问题：网络的开销、传输的延迟、消息的超时和丢包、远端系统的崩溃……物理世界的技术约束是无法被忽略的，我们没有办法把分布式调用抽象成简单的本地方法。因此Martin Fowler在他的< 企业应用架构模式>里提出了著名分布式对象第一定律：“不要分布式你的对象”。相反，你应该把尽可能多的操作置于进程之内，通过replicate整个应用的方式来实现系统的scale。 由分析师们发起的SOA运动从另一个角度看待这个问题，Web Service应该是对企业资产和业务能力的封装。我们开始站在更高的维度，远过程调用不再只是技术意义上的集成。WSDL不仅是通信调用的接口，更是服务间的契约；UDDI不仅是服务描述、发现、集成的中心，更是企业业务与服务的黄页。WS-*在厂商的裹挟下发展成包罗万象，却也没几个人能掌握。开发者们抱怨花了太多时间写冗余的XML制定所谓的规范，WSDL生成的客户端也将不同服务耦合在一起。是否有更加轻量敏捷的方式，让我们快点开始写第一行生产代码？ 于是我们看到REST的兴起。起初是作为反叛，用更加轻量级的方式(http+json)使用Web。然后我们发现”企业级”应用并非需要ESB这样昂贵的专有中间件，由”消费级”技术组成的万维网是世界上最大规模的分布式网络，我们应该向其学习如何构建健壮、可演化的系统。Roy Fielding那篇论文所提出的无状态、可缓存等特征已经深入人心，而狭义上的REST API(基于资源的URI、HTTP动词和状态码的标准接口)也成为API设计的最佳实践。 既然API和网站一样都是基于通用Web技术，API是否可以像网站一样作为产品提供呢(APIs as product)？于是越来越多的企业开始将自己的业务能力封装成API，提供给消费者，随之而来的是更弹性的商业应用和更灵活的计费方式。很多组织也着手构建自己的API市场，把内部IT能力整合、复用，并为孵化外部产品做准备。API已经成为商业价值主张的一部分。 我们从聚焦实现细节的rpc出发，来到了更具价值导向的REST API。即使构建内部系统，以消费者驱动的方式，也总是能帮助我们设计出更加松耦合和易于演进的API。 编程语言中的组件构造(如Java中的jar, C#中的dll)是软件架构师们封装可复用单元的最常用武器。组件作为理论上的最小部署单元，在工程实践中却并不容易独立变更。一般应用程序需要讲多个组件打包成一个部署单元(如war包)，链接在内存地址中进行调用。对单个组件的热更新往往对组件间耦合和对象状态管理有很高的要求，重新部署整个应用一般是默认选项。以进程为边界构建可独立部署的服务成为架构师的另一项选择。 早期的服务只是单纯的技术构件，大多数组织从纯粹的技术实现角度考虑服务的划分。SOA的推动者们指出企业的信息资产应该被复用，信息孤岛应该被打通。通过将不同的服务编排组合，我们应该能够实现IT对业务更加灵活的支撑。SOA的服务建模一般采用业务流程驱动的方式。一个典型的SOA设计是由业务分析师自顶向下地对企业现有业务流程进行分析，通过BPM引擎对流程进行建模，向下分解成组合服务，并进一步拆分成数据访问服务(很多可怜的SOA实现中数据的访问被拆分成不同的读服务和写服务)。然而这带来的问题是，服务跟服务间的耦合非常严重。当我的业务发生了变化，可能会需要修改很多不同的服务，涉及到多个团队的沟通和协调。在运行时层面，服务器间的通信非常频繁，用户在界面上的一次点击按钮，对应的后台多层服务间的级联通信。这给系统性能和稳定性也带来了巨大的挑战。SOA式的服务建模从分析型思维出发，却往往低估了分布式系统和跨团队协调的复杂度，导致服务拆分粒度过细。 微服务的名字常常让人误解，但实施正确的微服务粒度可能并不”微”。Martin Fowler与James Lewis在开创微服务定义的一文中已经指出微服务应该围绕完整的业务能力。今天我们在做微服务设计时，常常利用领域驱动设计中的Bounded Context来进行服务边界的划分。假设你的库存管理是一个独立的业务子域，针对库存的维护和操作应该被放到通过一个上下文和微服务中，由一个团队进行开发维护。多数业务变更都发生在上下文内部，不涉及跨团队协调。单个codebase内的重构和部署让发布更加容易。维护库存所需要的信息查询的调用多发生在进程内，更好的性能，同时无需处理额外的一致性问题。如今我们对服务的定义已经超越了技术组件，领先的组织已经在尝试将design thinking, business operating model应用到微服务设计中。 即使有了设计合理的服务于API，我们仍然需要与之匹配的工程实践才能将其顺利实施。 今天仍有很多企业使用集中式的应用服务器部署应用：开发团队将软件包构建出来，再统一安装到应用服务器中。对应用团队来说，这往往意味着漫长的反馈周期和痛苦的自动化。我们很早就推荐用Jetty这样内嵌式的应用容器部署软件，启动更快，测试环境更接近生产。one Tomcat per VM的部署方式虽然运行时开销较大，却是前容器时代隔离性最好的服务部署模式。Docker将这个实践更进一步，除了更轻量级的隔离，我们第一次可以将软件和所依赖的环境本身打包成版本化的artifact，彻底统一开发和生产环境。容器技术的成熟让我们可以将部署去中心化，开发团队可以独立部署一个服务。 数据库耦合是影响服务独立变更的另一重要因素。相比代码构成的应用软件，数据库schema更加难以变动。因为难以测试、难以兼顾性能优化和耦合的发布周期等因素，服务间以数据库集成成为臭名昭著的反模式。服务间的集成应该依赖封装好的显示接口，而不是数据库这种实现细节。我们应该在兼顾数据一致性的情况下，为每个微服务分配独立的db schema甚至db instance。如果说十年前数据几乎等同于关系数据库。如今数 据则可能呈现出各种形态：键值、文档、时间序列、图…我们完全可以采用更加合适的技术，以去中心化的方式进行微服务的数据治理。 即使将这一切都解耦，如果将交给一个集中的团队去实施，很有可能最终还是得到一个耦合的架构。这就是是著名的康威定律。康威定律告诉我们“设计系统的架构受制于产生这些设计的组织的沟通结构”。但同样我们可以将康威定律反转应用：如果你想达成一个目标架构，则必须对团队结构进行调整，使之和目标架构对齐。相比单体系统，微服务在运行时监控和运维所带来的挑战更大。”you build it, you run it”的DevOps文化成为必须。监控运维不再是Ops部门的事情，产品团队必须对微服务的整个生命周期负责。授权的去中心化自治团队是实施微服务的必要条件。 我们在很多方向的确取得了进展。但即使在微服务时代，很多问题仍然在轮回发生着，似乎我们总是无法吸取 历史 的教训。让我们看一看那些挥之不去的反模式阴云。 另一个挥之不去的阴影是ESB。ESB在将异构的应用wire在一起有着关键的作用。然而当越来越多的职责被加入：数据报文的裁剪转换、难以测试和版本控制的编排(orchection)逻辑、服务发现智能路由监控治理分布式事务等All in One的solution将ESB变成了一个可怕的单点梦魇。所以微服务发出了“智能终端哑管道”的呐喊：我们只是需要一个不那么智能的代理处理可靠消息传输，将灵活的逻辑交给服务本身去编配(choreography)吧。 于是在典型的微服务架构里，负载均衡、服务注册发现、分布式追踪等组件以Unix way的方式各司其职。然而在利益诱惑和特性竞争压力之下，很多厂商不断将更多的功能放进他们的中间件，其中为代表的Overambitious API gateways俨然要重新实现占据中心的ESB。如果API gateway只是处理鉴权、限流等横切层逻辑没有问题，如果API gateway开始处理数据转换和业务逻辑编排，你应该提高警惕！ 尽管行业在不断发展，但很多时候人们仍然沿用旧的思维，用新的技术去一遍遍重新实现这些旧的反模式。 你总是可以在技术雷达里追踪微服务的state of art，如今这个领域的前沿方向是什么，Service Mesh, Chaos Engineering, 还是Observability as Code？然而 历史 告诉我们，新的技术在解决一些问题的同时，也可能会产生新的问题。更糟糕的是，我们永远无法记住 历史 ，用新的工具更高效地重现旧日问题。 Technologies come and go, Principles stay forever。好在那些架构和实践背后的原则是经久不变的。从操作系统到移动应用都会需要高内聚低耦合的架构，任何软件开发都需要版本控制、自动化构建等实践。谨记这些核心原则、谨记软件被创造出来是为了解决有价值的问题，可以帮我们更好的借鉴 历史 的经验，理解和采纳新的技术。 文/ThougtWorks刘尚奇 本文首发于刘尚奇个人网站：
微服务¹架构的目标是帮助工程团队更快，更安全，更高质量地交付产品。解耦服务允许团队快速迭代，对系统的其余部分影响最小。
在Medium，我们的技术堆栈始于2012年的单片应用程序。我们已经构建了几个卫星服务，但我们还没有制定一个系统地采用微服务架构的策略。随着系统变得越来越复杂并且团队不断发展，我们在2018年初转向了微服务架构。在这篇文章中，我们希望分享我们有效地做到这一点并避免微服务综合症的经验。
首先，让我们花一点时间来思考微服务架构是什么，不是什么。 “微服务”是那些过载和混乱的软件工程趋势之一。这就是我们在Medium认为它是什么：
该定义包括三个微服务设计原则：
Three Principles of Modeling Microservices
当我们对微服务进行建模时，我们应该遵守所有三个设计原则。这是实现微服务架构全部潜力的唯一途径。错过任何一个都会成为反模式。
没有一个目的，每个微服务最终会做太多事情，成长为多个“单片”服务。我们不会从微服务架构中获得全部好处，我们也会支付运营成本。
如果没有松散耦合，对一个服务的更改会影响其他服务，因此我们无法快速安全地发布更改，这是微服务架构的核心优势。更重要的是，紧密耦合引起的问题可能是灾难性的，例如数据不一致甚至数据丢失。
如果没有高凝聚力，我们将最终得到一个分布式单片系统 - 一组混乱的服务，必须同时进行更改和部署才能构建单一功能。由于多个服务协调的复杂性和成本（有时跨多个团队），分布式单片系统通常比集中式单片系统差得多。
与此同时，了解 微服务不是什么 很重要：
在Medium，我们总是在做出重大产品或工程决策时会问“为什么现在？”这个问题。 “为什么？”是一个显而易见的问题，但它假设我们拥有无限的人，时间和资源，这是一个危险的假设。当你想到“为什么现在？”时，你突然有了更多的限制 - 对当前工作的影响，机会成本，分心的开销等等。这个问题有助于我们更好地优先考虑。
我们现在需要采用微服务的原因是我们的单片应用程序已经成为多个方面的瓶颈。
首先，最紧迫和最重要的瓶颈是其性能。
某些计算量很大且I / O很重的任务不适合.我们一直在逐步改进整体应用程序，但事实证明它是无效的。它的低劣性能使我们无法提供更好的产品而不会使已经非常慢的应用程序变慢。
其次，整体应用程序的一个重要且有点紧迫的瓶颈是它会减慢产品开发速度。
由于所有工程师都在单个应用程序中构建功能，因此它们通常紧密耦合。我们无法灵活地改变系统的一部分，因为它也可能影响其他部分。我们也害怕做出重大改变，因为影响太大，有时难以预测。整个应用程序作为一个整体进行部署，因此如果由于一次错误提交导致部署停滞，那么所有其他更改（即使它们完全正常工作）也无法完成。相比之下，微服务架构允许团队更快地发货，学习和迭代。他们可以专注于他们正在构建的功能，这些功能与复杂系统的其余部分分离。更改可以更快地进入生产。他们可以灵活地安全地尝试重大变革。
在我们新的微服务架构中，更改会在一小时内完成生产，工程师不必担心它会如何影响系统的其他部分。该团队还 探索 了在开发中安全使用生产数据的方法²多年来一直是白日梦。随着我们的工程团队的发展，所有这些都非常重要。
第三，单一应用程序使得难以为特定任务扩展系统或隔离不同类型任务的资源问题。
使用单一的单一应用程序，我们必须扩展和缩小整个系统，以满足更多资源需求的任务，即使这意味着系统过度配置用于其他更简单的任务。为了缓解这些问题，我们对不同类型的请求进行分片，以分离进程。它们在一定程度上起作用，但不会扩展，因为这些微单一版本的单片服务是紧密耦合的。
最后但同样重要的是，一个重要且即将成为紧迫的瓶颈是它阻止我们尝试新技术。微服务架构的一个主要优点是每个服务都可以使用不同的技术堆栈构建，并与不同的技术集成。这使我们能够选择最适合工作的工具，更重要的是，我们可以快速安全地完成工作。
采用微服务架构并非易事。它可能会出错，实际上会损害工程生产力。在本节中，我们将分享七个在采用早期阶段帮助我们的策略：
有人可能会认为采用新的服务器架构意味着产品开发的长时间停顿以及对所有内容的大量重写。这是错误的做法。我们永远不应该为了建立新的服务而建立新的服务。每次我们建立新服务或采用新技术时，都必须具有明确的产品价值和/或工程价值。
产品价值应以我们可以为用户提供的利益为代表。与在单片应用程序中构建值相比，需要一项新服务来提供值或使其更快地交付值。工程价值应该使工程团队更好，更快。
如果构建新服务没有产品价值或工程价值，我们将其留在单一的应用程序中。如果十年内Medium仍然有一个支持某些表面的单片应用程序，那就完全没了问题。从单一应用程序开始实际上有助于我们战略性地对微服务进行建模。
建立具有明确价值的新服务
有人可能会认为采用新的服务器架构意味着产品开发的长时间停顿以及对所有内容的大量重写。这是错误的做法。我们永远不应该为了建立新的服务而建立新的服务。每次我们建立新服务或采用新技术时，都必须具有明确的产品价值和/或工程价值。
产品价值应以我们可以为用户提供的利益为代表。与在单片应用程序中构建值相比，需要一项新服务来提供值或使其更快地交付值。工程价值应该使工程团队更好，更快。
如果构建新服务没有产品价值或工程价值，我们将其留在单一的应用程序中。如果十年内Medium仍然有一个支持某些表面的单片应用程序，那就完全没了问题。从单一应用程序开始实际上有助于我们战略性地对微服务进行建模。
单片持久存储被认为是有害的
建模微服务的很大一部分是对其持久数据存储（例如，数据库）进行建模。跨服务共享持久数据存储通常似乎是将微服务集成在一起的最简单方法，然而，它实际上是有害的，我们应该不惜一切代价避免它。这就是原因。
首先，持久数据存储是关于实现细节的。 跨服务共享数据存储会将一个服务的实现细节暴露给整个系统。如果该服务更改了数据的格式，或者添加了缓存层，或者切换到不同类型的数据库，则还必须相应地更改许多其他服务。 这违反了松散耦合的原则。
其次，持久数据存储不是服务行为，即如何修改，解释和使用数据 。如果我们跨服务共享数据存储，则意味着其他服务也必须复制服务行为。 这违反了高内聚的原则 - 给定域中的行为泄露给多个服务。如果我们修改一个行为，我们将不得不一起修改所有这些服务。
在微服务架构中，只有一个服务应该负责特定类型的数据。所有其他服务应该通过负责服务的API请求数据，或者保留数据的 只读非规范（可能具体化）副本 。
这可能听起来很抽象，所以这是一个具体的例子。假设我们正在构建一个新的推荐服务，它需要来自规范帖子表的一些数据，目前在AWS DynamoDB中。我们可以通过两种方式之一为新推荐服务提供发布数据。
在单片存储模型中，推荐服务可以直接访问单片应用程序所执行的相同持久存储。这是一个坏主意，因为：
缓存可能很棘手。 如果推荐服务与单一应用程序共享相同的缓存，我们也必须在推荐服务中复制缓存实现细节;如果推荐服务使用自己的缓存，当单片应用更新帖子数据时，我们将不知道何时使其缓存无效。
如果单片应用程序决定更改为使用RDS而不是DynamoDB来存储帖子数据，我们将不得不重新实现推荐服务中的逻辑以及访问帖子数据的所有其他服务。
单片应用程序具有解释帖子数据的复杂逻辑 ，例如，如何确定帖子是否应该对给定用户不可见。我们必须在推荐服务中重新实现这些逻辑。一旦整体应用程序更改或添加新逻辑，我们也需要在任何地方进行相同的更改。
即使推荐服务是自己的数据访问模式的错误选项，推荐服务仍然停留在DynamoDB上。
在解耦存储模型中，推荐服务不能直接访问发布数据，也不能直接访问任何其他新服务。发布数据的实现细节仅保留在一个服务中。有不同的方法来实现这一目标。
Option A 理想情况下，应该有一个拥有帖子数据的Post服务，其他服务只能通过Post服务的API访问邮政数据。但是，为所有核心数据模型构建新服务可能是一项昂贵的前期投资。
当人员配置有限时，还有一些更实用的方法。根据数据访问模式，它们实际上可能是更好的方式。
在 选项B 中，单一应用程序可让推荐服务知道何时更新相关的帖子数据。通常，这不必立即发生，因此我们可以将其卸载到排队系统。
在 选项C 中，ETL管道生成推荐服务的发布数据的只读副本，以及可能对推荐有用的其他数据。在这两个选项中，推荐服务完全拥有其数据，因此它可以灵活地缓存数据或使用最适合的数据库技术。
解耦“建立服务”和“运行服务”
如果构建微服务很难，那么运行服务往往更难。 当运行服务与构建每个服务相结合时，它会减慢工程团队的速度，团队必须不断重新发明这样做。我们希望让每项服务都专注于自己的工作而不用担心如何运行服务的复杂问题，包括网络，通信协议，部署，可观察性等。服务管理应该与每个服务的实现完全分离。
由于最近在 容器化，容器编排，服务网格，应用程序性能监 控等方面的技术进步，“运行服务”的解耦变得比以往更容易实现。
网络。 网络（例如，服务发现，路由，负载平衡，流量路由等）是运行服务的关键部分。传统方法是为每种平台/语言提供库。它工作但不理想，因为应用程序仍然需要非常繁琐的工作来集成和维护库。通常，应用程序仍然需要单独实现某些逻辑。现代解决方案是在Service Mesh中运行服务。在Medium，我们使用 Istio和Envoy作为边车代理 。构建服务的应用工程师根本不需要担心网络问题。
通信协议 。无论您选择哪种技术堆栈或语言来构建微服务，从一个高效，类型化，跨平台且需要最少开发开销的成熟RPC解决方案开始是非常重要的。支持向后兼容性的RPC解决方案也使部署服务更加安全，即使它们之间存在依赖关系。在Medium，我们选择了gRPC。
一种常见的替代方案是基于HTTP的REST + JSON，它长期以来一直是服务器通信的福音解决方案。但是，尽管该堆栈非常适合浏览器与服务器通信，但它对于服务器到服务器的 通信效率很低 ，尤其是当我们需要发送大量请求时。如果没有自动生成的 存根和样板代码 ，我们将不得不手动实现服务器/客户端代码。可靠的RPC实现不仅仅包装网络客户端。另外，REST是“自以为是”，但总是让每个人都对每个细节都达成一致很困难，例如，这个调用真的是REST，还是只是一个RPC？这是一种资源还是一种操作？等等
部署。 拥有一致的方法来构建，测试，打包，部署和管理服务非常重要。所有Medium的微服务都在容器中运行。目前，我们的编排系统是AWS ECS和Kubernetes的混合体，但仅限于Kubernetes。
我们构建了自己的系统来 构建，测试，打包和部署 服务，称为BBFD。它在一致地跨服务工作和为个人服务提供采用不同技术堆栈的灵活性之间取得平衡。它的工作方式是让每个服务提供基本信息，例如，要监听的端口，构建/测试/启动服务的命令等，BBFD将负责其余的工作。
彻底和一致的可观察性
可观察性包括允许我们了解系统如何工作的过程，约定和工具，以及在不工作时对问题进行分类。可观察性包括日志记录，性能跟踪，指标，仪表板，警报，并且对于微服务架构的成功至关重要。
当我们从单个服务迁移到具有许多服务的分布式系统时，可能会发生两件事：
我们失去了可观察性，因为它变得更难或更容易被忽视。
不同的团队重新发明了轮子，我们最终得到了零碎的可观察性，这实际上是低可观察性 ，因为很难使用碎片数据连接点或分类任何问题。
从一开始就具有良好且一致的可观察性非常重要，因此我们的DevOps团队提出了一致的可观察性策略，并构建了支持实现这一目标的工具。每项服务都会自动获取详细的DataDog仪表板，警报和日志搜索，这些服务在所有服务中也是一致的。我们还大量使用LightStep来了解系统的性能。
并非每一项新服务都需要从零开始构建
在微服务架构中，每个服务都做一件事并且做得非常好。请注意，它与如何构建服务无关。如果您从单一服务迁移，请记住，如果您可以从单片应用程序中剥离微服务并不总是必须从头开始构建。
在这里，我们采取务实的态度。我们是否应该从头开始构建服务取决于两个因素：（1）适合该任务的程度如何;（2）在不同的技术堆栈中重新实现的成本是多少。
如果是一个很好的技术选项并且现有的实现很好，我们将代码从单片应用程序中删除，并用它创建一个微服务。即使采用相同的实现，我们仍将获得微服务架构的所有好处。
我们的单片单片应用程序的架构使我们可以相对轻松地使用现有实现构建单独的服务。我们将在本文稍后讨论如何正确构建单片。
尊重失败，因为他们会发生
在分布式环境中，更多的东西可能会失败，而且它们会失败。如果处理不当，任务关键型服务的失败可能是灾难性的。我们应该始终考虑如何测试故障并优雅地处理故障。
从第一天起避免使用微服务综合症
微服务不是灵丹妙药 - 它解决了一些问题，但创造了一些其他问题，我们将其称为“微服务综合症”。如果我们从第一天开始就不去考虑它们，那么事情会变得很快，如果我们以后再照顾它们会花费更多。以下是一些常见症状。
随着最近的技术创新，采用微服务架构要容易得多。这是否意味着我们都应该停止构建单一服务？
虽然新技术支持得更好，但微服务架构仍然存在高度复杂性和复杂性。 对于小型团队来说，单一的应用程序通常仍然是更好的选择。但是，请花些时间来构建单片应用程序，以便以后在系统和团队成长时更容易迁移到微服务架构。
在Medium，我们在早期的单片应用程序中做出了一些很好的架构决策。
我们的单片应用程序由组件高度模块化，即使它已经发展成为一个非常复杂的应用程序，包括Web服务器，后端服务和离线事件处理器。脱机事件处理器单独运行，但使用完全相同的代码。这使得将一大块业务逻辑剥离到单独的服务相对容易，只要新服务提供与原始实现相同（高级）的接口即可。
我们的整体应用程序在较低级别封装了数据存储详细信息。每种数据类型（例如，数据库表）具有两层实现：数据层和服务层。
这有助于我们采用微服务架构，因为一种类型数据的实现细节完全隐藏在代码库的其余部分。创建新服务来处理某些类型的数据相对容易且安全。
单片应用程序还可以帮助我们对微服务进行建模，并使我们能够灵活地专注于系统中最重要的部分，而不是从头开始为所有微服务建模。
单片应用程序为我们服务了好几年，但它开始减慢我们从运送伟大的项目和快速迭代。我们开始系统地和战略性地采用微服务架构。我们仍处于这一旅程的早期阶段，但我们已经看到了它的优势和潜力 - 它大大提高了开发效率，使我们能够大胆地思考并实现大量的产品改进，并解锁了工程团队以安全地测试新技术。
加入Medium的工程团队是一个激动人心的时刻。如果这听起来很有趣，请查看我们的工作页面 - 在Medium工作。如果您对微服务架构特别感兴趣，您可能需要先了解这两个开头：高级全栈工程师和高级平台工程师。
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显然，随着系统复杂度的提升，以及对系统扩展性的要求越来越高，微服务化是一个很好的方向，但除此之外，微服务还会给我们带来哪些好处？ 独立，独立，还是独立 我们说微服务打响的是各自的独立战争，所以，每一个微服务都是一个小王国，这些微服务跳出了“大一统”（Monolith）王国的统治，开始从各个层面打造自己的独立能力，从而保障自己的小王国可以持续稳固的运转。 首先，在开发层面，每个微服务基本上都是各自独立的项目（project），而对应各自独立项目的研发团队基本上也是独立对应，这样的结构保证了微服务的并行研发，并且各自快速迭代，不会因为所有研发都投入一个近乎单点的项目，从而造成开发阶段的瓶颈。开发阶段的独立，保证了微服务的研发可以高效进行。 服务开发期间的形态，跟服务交付期间的形态原则上是不需要完全高度统一的，即使我们在开发的时候都是各自进行，但交付的时候还是可以一起交付，不过这不是微服务的做法。 在微服务治理体系下，各个微服务交付期间也是各自独立交付的，从而使得每个微服务从开发到交付整条链路上都是独立进行，这大大加快了微服务的迭代和交付效率。 服务交付之后需要部署运行，对微服务来说，它们运行期间也是各自独立的。 微服务独立运行可以带来两个比较明显的好处，第一个就是可扩展性。我们可以快速地添加服务集群的实例，提升整个微服务集群的服务能力，而在传统 Monolith 模式下，为了能够提升服务能力，很多时候必须强化和扩展单一结点的服务能力来达成。如果单结点服务能力已经扩展到了极限，再寻求扩展的话，就得从软件到硬件整体进行重构。 软件行业有句话：“Threads don't scale，Processes do！”，很明确地道出了原来 Monolith 服务与微服务在扩展（Scale）层面的差异。 对于Java开发者来说，早些年（当然现在也依然存在），我们遵循 Java EE 规范开发的 Web 应用，都需要以 WAR 包的形式部署到 TOMCAT、Jetty、RESIN 等 Web 容器中运行，即使每个 WAR 包提供的都是独立的微服务，但因为它们都是统一部署运行在一个 Web 容器中，所以扩展能力受限于 Web 容器作为一个进程（process）的现状。 无论如何调整 Web 容器内部实现的线程（thread）设置，还是会受限于 Web 容器整体的扩展能力。所以，现在很多情况下，大家都是一个 TOMCAT 只部署一个 WAR，然后通过复制和扩展多个 TOMCAT 实例来扩展整个应用服务集群。 当然，说到在 TOMCAT 实例中只部署一个 WAR 包这样的做法，实际上不单单只是因为扩展的因素，还涉及微服务运行期间给我们带来的第二个好处，即隔离性。 隔离性实际上是可扩展性的基础，当我们将每个微服务都隔离为独立的运行单元之后，任何一个或者多个微服务的失败都将只影响自己或者少量其他微服务，而不会大面积地波及整个服务运行体系。 在架构设计上有一种实践模式，即隔板模式（Bulkhead Pattern），这种架构设计模式的首要目的就是为了隔离系统中的各个功能单元和实体，使得系统不会因为一个单元或者服务的失败而导致整体失败。 这种思路在造船行业、兵工行业都有类似的应用场景。现在任何大型船舶在设计上都会有隔舱，目的就是即使有少量进水，也可以只将进水部位隔离在小范围，不会扩散而导致船舶大面积进水，从而沉没。当年泰坦尼克号虽然沉了，但不意味着他们没有做隔舱设计，只能说，伤害度已经远远超出隔舱可以提供的基础保障范围。 在坦克的设计上，现在一般也会将弹药舱和乘员舱隔离，从而可以保障当坦克受创之后，将伤害尽量限定在指定区域，尽量减少对车乘成员的伤害。 前面我们提到，现在大家基本上弱化了 Java EE 的 Web 容器早期采用的“一个 Web 容器部署多个 WAR 包”的做法，转而使用“一个 Web 容器只部署一个 WAR 包”的做法，这实际上正是综合考虑了 Web 容器的设计和实现现状与真实需求之后做出的合理实践选择。 这些 Web 容器内部大多通过类加载器（Classloader）以及线程来实现一定程度上的依赖和功能隔离，但这些机制从基因上决定了这些做法不是最好的隔离手段。而进程（Process）拥有天然的隔离特性，所以，一个 WAR 包只部署运行在一个 Web 容器进程中才是最好的隔离方式。 现在回想一下，好像自从各个微服务打响独立战争并且独立之后，无论从哪个层面来看，各自“活”得都挺好。 多语言生态 微服务独立之后，给了对应的团队和组织快速迭代和交付的能力，同时，也给团队和组织带来了更多的灵活性，实际上，对应交付不同微服务的团队或者组织来说，现在可以基于不同的计算机语言生态构建这些微服务，如图 1 所示。 微服务的提供者既可以使用 Java 或者 Go 等静态语言完成微服务的开发和交付，也可以使用Python或者 Ruby 等动态语言完成微服务的开发和交付，对于团队内部拥有繁荣且有差异的语言文化来说，多语言生态下的微服务开发和交付将可以最大化的发挥团队和组织内部各成员的优势。 当然，对于多语言生态下的微服务研发来说，有一点需要注意：为了让服务的访问者可以用统一的接口访问所有这些用不同语言开发和交互的微服务，应该尽量统一微服务的服务接口和协议。 在微服务的生态下，互通性应该是需要重点关注的因素，没有互通，不但服务的访问者和用户无法很好地使用这些微服务，微服务和微服务之间也无法相互信赖和互助，这将大大损耗微服务研发体系带来的诸多好处，而多语言生态也会变成一种障碍和负累，而不是益处。 记得时任黑猫宅急便社长的小仓昌男在其所著的《黑猫宅急便的经营学》中提到一个故事，日本国铁曾经采用不同于国际标准的集装箱和铁路规格，然后发现货物的运输效率很低，经过考察发现，原来是货物从国际标准集装箱卸载之后，在通过日本国铁运输之前，需要先拆箱，重新装入日本国铁规格的集装箱，然后装载到日本国铁上进行运输。 但是，如果日本国铁采用国际标准的集装箱规格，那么货物集装箱从远洋轮船上卸载之后就可以直接装上国铁，这将大大加快运输效率（日本，国铁改革后也证明确实如此）。日本国铁在前期采用私有方案时，只关注了自己的利益和效率，舍弃了互通，也带来了效率的低下。 所以，在开发和交付微服务的时候，尤其是在多语言生态下开发和交付微服务，我们从一开始就要将互通性作为首要考虑因素，从而不会因为执迷于某些服务或者系统的单点效率而失去了整个微服务体系的整体效率。 图 1 多语言的微服务生态
微服务作为架构风格几乎成为云时代企业级应用的事实标准，构成微服务的技术元素本身却并非革命性。跨平台的分布式通信框架、地址无关的服务注册与发现、智能路由与编排等技术早已在CORBA、SOA时代实现了一遍又一遍，我们不禁好奇，微服务有什么不同？本文是对企业分布式应用的一次回顾，与前微服务时代相比，我们究竟在哪些领域吸取了教训，哪些方面持续搞砸。 架构的关键在于构造合理的封装抽象。良好的抽象构造如进程，由操作系统接管CPU调度、内存地址空间分配和I/O，程序员的心智从此解放，得以聚焦在业务逻辑上。糟糕的抽象往往引向万丈深渊，大量精力被浪费在抽象泄露带来的问题上。 让我们从组件间的通信开始，最初人们认为这只是需要被解决的技术要素。关于如何实现跨平台的分布式通信，30年前诞生的CORBA架构在今天来看仍然非常漂亮：通过定义IDL/ORB/API我们可以将内存对象任意分布于网络中。只要共享IDL，对象可以由C++/Java等不同的语言实现，其互相调用就像本地方法一样简单。然而实践经验告诉我们，分布式系统总是会出现本地调用不会发生的各种问题：网络的开销、传输的延迟、消息的超时和丢包、远端系统的崩溃……物理世界的技术约束是无法被忽略的，我们没有办法把分布式调用抽象成简单的本地方法。因此Martin Fowler在他的< 企业应用架构模式>里提出了著名分布式对象第一定律：“不要分布式你的对象”。相反，你应该把尽可能多的操作置于进程之内，通过replicate整个应用的方式来实现系统的scale。 由分析师们发起的SOA运动从另一个角度看待这个问题，Web Service应该是对企业资产和业务能力的封装。我们开始站在更高的维度，远过程调用不再只是技术意义上的集成。WSDL不仅是通信调用的接口，更是服务间的契约；UDDI不仅是服务描述、发现、集成的中心，更是企业业务与服务的黄页。WS-*在厂商的裹挟下发展成包罗万象，却也没几个人能掌握。开发者们抱怨花了太多时间写冗余的XML制定所谓的规范，WSDL生成的客户端也将不同服务耦合在一起。是否有更加轻量敏捷的方式，让我们快点开始写第一行生产代码？ 于是我们看到REST的兴起。起初是作为反叛，用更加轻量级的方式(http+json)使用Web。然后我们发现”企业级”应用并非需要ESB这样昂贵的专有中间件，由”消费级”技术组成的万维网是世界上最大规模的分布式网络，我们应该向其学习如何构建健壮、可演化的系统。Roy Fielding那篇论文所提出的无状态、可缓存等特征已经深入人心，而狭义上的REST API(基于资源的URI、HTTP动词和状态码的标准接口)也成为API设计的最佳实践。 既然API和网站一样都是基于通用Web技术，API是否可以像网站一样作为产品提供呢(APIs as product)？于是越来越多的企业开始将自己的业务能力封装成API，提供给消费者，随之而来的是更弹性的商业应用和更灵活的计费方式。很多组织也着手构建自己的API市场，把内部IT能力整合、复用，并为孵化外部产品做准备。API已经成为商业价值主张的一部分。 我们从聚焦实现细节的rpc出发，来到了更具价值导向的REST API。即使构建内部系统，以消费者驱动的方式，也总是能帮助我们设计出更加松耦合和易于演进的API。 编程语言中的组件构造(如Java中的jar, C#中的dll)是软件架构师们封装可复用单元的最常用武器。组件作为理论上的最小部署单元，在工程实践中却并不容易独立变更。一般应用程序需要讲多个组件打包成一个部署单元(如war包)，链接在内存地址中进行调用。对单个组件的热更新往往对组件间耦合和对象状态管理有很高的要求，重新部署整个应用一般是默认选项。以进程为边界构建可独立部署的服务成为架构师的另一项选择。 早期的服务只是单纯的技术构件，大多数组织从纯粹的技术实现角度考虑服务的划分。SOA的推动者们指出企业的信息资产应该被复用，信息孤岛应该被打通。通过将不同的服务编排组合，我们应该能够实现IT对业务更加灵活的支撑。SOA的服务建模一般采用业务流程驱动的方式。一个典型的SOA设计是由业务分析师自顶向下地对企业现有业务流程进行分析，通过BPM引擎对流程进行建模，向下分解成组合服务，并进一步拆分成数据访问服务(很多可怜的SOA实现中数据的访问被拆分成不同的读服务和写服务)。然而这带来的问题是，服务跟服务间的耦合非常严重。当我的业务发生了变化，可能会需要修改很多不同的服务，涉及到多个团队的沟通和协调。在运行时层面，服务器间的通信非常频繁，用户在界面上的一次点击按钮，对应的后台多层服务间的级联通信。这给系统性能和稳定性也带来了巨大的挑战。SOA式的服务建模从分析型思维出发，却往往低估了分布式系统和跨团队协调的复杂度，导致服务拆分粒度过细。 微服务的名字常常让人误解，但实施正确的微服务粒度可能并不”微”。Martin Fowler与James Lewis在开创微服务定义的一文中已经指出微服务应该围绕完整的业务能力。今天我们在做微服务设计时，常常利用领域驱动设计中的Bounded Context来进行服务边界的划分。假设你的库存管理是一个独立的业务子域，针对库存的维护和操作应该被放到通过一个上下文和微服务中，由一个团队进行开发维护。多数业务变更都发生在上下文内部，不涉及跨团队协调。单个codebase内的重构和部署让发布更加容易。维护库存所需要的信息查询的调用多发生在进程内，更好的性能，同时无需处理额外的一致性问题。如今我们对服务的定义已经超越了技术组件，领先的组织已经在尝试将design thinking, business operating model应用到微服务设计中。 即使有了设计合理的服务于API，我们仍然需要与之匹配的工程实践才能将其顺利实施。 今天仍有很多企业使用集中式的应用服务器部署应用：开发团队将软件包构建出来，再统一安装到应用服务器中。对应用团队来说，这往往意味着漫长的反馈周期和痛苦的自动化。我们很早就推荐用Jetty这样内嵌式的应用容器部署软件，启动更快，测试环境更接近生产。one Tomcat per VM的部署方式虽然运行时开销较大，却是前容器时代隔离性最好的服务部署模式。Docker将这个实践更进一步，除了更轻量级的隔离，我们第一次可以将软件和所依赖的环境本身打包成版本化的artifact，彻底统一开发和生产环境。容器技术的成熟让我们可以将部署去中心化，开发团队可以独立部署一个服务。 数据库耦合是影响服务独立变更的另一重要因素。相比代码构成的应用软件，数据库schema更加难以变动。因为难以测试、难以兼顾性能优化和耦合的发布周期等因素，服务间以数据库集成成为臭名昭著的反模式。服务间的集成应该依赖封装好的显示接口，而不是数据库这种实现细节。我们应该在兼顾数据一致性的情况下，为每个微服务分配独立的db schema甚至db instance。如果说十年前数据几乎等同于关系数据库。如今数 据则可能呈现出各种形态：键值、文档、时间序列、图…我们完全可以采用更加合适的技术，以去中心化的方式进行微服务的数据治理。 即使将这一切都解耦，如果将交给一个集中的团队去实施，很有可能最终还是得到一个耦合的架构。这就是是著名的康威定律。康威定律告诉我们“设计系统的架构受制于产生这些设计的组织的沟通结构”。但同样我们可以将康威定律反转应用：如果你想达成一个目标架构，则必须对团队结构进行调整，使之和目标架构对齐。相比单体系统，微服务在运行时监控和运维所带来的挑战更大。”you build it, you run it”的DevOps文化成为必须。监控运维不再是Ops部门的事情，产品团队必须对微服务的整个生命周期负责。授权的去中心化自治团队是实施微服务的必要条件。 我们在很多方向的确取得了进展。但即使在微服务时代，很多问题仍然在轮回发生着，似乎我们总是无法吸取 历史 的教训。让我们看一看那些挥之不去的反模式阴云。 另一个挥之不去的阴影是ESB。ESB在将异构的应用wire在一起有着关键的作用。然而当越来越多的职责被加入：数据报文的裁剪转换、难以测试和版本控制的编排(orchection)逻辑、服务发现智能路由监控治理分布式事务等All in One的solution将ESB变成了一个可怕的单点梦魇。所以微服务发出了“智能终端哑管道”的呐喊：我们只是需要一个不那么智能的代理处理可靠消息传输，将灵活的逻辑交给服务本身去编配(choreography)吧。 于是在典型的微服务架构里，负载均衡、服务注册发现、分布式追踪等组件以Unix way的方式各司其职。然而在利益诱惑和特性竞争压力之下，很多厂商不断将更多的功能放进他们的中间件，其中为代表的Overambitious API gateways俨然要重新实现占据中心的ESB。如果API gateway只是处理鉴权、限流等横切层逻辑没有问题，如果API gateway开始处理数据转换和业务逻辑编排，你应该提高警惕！ 尽管行业在不断发展，但很多时候人们仍然沿用旧的思维，用新的技术去一遍遍重新实现这些旧的反模式。 你总是可以在技术雷达里追踪微服务的state of art，如今这个领域的前沿方向是什么，Service Mesh, Chaos Engineering, 还是Observability as Code？然而 历史 告诉我们，新的技术在解决一些问题的同时，也可能会产生新的问题。更糟糕的是，我们永远无法记住 历史 ，用新的工具更高效地重现旧日问题。 Technologies come and go, Principles stay forever。好在那些架构和实践背后的原则是经久不变的。从操作系统到移动应用都会需要高内聚低耦合的架构，任何软件开发都需要版本控制、自动化构建等实践。谨记这些核心原则、谨记软件被创造出来是为了解决有价值的问题，可以帮我们更好的借鉴 历史 的经验，理解和采纳新的技术。 文/ThougtWorks刘尚奇 本文首发于刘尚奇个人网站：
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