微服务设计方法研究论文

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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