当网关服务转发外部请求或者是后台微服务之间相互调用时，会去Eureka服务器上查找目标服务的注册信息，发现目标服务并进行调用，这样就形成了服务注册与发现的整个流程。Eureka的配置参数数量很多，多达上百个，博主会在另外的文章里详细说明。

       微服务部署

       微服务是一系列职责单一、细粒度的服务，是将我们的业务进行拆分为独立的服务单元，伸缩性好，耦合度低，不同的微服务可以用不同的语言开发，每一个服务处理的单一的业务。微服务可以划分为前端服务（也叫边缘服务）和后端服务（也叫中间服务），前端服务是对后端服务做必要的聚合和剪裁后暴露给外部不同的设备（PC、Phone等），所有的服务启动时都会到Eureka服务器进行注册，服务之间会有错综复杂的依赖关系。当网关服务转发外部请求调用前端服务时，通过查询服务注册表就可以发现目标服务进行调用，前端服务调用后端服务时也是同样的道理，一次请求可能涉及到多个服务之间的相互调用。由于每个微服务都是以集群的形式部署，服务之间相互调用的时候需要做负载均衡，因此每个服务中都有一个LB组件用来实现负载均衡。

       微服务以镜像的形式，运行在Docker容器中。Docker容器技术让我们的服务部署变得简单、高效。传统的部署方式，需要在每台服务器上安装运行环境，如果我们的服务器数量庞大，在每台服务器上安装运行环境将是一项无比繁重的工作，一旦运行环境发生改变，就不得不重新安装，这简直是灾难性的。而使用Docker容器技术，我们只需要将所需的基础镜像（jdk等）和微服务生成一个新的镜像，将这个最终的镜像部署在Docker容器中运行，这种方式简单、高效，能够快速部署服务。每个Docker容器中可以运行多个微服务，Docker容器以集群的方式部署，使用Docker Swarm对这些容器进行管理。我们创建一个镜像仓库用来存放所有的基础镜像以及生成的最终交付镜像，在镜像仓库中对所有镜像进行管理。

       服务容错

       微服务之间存在错综复杂的依赖关系，一次请求可能会依赖多个后端服务，在实际生产中这些服务可能会产生故障或者延迟，在一个高流量的系统中，一旦某个服务产生延迟，可能会在短时间内耗尽系统资源，将整个系统拖垮，因此一个服务如果不能对其故障进行隔离和容错，这本身就是灾难性的。我们的微服务架构中使用了Hystrix组件来进行容错处理。Hystrix是Netflix的一款开源组件，它通过熔断模式、隔离模式、回退（fallback）和限流等机制对服务进行弹性容错保护，保证系统的稳定性。

       1、熔断模式：熔断模式原理类似于电路熔断器，当电路发生短路时，熔断器熔断，保护电路避免遭受灾难性损失。当服务异常或者大量延时，满足熔断条件时服务调用方会主动启动熔断，执行fallback逻辑直接返回，不会继续调用服务进一步拖垮系统。熔断器默认配置服务调用错误率阀值为50%，超过阀值将自动启动熔断模式。服务隔离一段时间以后，熔断器会进入半熔断状态，即允许少量请求进行尝试，如果仍然调用失败，则回到熔断状态，如果调用成功，则关闭熔断模式。

       2、隔离模式：Hystrix默认采用线程隔离，不同的服务使用不同的线程池，彼此之间不受影响，当一个服务出现故障耗尽它的线程池资源，其他的服务正常运行不受影响，达到隔离的效果。例如我们通过andThreadPoolKey配置某个服务使用命名为TestThreadPool的线程池，实现与其他命名的线程池隔离。

       3、回退（fallback）：fallback机制其实是一种服务故障时的容错方式，原理类似Java中的异常处理。只需要继承HystixCommand并重写getFallBack()方法，在此方法中编写处理逻辑，比如可以直接抛异常（快速失败），可以返回空值或缺省值，也可以返回备份数据等。当服务调用出现异常时，会转向执行getFallBack()。有以下几种情况会触发fallback：

       1）程序抛出非HystrixBadRequestExcepption异常，当抛出HystrixBadRequestExcepption异常时，调用程序可以捕获异常，没有触发fallback，当抛出其他异常时，会触发fallback；

       2）程序运行超时；

       3）熔断启动；

       4）线程池已满。

       4、限流： 限流是指对服务的并发访问量进行限制，设置单位时间内的并发数，超出限制的请求拒绝并fallback，防止后台服务被冲垮。

       Hystix使用命令模式HystrixCommand包装依赖调用逻辑，这样相关的调用就自动处于Hystrix的弹性容错保护之下。调用程序需要继承HystrixCommand并将调用逻辑写在run()中，使用execute()（同步阻塞）或queue()（异步非阻塞）来触发执行run()。

       动态配置中心

       微服务有很多依赖配置，某些配置参数在服务运行期间可能还要动态修改，比如：根据访问流量动态调整熔断阀值。传统的实现信息配置的方法，比如放在xml、yml等配置文件中，和应用一起打包，每次修改都要重新提交代码、打包构建、生成新的镜像、重新启动服务，效率太低，这样显然是不合理的，因此我们需要搭建一个动态配置中心服务支持微服务动态配置。我们使用Spring Cloud的configserver服务帮我们实现动态配置中心的搭建。我们开发的微服务代码都存放在git服务器私有仓库里面，所有需要动态配置的配置文件存放在git服务器下的configserver（配置中心，也是一个微服务）服务中，部署到Docker容器中的微服务从git服务器动态读取配置文件的信息。当本地git仓库修改代码后push到git服务器仓库，git服务端hooks(post-receive，在服务端完成代码更新后会自动调用)自动检测是否有配置文件更新，如果有，git服务端通过消息队列给配置中心（configserver，一个部署在容器中的微服务）发消息，通知配置中心刷新对应的配置文件。这样微服务就能获取到最新的配置文件信息，实现动态配置。