基于SpringCloud 微服务系统设计方案
基于Java的SpringCloud微服务架构设计与实现
基于Java的SpringCloud微服务架构设计与实现一、引言随着互联网的快速发展，传统的单体应用已经无法满足日益增长的业务需求。
微服务架构作为一种新型的架构风格，逐渐成为了当前流行的架构之一。
SpringCloud作为目前较为主流的微服务框架，提供了丰富的组件和解决方案，能够帮助开发者快速搭建和部署微服务架构。
本文将深入探讨基于Java的SpringCloud微服务架构设计与实现。
二、SpringCloud简介SpringCloud是基于Spring Boot的一套开发工具集，为开发者提供了在分布式系统中快速构建一些常见模式的工具。
它提供了诸如服务发现、配置中心、断路器、智能路由、微代理、控制总线等功能，帮助开发者快速搭建微服务架构。
三、微服务架构设计原则在设计微服务架构时，需要遵循一些原则，以确保系统的稳定性和可扩展性。
以下是一些常见的微服务架构设计原则： 1. 单一职责原则：每个微服务应该只关注一个特定的业务功能。
2. 高内聚低耦合：确保每个微服务内部高内聚，与其他微服务之间低耦合。
3. 服务自治：每个微服务应该是一个独立的实体，可以独立部署和扩展。
4. 异步通信：采用异步通信方式可以提高系统的响应速度和吞吐量。
5. 容错设计：在微服务架构中，需要考虑容错设计，如断路器模式等。
四、SpringCloud核心组件SpringCloud包含多个核心组件，每个组件都承担着不同的角色，协同工作来构建一个完整的微服务架构系统。
以下是一些常用的SpringCloud核心组件： 1. Eureka：服务注册与发现组件，用于实现微服务之间的注册与发现。
2. Ribbon：客户端负载均衡组件，用于实现客户端负载均衡。
3. Feign：声明式REST调用组件，简化了REST API调用。
4. Hystrix：断路器组件，用于处理分布式系统中的故障和延迟。
5. Zuul：API网关组件，用于实现统一访问入口和请求转发。
架构设计方案
架构设计方案第1篇架构设计方案一、项目背景随着信息技术的不断发展，企业对系统架构的要求越来越高。
为满足业务发展需求，提高系统性能、稳定性和可扩展性，降低运维成本，特制定本架构设计方案。
本方案将结合现有技术，为客户提供一套合法合规、高效稳定的系统架构。
二、项目目标1. 满足业务发展需求，提高系统性能。
2. 确保系统稳定性和可扩展性。
3. 降低运维成本，提高运维效率。
4. 符合国家法律法规及行业标准。
三、技术选型1. 开发语言及框架：- 后端：采用Java语言，使用Spring Boot框架进行开发。
- 前端：采用Vue.js框架进行开发。
2. 数据库：- 关系型数据库：采用MySQL。
- 非关系型数据库：采用MongoDB。
3. 缓存：- 本地缓存：使用Redis。
- 分布式缓存：使用分布式缓存技术。
4. 消息队列：- 采用RabbitMQ作为消息中间件。
5. 搜索引擎：- 采用Elasticsearch作为全文搜索引擎。
6. 容器化技术：- 使用Docker进行容器化部署。
7. 持续集成与持续部署：- 采用Jenkins作为持续集成与持续部署工具。
四、架构设计1. 整体架构：- 采用分层架构，分为前端、应用层、服务层、数据层和基础设施层。
- 各层之间通过API接口进行通信，实现高内聚、低耦合。
2. 应用层架构：- 采用微服务架构，将系统拆分为多个独立的服务单元。
- 每个服务单元负责一块具体的业务功能，易于扩展和维护。
3. 服务层架构：- 使用Spring Cloud构建服务治理体系，实现服务注册、发现、负载均衡等功能。
- 采用熔断、限流、降级等机制，确保系统稳定性。
4. 数据层架构：- 采用读写分离、分库分表等技术，提高数据库性能。
- 使用Redis、MongoDB等缓存技术，降低数据库访问压力。
5. 基础设施层架构：- 使用Docker容器化技术，实现应用的高效部署和运维。
- 采用Kubernetes进行容器编排，实现资源的高效利用。
【SpringCloud微服务实战】搭建企业级应用开发框架（一）：架构说明
【SpringCloud微服务实战】搭建企业级应⽤开发框架（⼀）：架构说明SpringCloud分布式应⽤微服务系统架构图：SpringCloud分布式应⽤微服务系统组件列表：微服务框架组件：Spring Boot2 + SpringCloud Hoxton.SR8 + SpringCloud AlibabaSpring Boot Admin: 管理和监控SpringBoot应⽤程序的微服务健康状态数据持久化组件：MySql + Druid + MyBatis + MyBatis-PlusMycat: 中间件实现数据库读写分离Seata: 分布式事务管理，跨服务的业务操作保持数据⼀致性⾼性能的key-value缓存数据库：Redis + RedissonClient + RedisTemplateAPI接⼝⽂档: Swagger2 + knife4j接⼝参数校验：spring-boot-starter-validationNacos：⼀个更易于构建云原⽣应⽤的动态服务发现、配置管理和服务管理平台Sentinel：把流量作为切⼊点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性OpenFeign: 微服务架构下服务之间的调⽤的解决⽅案 + Ribbon实现负载均衡/⾼可⽤重试机制Gateway: 微服务路由转发 + 聚合knife4j微服务⽂档 + 【Gateway+OAuth2+JWT微服务统⼀认证授权】Oauth2：SpringSecurity单点登录功能⽀持多终端认证授权 + RBAC权限框架验证码：集成滑动验证码【AJ-Captcha】 + 图⽚验证码【EasyCaptcha】多租户: 基于Mybatis-Plus【TenantLineInnerInterceptor】插件实现多租户功能数据权限: 基于Mybatis-Plus【DataPermissionHandler】分页插件实现可配置的数据权限功能对象存储服务( OSS)：MinIO + 阿⾥云 + 七⽜云 + 腾讯云 + 百度云 + 华为云⼯作流：Flowable轻量级业务流程引擎XXL-JOB：分布式任务调度平台，作业调度系统Ant-design-vue + ElementUI （基础）优秀流⾏的前端开源框架整合uni-app: 可发布到iOS、Android、Web（响应式）、以及各种⼩程序（微信/⽀付宝/百度/头条/QQ/钉钉/淘宝）、快应⽤等多个平台 (本框架中主要⽤于H5、⼩程序) Flutter: 给开发者提供简单、⾼效的⽅式来构建和部署跨平台、⾼性能移动应⽤ (本框架中主要⽤于移动应⽤)EKL: Elasticsearch + Logstash + Kibana分布式⽇志监控平台代码⽣成器：基于Mybatis-Plus代码⽣成插件开发的，便捷可配置的代码⽣成器Keepalived + Nginx: ⾼可⽤ + ⾼性能的HTTP和反向代理web服务器DevOps : kubernetes + docker + jenkins 实现持续集成（CI）和持续交付（CD）数据报表：基于Ant-design-vue + Echarts实现的⾃定义数据可视化报表GitEgg-Cloud是⼀款基于SpringCloud整合搭建的企业级微服务应⽤开发框架，开源项⽬地址:Gitee:GitHub:欢迎感兴趣的⼩伙伴Star⽀持⼀下。
基于springcloud微服务平台设计
基于springcloud微服务平台设计引言：随着云计算和大数据的快速发展，微服务架构成为了构建大型分布式系统的一种重要方式。
Spring Cloud作为当前最流行的微服务框架之一，提供了一套完整的解决方案，包括服务注册与发现、负载均衡、断路器、配置中心等功能。
本文将围绕Spring Cloud微服务平台的设计展开讨论，包括架构设计、服务拆分、通信方式、数据一致性等方面的内容。
一、架构设计1. 服务注册与发现：采用Eureka作为服务注册与发现的组件，提供高可用、动态扩展的服务注册中心，通过心跳机制确保服务的可用性。
2. 配置中心：使用Spring Cloud Config作为配置中心，集中管理微服务的配置信息，支持动态刷新配置，方便灵活的配置管理。
3. 服务调用与负载均衡：通过使用Ribbon和Feign实现服务调用和负载均衡的功能，实现了服务之间的透明调用和负载均衡。
4. 断路器：引入Hystrix作为断路器组件，提供了服务降级、熔断、容错等功能，保证了系统的稳定性和可靠性。
5. API网关：使用Zuul作为API网关，对外统一暴露接口，提供路由转发、安全认证、流量控制等功能，保障了系统的安全性和可用性。
6. 分布式追踪：集成Zipkin和Sleuth实现分布式追踪，方便跟踪和监控微服务之间的调用链路，及时发现和解决问题。
二、服务拆分在设计微服务平台时，需要根据业务场景进行合理的服务拆分。
可以根据单一职责原则将不同的业务模块拆分为不同的服务，每个服务独立部署、独立升级，提高了系统的可扩展性和可维护性。
同时，需要考虑服务之间的依赖关系，避免服务之间的耦合度过高。
三、通信方式在微服务平台设计中，通信方式是非常重要的一环。
可以采用RESTful API作为微服务之间的通信协议，通过HTTP协议进行通信。
同时，可以使用消息队列来实现异步通信，提高系统的可伸缩性和可靠性。
四、数据一致性在微服务架构中，保证数据一致性是一个比较复杂的问题。
南京航空航天大学疫情大数据平台的设计
2021.4中国教育网络692020年初新冠肺炎（COVID-19）疫情在全国大规模爆发，严重影响了各大高校的正常管理和教学秩序。
这既是高校管理上面临的一次重大考验，也是引入高科技手段、推动信息化建设、提升数据治理水平的重要机会。
南京航空航天大学信息化处根据学校关于做好疫情控制有关工作的系列通知要求，快速响应，长远谋划，主动出击，依托移动校园App、网上办事大厅、主数据中心等平台，从2020年1月底开始在不到两个月的时间内开发并上线了“每日健康打卡”、“每日健康数据上报”、“教职工返校”、“学生预约返校”、“校外人员入校”、“食堂就餐码”等10余个疫情防控相关的应用和流程，建设并启用了3校区的校门道闸及人脸识别系统，并在此基础上设计和实现了集师生健康数据、学生返校数据、人员入校实况等为一体的疫情大数据平台。
系统设计南京航空航天大学疫情大数据平台（下文简称“平台”）采用层次设计模型，总体架构如图1所示，自底向上分为数据源、数据接入、数据服务和数据应用4层。
数据源层数据源层位于平台底部，汇集了平台所涉及的各类数据，采用数据库存储组织，从逻辑上划分为基础数据和疫情专题数据两部分。
基础数据主要来自学校主数据中心，包括师生个人基本信息、组织机构基本信息、人员机构隶属关系等；疫情专题数据，主要来自疫情相关的应用系统，包括：1.源自每日健康打卡和每日健康数据上报系统的疫情上报数据、地理位置（手机定位）数据；2.源自学生预约返校流程和管理系统的预约返校数据；3.源自道闸系统的人员进出（道闸系统的实时流水）数据等。
数据接入层数据接入层位于数据源层与数据服务层之间，起到承上启下作用。
对于数据服务层，它是数据的访问接口，为业务逻辑提供数据处理与分析的支撑服务；对于数据源层，它是数据清洗、处理、汇集的中心，提供数据的封装和转发服务。
数据接入层通过数据抽取工具和数据转换服务，定时从数据源抽取数据进行分析处理，并将结果存入“疫情数据库”中。
《基于SpringCloud的科技论文分析系统的研究与实现》范文
《基于Spring Cloud的科技论文分析系统的研究与实现》篇一一、引言随着信息技术的快速发展和科学研究的日益深入，科技论文的撰写和发表成为科学研究领域不可或缺的一环。
为了提高科研效率和精准性，我们需要一个强大的科技论文分析系统来辅助科研人员完成论文的撰写和评估。
本文将详细介绍基于Spring Cloud的科技论文分析系统的研究与实现。
二、背景与意义在科技论文的撰写和评估过程中，需要处理大量的数据和信息，包括文献引用、实验数据、图表分析等。
传统的论文分析方法往往依赖于人工完成，不仅效率低下，而且容易出错。
因此，研究和实现一个基于Spring Cloud的科技论文分析系统具有重要意义。
该系统能够自动完成文献的检索、引用、分析等任务，提高科研效率，降低人力成本，为科研人员提供更为准确和全面的数据支持。
三、系统需求分析在系统需求分析阶段，我们首先对科技论文分析系统的功能需求进行了详细的分析和梳理。
系统需要具备以下功能：文献检索、文献引用管理、实验数据分析、图表生成与展示、系统管理（包括用户权限管理、日志管理等）。
同时，为了确保系统的稳定性和可扩展性，我们采用了基于Spring Cloud的微服务架构，将系统划分为多个独立的服务模块。
四、系统设计与实现1. 系统架构设计基于Spring Cloud的微服务架构，我们将系统划分为多个独立的服务模块，包括文献检索服务、文献引用管理服务、数据分析服务、图表生成服务等。
每个服务模块都采用微服务的设计思想，具有独立的功能和接口，可以独立部署和扩展。
2. 关键技术选型在技术选型方面，我们采用了Spring Boot作为后端开发框架，使用Spring Cloud进行微服务架构的实现。
前端采用Vue.js框架进行开发，提供友好的用户界面。
数据库方面，我们选择了MySQL作为存储数据的数据库。
此外，我们还使用了Redis作为缓存工具，提高系统的响应速度。
3. 系统实现在系统实现阶段，我们首先完成了各个服务模块的开发和测试。
SpringCloud微服务的实践
SpringCloud微服务的实践随着互联网技术的不断发展，越来越多的企业开始采用微服务架构来进行应用程序的开发与部署。
这一架构将整个应用程序分解成多个小型服务，每个服务可独立进行开发、部署、维护和升级。
SpringCloud作为微服务组件中的重要一员，在开发过程中发挥着重要的作用。
本文将分享一下在实际项目应用中的SpringCloud微服务实践经验。
一、SpringCloud介绍SpringCloud是一个用于构建分布式系统的框架，它基于Spring Boot微服务构建技术，提供一套完整的服务治理组件。
SpringCloud包含了多个子项目，如Eureka、Hystrix、Zuul等，这些组件能够帮助开发者快速构建高可靠、可扩展、易维护的微服务。
二、SpringCloud微服务的应用场景在日常开发中，SpringCloud微服务常用于以下三个场景：1. 服务编排服务编排主要是将多个应用程序协同工作，以实现更为复杂的业务逻辑。
SpringCloud通过Eureka、Feign等组件，可以实现服务的快速注册、发现与调用。
服务治理是指通过对服务进行监控、管理和维护，以保证系统的高可靠性、高可用性。
SpringCloud通过Hystrix、Turbine等组件，可实现服务的熔断、降级、限流等机制，为整个系统提供了更好的可靠性和稳定性。
3. API网关API网关是企业级应用接口的统一入口，负责处理API请求和响应，并进行鉴权、数据转换、流量控制等处理。
SpringCloud通过Zuul组件提供了API网关服务，能够快速构建安全可靠的API 网关。
三、SpringCloud微服务的实践在实际应用中，我们常用到的SpringCloud组件有Eureka、Feign、Hystrix、Zuul等。
下面以微服务架构下的电商企业为例，详细说明SpringCloud的实际应用。
1. 服务注册与发现服务注册与发现是SpringCloud微服务的核心组件，它主要用来管理多个微服务之间的依赖关系。
【微框架】之一：从零开始，轻松搞定SpringCloud微服务系列--开山篇（spring。。。
【微框架】之⼀：从零开始，轻松搞定SpringCloud微服务系列--开⼭篇（spring。
Spring顶级框架有众多，那么接下的篇幅，我将重点讲解SpringCloud微框架的实现Spring 顶级项⽬，包含众多，我们重点学习⼀下，SpringCloud项⽬以及SpringBoot项⽬————————————————————main————————————————————⼀、SpringCloud项⽬简介 Spring Cloud： 微服务⼯具包，为开发者提供了在分布式系统的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线等开发⼯具包。
Spring Boot: 旨在简化创建产品级的 Spring 应⽤和服务，简化了配置⽂件，使⽤嵌⼊式web服务器，含有诸多开箱即⽤微服务功能 可以和spring cloud联合部署。
⼆、SpringCloud⼦项⽬介绍 Spring Cloud Config：配置管理开发⼯具包，可以让你把配置放到远程服务器，⽬前⽀持本地存储、Git以及Subversion。
Spring Cloud Bus：事件、消息总线，⽤于在集群（例如，配置变化事件）中传播状态变化，可与Spring Cloud Config联合实现热部署。
Spring Cloud Netflix：针对多种Netflix组件提供的开发⼯具包，其中包括Eureka、Hystrix、Zuul、Archaius等。
Netflix Eureka：云端负载均衡，⼀个基于 REST 的服务，⽤于定位服务，以实现云端的负载均衡和中间层服务器的故障转移。
Netflix Hystrix：容错管理⼯具，旨在通过控制服务和第三⽅库的节点,从⽽对延迟和故障提供更强⼤的容错能⼒。
Netflix Zuul：边缘服务⼯具，是提供动态路由，监控，弹性，安全等的边缘服务。
Netflix Archaius：配置管理API，包含⼀系列配置管理API，提供动态类型化属性、线程安全配置操作、轮询框架、回调机制等功能。
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微服务系统设计方案1.微服务本质微服务架构从本质上说其实就是分布式架构，与其说是一种新架构，不如说是一种微服务架构风格。
简单来说，微服务架构风格是要开发一种由多个小服务组成的应用。
每个服务运行于独立的进程，并且采用轻量级交互。
多数情况下是一个HTTP的资源API。
这些服务具备独立业务能力并可以通过自动化部署方式独立部署。
这种风格使最小化集中管理，从而可以使用多种不同的编程语言和数据存储技术。
对于微服务架构系统，由于其服务粒度小，模块化清晰，因此首先要做的是对系统整体进行功能、服务规划，优先考虑如何在交付过程中，从工程实践出发，组织好代码结构、配置、测试、部署、运维、监控的整个过程，从而有效体现微服务的独立性与可部署性。
本文将从微服务系统的设计阶段、开发阶段、测试阶段、部署阶段进行综合阐述。
理解微服务架构和理念是核心。
2.系统环境3.微服务架构的挑战➢可靠性：由于采用远程调用的方式，任何一个节点、网络出现问题，都将使得服务调用失败，随着微服务数量的增多，潜在故障点也将增多。
也就是没有充分的保障机制，则单点故障会大量增加。
➢运维要求高：系统监控、高可用性、自动化技术➢分布式复杂性：网络延迟、系统容错、分布式事务➢部署依赖性强：服务依赖、多版本问题➢性能（服务间通讯成本高）：无状态性、进程间调用、跨网络调用➢数据一致性：分布式事务管理需要跨越多个节点来保证数据的瞬时一致性，因此比起传统的单体架构的事务，成本要高得多。
另外，在分布式系统中，通常会考虑通过数据的最终一致性来解决数据瞬时一致带来的系统不可用。
➢重复开发：微服务理念崇尚每个微服务作为一个产品看待，有自己的团队开发，甚至可以有自己完全不同的技术、框架，那么与其他微服务团队的技术共享就产生了矛盾，重复开发的工作即产生了。
没有最好的，只有最适合自己的。
4.架构设计4.1.思维设计微服务架构设计的根本目的是实现价值交付，微服务架构只有遵循DevOps理念方可进行的更顺畅，思维方式的转变是最重要的。
实现微服务技术架构，现有产品需要进行技术上的改进以及相关配套服务的实现，采用分阶段实施、以及试点产品优先实施的策略，主要包括如下：一、技术上的改进：1、前后端分离，web前端通过Http/Https协议调用微服务的API网关，由API网关再经过路由服务调用相应的微服务2、不同微服务之间通过REST方式互相调用3、微服务之间通过消息中间件实现消息交互机制二、配套服务与功能实现：1、需要进行相应的自动化服务实现，包括自动化构建、自动化安装部署、自动化测试、自动化平台发布（Docker实现）2、管理服务，对于微服务架构，必须配套相应的监控与管理服务、日志管理服务等3、协作服务，运用DevOps思想提升开发、测试、运维的高效沟通与协作，实现开发与运维的一体化4.2.微服务架构设计1、我们把整个系统根据业务拆分成若干个子系统或微服务。
2、每个子系统可以部署多个应用，多个应用之间使用负载均衡。
3、需要一个服务注册中心Eureka，所有的服务都在注册中心注册，负载均衡也是通过在注册中心注册的服务来使用一定策略来实现。
Eureka可部署多个，进行高可用保证。
4、所有的客户端都通过同一个网关地址访问后台的服务，通过路由配置ZUUL网关来判断一个URL请求由哪个服务处理。
请求转发到服务上的时候使用负载均衡Ribbon。
5、服务之间采用feign进行调用。
6、使用断路器hystrix，及时处理服务调用时的超时和错误，防止由于其中一个服务的问题而导致整体系统的瘫痪。
7、还需要一个监控功能，监控每个服务调用花费的时间等。
8、使用SpringCloud Config进行统一的配置管理，需要考虑与公司的配置管理平台如何配合使用。
9、Hystrix，监控和断路器。
我们只需要在服务接口上添加Hystrix标签，就可以实现对这个接口的监控和断路器功能。
10、Hystrix Dashboard，监控面板，他提供了一个界面，可以监控各个服务上的服务调用所消耗的时间等。
11、Turbine，监控聚合，使用Hystrix监控，我们需要打开每一个服务实例的监控信息来查看。
而Turbine可以帮助我们把所有的服务实例的监控信息聚合到一个地方统一查看。
这样就不需要挨个打开一个个的页面一个个查看。
架构的可靠性保证：在关键节点做主备、集群部署，防止单点故障。
待后续确认问题：1、Access Control：Zuul网关提供了相关控制功能，与我司CAS如何结合使用2、Config Server：Spring Cloud提供了远程配置中心，与我司的配置管理平台如何结合使用5.设计阶段5.1.总体设计1、功能规划：对产品功能进行拆分，拆分为若干个微服务；一个功能可以创建多个微服务并部署在多个服务器节点上，以便进行负载均衡。
2、设计原子服务层，梳理和抽取核心应用、公共应用，作为独立的服务下沉到核心和公共能力层，逐渐形成稳定的服务中心，使应用能更快速的响应多变的客户需求。
3、为每个服务设计API接口（REST方式）4、为不同的服务进行分类，不同类型的服务需要的资源不同，可以配置不同的资源，包括CPU、内存、存储等。
5.2.服务拆分原则1、粒度微小：根据业务功能划分服务粒度，总的原则是服务内部高内聚，服务之间低耦合。
2、责任单一：每个服务只做一件事，即单一职责原则。
3、隔离性原则：每个服务相互隔离，且不互相影响4、业务无关优先原则：基础服务，是一些基础组件，与具体的业务无关。
比如：短信服务、邮件服务。
这里的服务最容易划分出来做微服务，也是我们第一优先级分离出来的服务。
5.3.服务规划为实现负载均衡，允许相同的服务在多个节点注册相同的服务名，不同的端口。
如果没有前期的规划，不同的服务提供者可能会注册相同的服务名，导致消费者调用服务时产生调用混乱。
因此，需进行服务名的统一规划：1、规划期统一制定每个服务提供者的服务名或者模块标示。
2、服务名的命名规则:ModuleName_ServiceName，且所有字符小写，不同单词之间以下划线分隔。
如用户管理模块提供了获取用户信息的服务，则命名为：user_get_info。
3、新增服务名时，需要提出申请，审批通过后方可使用，为减少审批复杂度，可只审批ModuleName，即在模块内部可以自由增加服务名，不需要进行审批。
5.4.开发策略总体原则：不同的微服务需进行物理隔离。
1、SVN策略：SVN上创建独立的分支，不同微服务的代码提交不受相互影响；---由配置管理员统一控制。
问题：开发分支与集成分支，都将增加很多，维护工作量增加。
2、编译策略：代码编译时，各个微服务独立编译、打包，杜绝直接的依赖；3、工程构建：代码开发时，各微服务创建独立的工程，工程之间不能产生直接依赖4、持续集成：每个微服务独立执行持续集成。
5、版本集成：由统一的集成工具，实现自动化的版本集成，将所有微服务集成到统一的版本发布包中。
5.5.版本策略每个微服务可以独立制作版本，伴随着服务的增多，SVN分支增多，版本也将增多，版本管理的复杂度将成指数级增加。
在服务之间依赖较多时，每个服务的升级或降级都将影响其他服务的正常运行。
因此需执行如下策略：1、所有服务的版本制作交由专业的版本管理员执行。
2、采用自动化的版本制作策略，最大程度的减少人工操作。
3、每个服务的版本必须有详细的版本计划、版本说明，对于版本说明要制定模板，明确需要提交的内容、版本号、SVN标签等。
4、对项目经理的要求提升，需对整体的版本计划有严格的制定，尤其是版本之间的依赖关系要非常明确，版本升级、降级的风险评估需完全充分。
5、接口管理：严格执行接口管理制度，任何接口的变更必须进行审批、发公告等流程。
5.6.数据库挑战与策略每个微服务都有自己独立的数据库，那么后台管理的联合查询怎么处理？这应该是大家会普遍遇到的一个问题，有三种处理方案。
1）严格按照微服务的划分来做，微服务相互独立，各微服务数据库也独立，后台需要展示数据时，调用各微服务的接口来获取对应的数据，再进行数据处理后展示出来，这是标准的用法，也是最麻烦的用法。
2) 将业务高度相关的表放到一个库中，将业务关系不是很紧密的表严格按照微服务模式来拆分，这样既可以使用微服务，也避免了数据库分散导致后台系统统计功能难以实现，是一个折中的方案。
3）数据库严格按照微服务的要求来切分，以满足业务高并发，实时或者准实时将各微服务数据库数据同步到NoSQL数据库中，在同步的过程中进行数据清洗，用来满足后台业务系统的使用，推荐使用MongoDB、HBase等。
第一种方案适合业务较为简单的小公司；第二种方案，适合在原有系统之上，慢慢演化为微服务架构的公司；第三种适合大型高并发的互联网公司。
建议，我们当前采用第二种方案。
5.7.负载均衡不再采用一般的增加负载均衡服务器的方式进行负载均衡，如F5、Nginx、LVS等，而是把负载均衡的功能以库的方式集成到服务消费方的进程内，这种方案称为软负载均衡（Soft Load Balancing）或者客户端负载均衡。
在Spring Cloud中配合Eureka的服务注册功能，Ribbon子项目则为REST客户端实现了负载均衡。
使用Ribbon进行负载均衡，其工作原理可以概括为下面四个步骤：1.Ribbon首先根据其所在Zone优先选择一个负载较少的Eureka Server;2.定期从Eureka Server更新并过滤服务实例列表;3.根据指定的负载均衡策略，从可用的服务器列表中选择一个服务实例的地址;4.然后通过RestClient进行服务调用。
Ribbon本身提供了下面几种负载均衡策略：•RoundRobinRule:轮询策略，Ribbon以轮询的方式选择服务器，这个是默认值。
所以示例中所启动的两个服务会被循环访问;•RandomRule:随机选择，也就是说Ribbon会随机从服务器列表中选择一个进行访问; •BestAvailableRule:最大可用策略，即先过滤出故障服务器后，选择一个当前并发请求数最小的;•WeightedResponseTimeRule:带有加权的轮询策略，对各个服务器响应时间进行加权处理，然后在采用轮询的方式来获取相应的服务器;•AvailabilityFilteringRule:可用过滤策略，先过滤出故障的或并发请求大于阈值一部分服务实例，然后再以线性轮询的方式从过滤后的实例清单中选出一个; •ZoneAvoidanceRule:区域感知策略，先使用主过滤条件（区域负载器，选择最优区域）对所有实例过滤并返回过滤后的实例清单，依次使用次过滤条件列表中的过滤条件对主过滤条件的结果进行过滤，判断最小过滤数（默认1）和最小过滤百分比（默认0），最后对满足条件的服务器则使用RoundRobinRule(轮询方式)选择一个服务器实例。