这是老梁。

我在架构圈摸爬滚打十几年，带过几个人捣鼓的创业项目，也救火过日活千万级的庞大系统。见得多了，就发现一个残酷的真相：90%的系统崩盘，不是因为技术太弱，而是因为架构太贪。

很多兄弟在面试时把微服务吹得天花乱坠，一进公司落地就这就是灾难：服务拆得稀碎，一个请求跨十几个服务，延迟爆炸；分布式事务搞不定，账目无论如何对不上；排查一个Bug，日志在ELK里翻半天找不到头绪。

今天咱们不聊虚的，我把压箱底的经验拿出来，给你复盘一下：一个系统从单体到集群，再到微服务的真实演进路径。我会告诉你每个阶段的痛点在哪里，用什么算法和技术去填坑。

这篇文章，建议你收藏，无论是做架构决策、解决生产故障，还是去面大厂的架构岗，都能用得上。

第一阶段：单体架构—— 别看不起它，它是赚钱机器

别一上来就整微服务。如果你的团队不到5个人，日活不到1万，强上微服务就是找死。单体架构是代码在内存中互调，没有网络开销，没有序列化损耗，它是性能的王者。

但单体怎么写，决定了你以后能不能拆得动。

1. 核心痛点与解决：代码腐化

很多单体项目后期变成了“大泥球（Big Ball of Mud）”，Controller调Service，Service之间随意乱调，甚至直接在Controller里写SQL。

架构师策略：模块化单体（Modular Monolith） 在这一阶段，虽然物理上是一个Jar包，但逻辑上必须严格隔离。

• 战术落地：利用Maven多模块（Module）或严格的包结构（Package）隔离。
• 设计原则：严格遵循 DDD（领域驱动设计）的界限上下文（Bounded Context）。
  • 比如 OrderService 绝对不能直接注入 UserMapper 去查库。
  • 必须通过 UserService 暴露的接口获取数据。
  • Why？ 这样未来拆分时，只需要把 UserService 这个接口改成 Feign Client，业务逻辑一行都不用动。

2. 这里的技术栈

• 核心：Spring Boot / GoFrame
• 数据库：MySQL（单机）
• 缓存：LocalCache (Guava/Caffeine) + Redis

第二阶段：集群架构（Cluster）—— 流量来了，怎么扛？

当你的单机 CPU 经常飙到 80%，或者单点故障导致半夜被叫醒重启服务时，你就该上集群了。 集群的本质是：水平扩展（Scale-out）。代码不用大改，部署多份，前面挡一层负载均衡。

但这个时候，原本在单机里不是问题的问题，全都冒出来了。

1. 难点一：会话丢失（Session Stickiness）

单机时，用户登录态存在 HttpSession（内存）里。上集群后，用户请求第一次打到机器A，第二次被Nginx分发到机器B，B没有内存数据，用户被迫下线。

技术选型与原理：

2. 难点二：数据库读写瓶颈

应用能扩展，数据库还是单点。写库如果锁表，读请求全卡死。

技术攻坚：读写分离（Read-Write Splitting）

• 架构：一主（Master）多从（Slave）。写请求走Master，读请求走Slave。
• 底层原理：MySQL Binlog 异步复制。
• 致命坑：主从延迟（Replication Lag）
  • 场景：用户刚注册（写Master），立马自动登录（读Slave）。由于Binlog同步有毫秒级延迟，Slave还没数据，提示“用户不存在”。
  • 算法/策略：
    1. 强制路由：对于即时性要求极高的读（如刚写入后的读取），代码层强制路由到主库。
    2. 缓存标记法：写入后在Redis打个标，读取时发现有标，就走主库，没标走从库。

3. 难点三：缓存一致性（Cache Consistency）

这是一个面试必问、工作必坑的点。数据库改了，缓存怎么删？

架构师铁律：Cache-Aside Pattern（旁路缓存模式）

1. 读：先读缓存；命中返回；未命中读DB，回写缓存。
2. 写：先更新DB，再删除缓存（注意是删除，不是更新！）。
   • Why删除？ 更新缓存容易产生脏数据（并发写时顺序不可控）。
   • Why先更DB？ 保证数据落盘是第一优先级。
   • 高级坑：删缓存失败了怎么办？
   • 解决方案：Binlog 异步淘汰。订阅MySQL Binlog（使用 Canal），投递到 MQ，由消费者专门负责重试删除Redis，保证最终一致性。

第三阶段：分布式微服务架构（Microservices）—— 治理复杂度的战争

什么时候上微服务？ 不是因为QPS高，而是因为人多。 当50个后端开发在一个Git仓库里提交代码，Merge Conflict 就要花半天；当改一个“修改头像”的功能，却要整个系统停机发布；当“订单服务”需要扩容，却被迫连着“后台管理”一起扩容时。 微服务，是为了解决研发效率和独立部署的问题。

进入微服务，你面对的不再是代码逻辑，而是分布式系统的八大谬误。

1. 核心技术选型：Spring Cloud Alibaba 战队

我们要构建的是一套生态，目前国内最稳的选型：

• 注册中心/配置中心：Nacos（CAP理论中支持AP/CP切换，性能吊打Eureka）。
• 流量网关：Spring Cloud Gateway（基于WebFlux，响应式编程）。
• RPC调用：Dubbo（高性能） 或 OpenFeign（Http协议，生态好）。
• 熔断限流：Sentinel。
• 分布式事务：Seata 或 RocketMQ。

2. 难点一：服务发现与负载均衡算法

服务A要调服务B，B有100个实例，IP随时变。

• 底层原理：
  1. 注册：B启动时把IP:Port写入Nacos。
  2. 心跳：B每5秒发心跳，Nacos没收到就剔除。
  3. 拉取：A本地缓存一份B的实例列表（避免每次查Nacos）。
• 负载均衡算法（Load Balancing）：
  • Round Robin（轮询）：简单，但没考虑机器性能差异。
  • Least Active（最小活跃数）：Dubbo默认。谁处理得快，就多给谁发请求。这在生产环境最实用，能自动平滑慢节点的问题。
  • Consistent Hashing（一致性哈希）：用于有状态服务，保证同一参数请求打到同一台机器。

3. 难点二：分布式事务（Distributed Transaction）

这是微服务的最大噩梦。单体的 @Transactional 在跨服务调用时失效。

实战流派对比与选择：

架构师推荐方案：本地消息表 + MQ（可靠消息最终一致性） 这是大厂处理高并发资金流转的标准姿势，一定要掌握。

• 逻辑分解：
  1. 上游（订单服务）：开启本地事务，插入订单表，同时插入一张“消息发送表”（状态：待发送）。这一步是原子的。
  2. 异步发送：一个独立线程轮询“消息发送表”，把消息投递到MQ。
  3. 下游（积分服务）：消费MQ，增加积分。
  4. 幂等性（Idempotency）：下游必须要防重！利用Redis或数据库唯一索引，保证同一条消息只处理一次。
  5. 兜底：如果下游处理失败，MQ会自动重试。如果死信，人工介入。

4. 难点三：雪崩效应与熔断（Circuit Breaker）

服务B挂了，服务A还在疯狂调B，导致A的线程池被耗尽，A也挂了。A的调用方C也就挂了。全线崩溃。

技术解法：Sentinel / Hystrix

• 核心逻辑：
  • 熔断：当错误率达到阈值（如50%），断路器打开（Open）。后续请求直接返回失败，不再调B。
  • 半开（Half-Open）：过5秒，放一个请求过去试探。如果成功，关闭断路器；失败，继续打开。
• 限流算法（Rate Limiting）：
  • 令牌桶（Token Bucket）：以恒定速率放令牌，请求拿令牌。允许突发流量。
  • 漏桶（Leaky Bucket）：以恒定速率处理请求。平滑流量。
  • 实战建议：一般网关层用令牌桶应对突发流量，内部核心服务用漏桶保护数据库。

5. 难点四：全链路追踪（Observability）

微服务上线后，用户报障：“我点不下单”。请求经过了网关->订单->库存->支付。你根本不知道断在哪。

技术栈：SkyWalking / Jaeger

• 原理：TraceID 透传。
  • 请求一进网关，生成一个全局唯一的 TraceID。
  • 通过 HTTP Header 或 RPC Context，把这个 ID 一层层传下去。
  • SkyWalking Agent 字节码增强，自动采集调用耗时、SQL语句、异常栈。
  • 最终在 UI 上呈现一个完整的调用链路图（Flame Graph）。

架构师总结：如何做决策？

最后，作为架构师，我想给你一个决策矩阵：

1. 初创期（0-1）：毫不犹豫选单体（Modular Monolith）。活下去比架构完美更重要。别搞微服务，除非你想把公司搞黄。
2. 增长期（1-10）：集群 + 读写分离 + Redis缓存。这是性价比最高的优化手段，能抗住绝大多数中型互联网公司的流量。
3. 爆发期（10-100）：当你的团队规模超过20人，或者业务领域（订单、支付、用户）极其复杂且独立时，再考虑微服务。

记住：架构是演进出来的，不是设计出来的。 能用简单的技术解决问题，才是真正的技术大牛。