第一章 单块架构及其面临的挑战
经典的三层架构：
表示层：聚焦数据显示和用户交互；
业务逻辑层：聚焦业务逻辑处理；
数据访问层：聚焦数据的存储和访问。
传统的单块架构应用的表现：
功能集中、代码和数据中心化、一个发布包（对java应用而言，一般是war或者ear包）、部署后运行在同一个进程的应用程序。
扩展性分：
水平扩展性：horizontal scaling，scale-out，通常做法是建立一个集群通过在集群中不断添加新节点，然后借助于前端的负载均衡器，将用户的请求按照某种算法，轮转法、散列法或者最小连接法等合理地将请求分配到不同的节点上。
垂直扩展性，vertical scaling，scale-up，适用于扩展要求紧急的情况，即通过购买性能更高的服务器，存储量过大，性能更好的数据库等等。
内存密集型的应用程序，需要缓存大量数据；
CPU密集型的应用程序，需要进行大量计算；
康威定律：一个组织的设计成果，其结构往往对应于这个组织的沟通结构。
第二章：微服务架构综述
微服务架构是一种架构模式，提倡将单一应用程序划分一组小的服务，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。每个服务运行在其独立的进程中，服务之间采用轻量级的通信机制互相沟通（通常是基于HTTP的restful API）。每个服务都围绕着具体业务进行构建，并且能够被独立部署到生产环境、类生产环境。应尽量避免统一的、集中式的服务管理机制，对具体的一个服务而言，应根据业务上下午，选择合适的语言、工具对其进行构建。
Martin·Fowler
康威生命游戏：
微服务的“微”，见仁见智。最重要的是团队对其的打磨，但是最少还是要满足以下两个基本前提：
业务独立性：关于业务建模和划分，参考Eric Evans的《领域驱动模型》
团队自主性：人数不过10人，考虑到沟通协作成本；功能齐全，前后端，测试运维等。
SRP（single responsibility principle）单一职责原则。
Java RMI或者.NET Remoting，虽然可以使用RPC的方式来简化消费者端的调用，使得消费者一端像调用本地接口一样调用远端接口，而丝毫没有觉知，但是最大的劣势是：对于语言或者平台的强耦合性，灵活性和可扩展性差。举例，如果使用java的rmi作为通信协议，则通信的两端必须采用运行在JVM之上的开发语言实现。
精益创业（Lean startup）通过迭代持续改进，帮助组织分析并建立最小可实行产品（Minimum Viable Product）；敏捷方法帮助组织消除浪费，通过反馈不断找到正确的方向；持续交付（CD）帮助组织构建更快、更可靠、可频繁发布的交付机制；云、虚拟化和基础设施自动化（Infrastructure As Code）的使用则极大简化基础设施的创建、配置以及系统的安装和部署；DevOps文化的推行更是打破传统开发与运维的壁垒，帮助组织形成全功能化的高性能团队。
同传统的虚拟化技术相比，基于容器技术的docker，不需要额外的hypervisor机制的支持，性能更好，效率更高。
SOA的提出，目的是解决企业内部不同IT资源之间无法互联而导致的信息孤岛问题。
ESB（enterprise service bus）、webservice、SOAP等技术的出现，才使得SOA逐渐落地。
SOA与微服务的区别：
SOA实现 | 微服务架构实现 |
企业级，自顶向下开展实施 | 团队级，自底向上开展实施 |
服务由多个子系统组成，粒度大 | 一个系统被拆分成多个服务，粒度细 |
企业服务总线，集中式的服务架构 | 无集中式总线，松散的服务架构 |
集成方式复杂（ESB/WS/SOAP） | 集成方式简单（HTTP/REST/JSON） |
单块架构系统，相互依赖，部署复杂 | 服务能够独立部署 |
微服务的本质特征包括但不限于：
服务作为组件；围绕业务组织团队；关注产品而非项目；技术多样性；业务数据独立；基础设施自动化；演进式架构（目的是业务驱动架构，架构服务于业务）。
微服务结构提倡服务自主管理其相关的业务数据，优势：
- 能够随着业务的发展，提供业务数据集成接口，而不是以数据库的方式同其他服务集成；
- 能够随着业务的发展，选择更适合的工具管理或者迁移业务类数据。
在一个复杂的后台CRM系统中，产品数据的种类繁多，更新比较频繁，可以使用类似MongoDB这种文档数据库，可以灵活地根据需求动态调整结构；
对于用户访问系统时产生的会话信息，可以使用Redis等键值系统；
报表数据的结构变化不大，要求数据的高一致性，可以使用传统的关系型数据库。
微服务的缺陷：
分布式调用比进程内调用更耗时，严重依赖于网络可靠性和稳定性；
第三章 构建第一个微服务
REST以资源为中心，将外部访问的所有信息定义成不同的资源，并使用HTTP的方法，映射为操作资源的行为。
第四章 Hello world API
对于ruby语言不熟。
第五章 构建docker镜像
Boot2docker工具，在Mac系统搭建docker运行环境。
DockerHub 关联GitHub代码库（主要是指Dockerfile所在目录）
由于在公司接触这一块半年多，很熟悉，没啥可以记录的。
第六章 部署docker镜像
基础设施自动化的优势，在于将传统认为最耗时、最麻烦、最容易出错的环境安装、配置过程采用代码的方式自动化起来。这类工具包括：chef、puppet、ansible以及salt。
AWS EC2节点提供持久性存储卷Amazon EBS（elastic block store），更多EC2的使用以及配置值得学习。
AWS CloudFormation作为部署和运行docker的基础设施，EC2节点运行docker容器。
第七章 持续交付流水线
书中使用的CI服务器是该书作者所在公司ThoughtWorks自家的在线CI工具snap-ci，已停止服务；没有继续研究阅读章节的需要。类似的CI服务器是，大多数GitHub开源项目使用的CI工具，Travis-CI。
大多数持续集成服务器，都可以通过WebHook的方式，检测到代码块的提交事件，并触发相应的处理机制。
语义化版本，对于一个给定的版本号，将其定义为MAJOR.MINOR.PATCH（主·次·补丁）的形式：
MAJOR：在API发生不可向下兼容的改变时使用（增加）；
MINOR：在有向下兼容的新功能加入时增加；
PATCH：在有向下兼容的缺陷被修复时增大。
第八章 日志聚合
日志聚合工具，商业版有Splunk（也有功能受限的免费版，最主要的差别是每天的索引容量大小，索引是搜索功能的基础），开源版有ELK。
Splunk的主要功能：
日志聚合；日志搜索；语义提取；对结果进行分组、联合、拆分和格式化；强大的可视化功能；电子邮件提醒功能。
Splunk可以单机，集群安装部署。
主要包括三个部分：
数据采集转发器：采集数据，Splunk可以实时监控文件或者目录的变化，可以从标准输出、网络程序中收集数据。
数据索引器：数据存储，并采用高效的索引方式对日志进行索引。
搜索分析和可视化：通过Splunk处理语言，提供搜索，过滤功能，还有展示功能
LogStash，JRuby实现，功能包括：
日志收集：LogStash可以从多个数据源获取日志，如标准输入，日志文件，syslog；内嵌支持多种日志的格式，如系统日志，web服务器日志，错误日志，应用日志。如果日志的输入是syslog，则用户不需要在每台服务器安装日志代理（log agent），默认的rsyslog客户端就可以直接同步日志。
日志过滤：grep、split、multiline。
结果输出：内置Web UI，不过一般是和Kibana集成使用，Kibana作为展示工具。
第九章 监控与告警
业界的监控产品，如：Ganglia、Zabbix、NewRelic、Nagios、OneAPM；以Nagios为例。结构上分成两部分：Nagios核心和插件。支持的功能包括：
监控网络服务，包括但不限于SMTP、POP3、HTTP、FTP、PING等；
监控主机资源，如CPU负荷，磁盘利用率；
自定义插件，插件开发语言支持多种语言；
告警通知；
提供web界面；
工作原理：需要一个监控中心，对于每台需要被监控的节点（主机或者服务），需要运行一个与监控中心服务器进行通信的Nagios代理（agent）；中心服务器读取配置文件中的指令，然后与远程的Nagios代理程序通信，并指示远程的代理程序进行检查。核心部分必须安装在类UNIX系统，远程监控节点没有限制。
通信方式，有主动检测（监控中心向代理发起请求，代理应答）和被动检测（代理将检测状态发给监控中心）两种。
Nagios安装
参考官网，目录解释，以及配置文件，具体需要使用时再查文档；
配置包括主机、服务、联系人、 监控时间、监控命令
告警，更专业的工具如PagerDuty。
第十章 功能迭代
数据的存储比较简单是使用CRUD即可；对于复杂的情况，需要考虑安全性、读写比。可伸缩性，此时考虑使用命令查询职责分离CQRS（command query responsibility segration）
第十一章 微服务与持续交付
交付过程的发展历程：RUP模型、敏捷、XP、Scrum、精益创业、DevOps。
持续交付的核心：小批量的需求、较短的周期、小粒度的频繁发布。频繁交付的优势：持续为用户提供价值，产生快速的反馈（闭环），及时调整发布策略等。总结下来：小、频、快。
从开发角度来看，代码库独立（即，每个服务对应一个且只有一个独立的代码块URL）有助于持续交付。
服务说明文件，用于描述当前服务的信息，功能说明。笔者的实践，服务说明包括如下几个部分：
- 服务介绍：提供什么服务、服务消费者是谁
- 服务维护者：姓名邮件等
- 服务可用期：服务可用期、可用率、响应时间
- 定义环境：生产、类生产、测试等
- 开发信息：如何搭建开发环境、如何运行服务、如何定位问题
- 测试信息：测试策略、如何运行测试、如何查看测试统计结果（覆盖率，运行时间，性能）
- 集成&构建信息：CI访问的URL、CI的流程描述、构建后的部署包
- 部署信息：如何部署到不同的坏境、部署后的功能验证
- 运维信息：日志聚合、告警信息、监控信息的访问
git clone下来的代码应该可以低成本运行。如果需要依赖于外部资源，就应该考虑其他打桩的机制来模拟这些外部资源（数据库、云存储、缓存、第三方系统等）。
对于单元测试而言，可以使用Mock框架来完成对依赖的模拟Mock或者打桩Stub，参考Martin·Fowler的《Mocks aren’t stubs》。
行为测试框架，如cucumber、JBehave。通常是在最外层（即不是服务，而是整个应用）做一部分行为测试。一般不对服务做行为测试的原因：
- 一般而言，服务不涉及用户体验部分；服务更关注的是数据的变化，而不是同用户的交互过程；
- 服务已经有单元测试和接口测试；
- 测试金字塔，行为测试的成本大，反馈周期长。
- IaaS平台，如Amazon的AMI；
如何部署可以考虑的两个维度：部署环境；部署方式。
云平台，包括三层IaaS、PaaS、SaaS；SaaS是相对于应用的使用者而言的，软件即服务。公有云指运行在Internet上的云服务，私有云主要是指运行在企业内部Intranet的云服务；
监控通常分为两类，系统监控和应用监控；前者关注服务运行所在节点的健康状况，如CPU、内存、磁盘、网络；后者则关注应用本身及其相关依赖的健康状况，如服务的可用性、依赖服务的可用性；
第十二章 微服务和轻量级通信机制
12.1 同步异步通信
同步通信：客户端（consumer或者消费者）发出请求后，在服务端（Provider或者生产者）处理未结束前，客户端一直处于等待状态，直到最终获得对端的响应。实现简单，会造成阻塞操作；
异步通信：客户端发出请求后，服务端或者第三方组件会先接受消息并应答，然后在合适的时间对请求进行处理；此时，客户端不需要一直处于等待状态。不会阻塞，实现比较复杂，问题出现时，不容易定位问题、调试问题。适合耗时操作。
12.2 远程调用
远程调用RPC，远程过程调用
一种分布式节点间同步通信的实现方式；客户端通过客户代理存根（Stub），传递函数参数，想服务端发起函数调用。服务器端通过服务器代理存根（Skeleton），接受到客户端的请求后，对请求进行处理，并在结束后想客户端返回响应，完成一次通信。
远程方法调用RMI，remote method invocation，是远程过程调用的一种面向对象的实现。如java RMI，Thrift，protocol buffers。
12.3 REST
分布式节点见同步通信的实现方式。之所以说是同步，因为REST基于HTTP，而HTTP的通信是同步过程，当然可以使用AJAX等方式将通信的过程异步化。REST的四个关键部分：
URI仅代表资源resources的实体，表述是在HTTP请求的头信息中用Accept和Content-Type来指定。POST新建资源；PUT更新资源。
REST的不足/挑战：
- 如何标准化资源结构；
- 如何处理资源的相关链接。
关于第二点，一般是以JSON作为传输格式，但是如W3C所述：
“JSON has no built-in support for hyperlinks, which are a fundamental building block on the web.”
用户资源的JSON数据应该可以自解释资源的关联关系。
其他： - 性能：REST基于HTTP，HTTP是基于TCP/IP的应用层协议，故而REST不是低延时通信的最好选择。
- 开发成本：以JSON作为默认的请求响应资源，那么需要编写代码来解析，有库的支持。
12.4 HAL
Hypertext application language，轻量级超文本应用描述协议，基于REST，解决上述REST的两个核心问题。
HAL中的资源分成三个标准的部分：
状态state：资源本身固有的属性；
链接links：与当前资源相关的一组资源的链接的集合，包括链接名称、目标URI、访问URI的参数；
子资源Embedded resources：在当前资源的内部，其嵌套资源的定义。
HAL浏览器。12.5 消息队列
节点间异步通信；消息队列的核心：
其中安全策略，决定哪些接收者能够访问或者获取消息。
消息队列的访问，拉模式和推模式：推模式意味着发布者、消费者以及队列必须依赖语言或者平台的某些特性，依赖性较强；如RabbitMQ基于AMQP协议，ActiveMQ基于JMS协议。12.6 后台任务处理系统
常用的系统如Resque、Sidekiq、Delayed_job，核心部分：
不常用？没有深入细看。
总结：
第十三章 微服务与测试
微服务结构：
其中，模型存储（repository）关注如何存储或者获取业务数据。与场景有关，关系型数据库适合存储结构化信息，NoSQL适合存储非结构化信息，文件系统适合存储文本信息，云存储（Amazon S3）适合存放静态资源。最大优势在于屏蔽数据存储的获取的实现细节，让调用者更关注接口而非实现。微服务的测试策略：
单元测试；
接口测试；
集成测试；
组件测试；
端到端测试。
从下往上，业务价值比重逐渐增加，测试越能体现业务价值，测试成本也在增加。从顶往下，测试的效率逐渐提高，反馈周期逐渐缩短，执行效率更高。
集成测试，实施起来，两种方向：自顶向下（top-down Integration，与测试驱动开发BDD类似），自底向上（bottom-up integration）。
契约测试。没有细看。
组件测试，进程内测试，进程外测试。
端到端测试。
第十四章 使用微服务架构改造遗留系统
改造策略：
最小修改；
功能剥离；
数据解耦；
数据同步；
迭代替换。
ETL（extract、transform、load）
公司内部形成的微服务开发模版，包括四部分：快速开发模版、代码生成工具、持续集成模版、一键部署工具（如Netflix的Asgard工具，开源，GitHub有）。Ruby里面不管。类似的话，java里面就有大名鼎鼎的spring boot。