微服务的10大问题

转载于 2025-07-22 10:00:02 发布 · 4 阅读

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前言

作为工作多年的老司机，我主导过3次微服务重构，见过太多团队掉进微服务陷阱：拆分时春风得意，运维时步履维艰。

某电商平台从单体拆分为120个微服务后，故障率飙升300%，排障时间从10分钟恶化到3小时。

这篇文章跟大家一起聊聊微服务中的10个最常见的问题，希望对你会有所帮助。

1.错误的拆分问题

典型场景：按代码包名拆分服务

后果：

订单查询需调用4个服务
接口延迟从50ms→350ms
链路追踪日志爆炸式增长

正确方案：基于业务能力拆分

拆分原则：

单一职责（一个服务解决一类问题）
团队自治（2 Pizza Team可独立交付）
数据自治（服务独占数据库）

2.分布式事务问题

错误示范：跨服务数据库操作

/* by 01022.hk - online tools website : 01022.hk/zh/shaoshuminzu.html */
@Transactional // 本地事务失效！  
public void createOrder(OrderDTO dto) {  
    // 1.订单服务写库  
    orderService.save(dto);  
    
    // 2.调用库存服务  
    stockFeignClient.deduct(dto.getSkuId());  
}

后果：订单创建成功但库存未扣减 → 超卖事故

解决方案：Saga模式 + 可靠事件

代码实现：

/* by 01022.hk - online tools website : 01022.hk/zh/shaoshuminzu.html */
@SagaStart  
public void createOrder(OrderDTO dto) {  
    Saga.with("freezeStock", () -> stockClient.freeze(dto))  
        .with("saveOrder", () -> orderService.save(dto))  
        .compensate("saveOrder", () -> orderService.delete(dto.getId()))  
        .compensate("freezeStock", () -> stockClient.unfreeze(dto))  
        .execute();  
}

3.连环雪崩问题

场景复现：服务A → 服务B → 服务C，C超时导致全链路崩溃

防御方案：熔断+降级+超时

@FeignClient(name = "stock-service",  
  configuration = FeignConfig.class,  
  fallback = StockFallback.class) // 降级类  
public interface StockClient {  
    @GetMapping("/deduct")  
    @TimeLimiter(fallbackMethod = "defaultResult") // 超时控制  
    CompletableFuture<Boolean> deduct(@RequestParam String skuId);  
}  

// 熔断配置  
circuitBreaker:  
  failureRateThreshold: 50  
  waitDurationInOpenState: 10s  
  slidingWindowSize: 20

4.配置管理混乱问题

反模式：配置文件散落各服务

├── user-service  
│   ├── application-dev.yml  
│   ├── application-prod.yml  
├── order-service  
│   ├── application-dev.yml  
│   └── application-prod.yml

后果：

修改日志级别需重新部署10个服务
生产环境误用dev配置

正确方案：统一配置中心

关键配置：

spring:  
  cloud:  
    nacos:  
      config:  
        server-addr: 192.168.1.10:8848  
        file-extension: yaml  
        shared-configs:  
          - data-id: common.yaml # 公共配置

5.日志追踪碎片化问题

问题现象：

[user-service] 用户查询成功 userId=100  
[order-service] 订单创建失败 userId=100  
[payment-service] 支付超时 userId=100

痛苦：跨3个日志系统拼凑调用链

解决方案：Sleuth+Zipkin全链路追踪

日志格式：

2023-08-20 14:30 [user-service,7a3b,9f2c] INFO 用户查询  
2023-08-20 14:30 [order-service,7a3b,d8e1] ERROR 订单创建失败

其中：

7a3b：全局Trace ID
9f2c/d8e1：各服务ID

6.数据库拆分问题

错误操作：服务共用数据库

后果：

订单表锁阻塞用户注册
无法独立扩缩容

正确设计：数据库垂直拆分

分库分表策略：

// 用户ID取模分片  
public String determineDatabase(Long userId) {  
    int dbIndex = userId % 4;  
    return "user_db_" + dbIndex;  
}

7.接口兼容性问题

血案：订单服务升级v2接口，未通知支付服务

解决方案：三版本策略

/v1/createOrder (旧版)  
/v2/createOrder (新版)  
/v3/createOrder (预发布)

Spring Cloud灰度发布：

spring:  
  cloud:  
    gateway:  
      routes:  
        - id: order_v2  
          uri: lb://order-service  
          predicates:  
            - Header=version, v2  
          filters:  
            - StripPrefix=1

8.持续集成问题

典型问题：120个服务独立构建 → 流水线拥堵

优化方案：

分层构建：

并行构建：

// Jenkinsfile并行配置  
stage('Parallel Build') {  
  parallel {  
      stage('Service A') { steps { sh './build-serviceA.sh' } }  
      stage('Service B') { steps { sh './build-serviceB.sh' } }  
  }  
}

9.监控缺失问题

惨痛教训：

磁盘写满8小时无人察觉
数据库连接池耗尽导致全站崩溃

监控体系黄金四件套：

关键告警规则：

rules:  
  - alert: HighErrorRate  
    expr: sum(rate(http_server_requests_errors_total[5m])) > 0.5  
    for: 2m  
  - alert: DBConnectionExhausted  
    expr: db_connections_active > db_connections_max * 0.9  
    for: 1m