微服务的10大问题

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

1. @Transactional // 本地事务失效！  
2. public void createOrder(OrderDTO dto) {  
3.     // 1.订单服务写库  
4.     orderService.save(dto);  
5.    
6.     // 2.调用库存服务  
7.     stockFeignClient.deduct(dto.getSkuId());  
8. }  

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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：

1. @SagaStart  
2. public void createOrder(OrderDTO dto) {  
3.     Saga.with("freezeStock", () -> stockClient.freeze(dto))  
4.         .with("saveOrder", () -> orderService.save(dto))  
5.         .compensate("saveOrder", () -> orderService.delete(dto.getId()))  
6.         .compensate("freezeStock", () -> stockClient.unfreeze(dto))  
7.         .execute();  
8. }  

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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

1. @FeignClient(name = "stock-service",  
2.   configuration = FeignConfig.class,  
3.   fallback = StockFallback.class) // 降级类  
4. public interface StockClient {  
5.     @GetMapping("/deduct")  
6.     @TimeLimiter(fallbackMethod = "defaultResult") // 超时控制  
7.     CompletableFuture<Boolean> deduct(@RequestParam String skuId);  
8. }  
10. // 熔断配置  
11. circuitBreaker:  
12.   failureRateThreshold: 50  
13.   waitDurationInOpenState: 10s  
14.   slidingWindowSize: 20  

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4.配置管理混乱问题

反模式：配置文件散落各服务

1. ├── user-service  
2. │   ├── application-dev.yml  
3. │   ├── application-prod.yml  
4. ├── order-service  
5. │   ├── application-dev.yml  
6. │   └── application-prod.yml  

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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：

1. spring:  
2.   cloud:  
3.     nacos:  
4.       config:  
5.         server-addr: 192.168.1.10:8848  
6.         file-extension: yaml  
7.         shared-configs:  
8.           - data-id: common.yaml # 公共配置  

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5.日志追踪碎片化问题

问题现象：

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

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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：

1. 2023-08-20 14:30 [user-service,7a3b,9f2c] INFO 用户查询  
2. 2023-08-20 14:30 [order-service,7a3b,d8e1] ERROR 订单创建失败  

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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：

1. // 用户ID取模分片  
2. public String determineDatabase(Long userId) {  
3.     int dbIndex = userId % 4;  
4.     return "user_db_" + dbIndex;  
5. }  

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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

1. /v1/createOrder (旧版)  
2. /v2/createOrder (新版)  
3. /v3/createOrder (预发布)  

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Spring Cloud灰度发布：

1. spring:  
2.   cloud:  
3.     gateway:  
4.       routes:  
5.         - id: order_v2  
6.           uri: lb://order-service  
7.           predicates:  
8.             - Header=version, v2  
9.           filters:  
10.             - StripPrefix=1  

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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：
  

1. // Jenkinsfile并行配置  
2. stage('Parallel Build') {  
3.   parallel {  
4.       stage('Service A') { steps { sh './build-serviceA.sh' } }  
5.       stage('Service B') { steps { sh './build-serviceB.sh' } }  
6.   }  
7. }  

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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：

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

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10.团队协作问题

现实困境：
团队技术栈部署方式用户组Java+MySQLK8s订单组Go+PostgresVM支付组Node+MongoServerless解决方案：
10.1统一技术公约

• RESTful接口规范
  
• 错误码全局定义
  
• 日志格式标准
  
• 健康检查端点/actuator/health
  

10.2基础设施共享

总结

由此可见，微服务如果用不好问题还是挺多的，需要有丰富的实战经验，才能把微服务项目真正的做好。
微服务的三层防御体系：

微服务的十条军规：

• 服务粒度按业务能力而非代码量
  
• 跨服务事务用最终一致性替代强一致
  
• 必须配置熔断超时阈值
  
• 配置中心统一管理所有环境参数
  
• 全链路追踪ID穿透所有服务
  
• 每个服务独占数据库
  
• 接口版本兼容至少2个迭代
  
• 建立分层构建流水线
  
• 核心指标监控覆盖率100%
  
• 制定跨团队技术公约
  

微服务的本质不是技术升级，而是组织关系的重构。

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