微服务不是拆完就完事了
很多团队一开始上微服务，觉得把大应用拆成十几个小服务就万事大吉了。结果没几个月，调用链乱成一团，某个服务一挂，整个系统跟着瘫痪。就像小区里水管各自为政，一家漏水，整栋楼停水，谁也别想好过。
这时候才意识到：拆只是开始，治理才是关键。
注册与发现：让服务自己报到
微服务之间要通信，得先知道对方在哪。手动配置IP和端口？那改一次就得改一堆配置文件，迟早出错。所以得有个“通讯录”，每个服务启动时自动登记，其他服务要用时去查就行。
比如用 Nacos 或 Consul 做注册中心，服务启动后主动上报自己的地址，消费者通过名字就能找到它。就算这个实例挂了，注册中心也能感知并剔除，避免请求发到空壳上。
负载均衡：别让一个扛所有
同一个服务可能有多个实例，请求不能只往其中一个砸。得有策略地分摊压力，比如轮询、随机或根据响应时间选最快的。
在 Spring Cloud 里，Ribbon 或 LoadBalancer 可以自动帮你做这件事。你只需要写：restTemplate.getForObject("http://user-service/api/users/1", User.class);，后面的负载逻辑它都包了。
熔断与降级：别让雪崩压垮系统
用户下单时要查库存、扣优惠券、发消息。如果优惠券服务卡住了，订单服务一直等，最后线程耗尽，连正常的查询都打不开了——这就是连锁故障。
引入 Hystrix 或 Sentinel，设定超时和失败阈值。一旦调用失败率超过50%，立刻熔断，后续请求直接走降级逻辑，比如返回默认优惠信息，保证主流程能走通。
sentinel.rules =
<rule>
<resource>get-coupon</resource>
<count>50</count>
<grade>1</grade>
</rule>配置统一管理：别再散落各处
开发说测试环境连 A 数据库，运维说配置文件里写的是 B。这种低级错误在服务多了之后天天上演。
用 Config Server 或 Apollo 把配置集中起来，按环境隔离。改个参数不用重启，推送一下就生效。就像空调遥控器统一收在茶几上，谁要用都知道去哪拿。
链路追踪：看清请求的完整路径
一个请求经过七八个服务，最后慢了三秒。到底是哪个环节拖后腿？靠日志拼接太费劲。
集成 Sleuth + Zipkin，每个请求生成唯一 trace ID，每一步都记录耗时。打开页面一看，哪个服务响应最慢一目了然。就像快递物流信息，从发货到签收每一步都清清楚楚。
限流与鉴权：防止被自己人搞崩
促销活动刚上线，内部脚本疯狂刷接口，把数据库打挂了。这种情况不设防，再好的架构也扛不住。
在网关层用 Spring Cloud Gateway 配合 Redis 做限流，比如每个用户每秒最多10次请求。同时加上 JWT 鉴权，确保只有合法调用才能进。
spring.cloud.gateway.routes[0].filters[0] = RequestRateLimiter=10, 20微服务治理不是加几个组件就完事，而是从设计、部署到监控形成闭环。就像城市交通，光修路不行，还得有红绿灯、摄像头、应急调度，才能保证车流顺畅。”}