1、什么是微服务？
就目前而言，对于微服务业界并没有一个统一的，标准的定义。
但通常而言，微服务架构是一种架构模式或者说是一种架构风格，它提倡将单一应用程序划分一组小的服务，每个服务运行在其独立的自己的进程中，服务之间相互协调、互相配合，为用户提供最总价值。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的业务进行构建，并且能够被独立的构建在生产环境、类生产环境等。另外，应避免统一的、集中式的服务管理机制，对具体的一个服务而言，应根据业务上下文，选择合适的语言、工具对其进行构建，可以有一个非常轻量级的集中式管理来协调这些服务，可以使用不同的语言来编写服务，也可以使用不同的数据存储。
2、微服务之间是如何独立通讯的？
3、SpringCloud和Dubbo有哪些区别？
最大区别：SpringCloud抛弃了Dubbo的RPC通信，采用的是基于HTTP的REST方式。
总体来说，两者各有优势。虽说后者服务调用的功能，但也避免了上面提到的原生RPC带来的问题。而且REST相比RPC更为灵活，服务提供方和调用方的依赖只依靠一纸契约，不存在代码级别的依赖，这在强调快速演化的微服务环境下，显得更加合适。
品牌机与组装机的区别：很明显SpringCloud比dubbo的功能更强大，覆盖面更广，而且能够与SpringFramework、SpringBoot、SpringData、SpringBatch等其他Spring项目完美融合，这些对于微服务至关重要。使用Dubbo构建的微服务架构就像组装电脑、各环节我们选择自由度高，但是最总可能会因为内存质量而影响整体，但对于高手这也就不是问题。而SpringCloud就像品牌机，在Spring Source的整合下，做了大量的兼容性测试，保证了机器拥有更高的稳定性。
在面临微服务基础框架选型时Dubbo与SpringCloud只能二选一。
4、SpringBoot和SpringCloud,请你谈谈对他们的理解？
1）、SpringBoot专注于快速方便的开发单个个体微服务。
2）、SpringCloud是关注全局的微服务协调、整理、治理的框架，它将SpringBoot开发的单体整合并管理起来。
3）、SpringBoot可以离开SpringCloud独立使用开发项目，但是SpringCloud离不开SpringBoot，属于依赖关系。
5、什么是服务熔断？什么是服务降级？
熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。当扇出链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时，会进行服务降级，进而熔断该节点微服务的调用，快速返回“错误”的响应信息。当检测到该节点微服务调用响应正常后恢复调用链路。在SpringCloud框架里熔断机制通过Hystrix实现，Hystrix会监控微服务间调用的状况，当失败的调用到一定阈值，缺省是5秒内调用20次，如果失败，就会启动熔断机制。熔断机制的注解是@HystrixCommand
服务降级，一般是从整体负荷考虑。就是当某个服务熔断之后，服务器将不再被调用，此时客户端可以自己准备一个本地的fallback回调，返回一个缺省值。这样做，虽然水平下降，但好歹可用，比直接挂掉强。
6、微服务的优缺点是什么？说下你在项目开发中碰到的问题
优点：1）、每个服务足够内聚，足够小，代码容易理解这样能聚焦一个指定的业务功能或业务需求。
2）、开发简单，开发效率提高，一个服务可能就是专一的只干一件事。
3）、微服务能够被小团队开发，这个团队可以是2到5个开发人员组成。
4）、微服务是松耦合的，是有功能意义的服务，无论是在开发阶段或部署阶段都是独立的。
5）、微服务能使用不同的语言开发。
6）、易于第三方集成，微服务允许容易且灵活的方式集成自动部署，通过持续集成集成工具，如Jenkins、Hudson等。
7）、微服务易于被一个开发人员理解，修改和维护，这样小团队能够更关注自己的工作成果。无需通过合作体现价值。
8）、微服务允许你融合最新技术。
9）、微服务知识业务逻辑代码，不会和HTML和CSS其他界面组件混合。
10）、每个微服务都有自己的存储能力，可以有自己的数据库，也可以由统一的数据库。
缺点：1）、开发人员要处理分布式系统的复杂性。
2）、多服务运维难度，随着服务的增加，运维的压力也在增加。
3）、系统部署依赖。
4）、服务间通讯成本。
5）、数据一致性。
6）、系统集成测试。
7）、性能监控…
7、你所知道的微服务技术栈有哪些?请举例一二
微服务的技术栈（各项功能的实现所使用的技术）具体如下：
8、Eureka和zookeeper都可以提供服务注册与发现的功能，请说说两个的区别？
1）、Zookeeper保证了CP（C：一致性，P：分区容错性），Eureka保证了AP（A：高可用）
（1）、当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的信息，但不能容忍直接down掉不可用。也就是说，服务注册功能对高可用性要求比较高，但zk会出现这样一种情况，当master节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新选leader。问题在于，选取leader时间过长，30 ~ 120s，且选取期间zk集群都不可用，这样就会导致选取期间注册服务瘫痪。在云部署的环境下，因网络问题使得zk集群失去master节点是较大概率会发生的事，虽然服务能够恢复，但是漫长的选取时间导致的注册长期不可用是不能容忍的。
（2）、Eureka保证了可用性，Eureka各个节点是平等的，几个节点挂掉不会影响正常节点的工作，剩余的节点仍然可以提供注册和查询服务。而Eureka的客户端向某个Eureka注册或发现是发生连接失败，则会自动切换到其他节点，只要有一台Eureka还在，就能保证注册服务可用，只是查到的信息可能不是最新的。除此之外，Eureka还有自我保护机制，如果在15分钟内超过85%的节点没有正常的心跳，那么Eureka就认为客户端与注册中心发生了网络故障，此时会出现以下几种情况：
①、Eureka不在从注册列表中移除因为长时间没有收到心跳而应该过期的服务。
②、Eureka仍然能够接受新服务的注册和查询请求，但是不会被同步到其他节点上（即保证当前节点仍然可用）
③、当网络稳定时，当前实例新的注册信息会被同步到其他节点。
因此，Eureka可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况，而不会像Zookeeper那样使整个微服务瘫痪。
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