我们先来关注下微服务的各种技术栈的优缺点。
1、Spring Cloud
为开发人员提供了用于构建MSA的工具，例如：配置中心、服务发现、断路器、路由等。它是基于Java的Netflix OSS库构建的。
关于如何使用Spring Cloud构建一个微服务架构，推荐您阅读：Microservice Architectures With Spring Cloud and Docker，相关项目架构图如下：
1.1、优点
- Spring技术栈，快速上手，开箱即用：Spring平台提供了统一编程模型，以及Spring Boot快速创建应用程序的功能，为开发人员提供了出色的微服务开发套件，仅仅需要很少的配置，就可以创建应用；
- 组件库丰富；
- 不同Spring Cloud组件可以很好的集成工作，一切基于注释驱动，易于开发，感觉就像是Java开发者的天堂。
1.2、缺点
- 仅限于Java。我们前面提到MSA架构的魅力在于能够在需要时修改技术栈，库甚至语言的。Spring Cloud则无法做到这一点。Netflix的Prana项目中使用了边车模式，通过HTTP调用可以在系统中集成非JVM的应用。通过HTTP与Prana进行跨进程通信，使得用其他语言编写的应用程序或Memcached、Spark和Hadoop等服务能够利用Netflix OSS库提供的特性，而不必为目标语言或平台重新编写库；
- Java程序员承担了太多的责任，服务发现、负载均衡、配置中心均需要单独部署，而且我们要保证高可用，除了实现服务功能，我们还必须构建和管理一个微服务平台；
- 不能覆盖MSA整个生命周期：微服务平台部分必备功能缺失，自动化部署、调度、资源管理、进程隔离、自我修复等仍然是一个问题。我们仍然需要引入Kubernetes或者Cloud Foundry来解决此类问题。
2、Dubbo
其实dubbo只是一个rpc框架，其架构如下(来源于官方网站[1])：
调用关系说明
- 服务容器负责启动，加载，运行服务提供者。
- 服务提供者在启动时，向注册中心
注册自己提供的服务。- 服务消费者在启动时，向注册中心
订阅自己所需的服务。- 注册中心返回服务提供者地址列表给消费者，如果有变更，注册中心将基于
长连接推送变更数据给消费者。- 服务消费者，从提供者地址列表中，基于
软负载均衡算法，选一台提供者进行调用，如果调用失败，再选另一台调用。- 服务消费者和提供者，在内存中累计调用次数和调用时间，定时每分钟发送一次统计数据到
监控中心。
其提供了Metrics监控，服务发现和负载均衡，rpc调用，其实不能算是一个MSA体系，不过后来阿里整合了Spring Cloud，推出了Spring Cloud Alibaba，作为微服务开发的一站式解决方案。其中包含了Dubbo Spring Cloud。
由于 Dubbo Spring Cloud 构建在原生的 Spring Cloud 之上，其服务治理方面的能力可认为是 Spring Cloud Plus，不仅完全覆盖 Spring Cloud 原生特性，而且提供更为稳定和成熟的实现：
- 服务限流降级：默认支持 WebServlet、WebFlux, OpenFeign、RestTemplate、Spring Cloud Gateway, Zuul, Dubbo 和 RocketMQ 限流降级功能的接入，可以在运行时通过控制台实时修改限流降级规则，还支持查看限流降级 Metrics 监控。
- 服务注册与发现：适配 Spring Cloud 服务注册与发现标准，默认集成了 Ribbon 的支持。
- 分布式配置管理：支持分布式系统中的外部化配置，配置更改时自动刷新。
- 消息驱动能力：基于 Spring Cloud Stream 为微服务应用构建消息驱动能力。
- 分布式事务：使用 @GlobalTransactional 注解， 高效并且对业务零侵入地解决分布式事务问题。。
- 阿里云对象存储：阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。支持在任何应用、任何时间、任何地点存储和访问任意类型的数据。
- 分布式任务调度：提供秒级、精准、高可靠、高可用的定时（基于 Cron 表达式）任务调度服务。同时提供分布式的任务执行模型，如网格任务。网格任务支持海量子任务均匀分配到所有 Worker（schedulerx-client）上执行。
- 阿里云短信服务：覆盖全球的短信服务，友好、高效、智能的互联化通讯能力，帮助企业迅速搭建客户触达通道。
3、Kubernetes
Kubernetes是一个开源系统，用于应用程序自动化容器部署、扩展和管理。它支持多语言，并提供了用于配置，运行，扩展和管理分布式系统的原语。
优点
- 多语言和通用容器管理平台，能够运行云原生和传统容器化应用程序；
- 易于构建跨团队的平台：提供的服务（例如配置管理，服务发现，负载平衡，指标收集，日志聚合）可以通过多种语言来使用；
- 解决了更多MSA的问题：除了提供运行时服务外，Kubernetes还允许您置备环境、设置资源约束、RBAC、管理应用程序生命周期、启用自动缩放和自我修复等；
- 社区活跃，技术发展迅猛；
缺点
- 具有通用化服务和原语的平台，没有针对特定语言或平台进行优化，上手比较困难；
- 不是以开发人员未中心的平台，致力于打造具有DevOps意识的IT人员使用，手动安装高可用的Kubernetes集群需要繁琐的操作和配置；
- 是一个较新的平台，仍然在发展，每个版本都会新增很多特性，新功能比较难跟上；但是其提供更多API是可扩展的，并且向后兼容；
下面列一个表格总结下
| 技术栈 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| Dubbo | 阿里背书； 成熟稳定； RPC高性能； 流量治理； |
耦合性高； 只支持Java； 国外社区小 |
| Spring Cloud | Spring技术栈，快速上手，开箱即用； 组件库丰富； 不同Spring Cloud组件可以很好的集成工作，一切基于注释驱动 |
仅限于Java Java程序员承担了太多的责任 不能覆盖MSA整个生命周期 |
| Kubernetes | 多语言和通用性； 易于构建跨团队的平台 覆盖MSA整个生命周期； 社区活跃； |
服务和原语通用化，技术门槛高； 配置繁琐，偏DevOps和运维； 平台快速发展，变化快； |
4、MSA技术选型
Dubbo只是一个RPC框架，提供的功能不能覆盖整个MSA生命周期。
Spring Cloud是开发人员友好的平台，可快速上手。
而Kubernetes是DevOps友好的，具有陡峭的学习曲线，但提供了更多的微服务问题解决方案。
Spring Cloud在JVM内部非常强大，而Kubernetes在管理这些JVM方面非常强大。
| 能力 | Dubbo | Spring Cloud | Kubernetes | 其他技术 |
|---|---|---|---|---|
| 分布式调用链追踪 | / | Spring Cloud Sleuth | Zipkin，Skywalking | |
| Metrics监控 | Dubbo Admin/Monitor | Actuator/MicroMeter | metrics-server | Prometheus，Grafana |
| 集中式的日志管理 | ELK | ELK | EFK | |
| 任务管理 | Spring Batch | CronJob | ElasticJob/XXL-JOB | |
| 服务发现和负载均衡 | zk/Nacos + client | Eureka + Ribbon | Service | |
| API网关 | / | zuul | Ingress | |
| 配置管理 | Diamond/Nacos | Spring Cloud Config | ConfigMaps/Secrets | |
| 应用打包 | Jar/War | Jar/War | Docker Image/Helm | |
| 自动伸缩和自愈 | / | / | Pod/Cluster Autoscaler，Scheduler | |
| 发布和调度 | / | / | Deployment strategy，A/B，Canary，Scheduler strategy | |
| 进程隔离 | / | / | Docker，Pods | |
| 环境管理 | / | / | Namespaces，Authorization | |
| 资源配额 | / | / | CPU and memory limits，Namespace resource quotas | |
| IaaS | GCE，Azure，CenturyLink，VMWare，Openstack |
根据以上对比，我们想要搭建一个完整的微服务体系架构，有很多技术可以选择的。那么究竟应该如何选择呢
下面是推荐技术选型方案：
- 如果是新团队做技术选型，建议直接上Kubernetes，当然，你可以采用Spring Boot。为了提高内部服务调用的效率，可以整合dubbo，但是建议采用Kubernetes内置的服务发现和负载均衡，也就是引入的外部技术要最小化；
- 中小企业可能没有人力成本去自建Kubernetes平台，可以采用
公有云； - 尽量不要混搭，会增加维护成本；
- 针对历史采用了Dubbo的项目，尽量迁移到
Dubbo Spring Cloud完善其他组件。使用Dubbo Spring Cloud[2]，配合Kubernetes实现DevOps系统。内部调用通过Dubbo RPC进行，提高效率。
技术方案选型归纳如下：
