1、什么是微服务？
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成一组小的服务，每个服务运行在其独立的自己的进程中，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。
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业务进行构建，并且能够被独立地部署到生产环境、类生产环境等。
另外，应尽量避免统一的、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。
从技术维度来说：
微服务化的核心就是将传统的一站式应用，根据业务拆分成一个一个的服务，彻底地去耦合,每一个微服务提供单个业务功能的服务，一个服务做一件事，从技术角度看就是一种小而独立的处理过程，类似进程概念，能够自行单独启动或销毁，拥有自己独立的数据库。
2、微服务之间是如何建立通信
1）远程过程调用（Remote Procedure Invocation）
直接通过远程过程调用来访问别的service。
示例：REST、gRPC、Apache、Thrift
- 优点：
简单，常见。因为没有中间件代理，系统更简单
- 缺点：
只支持请求/响应的模式，不支持别的，比如通知、请求/异步响应、发布/订阅、发布/异步响应降低了可用性，因为客户端和服务端在请求过程中必须都是可用的
2）消息
使用异步消息来做服务间通信。服务间通过消息管道来交换消息，从而通信。
示例：Apache Kafka、RabbitMQ
- 优点: 把客户端和服务端解耦，更松耦合 提高可用性，因为消息中间件缓存了消息，直到消费者可以消费支持很多通信机制比如通知、请求/异步响应、发布/订阅、发布/异步响应 - 缺点: 消息中间件有额外的复杂性
3、SpringCloud 和 Dubbo 有哪些区别？
相同点：SpringCloud 和 Dubbo 可以实现 RPC 远程调用框架，可以实现服务治理。
不同点：SpringCloud 是一套目前比较网站微服务框架了，整合了分布式常用解决方案遇到了问题注册中心 Eureka、负载均衡器 Ribbon ，客户端调用工具 Rest 和 Feign，分布式配置中心 Config，服务保护 Hystrix，网关 Zuul Gateway，服务链路 Zipkin，消息总线 Bus 等。
Dubbo 内部实现功能没有 SpringCloud 强大（全家桶），只是实现服务治理，缺少分布式配置中心、网关、链路、总线等，如果需要用到这些组件，需要整合其他框架。
表 Spring Cloud与Dubbo功能对比
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框架，它将 SpringBoot 开发的一个个单体微服务整合并管理起来，为各个微服务之间提供，配置管理、服务发现、断路器、路由、微代理、事件总线、全局锁、决策竞选、分布式会话等等集成服务。
3）SpringBoot 可以离开 SpringCloud 独立使用开发项目，但是 SpringCloud 离不开 SpringBoot，属于依赖的关系。
4）SpringBoot 专注于快速、方便的开发单个微服务个体，SpringCloud 关注全局的服务治理框架。
Spring Boot可以离开Spring Cloud独立使用开发项目，但是Spring Cloud离不开Spring Boot，属于依赖的关系。
5、什么是服务熔断？什么是服务降级？
1）服务熔断
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，会进行服务的降级，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20次调用失败就会启动熔断机制。熔断机制的注解是@HystrixCommand。
2）Hystrix服务降级
其实就是线程池中单个线程障处理，防止单个线程请求时间太长，导致资源长期被占有而得不到释放，从而导致线程池被快速占用完，导致服务崩溃。
Hystrix能解决如下问题：
1）请求超时降级，线程资源不足降级，降级之后可以返回自定义数据
2）线程池隔离降级，分布式服务可以针对不同的服务使用不同的线程池，从而互不影响
3）自动触发降级与恢复
4）实现请求缓存和请求合并
6、微服务的优缺点是分别是什么？说一下你在项目开发中遇到的坑
● 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单独开发，这个小团队是2到5人的开发人员组成。
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）易于和第三方集成，微服务允许容易且灵活的方式集成自动部署，通过持续集成工具，如Jenkins, Hudson, bamboo。
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。无需通过合作才能体现价值。
8）微服务允许你利用融合最新技术。
9）微服务只是业务逻辑的代码，不会和HTML,CSS 或其他界面组件混合。
10）每个微服务都有自己的存储能力，可以有自己的数据库。也可以有统一数据库。
● 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，运维的压力也在增大
3）系统部署依赖
4）服务间通信成本
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
8、Eureka 和 Zookeeper 都可以提供服务注册与发现的功能，请说说这两者的区别？
著名的CAP理论指出，一个分布式系统不可能同时满足 C(一致性) 、A(可用性) 和 P(分区容错性) 。由于分区容错性P在是分布式系统中必须要保证的，因此我们只能在A和C之间进行权衡。
因此，Zookeeper 保证的是CP, Eureka 则是AP。
1）Zookeeper保证CP
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注册信息，但不能接受服务直接down掉不可用。也就是说，服务注册功能对可用性的要求要高于一致性。但是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，剩余节点会重新进行leader选举。问题在于，选举leader的时间太长，30~120s，且选举期间整个zk集群都是不可用的，这就导致在选举期间注册服务瘫痪。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，虽然服务能够最终恢复，但是漫长的选举时间导致的注册长期不可用是不能容忍的。
2）Eureka保证AP
Eureka看明白了这一点，因此在设计时就优先保证可用性。Eureka各个节点都是平等的，几个节点挂掉不会影响正常节点的工作，剩余的节点依然可以提供注册和查询服务。而Eureka的客户端在向某个Eureka注册或时如果发现连接失败，则会自动切换至其它节点，只要有一台Eureka还在，就能保证注册服务可用(保证可用性)，只不过查到的信息可能不是最新的(不保证强一致性)。
除此之外，Eureka还有一种自我保护机制，如果在15分钟内超过85%的节点都没有正常的心跳，那么Eureka就认为客户端与注册中心出现了网络故障，此时会出现以下几种情况：
1）Eureka不再从注册列表中移除因为长时间没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它节点上(即保证当前节点依然可用)
3）当网络稳定时，当前实例新的注册信息会被同步到其它节点中
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那样使整个注册服务瘫痪。