随着业务规模增大，服务拆分往往成为必然选择，团队开发效率、部署灵活度、扩展性会得到大幅度提升。但整个应用分散成多个服务后，定位故障点变得更加困难；一个服务故障可能导致整个系统挂掉，稳定性下降，对系统自动容灾能力是极大考验；服务数量多，部署、管理的工作量很大，服务治理应用而生。

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服务治理的技术重点

服务的粒度越细出问题的概率越大，服务之间的调用关系变得更复杂，平台的整体复杂熵升高，出错的概率、工作量高了好几个数量级。服务治理的能力成为考核开发人员实力的重要标准。 随着技术不断迭代，服务治理牵扯到的方面也越来越多，如服务注册发现、请求链路追踪、服务熔断、服务限流、服务管控配置、服务预警等等。

同时基于Spring Cloud技术栈及Dubbo框架相伴而生的还有很多开源工具：Eurake、Zuul、Ribbon，Hystrix、Sleuth、Elastic Search、Racos、Sentinel、RocketMQ、Seata……

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服务想要轻巧灵活，

在哪几方面治理才能通杀？

概念也好、工具也罢，说到底都是为了提升服务可用性，让服务更稳定、更健康。 好的服务治理框架可以将服务治理所需要关注的环节一一实现，提供治理通用功能，让研发更聚焦于业务研发，提高研发、交付及生产效率。 出了故障谁调用谁？服务的参数都有哪些约束？如何保证服务的质量？如何服务降级和熔断？怎么让服务受到监控，提高机器的利用率？

这些都是服务治理需要重点解决的问题，负载均衡、请求限流、服务容错、服务配置综合作用，系统化调整来使服务更加健壮。 当然，这对开发人员会提出更高的要求，需要对业务、架构有更加深刻的认知，这样才可以灵活应对问题，让系统变得轻巧灵活。面对这样的技术要求，开发人员的难点往往在于虽然平时会摄入大量知识，但无法利用这些知识构建起稳固的大厦，形成系统知识结构，这就导致停留在机械的应用层面，无法根据业务场景与底层逻辑进行匹配，最终无法形成解决问题和举一反三的能力。 理论 - 实现 - 应用 - 问题 - 解决 - 精进是我们提升自我能力的路径， 前段时间和玄姐（前58集团技术委员会主席、阿里云MVP、腾讯云TVP）聊，收获颇多。他谈到，以架构师的思路和视野学习服务治理，既能够夯实服务容错、限流、资源隔离、熔断降级等核心技术点，又能够掌握普通开发者，难以触及的服务治理框架设计方法论。你在技术应用层面，在工作中、团队里、面试时，也就拥有了同行难以复制的核心竞争力。

为了帮助更多开发工程师、架构师掌握服务治理核心，玄姐联合快狗打车CTO沈剑老师，结合10多年一线大厂实践经验，打磨了一套《千亿级并发服务治理》训练营。3天精讲带你深入学习服务治理，掌握核心框架模型，并在千亿级企业真实海量数据案例中，培养服务治理实战能力。