本文借助于这篇博客的大部分，但有一小部分是我觉得他翻译的不通顺的或者是我自己的理解。本文仅作笔记，如果侵权一定删除
“微服务架构（Microservice Architecture）”
围绕业务能力的组织、自动部署（automated deployment）、端智能（intelligence in the endpoints）、语言和数据的分散控制，却有着某种共同的特征。
微服务是一种软件架构风格
把一个单独的应用程序开发为一套小服务，每个小服务运行在自己的进程中，并使用轻量级机制通信，通常是 HTTP API。
围绕业务能力来构建，并通过完全自动化部署机制来独立部署。这些服务使用不同的编程语言书写，以及不同数据存储技术，并保持最低限度的集中式管理。
微服务
“微服务架构（Microservice Architecture）”一词在过去几年里广泛的传播，它用于描述一种设计应用程序的特别方式，作为一套独立可部署的服务。目前，这种架构方式还没有准确的定义，但是在围绕业务能力的组织、自动部署（automated deployment）、端智能（intelligence in the endpoints）、语言和数据的分散控制，却有着某种共同的特征。
“微服务（Microservices）”——只不过在满大街充斥的软件架构中的一新名词而已。尽管我们非常鄙视这样的东西，但是这玩意所描述的软件风格，越来越引起我们的注意。在过去几年里，我们发现越来越多的项目开始使用这种风格，以至于我们身边的同事在构建企业级应用时，把它理所当然的认为这是一种默认开发形式。然而，很不幸，微服务风格是什么，应该怎么开发，关于这样的理论描述却很难找到。
简而言之，微服务架构风格，就像是把一个单独的应用程序开发为一套小服务，每个小服务运行在自己的进程中，并使用轻量级机制通信，通常是 HTTP API。这些服务围绕业务能力来构建，并通过完全自动化部署机制来独立部署。这些服务使用不同的编程语言书写，以及不同数据存储技术，并保持最低限度的集中式管理。
在开始介绍微服务风格（microservice style）前，比较一下整体风格（monolithic style）是很有帮助的：一个完整应用程序（monolithic application）构建成一个单独的单元。企业级应用通常被构建成三个主要部分：客户端用户界面（由运行在客户机器上的浏览器的 HTML 页面、Javascript 组成）、数据库（由许多的表构成一个通用的、相互关联的数据管理系统）、服务端应用。服务端应用处理 HTTP 请求，执行领域逻辑（domain logic），检索并更新数据库中的数据，使用适当的 HTML 视图发送给浏览器。服务端应用是完整的 ，是一个单独的的逻辑执行。任何对系统的改变都涉及到重新构建和部署一个新版本的服务端应用程序。
这样的整体服务（monolithic server）是一种构建系统很自然的方式。虽然你可以利用开发语基础特性把应用程序划分成类、函数、命名空间，但所有你处理请求的逻辑都运行在一个单独的进程中。在某些场景中，开发者可以在的笔计本上开发、测试应用，然后利用部署通道来保证经过正常测试的变更，发布到产品中。你也可以使用横向扩展，通过负载均衡将多个应用部署到多台服务器上。
整体应用程序（Monolithic applications）相当成功，但是越来越多的人感觉到有点不妥，特别是在云中部署时。变更发布周期被绑定了——只是变更应用程序的一小部分，却要求整个重新构建和部署。随着时间的推移，很难再保持一个好的模块化结构，使得一个模块的变更很难不影响到其它模块。扩展就需要整个应用程序的扩展，而不能进行部分扩展。
这导致了微服务架构风格（microservice architectural style）的出现：把应用程序构建为一套服务。事实是，服务可以独立部署和扩展，每个服务提供了一个坚实的模块边界，甚至不同的服务可以用不同的编程语言编写。它们可以被不同的团队管理。
我们必须说，微服务风格不是什么新东西，它至少可以追溯到 Unix 的设计原则。但是并没有太多人考虑微服务架构，如果他们用了，那么很多软件都会更好
微服务风格的特性
我们并不能说微服务风格有一个准确的定义，但是我们可以描述一下我们认为符合微服务架构的常见（common）特点。并不是所有的微服务都要具有所有的特性，但我们希望常见的微服务都应该有这些特性。
虽然我们（作者们）是这个相对松散的社区（译者：认为是使用微服务的全体人员）的积极成员，我们的目的是描述一下我们在工作中的所见和我们所了解的团队中类似的做法（ in similar efforts by teams we know of）。我们并不是企图下一个准确定义。
服务组件化
自从我们开始软件行业以来，一直希望由组件构建系统，就像我们在物理世界所看到的一样。在过去的几十年里，我们已经看到了公共库的大量简编取得了相当的进步，这些库是大部分语言平台的一部分。
当我们谈论组件时，可能会陷入一个困境——什么是组件。我们的定义是，组件（component）是一个可独立替换和升级的软件单元。微服务架构（Microservice architectures）会使用库（libraries），但组件化软件的主要方式是把它拆分成服务。我们把库（libraries）定义为组件，这些组件被链接到程序，并通过内存中函数调用（in-memory function calls）来调用，而服务（services ）是进程外组件（out-of-process components），他们利用某个机制通信，比如 WebService 请求，或远程过程调用（remote procedure call）。这个服务和许多面向对象的面向中的服务对象的概念是不同的。（This is a different concept to that of a service object in many OO programs）。
服务当成组件（而不是组件库）的一个主要原因是，服务可以独立部署（deployable）。如果你的应用程序是由一个单独进程（process）中的很多库组成，那么对任何一个组件的改变都将导致必须重新部署整个应用程序。但是如果你把应用程序拆分(decomposed)成很多服务，那你只需要重新部署那个改变的服务.当然，这也不是绝对的，有些服务会改变导致耦合（coordination），但是一个好的微服务架构的目标就是通过在服务约定（service contracts）中内聚（cohesive）服务边界和进化机制来避免这些。
另一个考虑是，把服务当组件将拥有更清晰的组件接口。大多数开发语言都没有一个良好的机制（machanism）来定义一个明确的（explicit）公共接口（Published Interface）。这个公共接口只是一个文档或者规则阻止代理打破组件封装。服务使用公开远程调用机制可以很容易避免这些。
使用服务也有缺点。远程调用比进制内调用更消耗资源，因此远程 API 需要粗粒度（coarser-grained），但这会比较难使用。如果你需要在跨越进程边界时调整组件间的职责分配会很难。
在第一种可能中，我们可以看到服务（sevices）可以映射到运行时进程（runtime processes）上，但这只是第一种可能。服务可能包含开发和部署一起的多个流程，例如仅由该服务使用的应用程序流程和数据库。
围绕业务功能的组织
当希望将大型应用程序拆分为多个部分时，管理层通常将重点放在技术层，领导UI团队，服务器端逻辑团队和数据库团队（leading to UI teams, server-side logic teams, and database teams.）。一个高效的团队会针对这种情况进行改善，两权相害取其轻--重视他们做的任何应用中的逻辑。业务逻辑无处不在（just force the logic into whichever application they have access to）。实践中，这就是 Conway's Law 的一个例子。
设计系统（广泛定义）的任何组织都将产生一种设计，该设计结构是组织交流结构的副本
elvyn Conway 的意识是，像下图所展示的，设计一个系统时，将人员划分为 UI 团队，中间件团队，DBA 团队，那么相应地，软件系统也就会自然地被划分为 UI 界面，中间件系统，数据库。
图 2 实践中的 Conway's Law
微服务（microservice ）的划分方法不同，它倾向围绕业务功能的组织来分割服务。这些服务实现商业领域的软件，包括用户界面，持久化存储，任何的外部协作。因此，团队是跨职能的（cross-functional），包含开发过程所要求的所有技能：用户体验（user-experience）、数据库（database）和项目管理（project management）。
微服务的通常特性
图 3 通过团队边界强调服务边界
www.comparethemarket.com就是采用这种组织形式。跨职能的团队同时负责构建和运营每个产品，每个产品被分割成许多单个的服务，这些服务通过消息总线（Message Bus）通信。
大型的整体应用程序（monolithic applications）也可以按照业务功能进行模块化（modularized），尽管这样情况不常见。当然，我们可以敦促一个构建整体应用程序（monolithic application ）的大型团队，按业务线来分割自己。我们已经看到的主要问题是，这种组件形式会导致很多的依赖。如果整体应用程序（monolithic applications）跨越很多模块边界（modular boundaries ），那么对于团队的每个成员短期内修复它们是很困难的。此外，我们发现，模块化需要大量的强制规范。服务组件所必需要求的更明确的分离使得保持团队边界清晰更加容易。
产品不是项目
大部分的软件开发者都使用这样的项目模式：至力于提供一些被认为是完整的软件。交付一个他们认为完成的软件。软件移交给运维组织，然后，解散构建软件的团队。
微服务（Microservice ）的支持者认为这种做法是不可取的，并提议团队应该负责产品的整个生命周期。Amazon 理念是“你构建，你运维（you build, you run it）”，要求开发团队对软件产品的整个生命周期负责。这要求开发者每天都关注他们的软件运行如何，增加更用户的联系，同时承担一些售后支持。产品的理念，跟业务能力联系起来。不是着眼于完成一套功能的软件，而是有一个持续的关系，是如何能够帮助软件及其用户提升业务能力。
相同的方法也可以用在整体应用程序（monolithic applications），但更小的服务粒度能够使创建服务的开发者与使用者之间的个人联系更容易。
智能终端和哑管道
当构建不同的进程间通信机制的时候，我们发现有许多的产品和方法能够把更加有效方法强加入的通信机制中。比如企业服务总线（ESB），这样的产品提供更有效的方式改进通信过程中的路由、编码、传输、以及业务处理规则。微服务倾向于做如下的选择：智能终端及哑通道。微服务的应用致力弱耦合和高内聚：采用单独的业务逻辑，表现的更像经典Unix意义上的过滤器一样，接受请求、处理业务逻辑、返回响应。它们更喜欢简单的REST风格，而不是复杂的协议，如WS或者BPEL或者集中式框架。
微服务团队采用这样的原则和规范：基于互联网（广义上，包含Unix系统）构建系统。这样经常使用的资源几乎不用什么的代价就可以被开发者或者运行商缓存。
第二种做法是通过轻量级消息总线来发布消息。这种的通信协议非常的单一（单一到只负责消息路由），像RabbitMQ或者ZeroMQ这样的简单的实现甚至像可靠的异步机制都没提供，以至于需要依赖产生或者消费消息的终端或者服务来处理这类问题。
在整体工风格中，组件在进程内执行，进程间的消息通信通常通过调用方法或者回调函数。从整体式风格到微服务框架最大的问题在于通信方式的变更。从内存内部原始调用变成远程调用，产生的大量的不可靠通信。因此，你需要把粗粒度的方法成更加细粒度的通信。
去中心化
集中治理的后果倾向于是在单一平台上进行标准化。经验表明这是一种限制（this approach is constricting），因为并不是所有的问题都相同，而且解决方案并不是万能的。我们更加倾向于采用适当的工具解决适当的问题，整体式的应用在一定程度上比多语言环境更有优势，这确实有所不同。
把整体式框架中的组件，拆分成不同的服务，我们在构建它们时有更多的选择。你想用Node.js去开发报表页面吗？做吧。用C++来构建时时性要求高的组件？很好。你想以在不同类型的数据库中切换，来提高组件的读取性能？我们现在有技术手段来实现它了
当然，你是可以做更多的选择，但也不意味的你一定要，但是以这种方式对系统进行分区意味着您可以选择。
采用微服务的团队更喜欢不同的标准。他们不会把这些标准写在纸上，而是喜欢这样的思想：开发有用的工具来解决开发者遇到的相似的问题。这些工具通常收获于现实（harvest from），并进行的广泛范围内分享，当然，它们有时，并不一定，会采用开源模式。现在开源的做法也变得越来越普遍，git或者github成为了它们事实上的版本控制系统。
Netfix就是这样的一个组织，它是非常好的一个例子。分享有用的、尤其是经过实践的代码库激励着其它的开发着也使用相似的方式来解决相似的问题，当然，也保留着根据需要使用不同的方法的权力。共享库更关注于数据存储、进程内通信以及我们接下来做讨论到的自动化等这些问题上。
微服务社区中，开销(overhead)并不吸引人，但这并不意味着组织不评估服务约束（service contract），相反，因为评估往往更多。这只意味着只是他们正在寻找管理这些合同的不同方法。如Tolearant Reader和Consumer-Driven Contracts这样的设计模式就经常被微服务使用。这些模式解决了独立服务在交互过程中的消耗问题。使用Consumer-Driven Contracts增加了你的信心，并实现了快速的反馈机制。事实上，我们知道澳大利亚的一个团队致力使用Consumer-Drvien Contracts开发新的服务。他们使用简单的工程，帮助他们定义服务的接口。使得在新服务的代码开始编写之前，这些接口就成为自动化构建的一个部分。构建出来的服务，只需要指出这些接口适用的范围，一个优雅的方法避免了新软件中的'YAGNI '困境。这些技术和工具在使用过程中完善，通过减少服务间的耦合，限制了集中式管理的需求。
去中心化管理的高潮也许是亚马逊推广的“编译它，运维它”理念。团队为他们开发的软件负全部责任，也包含7*24小时的运行。全责任的方式并不常见，但是我们确实发现越来越多的公司在他们的团队中所推广。Netfix是另外一个接受这种理念的组件。每天凌晨3点被闹钟吵醒，因为你非常的关注写的代码质量。这在传统的集中式治理中这是一样多么不思议的事情呀。
去中心化管理数据
：大系统整合，麻烦在于相同属性有不同含义，可以用领域驱动设计，上下文和服务的关系帮助我们区分，数据存储中心，每个服务有自己的数据库，只要最终解决不一致性带的麻烦比使用一致性事务管理，去中心化管理数据就值得。
对数据的分散管理有多种不同的表现形式。多为抽象层次，它意味着不同系统中的通用概念是不同的。这带来的普遍问题是大型的跨系统整合时，针对客户的销售图和针对客户的服务图是不同的。一些客户可能在销售图中出现，但在服务图中不会出现。这些不同的系统确实可能出现不同的属性，坏一点来说，相同的属性有不同的涵义。（这句话我确实不会翻译 Some things that are called customers in the sales view may not appear at all in the support view. Those that do may have different attributes and (worse) common attributes with subtly different semantics.）
应用之间这个问题很普遍，但应用内部这个问题也存在，尤其是应用拆分成不同的组件时。对待这个问题非常有用的方式为Bounded Context的领域驱动设计。DDD把复杂的领域拆分成不同上下文边界以及它们之间的关系。这样的过程对于整体架构和微服务框架都很有用，服务和上下文边界天生的关系帮助了我们进行区分，同时也像我们在业务功能中谈到的，加强拆分。
除了对概念模型的去中心化的决策外，微服务对数据存储也是区中心化决策。当整体式的应用使用单一逻辑数据库对数据持久化时，企业通常选择在应用的范围内使用一个数据库，这些决定也受厂商的商业权限模式驱动。微服务让每个服务管理自己的数据库：无论是相同数据库的不同实例，或者是不同的数据库系统。这种方法叫Polyglot Persistence。你可以把这种方法用在整体架构中，但是它更常见于微服务架构中。
数据去中心化的数据管理在更新中有应用（Decentralizing responsibility for data across microservices has implications for managing updates. ）处理数据更新的常用方法是使用事务来保证不同的资源修改数据库的一致性。这种方法通常在整体架构中使用。
使用事务是因为它能够帮助处理一至性问题，但对时间的消耗是严重的，这给跨服务操作带来难题。分布式事务非常难以实施，因此微服务架构强调服务间事务的协调，并清楚的认识一致性只能是最终一致性以及通过补偿运算处理问题。
选择这种方式处理不一致问题对于开发团队来说是新的挑战。只要解决错误的成本小于在一致性下的业务损失成本，就值得。
基础设施自动化技术在过去几年中得到了长足的发展：云计算，特别是AWS的发展，减少了构建、发布、运维微服务的复杂性。许多使用微服务架构的产品或者系统，它们的团队拥有丰富的持集部署以及它的前任持续集成的经验。团队使用这种方式构建软件致使更广泛的依赖基础设施自动化技术。下图说明这种构建的流程：
整体风格的应用相当轻松的在各种环境中构建、测试、发布。事实证明，一旦你打算投资一条整体架构应用自动化的的生产线，那么你会发现发布更多的应用似乎非不那么的可怕。记住，CD（持续部署）的一个目标在于让发布变得不麻烦（boring），因此无论是一个还是三个应用，它都一样的不麻烦。
我们看到团队使用广泛（extensive，广泛不是外部）的基础架构自动化的另一个领域是在生产中管理微服务。与我们上面的言论相反，只要部署不麻烦，整体和微服务之间就不会有太大的区别，但每种架构的运营前景可能会截然不同。
使用服务作为组件的一个结果在于应用需要有能容忍服务的故障的设计。任务服务可能因为供应商的不可靠而故障，客户端需要尽可能的优化这种场景的响应。跟整体构架相比，这是一个缺点，因为它带来的额外的复杂性。这将让微服务团队时刻的想到服务故障的情况下用户的体验。Netflix 的Simian Army可以为每个应用的服务及数据中心提供日常故障检测和恢复。
这种产品中的自动化测试可以让大部分的运维团队正常的上下班。这并不意味着整体构架的应用没有这么精巧的监控配置，只是在我们的经验中它并不常见。
由于服务可以随时故障，快速故障检测，乃至，自动恢复变更非常重要。微服务应用把实时的监控放在应用的各个阶段中，检测构架元素（每秒数据库的接收的请求数）和业务相关的指标（每分钟接收的定单数）。监控系统可以提供一种早期故障告警系统，让开发团队跟进并调查。
这对于微服务架构尤其重要，因为微服务偏爱编排( choreography 协同工作；详细定义的通用规则以保证协同不会导致混乱),事件之间的合作会导致紧急事件。许多专家称赞这种紧急事件的价值，但事实是这种紧急事件有时是灾难。监控是至关重要的，它能快速发现这种不良的紧急事件，让我们迅速修复它。
整体架构，跟微服务一样，在构建时是透明的，实情上，它们就是这样子的。它们不同之处在于，你需要清楚的认识到不同进程间运行的服务是不相关的。库对于同一进程是透明的，也因此不那么重要了。
微服务团队期望清楚的监控和记录每个服务的配置，比如使用仪表盘显示上/下线状态、各种运维和业务相关的指标。对断路器（circuit breaker）状态、目前的吞吐量和时延细节，我们也会经常遇到
设计改进
微服务实践者，通常有不断改进设计的背景，他们把服务分解成进一步的工具。这些工具可以让应用开发者在不改变速度情况下，控制都他们的应用的需求变更。变更控制不意味首减少变更，而是使用适当的方式和工具，让它更加频繁，至少，很好让它变得可控。
不论如何，当你试图软件系统拆分成组件时，你将面临着如何拆分的问题。那么我们的决定拆分我们应用的原则是什么呢？首要的因素，组件可以被独立替换和更新的，这意味着我们寻找的关键在于，我们要想象着重写一个组件而不影响它们之前的协作关系。事实上，许多的微服务小组给它进一步的预期：服务应该能够报废的，而不是要长久的发展的。
Guardian网站就是这方面的一个优秀的例子，它初期被设计和构建成一个整体架构，但它已经向微服务的发展了。整体构架仍然是它网站的核心，但是他们使用微服务来增加那些使用整体架构API的新特性。这种方法增加这些临时的特性非常方便，比如运动新闻的特稿。这样站点的一个部分可以使用快速的开发语言迅速整合起来，当它过时后可以一次性移除。我们发现一家金融机构用相似的方法增加新的市场营销活动，数周或者几个月后把它撤销。
这种对可替换性的强调是模块化设计的更广泛通用原理的特例，该原理通过模式变化来驱动模块。你想在同一模块中保留同一时间更改的内容。系统中很少发生变化的部分应该与当前正在经历大量流失的那些部分提供不同的服务。如果你发现自己反复将两个服务一起更改，则表明它们应该合并。
把组件改成服务，增加了细化发布计划的一个机会。整体构架的任务变更需要整个应用的完整的构建和发布。然而，使用微服务，你只需要发布你要修改的服务就可以了。这将简化和加速你的发布周期。缺点是你需要为一个变更服务发布可能中断用户的体验而担心。传统的集成方法是使用版本来处理这些问题，但是微服务版本仅是最后手段。我们需要在设计服务时尽可能的容忍供应商的变更，以避免提供多个版本。
微服务是未来吗？
我们写这篇文章的主要目的在于解释微服务的主要思想和原则。但是发时间做这事的时候，我们清醒的认识到微服务构架风格是一个非常重要的想法：一个值得企业应用中认真考虑的东西。我们最近使用这种风格构建了几个系统，认识那些也使用和喜欢这种方法的爱好者
我们认识的使用这种方式的先行者，包含亚马逊、Netflix、The Guardian、The UK Government Digital Service、realestate.com.au、Forward和comparethemarket.com。2013看的巡回会议充满了向正在想成为微服务一分子的公司，包含Travis CI。此外，大量的组件正在从事我们认为是微服务的事，只是没有使用微服务的名字而已。（通常，它们被打上SOA的标签，尽管，我们认为SOA有许多不同的地方。）
尽管有这些积极的经验，然后，我们也不急于确认微服务是未来软件架构方向。至今为止，我们的经验与整体风格的应该中相比出来的是有优势的，但是我们意识知这样的事实，我们并没有足够的时间来证明我们的论证。
你所使用的架构通常是你开发出来后，使用的几年的实际成果。我们看到这些工程是在一个优秀的团队，带着对模块化的强烈追求，使用在过去几年中已经衰退的整体架构构建出来的。许多人相信，这种衰退不太可能与微服务有关，因为服务边界是清晰的并且很难再完善的。然而，当我们还没看到足够多的系统运行足够长时间时，我们不能肯定微服务构架是成熟的。
当然，还有原因就是，有人期望微服务构架不够成熟。在组件化方面的任何努力，其成功都依赖于软件如何拆分成适合的组件。指出组件化的准确边界应该在那，这是非常困难的。改良设计要承认边界的权益困境和因此带来的易于重构的重要性。但是当你的组件是被远程通信的服务时，重构比进程内的库又要困难的多。服务边界上的代码迁移是困难的，任务接口的变更需要参与者的共同协作，向后兼容的层次需要被增加，测试也变更更加复杂。
另一个问题在于，如果组件并没有清晰的划分，你的工作的复杂性将从组件内部转向组件间的关系。做这事不仅要围绕着复杂，它也要面对着不清晰和更难控制的地方。很容易想到，当你在一个小的、简单的组件内找东西，总比在没有关系的混乱的服务间要容易。
最后，团队技能也是重要的因素。新的技术倾向于被掌握更多的技能的团队使用。但是掌握多技能的团队中使用的技巧在较少技能的团队中并不是必需的。我们发现大量的少技能的团队构建混乱的整合构架，但是它要发时间去证明使用微服务在这种情况下会发生什么。一个糟糕的团队通常开发糟糕的系统：很难说，微服务在这种情况下是否能帮助它们，还是破坏它们。
一个理性的争议在于，我们听说，你不应该从微服务构架开始做。最好从整体构架开发，做模块化开发，然后当整体构架出现问题是再把模块化拆分成服务。（尽管这种建议不是好主意，因为一个好的进程内接口并不是一个好的服务接口。）
因此我们持这种谨慎的乐观。到目前为止，我们还没有足够认识，关于微构架能否被大范围的推广。我们不能肯定的说，我们要终结什么，但是软件开发的挑战在于你只能在不完整的信息中决定你目前要处理的问题。
其它
微服务系统多大？
尽管“微服务”一词在架构风格中越来越流行，它的名字很不辛让人关注它的服务大小，以及对“微”这个组成的争议。在我们与微服务实践者的谈话中，我们发现了服务的大小范围。被报道的最大团队遵循亚马逊Tow Pizaa团队理念（比如，一个团队吃两个比萨就可以了。），这意味着不超过20号（一打）人。我们发现最小配置是半打的团队支撑起一打的服务。
这也引发这样的考虑：规模为一个服务一打人到一个服务一个人的团队打上微服务的标签。此刻我们认为，它们是一样的，但是随着对这种风格的深入研究，也存在我们改变我们的想法的可能。
微服务与SOA
当前我们谈到微服务时，通常会问，这是不是我们20年前讨论的面向服务架构（SOA）。这是一个很好的观点，因为微服务风格也SOA所提倡的一些优势非常相似。尽管如此，问题在于SOA意味的太多不同的东西了，因此通常时候我们谈的所谓“SOA”时，它与我们谈论的风格不一至，因为它通常是指在整体风格应用中的ESB。
此外，我们发现面向服务的风格是这么的拙劣：从试图使用ESB隐藏复杂性， 到使用多年才认识到发费数百美元却没产生任务价值这样的失败，到集中治理模式抑制变更。而且这些问题往往很难发现。
可以肯定的时，微服务社区中使用的许多的技术都开发者是从大型机构的整合服务经验中发展来的。Tolerant Reader模式就是这样的一个例子。由于互联网的发展，利用简单的协议这种方法，让它从这些经验传达的出来。这是从已经很复杂的集中式标准中的一种反模式，坦白的说，真让人惊叹。（无论何时，当你需要用一个服务来管理你的所有的服务，你就知道这很麻烦。）
SOA的这种常见行为让微服务的提倡者拒绝打上SOA的标签，尽管有人认为微服务是从SOA中发展而来的，或许面向服务是对的。无论如何，事实上SOA表达这么多的含义，它给一个团队清醒的认识到这种构架风格就已经值的了。
多语言，多选择
JVM做为一个平台，它的增长就是一个平台中运行多语言的最大的例子。过去二十年中，它通常做为更高层次语言的壳，以达到更高层次的抽象。比如，研究它的内部结构，、使用低级的语言写更高效的代码。尽管如此，许多整体风格并不需要这种层次的性能优化或者在语法及高层次上的抽象，这很常见（让我们很失望）。此外整体构架通常意味着使用单一的语言，这也限制着使用技术的数量。
实践标准和强制标准
它有点尴尬，微服务团队倾向于避免这种通常由企业架构队伍定制的僵硬的强制标准，但是它们却非常乐于甚至推广这些开放的标准，如HTTP、ATOM、其它微规范。
关键的不同在这些标准是怎么开发出来的，以及它们是怎么被推广的。标准被一些组件管理，如IETF认证标准，仅当它们在互联网上有几个在用的实现，通常源自于开源工程的成功应用。
这些标准单独分离出来，与那种在企业中通常有没有什么编码经验的或者没有什么影响力的厂商标准进行区别。
让做对事更容易
一方面，我们发现在持续发布、部署越来越多的使用自动化，是很多有用的工具开发出来帮助开发者和运营商的努力结果。为打包、代码管理、支撑服务的工具，或者增加标准监控的记录的工具，现在都非常常见了。网络中最好的，可能就是Netflix's的开源工具，但是包含Dropwizard在内的其它工具也被广泛的使用着。
断路器(circuit breaker)和产品中现有的代码
断路器(circuit breaker)出现在《Realease It!》一书中，与Bulkhead和Timeout这样的模式放在一起。实施起来，这些模式用于构建通信应用时相当的重要。Netflix的博客在解释它们的应用时，做了大量的工作。
同步是有害的
任务时候，你在服务间的调用使用同步的方法，都会遇到宕机时间的乘积效应。简单的说，你的系统宕机时间是你系统的单独组件的宕机时间的乘积。你面临的选择使用异步或者管理宕机时间。在
，它们在新平台中使用一种简单的规则来实现它：在Netflix中每次用户请求的同步调用，他们重新设计的平台API都会把它构建成异步的API来执行。
