一、传统模式的技术改革
在很多年以前，其实没有严格意义上的前后端工程师之分，每个后端就是前端，同理，前端也可以是后端，即Ajax、jQuery技术未盛行前的年代。
起初，大部分前端界面很简单，显示的内容几乎以纯静态的文本和图片为核心，无法动态渲染后台返回的数据到页面，例如：
html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>静态页面</title>
</head>
<body>
<h1>我是竹子爱熊猫~</h1>
</body>
</html>用户能看到的网页内容，只能靠硬编码形式写入到代码里，这就类似于"一张图片"，被制作出来后，就无法进行变更，想要展示不同的内容，只能重新"制作"。
因此，当时为了使得Web页面更加灵活生动，以PHP、JSP、ASP等为代表的动态页面渲染技术相继诞生！所谓的动态页面渲染，则是指"页面"并不是固定写死的，而是提前定义好模板，运行时动态获取数据，并渲染生成页面源码，例如：
html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>动态渲染页面</title>
</head>
<body>
<h1>${welcomeMessage}</h1>
</body>
</html>此时注意看，在上述示例中，通过${welcomeMessage}占位符，表示这里需要动态获取并渲染一句欢迎语。运行时，当出现该页面的请求时，会先执行对应操作动态获取欢迎语（如查库），接着再替换掉前面的占位符，从而动态生成网页源码返回给浏览器展示。
这样，想要改变欢迎语时，就无需重新编写HTML代码，只需改变"数据源"的欢迎语即可（如改库）。凭借着动态页面技术，就可以将最新的欢迎语显示出来，使得页面更加灵活。
OK，从上述背景中不难得知一点，早些年的页面源码，都依靠"后端"来动态生成，比如Java中的JSP技术。正因如此，前后端就没有界限分割，业务逻辑、页面展示都写在一个应用里面，这就是所谓的：单体架构！
1.1，最原始的单机架构
正如上图所示，这是最初的部署模式，前后端代码、静态资源都往同一个包里怼，应用程序、数据库都部署在一台服务器上！优势很明显，因为都是本机环境，内部数据交换非常快；同时运维也简单，只需要关注这一台服务器即可，部署成本非常低。
显然，这种方式虽然成本低，数据交换快，但并不能支撑太大的访问量，当流量增大时，系统很可能因为CPU、内存、带宽、磁盘等各因素出现性能问题，而一旦遇到瓶颈，为了保证系统正常运行，集"前端、后端、运维、测试、售后......"诸多岗位于一身的小竹，只能依靠"升配服务器"来解决。
1.1.1、数据库隔离部署
一味的堆硬件配置，并非长久之计，尤其站在老板角度出发，单机器的配置越高，成本会呈几何倍增长，此时小竹进行了第一次软件架构层面的优化：系统应用与数据库分开部署。
之前一股脑将所有程序部署在一起的做法，会导致业务系统和数据库，这两个不同的程序相互竞争系统资源，在流量较大的情况下，由于系统资源不够，会导致大量请求处于阻塞中；经过拆分后，资源相互隔离，在极大程度上提升了系统整体的性能。同时，就算部署业务程序的机器损坏，也不会丢失系统数据，在一定程度上也提升了系统的抗风险性。
1.1.2、动静分离
随着业务不断增长，小竹没开心几天，原先的系统架构出现了新瓶颈，因为数据库独立部署，而WEB应用服务器，即需要处理业务逻辑，又需要负责动态生成网页，同时还需要处理静态资源请求，日渐一日，系统不堪重负，在某一天下午终于倒下了......
凡事只要有第一次，就会有N多次，迫不得已的情况下，小竹为了保证系统能正常访问，只能通过不断重启来解决问题。但这种方法治标不治本，总不能一天到晚蹲在服务器旁边重启吧？寻找并解决诱发程序频繁宕机的源头，才能真正一劳永逸！于是，小竹踏上了排查之路。
经过一顿操作，此时观测到了问题！因为部署时，所有的静态资源（css、js、图片、模板......），包括运行期间用户上传的文件，统统都放在了WEB容器内托管，这意味着所有静态资源请求，都需要WEB容器来进行处理。
经过三秒钟的观测后，小竹发生这类型的请求，占据了60%以上！导致频繁宕机的原因就在这里，为了解决该问题，新的优化方案是：动静分离。
经过动静分离的拆分优化后，所有静态资源的请求都会去到文件服务器，而与业务逻辑相关的请求，则会来到WEB服务器，通过这种动静分流方案，至少能减少WEB服务器60~70%请求，小竹终于可以睡上几天安稳觉了！
1.1.3、动态页面模板化
前面提到过，为了使得网页能动态加载数据，PHP、JSP、ASP等技术曾风靡一时，以Java的JSP技术来说，尽管实现了动态页面的效果，可页面内的数据，都需要依靠Java来动态填充，而渲染页面数据这个工作，放在后端来做，极为耗费时间与资源。
可当时又没有太好的办法解决，直到Ajax、jQuery技术横空出世，前端可以通过Ajax请求，在不刷新、不跳转新页面的情况下，就可以和服务器通信，实现异步获取新的数据，这也意味着：动态页面不再需要依靠后端来生成，前端可以异步请求服务器数据，来实现页面的数据渲染！
放在当时，Ajax技术绝对是WEB领域革命性的突破，也是在这时，IT行业逐渐出现明确的前后端岗位之分，前端可以不懂后端技术，后端同理，两者相互协助，从而完成整个系统的开发。在这期间，为了避免"后端服务渲染动态页面"带来的开销，例如Thymeleaf、FreeMarker、Velocity等各种模板引擎技术蜂拥而至。
看过Tomcat源码的小伙伴应该清楚，JSP本质上是一个个的Servlet，必须依赖WEB容器才能使用，毕竟要靠Java来生成动态页面。而类似于FreeMarker这种模板引擎技术，可以脱离Servlet容器运行，不再占用JVM内存，很大程度上节省了Java生成动态页面所带来的开销。
1.2，前后端分离架构
随着时代的进步，模板引擎技术仅是昙花一现，很快就被全新的模式完全替代，那就是流行至今的：前后端分离架构！
虽然FreeMarker这类模板引擎技术，可以不再依赖Servlet容器运行，但或多或少会依赖于Java实现渲染，而到了该阶段，前后端的开始正式"分家"，前端涌现了一批又一批的船新技术，如 Angular、React、 Vue等，页面可以完全不依赖Java、PHP这类环境完成动态渲染，Web正式进入2.0时代！
到此时，前端已经可以完全脱离WEB容器运行，这意味着部署时，不再需要将视图相关的代码，和业务逻辑相关的代码一起打包，而是前后端分开部署，HTML、CSS、JavaScript等代码作成前端工程单独部署，处理业务逻辑的Java代码，打包成后端服务单独部署，走出了真正意义上的"前后端分离架构"。
因为前端服务已经独立部署，后端服务器不再会出现"由于生成动态页面，导致资源被耗尽"这类性能瓶颈，此时小竹可以高枕无忧了吗？我们接着往下看。
1.3，集群部署模式
随着日益剧增的访问量，就算已经将系统拆分成了前后端分离架构，但这也远远不够！当用户体量达到一定量级后，会造成大量的并发请求，而此时的后端服务仅有一个节点，并发压力较大时，单节点扛不住外部流量，轻则响应缓慢，重则掉线宕机！
当并发数达到单机器的负载极限，此刻该怎么办？难道又得走上升配的老路吗？答案是No，曾经在《MySQL专栏-分库分表篇》中讲过一个故事，当一匹马拉不动马车时，不要想着去找一匹更强壮的马代替它，而是可以选择再加一匹、两匹......来一起拉车！
同理，当一台服务器扛不住并发请求时，我们可以选择使用多台服务器来部署系统，多个节点均摊处理外部请求，从而保证系统的正常运行，而这种思想则被称为：集群。考虑使用集群来承载更大的流量时，首先得解决一个问题：原本只有一个节点，现在拓展成了多个节点，那出现一个请求时，究竟该落入到那台机器？又该如何分发请求？
为了解决上面提到的问题，此时得引入两个新的概念：请求分发器与负载均衡 ，而目前80%使用集群模式部署的系统，大多采用Nginx来实现该效果。当然，具体如何做呢？没接触过的小伙伴可参考之前的《Nginx篇》。
由于Nginx强大的路由匹配模式，如果系统内的静态文件，不需要考虑访问权限控制，那也可以借助Nginx来实现动静分离。当然，Nginx更为重要的是反向代理和负载均衡能力，当系统访问量再次出现增长时，可以线性拓展出N个节点，对外提供更高的吞吐量。
集群化部署的另一个好处在于高可用，之前的单机挂掉后，整个系统会陷入瘫痪，而此时无需担心该问题，就算挂掉部分节点，还有另一部分节点正常工作，系统不会陷入全面瘫痪。终于，精神高度紧绷的小竹松了一口气，心里想着再也不用担心扛不住请求了，大不了再加机器！
二、过渡阶段的技术发展
经过上阶段的集群化部署后，小竹本以为万事大吉，以后再也不用担心系统抗压性跟不上业务增长了！可偏偏理想很丰满，现实很骨感。确实，单从后端层面来说，可以横向拓展服务节点来获取更高的吞吐量，但小竹忽略了另一个致命环节：数据库！
2.1、引入缓存中间件解决读并发
并发请求数越来越大，之前看似游刃有余的数据库，逐渐变的跟不上性能要求，而一套系统中，技术组件之间都有着千丝万缕的关系，一个组件崩溃，就容易带来一系列雪崩结果。以数据库为例，数据库由于并发影响，读取数据越来越慢，所以阻塞在后端服务中等待数据返回的请求越来越多，入站流量远大于出站流量，长此以往，后端服务线程数超负荷，系统再次出现响应缓慢、无返回等严重事故。
好，既然从数据库读取数据较慢，有没有好的办法优化呢？当然有，对于某些热点数据，例如电商中的商品SPU主信息，变动概率小，但访问次数又多。这种情况下，能否把这些短期内不会变更的数据，直接存放在一处能快速读取的位置呢？当然可以，缓存的概念由此而来。
对于计算机来说，从哪里获取数据最快？本机内存，而Java程序而言，从哪里获取数据最快？JVM内存！因此，Ehcache、Caffeine这类进程级缓存框架应运而生。对于热点数据，首次从数据库读取后，直接放入缓存中，对于后续读取相同数据的请求，从缓存中拿出直接返回即可。
通过进程级缓存技术，在极大程度上减轻了数据库的读取压力，但这种缓存框架，通常会与Java程序共享JVM堆空间，当缓存数据过多时，会造成GC变得更加频繁，熟悉JVM-GC机制的伙伴应该清楚，GC会造成停顿，尤其是次数一多，给用户感受就是系统时不时就要卡一下。
虽然，这些缓存框架提供了参数，允许直接使用本地内存作为缓存区域，但在集群环境下，依旧存在"数据冗余"问题，比如A商品信息，在节点1的缓存中上已存在，可第二个查看A商品的请求，被分发到了节点2，此时又会造成节点2缓存一次，结合具体的业务场景，这时有N个后端节点，就会多出N倍的内存占用。
如何将缓存信息公共化？MemCache、Redis等分布式缓存中间件的出现，完美解决了这个问题。
数据库查询慢，首先是因为结构化存储，需要遍历表或索引才能定位数据，其次是基于磁盘读取，本身性能就不咋滴，所以在这些缓存中间件里，基于内存、采用哈希表结构，成为了设计时的基本要素。因为是独立的中间件，读取数据要走网络，虽然没有进程级缓存来的快，但对比数据库而言，性能十分客观~
2.2、通过消息中间件削峰填谷
左眼跳财，右眼跳灾。果然在不久之后，系统再一次出现瓶颈，小竹看着面如黑锅的老板，再次对系统进行观察分析，于是看到了类似下图的流量统计：
系统在凌晨与深夜，请求数会急剧下降，而在中午时分，请求数屡创新高！小竹盯着这个顶点，心里总有种莫名的熟悉感，怎么回事？仔细一回想，哦，原来是跟自己当初股票的买入点一样......
回归正题，按理说引入Redis后，就算高峰期也能抗住，可为什么系统又不行了？突然闹钟灵光乍现，Redis只能分担读压力，假设此时写并发也非常高，数据库扛不住同样会造成系统瘫痪！
再回过头来观察这张图，很明显，系统流量高峰期只集中在某段时间内（图中框出来的位置），而其余时刻流量正常，特别是凌晨和深晚特别低，流量会进入低谷期。既然系统并不是全天高峰期，那能否想办法把高峰期的流量，放到低谷期来处理呢？这样即不会因为并发过高导致系统瘫痪，同时还能充分利用空闲时间段的机器资源。
上面这个理念特别棒，怎么落地？难道高峰期的用户请求，先记录下来，等到半夜再处理返回吗？显然不可以，因为一个用户中午进行了操作，结果半夜才响应，产品经理能把你砍死......。有更好的方式吗？当然有，消息中间件（MQ）！
MQ有个核心作用就是削峰填谷，可按前面的模式削峰行不通，到底咋削？想要削的合理，首先得对业务做区分，任何一个功能都可以分为核心步骤与辅助步骤，比如下单链路中，"提交订单、扣减库存"这类属于核心操作，而"推送通知、生成交易快照"这些属于辅助动作，按现有的模式，一个下单请求会将整个链路上的操作都执行一次，这里就会出现四个写操作：插入订单数据、修改库存数据、插入通知数据、插入交易快照数据。
相信到这里大家心里就有数了，削什么？辅助操作，在处理下单请求时，只执行核心操作，非核心操作直接往MQ中丢一/多条消息，等待低谷期再真正执行写入操作。通过这种方式，在目前案例中，就减轻了流量高峰期一半的写入压力 ！同时，MQ除开能削峰填谷外，还能对业务进行解耦，以及实现异步处理，加快单次请求链路的处理时间，让请求响应速度更快，用户体验感更佳~
2.3、数据库集群
虽然通过Redis减轻了DB的读取压力，通过MQ降低了写入并发，可因为流量越来越大，最终落入到DB的请求还是很多，单库逐渐开始变得吃力，小竹迫于无奈，只能先走上"升配"的老路，同时寻求其他解决之道......
小竹深思一番过后，忽然灵光一动！既然Java应用能做集群，那数据库能否采用相同思想，通过多台机器构建集群呢？好像可以，该怎么做好一点？网上一搜，发现了个概念叫：读写分离 ，毕竟所有流量都可被分为读、写两种，那能否搞一个节点专门处理写入SQL，另一个节点负责查询SQL呢？当然可以，负责处理读请求的节点，只需及时同步最新写入的数据即可！
为了保证主从库之间的数据一致性，这里使用Canal来降低同步数据时的延迟（无法保证零延迟），通过这次架构调整后，select语句走从库执行，而写入类型的语句则走主库执行，主从各司其职，数据库的并发吞吐量，爬上了新的阶级。
2.4、按业务划分子系统
经过前面多次架构调整后，系统的架构却没有停止演进，很快便迎来了新挑战，随着业务越来越复杂、团队规模越来越大，Git上的代码分支特别多，搞到最后，代码合并困难，没办法，只能将不同分支的代码独立运行，因此逐渐出现业务分化，在时间的推动下，一个大的系统变成多个子系统共同执行，系统架构变成了如下样貌（以电商平台为例）：
经过不断迭代，小竹最初负责的小电商项目，逐渐演变成了商城子系统、交易子系统、物流子系统、营销子系统......等多个子系统。而进入系统的用户请求，需要在网关配置路由规则，从而实现不同子系统的流量分发，而多个子系统之间通过WebServices、HTTP等方式调用对方接口来配合工作。
通过这种方式，能让团队分工更加明确，并且多个子系统之间互不影响，提升了系统的分区容错性，而且使得系统吞吐量进一步升高（分布式/微服务理念的开始）。
2.5、SOA架构
经过子系统的演变后，其实整个系统已经初步变成了所谓的"分布式系统"，但这种子系统拆分存在致命的缺陷：多个子系统之间，就好似一个项目里的多个模块，产生了强耦合性，系统之间的配合，完全靠写死对方IP地址来完成调用，一旦某个子系统出现故障，依旧存在整个系统全面瘫痪的风险！
同时，这种强耦合的模式下，系统拓展变得十分困难，比如交易子系统扩容节点后，另一个依赖于交易系统的第三方，无法动态感知新节点的加入，有人或许会说，我们可以通过域名完成接口调用呀？这的确是种解决方案，但每次接口调用都需要经过域名解析，进一步加大了接口响应时间，性能堪忧！于是，在多种因素的影响下，小竹必须对系统的整体架构再次进行调整，怎么做？基于SOA架构重构系统。
在SOA架构里，有个新的概念：ESB企业服务总线，它是一个可复用的中央基础设施，用于协调各分布式系统中各个服务间的通信和交互，同时能够提供协议转换、消息转换、请求路由、系统集成......等一系列服务。
正是因为ESB总线的存在，它成为了各系统间的粘合剂，就算各系统的接口风格、数据交换格式、使用的协议等不一致，ESB也能完美进行转换，从而使得各系统能很好的交互，并且可以使得各系统接口标准化，各系统更易于维护/迭代。
除此之外，基于SOA架构拆分的项目，在性能出现瓶颈时，各子系统可按需进行横向拓展，比如交易系统承载的访问量较大，可以针对该子系统拓展更大的集群对外提供服务。
2.6、分库分表
随着业务系统的壮大，小竹发现传统模式的数据库再现颓废，虽说能通过主从、多主等模式加以改善，但不足以完全应对越来越大的流量冲击，也无法承载大流量带来的海量数据存储需求，且无法及时响应大表里的查询需求......
综上，数据库架构的改造势在必行！如何改？既然业务系统可以拆成多个子系统，那DB层能否如此？当然可以，我们可以针对不同的子系统，抽出各自的业务表形成专属库，而这就是所谓的：分库分表-垂直分库思想。
与业务系统一样，如果某个子系统的单个DB节点，无法承载业务量时，依旧可以横向拓展出多个节点对外服务，以此应对随时增长的流量冲击与存储需求。而水平分库时，究竟选择主从、多主，还是分片模式？大家可以根据实际情况来做抉择。
当然，一旦将某业务的数据库，横向拓展出多个节点时，多数据源该怎么协调？读写SQL又该落入哪个节点？这就得引入Sharding-Sphere、MyCat这类分库分表中间件，由它们来负责统一管理（分库分表这里不做展开，感兴趣的伙伴可参考分库分表实战篇）。
分库分表后，并不像传统的单主机数据库一样，所有工作由数据库自身完成，数据库只能在逻辑层被称为一个整体，实际上已经演变成了"分布式数据库"，以Sharding-Sphere里的Sharding-JDBC为例，读写SQL则由Sharding进行分发，写入时，数据会被分散到不同节点存储；查询时，从多节点查询出的数据，也由它来负责汇总聚合。
当然，随着技术的发展，如今也出现了许多例如TiDB、OceanBase......的分布式数据库，它们既支持标准SQL的解析能力，又天然支持分布式场景！执行写入语句时自动分片存储，执行标准查询SQL时，会解析为分布式的执行计划，而后分发到每个节点上并行执行，最终由数据库自身汇总数据返回（感兴趣的自行了解）。
2.7、多层级负载
随着业务系统、数据库架构改造工作的落幕，小竹本以为尘埃落地，可谁曾料到，整个系统的"咽喉要地-网关"竟然出现了问题，Nginx负责接收所有入站流量，并将其转发给内部系统处理，而后处理出站流量，此刻它却显得乏力，面对来势汹汹的入站流量，抗不住只能选择宕机......
好了，如何平稳承接庞大的入站流量？光靠Nginx依然不够，我们可以照葫芦画瓢，选择多负载模式，在Nginx前面再架设一个负载器，预算够可以选择硬件负载均衡器，如F5、A10等；如果预算不足，则可以采用软件层面的负载器，如LVS：
通过LVS，我们可以给Nginx搭建集群，从而提升流量接入层的整体吞吐量，类似于阿里云的SLB（现CLB）负载器，底层亦是使用LVS技术进行构建。当然，接入层还可通过DNS轮询解析、CDN分发等方式进行优化，这里不做展开，感兴趣的可参考之前《流量接入层设计》。
三、微服务云原生时代的演进
流量接入层、DB层的架构趋于平稳后，再次将目光放回业务系统，虽然之前基于SOA架构将整个复杂的系统，拆分成了多个独立的子系统，但是抽取时的粒度较大，随着时间推移，各个子系统又会变得臃肿，彼此间依赖关系变得复杂。同时，因为拆分粒度较大，多个子系统之间会有不少重复功能（如推送消息、权限验证等）。最关键的是，在SOA架构中，ESB总线属于中心，一旦ESB出现故障，会导致整个系统无法正常运转。也正是此时，市面上出现一种新的概念：微服务！
3.1、微服务架构改造
微服务，从它的名称不难看出，它的意思是指将整个业务系统，拆分成一个个独立的微小服务，每个服务专注某个特定的业务功能。而Java因为SpringCloud微服务框架的横空出世，将微服务概念推至巅峰，它继承了SOA架构的理念，提供了API网关、服务治理、服务保护、服务调度、统一配置、RPC调用等一系列基础落地组件！
在微服务架构中，系统内的各项业务，会划分出精细的服务，而一些例如消息、鉴权、支付等基础功能，亦可抽离出可复用的独立服务。此外，非业务类的功能（负载均衡/服务保护/消息转换/请求路由等），不会像SOA架构中那般，由ESB成为独裁者，而是划分更为明确的各个组件，如请求路由交给网关处理、服务保护交给断路器负责、负载均衡交给专门的负载器完成......
粒度更小，代表服务节点数更多，各个服务节点又可做集群拓展，意味着后端架构不再受业务量增长的影响，当业务增长/萎靡时，可以通过动态伸缩节点来提供不同等级的吞吐量，至此，后端的整体架构趋向于稳定。
3.2、多样化存储
随着微服务架构的落地，此时却出现了新的问题，系统体量越来越大，光依靠传统型数据库已无法支撑各种存储需求，比如搜索场景，在体量较小时，咱们可以通过like之类的模糊查询手段实现，而随着数据集变大、搜索场景多样化，之前的手段已不再适用，怎么解决？搜索引擎。
当下较为流行的搜索引擎是ElasticSearch，可以通过它来根据用户输入的关键字，快速检索系统内的海量数据集。当然，ES只是为了解决部分场景下的问题，对于系统多样化的存储需求，可能会用到各类存储组件，如：
- 文档数据库：
MongoDB、Neo4j等； - 时序数据库：
InfluxDB、Druid、Kdb+、Graphite、TimescaleDB等； - 对象/文件存储：云厂商的对象存储服务（
OSS、OBS、COS、S3等）、HDFS、FastDFS、MinIO等； - 大数据套件：
Hadoop、HBase、Cassandra、Hive等；
针对不同的业务场景，可以选用最适合的存储组件，不同组件效果带来的效果差异很大，举个大家都能理解的例子，比如查询热点数据的场景，如果单纯使用MySQL这类关系型数据库，再怎么优化，也很难实现毫秒级响应；但如果选用Redis来存储热点数据，毫秒级的响应速度简直不要太轻松~
3.3、容器化时代
随着各种架构的改革落地，系统内组件越来越多，后端服务数量也越来越多，同时还要考虑高可用，为核心组件/服务搭建集群，小竹很快迎来了新的痛苦，硬件成本实在太太太高了！就算一台机器同时部署几个应用，也需要几十、上百台服务器......
硬件资源开销大是一方面，另一方面是运维困难！几十上百种服务/组件相互交错，代码管理、源码打包、环境部署、版本发布、版本回退、故障恢复......，稍微搞错一步，就会发现整个系统跑不起来，这种体验简直令人痛不欲生，而正是此时，一种新的技术出现在大众视野：虚拟化容器。
虚拟化容器解决了资源问题，而系统部署工作依旧困难，因为流程又多又复杂，光依靠人工很容易出错，此时迫切需要一种自动化部署技术来介入处理，而恰巧正在此时，大名鼎鼎的Kubernetes（K8S）降世！它与Docker形成了完美的互补关系，Docker提供基本的创建、启动、停止和重启等容器化功能，K8S则提供了更高级的功能，如容器的自动部署、自动扩缩、滚动升级、灰度发布、节点自愈等，并支持在多个节点上运行容器，还额外提供了负载均衡、服务发现等功能，面对庞大且复杂的微服务系统，可以使用K8S实现容器的编排和管理！
到这里，系统部署工作依旧没有完全实现自动化，这里缺乏了最关键的一步：代码管理与打包 ，所有系统并非一开始就能达到"稳定态"，几乎任何一个程序都会经过N多次迭代更新，不可避免的会多次更新代码。如果每次更新后，需要手动打包成镜像，这同样会增加出错风险，这一步能否自动化？答案是可以，有个工具叫：Jenkins。
Jenkins配合Git的触发回调，可以实现代码更新时，自动拉取最新代码并打包生成新镜像，多分支并行开发的情况，开发人员也只需在Jenkins上进行操作，几乎实现了全自动化部署流程。当然，整个完整流程有个专业的叫法：CI/CD（可持续集成/持续部署）。
CI/CD的全流程，由Git+Jenkins+Docker+K8S配合实现，四者缺一不可（用类似的产品代替可以），大致的完整流程如下：
- ①开发人员将代码提交到
Git远程仓库，Git上的webhook会触发Jenkins构建； - ②
Jenkins通过Docker构建镜像，完成后并将镜像推送到Docker仓库； - ③
K8S从Docker仓库拉取最新的镜像，并自动部署到系统集群。
越是大型的系统，通过CI/CD技术，更能为开发团队提供高效、自动化的产品开发和部署流程。至此，小竹再也无需担心部署方面的问题。
3.4、云原生时代
上阶段提到的Docker+K8S部署方案，是一种典型的微服务上云的方式，通过这种方式，可以充分利用云计算的优势，通过K8S实现集群管理、自动化部署、动态伸缩、容错处理等功能，从而更好地支持业务的发展和创新。
PS：自己从零搭建私有云的成本很高，所以才出现了各大云厂商，中小项目可以借助这些公有云实现微服务上云，也不需要自行维护云平台本身的问题。并且可以借助云平台的强大功能，满足各场景下的需求，例如中小电商平台，大促活动前可升配资源，活动结束后再降配~
但随着云计算的不断发展，现如今，出现一种名为"云原生"的概念，云原生是一种构建和运行程序的新方法，旨在实现应用与基础设施资源之间的解耦，让开发人员更关注业务本身，这是啥意思呢？
大家想想，如今的微服务架构中，除开我们编写的业务服务外，系统内是不是还会存在许多基础设施？如网关、断路器、负载均衡器、注册中心等等，这些组件是每个微服务开发者需要考虑、甚至介入开发的，而云原生的内在含义是指：开发人员以后老老实实负责写业务就行 ，像这类基础设施组件，你直接用我提供的！因为云环境中，自身就提供了这些功能（如K8S就有负载均衡、服务发现等功能）。
云原生的核心是将应用程序设计成云环境的原生应用，即在系统设计之初，就考虑到应用程序将运行在云环境中，并以后不会脱离云环境独立运行 ！服务注册、API网关、服务保护......等一系列设施，全都用云环境里自带的，比如直接把服务注册到K8S，不再单独部署Nacos这类组件。
PS：虽然如今很多微服务项目都已经上云了，但很少有项目转到云原生环境，因为想要构建云原生程序，必须全面拥抱云环境，老项目需要推翻之前的架构重新变革，并且后续必须得一直运行在云原生环境中。
3.5、异地多活架构
这里是题外话，异地多活架构是出于高可用、高性能的目的出发，从而衍生出的一种技术架构。正常来说，一个系统不管有多少组件/节点，通常只会部署到一个地区（机房），而早年由于这样的部署模式，机房出现灾难时（如火灾、断电、洪水、断网等），会导致整个系统无法访问，而异地多活架构就因此而来。
异地多活，指的是在不同城市/地区各自部署一套系统，当某个城市的机房出现故障时，用户请求依旧可以访问另一个地区的服务，从而保证系统达到99.9...%高可用性。同时，还可以借助智能DNS解析技术，实现就近分发，比如上海、杭州两地部署了应用，现实距离上海近的用户，则将请求解析到上海机房处理，杭州同理，这样可以加快用户的访问速度（CDN的原理类似）。
总结
从整篇内容来看，架构的演进似乎是一帆风顺的，每遇到新问题，总有新的技术栈应运而生，巧妙地化解了现有的技术难题。然而，若从历史的角度审视，每次系统面临新的挑战时，解决过程并非如此轻松。许多新技术栈在初期可能鲜有人涉足，需要一步步去踩坑、填坑，直至最终投入生产环境。
如今，我们所面对的众多挑战之所以能有如此丰富的技术栈供选择，是因为历史上有无数"先行者"为我们铺平了道路，是他们帮我们把坑填平了！若有一天你也成为了这样的"先行者"，面对前所未有的问题没有现成的解决方案可以参考时，你或许也需要独自琢磨，甚至可能需要从零开始研发全新的组件来攻克~
其实大家看完这篇文章，也能发现一个技术发展的规律，回顾十年前，曾经风靡一时的"技术栈"，如今却难寻踪影，呈现在我们面前的则是全新技术，为啥？这是因为技术发展会跟随业务，技术为业务提供服务，业务推动技术发展，两者相辅相成，彼此成就。