最开始玩的是RPC（Remote Procedure Call），这玩意儿概念上挺美好，就是想让你像调用本地函数一样去调用远程服务。那时候WebService火得一塌糊涂，SOAP协议配上XML，那叫一个重。动不动就搞个WSDL文件，描述服务接口，然后用工具生成一堆代理类。调个服务， payload贼大，解析还慢。后来觉得这太笨重了，转向了更轻量级的方案，比如基于HTTP的RESTful API。
RESTful这风格，现在几乎是标配了。它基于HTTP协议，用URI定位资源，用HTTP方法（GET, POST, PUT, DELETE）描述操作，简单清晰。好处是通用，任何语言、任何平台都能轻松发起HTTP请求。我们常用的Spring Cloud里，就可以用RestTemplate或者OpenFeign来非常方便地消费RESTful服务。尤其是Feign，用声明式接口的方式，定义一个接口，加上注解，就能直接当本地接口一样用，底层自动帮你完成HTTP请求的构造和发送，代码写起来那叫一个优雅。
但是，RESTful也不是银弹。它本身是个无状态的约束，对于复杂的业务交互流程，有时候会显得有点力不从心。而且，它基于HTTP/1.1，虽然现在有了HTTP/2，但在大量服务间调用时，性能上可能还是比不过一些专为RPC设计的二进制协议。
说到二进制协议和性能，就不得不提gRPC和Dubbo这类框架。gRPC是Google开源的高性能RPC框架，它默认采用Protocol Buffers作为接口描述语言和序列化工具。序列化后数据体积小，传输效率高。而且它直接基于HTTP/2，支持双向流、头部压缩等特性，特别适合微服务之间对性能要求高的场景。你在一个.proto文件里定义好你的服务和消息结构，工具就能帮你生成客户端和服务端的代码，保证了前后端的一致性，也挺省事的。
Dubbo则是阿里开源的一个Java RPC框架，在国内拥趸众多。它提供的不只是简单的RPC调用，更是一套完整的服务治理方案，包括服务注册发现、负载均衡、容错、监控等等。它的默认通信协议是自定义的Dubbo协议，也是二进制协议，性能很好。现在Dubbo也拥抱了云原生，支持gRPC等更多协议。
光把服务调用出去还不够，你得考虑网络是不可靠的这个铁律。服务B万一挂了，或者响应慢，会不会把服务A也给拖死？这就引出了服务调用中必须考虑的容错机制。常见的套路有：
超时控制（Timeout）： 这是最基本，也是必须设置的。给每次调用设置一个合理的超时时间，避免调用方无限期等待，耗尽自身资源。
重试机制（Retry）： 对于因网络抖动等导致的短暂失败，可以自动重试。但重试要小心，特别是对于写操作，要确保服务的幂等性。
熔断器模式（Circuit Breaker）： 这玩意儿就像电路保险丝。当对某个服务的失败调用达到一定阈值时，熔断器会"跳闸"，后续一段时间内的调用会直接失败，不再发起真正的网络请求。这样给了故障服务恢复的时间，也避免调用方资源被白白占用。过一段时间，熔断器会进入半开状态，尝试放一部分请求过去，如果成功了，就闭合熔断器，恢复正常。
降级（Fallback）： 当服务调用失败后，不直接抛异常，而是提供一个备选方案，比如返回一个默认值、从缓存中获取旧数据、或者执行一个本地的简化流程。好歹能给用户一个交代，不至于整个功能完全不可用。
这些机制在Spring Cloud Hystrix或者Resilience4j、Sentinel这些组件里都有现成的实现。
再说说调用时另一个关键点：负载均衡。在微服务架构下，一个服务通常会有多个实例。当服务A要调用服务B时，它该选择众多B实例中的哪一个呢？这就需要在客户端或者服务端实现负载均衡。
现在更流行的是客户端负载均衡，比如Spring Cloud里整合的Ribbon或者LoadBalancer。它的原理是，服务消费者A从注册中心（如Nacos, Eureka）获取到服务提供者B的所有实例列表，并缓存在本地。当需要调用时，由消费者A根据自己的负载均衡策略（如轮询、随机、根据响应时间加权等）来选择一个合适的B实例进行调用。这样做的好处是减少了中间代理的环节，性能更好，但也把负载均衡的逻辑复杂度转移到了客户端。
聊到这里，还有一个东西必须提一下，就是服务网格（Service Mesh）。像Istio、Linkerd这类东西，它们把服务间调用的复杂性（包括服务发现、负载均衡、熔断、限流、监控等）下沉到了一个独立的边车代理（Sidecar Proxy）中。这样你的业务代码就几乎不用关心这些通信细节了，只需要专注于业务逻辑。通信的可靠性、安全性等都由基础设施层来保证。可以理解为，服务调用这件事，从代码层面进化到了基础设施层面。
最后，作为过来人，给几点实在的建议：
接口约定要先行： 无论是用Swagger/OpenAPI定义RESTful接口，还是用.proto文件定义gRPC接口，一定要先明确接口规范，前后端（或者服务提供方和消费方）基于此进行开发，能减少很多联调时的扯皮。
监控和可观测性一定要做： 对于服务调用，关键指标如调用量、响应时间、错误率必须监控起来。出了问题，日志、链路追踪（Trace）要能帮你快速定位到是哪个环节出了故障。
容错设计不是可选项： 在分布式环境下，服务故障是常态，你必须假设被调用的服务随时可能不可用，并为此做好设计。
技术选型要结合实际： 没有最好的，只有最合适的。团队技术栈、业务对性能的要求、运维能力都是选型时要考虑的因素。
总之，服务调用看着简单，就是A调B，但里面水深着呢。从协议选型、到服务治理、再到容错降级，每一个点都可能成为线上的坑。得多思考、多实践、多总结，才能把这"异地恋"谈得稳稳当当。