第一章：2 楼住的是谁？ ------ 写在 Java 代码里的 Spring Cloud / Dubbo
先把这句话刻在脑子里：
Spring Cloud / Dubbo = 跑在 JVM 里的"微服务 SDK"
它们关心的是：服务和服务之间，怎么优雅地"互相打电话"。
很多同学第一次接触微服务的时候，是从各种注解开始的：
-
@EnableDiscoveryClient -
@FeignClient -
@DubboService -
@DubboReference
一堆看不懂的 starter、一堆 YAML 配置，代码还能跑，但脑子已经乱了：
"我不就想调一下别的服务吗？为啥要整这么多玩意？"
别急，我们把问题拆开来。
1. 微服务世界里，最原始的需求其实就一句话：
"我这个服务，需要去调一下另一个服务。"
如果只看这句话，你大概会想到：
发一个 HTTP 请求：
RestTemplate/WebClient/HttpClient
或者 RPC：
- gRPC、Dubbo 自己的协议之类的
在一个很小的系统里，真的就可以这么干：
写死 IP+端口，发个 HTTP 请求，能通就行。
但一旦你做到微服务，问题就会一口气冒出来：
1）IP 能写死吗？
- 要是对面挂了，拉起一个新实例，IP 变了咋办？
2）要调哪一个实例？
- 对面启动了 10 个副本，你随便挑一个吗？怎么负载均衡？
3）慢怎么办？挂怎么办？
- 超时、重试、熔断、降级，是谁来管？
4）环境一多，配置怎么管？
- dev / test / prod 一堆环境，地址、开关、限流规则都不一样。
这些东西如果你全都 手写 if/else + 自己封装工具类，代码会变成：
-
一半是业务逻辑；
-
一半是"为了活在分布式世界"写的乱七八糟的辅助代码。
这时候，2 楼的住户登场了。
2. Spring Cloud / Dubbo 把一堆"分布式麻烦事"，包成了一套 SDK
你可以把它们想象成：
"把服务发现、负载均衡、熔断、配置拉取、链路追踪这些'基础设施活'，打包进 Java SDK 和注解里。"
2.1 Spring Cloud：给 Spring Boot 装上一层"云能力"
典型的用法长什么样？
你写一个接口：
@FeignClient(name = "order-service")
public interface OrderClient {
@GetMapping("/api/orders/{id}")
OrderDTO getOrder(@PathVariable("id") Long id);
}然后在业务代码里就当 本地接口 用：
OrderDTO order = orderClient.getOrder(123L);你会感觉：
-
好像就是调了一个普通 Java 接口；
-
完全没看到 HTTP、IP、端口、重试之类的细节。
但背后发生了什么？
1）name = "order-service" → 去 注册中心 问，"order-service 现在有哪些实例？"
2）得到一堆 IP:port → 按你配置的策略做 客户端负载均衡
3）发 HTTP 请求时：
-
带上各种 header（授权、traceId 等）
-
如果超时/失败，按策略 重试 / 熔断 / 降级
你写的代码： 只有接口 + 注解
Spring Cloud 帮你干的活： 找服务、选实例、发请求、处理失败、打链路
所以可以一句话概括：
Spring Cloud = 帮 Spring Boot 应用穿上一层"微服务外骨骼"。
2.2 Dubbo：更偏 RPC、强调高性能和服务治理
Dubbo 的感觉会再"底层一点"，更像是：
"帮你把远程调用伪装成本地调用的 RPC 框架 + 一整套服务治理能力。"
典型用法大概是这样的：
1）暴露服务：
@DubboService
public class UserServiceImpl implements UserService {
@Override
public UserDTO getUser(Long id) { ... }
}2）引用服务：
@DubboReference
private UserService userService;
public void foo() {
UserDTO user = userService.getUser(1L); // 看起来像本地调用
}你会发现：
-
接口就是 Java 接口，调用就是普通方法调用；
-
但实际上，
userService.getUser(1L)已经穿越网络，跑到另一台机器上去了。
Dubbo 在后台帮你干了这些事：
-
把方法调用 → 序列化成二进制 / 特定协议 → 发给远端；
-
去注册中心（Zookeeper / Nacos 等）拿服务列表；
-
在客户端做负载均衡、重试、路由；
-
暴露自己的指标给监控系统。
可以粗暴点说：
Spring Cloud 更偏 HTTP REST + Spring 全家桶；
Dubbo 更偏 RPC 协议 + 高性能调用。
但 它们本质做的事是同一类：
在 JVM 里，用 SDK 的方式，接管"服务怎么互相调用"。
3. 为什么说它们都属于"2 楼"？
我们这个"三层楼模型"里：
2 楼：应用层治理（写在 Java 代码里的那层）
- Spring Cloud / Dubbo 就在这里；
1 楼：Kubernetes（管容器、Pod、Service、扩缩容）
地下室：Service Mesh（管流量、路由、加密、跨语言治理）
那 2 楼有什么典型特征？
1）以代码依赖的形式存在
-
你在
pom.xml里加的是：spring-cloud-starter-*、dubbo-spring-boot-starter... -
它们和你的业务代码是同一个进程，同 JVM 里的一家人。
2）通过注解 / 配置"侵入"到你的代码结构
-
@FeignClient、@DubboService、@DubboReference -
这些直接出现在你的业务代码里，影响你的代码设计。
3）很多"架构上的决定"，会被固化在代码里
-
比如：你用的是 Feign 还是 Dubbo？
-
超时/重试怎么配？
-
日后如果你想从 Spring Cloud 换成 Mesh 来做治理，就要改大量代码。
所以你可以这样记：
只要是通过 Jar 依赖 + 注解 + 配置，渗透进你 Java 代码里的微服务能力，
都可以先归类为"2 楼"的东西。
Spring Cloud / Dubbo，就是 2 楼最典型的两位住户。
4. 小结：2 楼到底帮 Java 开发挡了哪些 "子弹"？
再帮你回顾一下，如果 没有 Spring Cloud / Dubbo，你要自己扛哪些事：
1）每次调用别的服务：
-
自己维护一份 IP 列表
-
自己做负载均衡
-
自己写重试逻辑
-
自己打日志 + TraceId
2）配置变更：
-
每个服务自己滚动重启
-
环境多了之后，全靠人肉记忆哪台机器是什么配置
3）服务越来越多后：
-
谁依赖谁，完全靠 wiki / 脑补
-
出了问题，从日志里一层层 grep
而有了 2 楼（Spring Cloud / Dubbo）之后：
-
调用别的服务，只需要一个接口 / 一个注解；
-
配置中心帮你统一拉配置；
-
注册中心帮你找服务；
-
大多数调用问题，在框架层就有"默认答案"。
代价是：
-
你的代码会比较深地绑定某一套框架；
-
而且很多"本该由平台干的事"，被迫塞进了 JVM 里（这一点，为后面 1 楼 & 地下室登场埋下伏笔）。
这里你就先把一个感觉抓住：
Spring Cloud / Dubbo 都是"住在 2 楼的住户"：
用 Java 代码 + 注解的方式，接管了微服务调用这件事。
第二章：1 楼和地下室干嘛的？ ------ Kubernetes + Service Mesh 的分工
先把上一章那句话翻出来：
2 楼（Spring Cloud / Dubbo）关心的是：
"服务和服务之间怎么优雅地互相打电话？"
那 1 楼和地下室呢？
1 楼：Kubernetes
→ 关心的是："这些服务实例，到底跑在哪？怎么活下去？"
地下室：Service Mesh
→ 关心的是："这些服务之间的流量，怎么路由、怎么保护、怎么观测？"
也就是说：
-
2 楼 = 应用代码里的"客户端治理"
-
1 楼 = 应用外的"调度 + 扩缩容平台"
-
地下室 = 应用外的"网络 & 流量控制层"
你写 Java 的时候，大部分时间都在 2 楼。
但你那行 orderClient.getOrder(1L) 能不能跑顺利，其实要靠 1 楼和地下室一起兜底。
1. 1 楼：Kubernetes 只关心一件事 ------ "你这玩意要怎么跑？"
先说一句大实话：
Kubernetes 根本不关心你是 Spring Cloud 还是 Dubbo，
它只关心："我要跑一个叫 X 的容器，给它留多少 CPU / 内存，要不要暴露端口？"
1.1 在 K8s 眼里，你只是一个"镜像 + 一堆配置"
对 Java 开发来说，典型的流程是：
1）用 Maven/Gradle 打包：
→ 得到一个 xxx.jar
2）写个 Dockerfile，做成镜像：
→ FROM eclipse-temurin:21-jre ...
3）写 K8s YAML：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: user-service
spec:
replicas: 3
template:
spec:
containers:
- name: user-service
image: my-registry/user-service:1.0.0
ports:
- containerPort: 8080注意这整个过程：
Spring Cloud / Dubbo 在哪？
→ 在 jar 里面，在镜像里面，K8s 根本不管。
K8s 看的是：
-
这个 Pod 叫什么名字？
-
要跑几个副本？
-
挂了怎么重启？
-
要不要加探针（健康检查）？
所以从"楼层模型"的角度：
Kubernetes 是 1 楼：
**负责管理"这一栋楼里所有住户的房间数量、钥匙、空调、电梯"。
至于你房间里面是 Spring Cloud 还是 Dubbo，1 楼不管。
1.2 Service：给你一个"虚拟 IP"，别再手写一堆地址
你可能知道，在 K8s 里每个 Pod 的 IP 都是会变的。
那别的服务如果要调你，该怎么找你？
答案就是：Service。
一个最简单的 Service：
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: user-service
spec:
selector:
app: user-service
ports:
- port: 80
targetPort: 8080效果就是：
-
K8s 给你分配一个 ClusterIP（虚拟 IP）；
-
任何 Pod 想访问你，只要访问
http://user-service:80就行； -
背后 K8s 会帮你负载到那 3 个副本上。
对 Java 应用来说，这意味着：
- 你在 Spring Cloud 里配置的
http://user-service其实底下是通过 K8s DNS → Service → Pod 来找到你的。
所以可以这样理解：
以前要靠注册中心（Eureka/Nacos）来给服务取名字；
在 K8s 里，多了一个"平台级的注册中心"：Service + DNS。
2. 地下室：Service Mesh 把 "流量魔法" 挪出了 JVM
再往下走一层，到地下室：Service Mesh。
一句话版：
Service Mesh = 把原来 Spring Cloud / Dubbo 做的一部分"客户端治理"，
搬到一个"透明的网络代理层"里去做。
2.1 Sidecar 是啥玩意？
在有 Mesh 的 K8s 里，一个 Pod 通常长这样：
之前是：
- 只有你自己的容器（
user-service）
有了 Mesh 之后：
- 旁边会自动多出一个容器，比如
istio-proxy（本质是 Envoy）
所有流量的路径会变成：
出去的流量：
- 你的容器 → Sidecar → 目标服务的 Sidecar → 目标容器
进来的流量：
- 对方容器 → 对方 Sidecar → 你的 Sidecar → 你的容器
你作为 Java 程序员在代码里看到的还是：
OrderDTO order = orderClient.getOrder(1L);但请求其实走的是：
你代码的 HTTP 客户端 → localhost:某端口（被拦到 Sidecar）→ 对方 Sidecar → 对方应用
2.2 那 Service Mesh 具体帮你干嘛？
因为所有流量都经过 sidecar，它可以很自然地接管：
-
重试 / 熔断 / 限流
-
流量路由 / 灰度发布 / AB Test
-
mTLS 加密 / 证书轮换
-
请求指标 / 时延统计 / 调用图
过去这些事情，你可能都是在 Spring Cloud / Dubbo 配置里搞：
-
@HystrixCommand -
Resilience4j 配置
-
Dubbo 的路由规则、熔断规则
但在 Mesh 里，它变成了一堆 YAML + 控制面板上的策略，比如：
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
name: user-service
spec:
hosts:
- user-service
http:
- route:
- destination:
host: user-service
subset: v1
weight: 90
- destination:
host: user-service
subset: v2
weight: 10这段配置的意思是：
-
user-service v1 接 90% 的流量
-
user-service v2 接 10% 的流量
你 Java 代码一行不动，就能实现灰度发布。
这就是地下室的价值：
它不侵入你的 Java 代码，
却把大量"通用流量治理能力"统一拉到了平台层。
3. 一口气串起来：从浏览器到你的 Controller，一次请求到底怎么走？
现在我们把三层楼拉到一张"动画"里，你脑子里一起过一遍就行。
假设前端要请求你的 user-service：
步骤 1：浏览器 → API Gateway / Ingress
-
用户访问
https://api.xxx.com/user/1 -
云厂商 API Gateway / K8s Ingress Controller 把这个请求转发到集群里某个 Service，比如
user-service的 Service。
这一步通常跟 Java 代码无关，是 1 楼 + 一点点地下室 做的事情。
步骤 2：Ingress / Gateway → K8s Service → Pod
-
K8s 看：
user-service对应哪些 Pod？ -
当前有 3 个副本：Pod A / Pod B / Pod C
-
K8s 做一层负载均衡，把请求打到其中一个 Pod，比如 Pod B。
到这里，Kubernetes 完成了：
- "请求打到哪一栋楼、哪一层、哪一间房" （更准确地说：打到哪一个 Pod）
步骤 3：Pod 里的 Sidecar → 你的 Spring Boot 应用
如果有 Service Mesh：
1）请求先进入 Pod B 的 Sidecar（Envoy）
2）Sidecar 判断：
-
有没有全局限流规则？
-
这个路径要不要打日志 / 打 trace？
-
要不要做 mTLS 解密？
3）再把请求转发到你的应用容器（user-service 的 JVM）
到这一步才轮到：
-
Spring Boot 帮你路由到对应的
@RestController -
你的 Controller / Service 开始跑业务逻辑
步骤 4：你的应用要调另一个服务（比如 order-service）
在 Controller 里，你写的是：
OrderDTO order = orderClient.getOrder(userId);这时候会发生什么？
1）在 2 楼（Spring Cloud / Dubbo 视角）
Feign / Dubbo 看 order-service 这个服务名
如果你用的是 Spring Cloud + Eureka：
- 去 Eureka 拿
order-service的实例列表；
如果你用的是 K8s DNS：
- 直接访问
http://order-service（背后实际是 K8s Service）
应用里做客户端负载均衡、超时、重试......
2）流量离开 JVM，进入地下室 & 1 楼的世界
-
请求被发到 Pod 内的 Sidecar（Envoy）
-
Sidecar 应用灰度 / 熔断 / mTLS 等策略
-
通过 K8s Service 找到 order-service 的某个 Pod
-
对方 Pod 的 Sidecar 收到请求，再转给对方的 Spring Boot
你脑子里可以记住一个简化版路径：
1）用户 →（Gateway/Ingress）→ Service → Sidecar → Spring Boot（2 楼）
2）Spring Boot 再调别人时：
→ Spring Cloud / Dubbo → Sidecar → Service → 对方 Sidecar → 对方 Spring Boot
小结：2 楼 + 1 楼 + 地下室 的分工再强调一遍
2 楼：Spring Cloud / Dubbo（在 JVM 里）
负责：
-
怎么发起调用（HTTP/RPC）
-
如何在代码里配置重试 / 熔断 / 降级
-
如何跟注册中心 / 配置中心打交道
特点：贴近业务、跟 Java 强绑定
1 楼：Kubernetes
负责：
-
这个服务跑几个副本？
-
挂了怎么重启？
-
Pod 间如何通过 Service 互相可达？
特点：只看镜像和资源，不关心你用什么框架
地下室：Service Mesh
负责：
-
所有服务间的流量统一治理（重试、熔断、限流、灰度）
-
安全（mTLS）
-
观测（请求指标、调用图）
特点：不侵入代码、跨语言统一
当你能在脑子里把这条路径顺顺当当过一遍，
以后听到"某公司用了 K8s + Spring Cloud + Istio"，你就不会慌：
"哦，知道了，你们是 2 楼、1 楼、地下室全都开。
那我只要搞清楚：哪些事是写在代码里的，哪些是写在 YAML 里的，就行。"
第三章：作为 Java 开发，你的"居住方案"怎么选？
前两章我们把三层楼都逛了一圈：
-
2 楼：Spring Cloud / Dubbo 这类写在 Java 代码里的微服务 SDK
-
1 楼：Kubernetes，帮你管容器、实例数、Service
-
地下室：Service Mesh，帮你管流量、灰度、mTLS、观测
那回到最现实的问题：你所在的团队，适合住在几楼？你自己，又该先搞懂哪一层？
可以先记一句：
不是"选一个"，而是"你们目前 realistically 能用到哪几层"。
我们分三种典型"居住方案"聊：只住 2 楼、2 楼 + 1 楼、三层全开。
1. 只住 2 楼：Spring Boot + 少量 Spring Cloud / Dubbo 的小团队模式
先说大部分人最常见的情况：小团队 / 初创公司 / 业务刚起步阶段。
1.1 典型长相是什么样？
部署：
-
可能是 "一台（或几台）云服务器 + Docker Compose / 脚本"
-
或者简单用一下云厂商的容器服务，但还没上 K8s
技术栈：
-
Spring Boot 单体 or 几个简单服务
-
加一点点 Spring Cloud（OpenFeign、Config、Gateway）或者 Dubbo
核心特点：
大部分"复杂度"还在 2 楼里解决：
-
服务发现：用 Nacos/Eureka，或者干脆写域名
-
调用：Feign / Dubbo
-
配置：Spring Cloud Config / Nacos Config / 本地 YAML
1.2 这种方案的优势
上手快：
团队只要会 Spring Boot，学一点 Spring Cloud / Dubbo，就能跑起来。
成本低：
不需要专门的 K8s / Mesh 平台团队。
适合"先做出来再说"：
对小团队来说，活下来比"架构多优雅"重要。
1.3 对 Java 开发者来说，重点该放哪？
如果你现在就在这种环境（或者你刚起步），建议你：
1）把 Spring Boot 玩熟：
Web、数据访问、配置、测试、Actuator
2）选择 Spring Cloud 或 Dubbo 其一先搞透：
比如 Spring Cloud：重点理解
-
Feign 是怎么帮你封装 HTTP 调用的？
-
Eureka / Nacos 背后"服务名 → 实例列表"怎么来的？
-
Gateway 跟 Nginx / Ingress 的区别是啥？
3）把"一次调用从 Controller 到下游服务"这条链画清楚。
你可以暂时不急着上 K8s / Mesh，但是要有个感觉：
"如果有一天公司要上 K8s / Mesh，我现在用的这些 Spring Cloud / Dubbo 功能，有哪些是将来可以下沉的？"
先有这个"预判"，以后就不会被动挨打。
2. 2 楼 + 1 楼：Spring Cloud / Dubbo 上 K8s 的中型公司模式
往上升级一档：项目数量上来了，机器多了，靠手工运维撑不住了，开始上 K8s。
2.1 现实世界里长什么样？
运维 / 平台团队搞了一套：
-
Kubernetes 集群
-
CI/CD（Jenkins / GitHub Actions / GitLab CI）
-
镜像仓库
业务团队继续写：
- Spring Boot + Spring Cloud / Dubbo
只是部署方式从：
- "JAR 丢到服务器 + Supervisor / shell 脚本"
变成：
- "打镜像 → 推镜像仓库 → 用 YAML 部署到 K8s"。
这就是最常见的"2 楼 + 1 楼"组合。
2.2 这种模式有什么特点？
1）应用层治理继续在 2 楼
-
服务发现：还是 Eureka / Nacos / ZK
-
调用：Feign / Dubbo
-
熔断 / 降级：还是在应用里配置
2）部署 & 扩缩容交给 1 楼（K8s）
-
副本数、滚动升级、健康检查 → Deployment / StatefulSet
-
对外暴露 → Ingress / NodePort / LoadBalancer
3）Service 的角色变得很关键
-
你在 Spring Cloud 里看到的服务名
-
很可能是注册中心 + K8s DNS 混合在一起用
2.3 对 Java 开发的"进阶要求"
在这种环境里，你想显得不是"只会写 Controller 的人"，建议做到：
1）看得懂几种关键 YAML：
-
Deployment：知道副本数、资源限制、探针是怎么配的
-
Service：知道
ClusterIP、selector的含义 -
Ingress：大致明白是怎么把流量从域名引到你的 Service 的
2）能把 2 楼和 1 楼的关系说清楚：
-
Spring Cloud / Dubbo 的服务发现 vs K8s Service 的服务发现
-
哪些配置应该放在 ConfigMap/Secret，哪些放在 Spring Config 里
3）排查问题时脑里有完整链路：
调用失败时，你能一步步问自己：
-
Pod 在不在？
-
Service 配对了吗？
-
Ingress/gateway 规则对不对？
-
最后才去怀疑 Spring Cloud / Dubbo 配置。
一句话：
在"2 楼 + 1 楼"模式下，
你要开始学会站到楼道里，看整个楼是怎么接线的，而不是只盯着自己房间。
3. 三层全开：大厂里的混合架构 & 迁移思路
最后一档，就是 大厂 / 历史悠久的中大型团队 常见的状态：
2 楼、1 楼、地下室，全都在用，而且还是多代共存。
3.1 真实世界通常是这样的混合局面
老系统：
- 部分还跑在 VM 上，用 Dubbo 2.x + ZK
中代系统：
- Spring Cloud / Spring Cloud Alibaba + K8s 部署
新系统：
- 全 K8s，强依赖 Mesh（Istio / Linkerd），用 gRPC / HTTP + 轻量 Spring Cloud
所以这句"我们现在是 K8s + Spring Cloud + Istio"，
很可能背后其实是："三代技术堆在一起，我们在慢慢收敛"。
3.2 三层全开时，一个 Java 工程师最需要的能力是啥？
重点已经 不再是某个框架 API 的细节 了，而是：
1）你能不能读懂这家公司"这几层的分工图"？
-
有些事是 Mesh 管的（重试 / 熔断）
-
有些事还是写在 Spring Cloud / Dubbo 里
-
有些老系统还在用注册中心，不完全依赖 K8s Service
2）你能不能帮团队做"减法"而不是再加一层？
比如：
-
既然 Mesh 已经做熔断了，那 Spring Cloud 里的 Hystrix/Resilience4j 要不要弱化？
-
既然 K8s Service + Mesh 已经做负载均衡了，Dubbo 那些复杂路由还能不能简化？
3）你能不能把这些东西，翻译成"业务价值"的语言？
-
不是说："我们用了 Istio + Sidecar，很酷！"
-
而是说："我们把熔断从代码挪到 Mesh 后，可以对所有语言统一配置降级策略，灰度规则也可以由平台团队集中管理，业务团队自己不需要写那么多技术细节。"
3.3 现实建议：如何从"只会写 2 楼"长成"看懂整栋楼"的人？
1）阶段 1：扎实站稳 2 楼
Spring Boot 基础
选一个微服务框架（Spring Cloud 或 Dubbo）玩熟：
- 服务发现、调用、配置、熔断、简单链路追踪
2）阶段 2：学会爬楼，看懂 1 楼
会看/改基础的 K8s YAML：
- Deployment / Service / Ingress / ConfigMap / Secret
知道一个服务从"打包 → 镜像 → 部署 → 发布"的完整路径
能把"某个线上问题"用一张图画出来
3）阶段 3：可以下地下室，理解 Mesh 的存在感
不一定要你去运维 Istio，但至少：
-
懂 VirtualService / DestinationRule 概念
-
懂 Sidecar 的流量路径
能说清：
- "这件事可以不写在 Spring Cloud / Dubbo 里，交给 Mesh 比较好。"
最后，把这一整套"楼层模型"消化一下，你就能说出这样一句很有味道的话：
"我不会再问'到底该选 Spring Cloud 还是 K8s 还是 Mesh'，
我会先问：这件事应该放在 应用层、平台层还是网络治理层？
框架只是实现，分工才是底层逻辑。"
这时候，你就不再是"只住在 2 楼的小租客"，
而是那个 拿着整栋楼楼层图、知道每一层干嘛的 Java 工程师了。