很多人说清朝亡于腐败。
有人说亡于闭关锁国。
有人说亡于列强入侵。

但如果用系统架构思维看——

清朝的问题不是腐败，
不是懒政，
甚至也不是落后。

而是：

它是一套从设计之初就“禁止升级”的系统。

而当外部流量暴涨时，
这套系统只能崩溃。

一、先看初始架构：为什么它稳定？

👑 清初架构设计目标：防止失控

关键节点：

• 努尔哈赤
• 皇太极
• 康熙帝
• 雍正帝
• 乾隆帝

清朝吸取了明朝的教训。

它的系统目标不是扩张，
而是：

长期稳定运行。

🧩 核心架构组件

1️⃣ 八旗系统 —— 内核权限隔离

• 军事、行政、身份三位一体
• 权限绑定血统
• 不允许权限横向流动

这是一个极强的“内核保护模式”。

2️⃣ 军机处 —— 高速决策模块

• 小规模
• 高机密
• 直接对皇帝负责

这是一个轻量级决策加速器。

在康乾时期，它效率极高。

3️⃣ 祖宗之法 —— 冻结系统配置

所谓“祖宗之法不可变”，

本质是：

1
2

config.lock = true
upgrade = disabled

祖训被写入系统内核。

这套逻辑在清朝前期是合理的。

为什么？

因为：

• 农业社会流量稳定
• 人口结构可预测
• 军事威胁可控
• 技术迭代速度极慢

系统负载低，
稳定优先。

二、技术债开始形成：但没人觉得是问题

技术债有一个特点：

在低流量时期，它看不见。

清朝在乾隆时期达到峰值。

表面上：

• 国库充盈
• 版图最大
• 人口突破三亿

但几个隐性问题开始累积。

1️⃣ 八旗系统性能衰退

• 军事功能退化
• 变成财政负担
• 权限不能回收

这是典型的：

过期模块无法卸载。

2️⃣ 财政架构没有升级

农业税是核心收入。

但：

• 白银流通波动
• 商业税体系落后
• 无现代财政调节机制

财政模块没有版本迭代。

3️⃣ 技术接口封闭

闭关锁国

对外贸易被限制，
知识流动被压制。

这意味着：

系统拒绝外部API。

三、流量暴涨：系统被打穿

真正的压力来自19世纪。

关键冲击：

• 鸦片战争
• 太平天国运动
• 甲午战争

🔥 冲击一：工业文明是指数级流量

清朝面对的不是普通战争。

而是：

• 蒸汽动力
• 资本体系
• 全球贸易网络
• 工业化生产能力

这相当于：

单机农业服务器，
遭遇云计算集群攻击。

🔥 冲击二：内部并发失控

太平天国期间：

• 地方财政自筹
• 湘军淮军形成地方军事节点

系统开始“去中心化”。

但问题是：

祖宗之法不允许结构重构。

它只能临时打补丁。

四、崩溃点：升级必须重写内核

晚清尝试：

• 洋务运动
• 戊戌变法

但问题在于——

这些只是：

应用层更新。

而系统问题在内核：

• 八旗结构
• 权力合法性
• 财政模型
• 军事组织形态

升级意味着：

1

root.rewrite()

这等于否定祖宗之法。

系统无法自我革命。

五、最终爆发：强制热更新失败

当清朝被迫进入全球体系时，

它已经没有：

• 可扩展接口
• 可升级架构
• 可重构空间

最后的节点：

• 辛亥革命

这不是简单的推翻。

而是：

系统版本彻底替换。

六、总结：清朝的真正技术债

清朝的问题不是稳定。

而是：

把稳定写成不可变的底层协议。

在低速时代，这叫长治久安。

在高速时代，这叫：

拒绝升级。

一句话结论

明朝的问题是过度安全。

清朝的问题是过度稳定。

一个死于信任崩塌，
一个死于升级失败。

真正健康的系统，不是永远稳定，

而是：

可以在不崩溃的情况下完成升级。

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技术人员看历史，常常会产生一种错觉：

• 秦朝像单体
• 汉朝像混合架构
• 周朝像分布式

但如果你真正用架构治理视角去看，会发现一个更有意思的结构问题：

周朝不是分布式错了。
周朝是“微服务治理”没做好。

而春秋战国，其实是一场大规模的“系统分叉事故”。

一、周朝：一次早期“微服务化”的尝试

周朝 的核心设计是分封制。

逻辑非常像微服务：

• 各诸侯拥有自治权
• 本地军队、本地财政
• 本地行政系统
• 对中央只承担部分协议义务（朝贡、出兵）

从架构角度看，这是：

1
2

中央：轻控制
地方：自治实例

这在当时其实是一次先进的设计。

为什么？

因为西周面对的现实是：

• 地域辽阔
• 交通缓慢
• 信息延迟高

集中式单体不可行。

所以采用：

分布式部署 + 轻量级中央协调

这不是落后。

这是技术条件下的最优解。

二、问题出在哪？——缺乏治理框架

微服务真正难的，从来不是“拆分”。

而是：

• 服务注册与发现
• 协议版本管理
• 权限控制
• 统一审计
• 失败隔离

周朝的问题是：

只做了服务拆分，没有做治理层设计。

1️⃣ 没有强制的统一协议升级机制

随着时间推移：

• 各诸侯经济结构不同
• 军事实力不同
• 文化发展不同

但中央没有能力推动“协议升级”。

结果：

1

接口开始不兼容

礼乐体系逐渐失效。

2️⃣ 没有中心仲裁能力

当两个“服务节点”（诸侯）冲突时，

中央只能调停，无法强制执行。

这意味着：

中央不是调度中心，只是名义协调者。

在分布式系统中，

这会导致一致性模型退化。

3️⃣ 服务开始自我扩权

当某些诸侯实力增强，

他们开始：

• 拒绝调用中央接口
• 重写规则
• 形成区域联盟

这等同于：

1

服务自行修改协议

系统开始偏离原始规范。

三、春秋战国：一次系统级分叉

春秋时期 到
战国时期，

发生的不是简单的“诸侯争霸”。

从架构视角看，这是：

分布式系统发生链式分叉。

类似区块链中的 fork：

• 原链：周天子体系
• 分叉链：齐、晋、楚、秦等强节点

每个强节点都开始：

• 定义自己的规则
• 建立自己的合法性
• 扩展自己的影响范围

系统进入：

1

多主写入状态

一致性彻底丧失。

四、周朝失败的真正原因

不是因为分布式。

而是因为：

没有构建分布式治理层。

一个成熟的微服务体系，至少需要：

• API Gateway
• 统一身份认证
• 配置中心
• 服务网格
• 审计系统

而周朝只有：

• 宗法关系
• 礼乐约束
• 血缘合法性

当代际更替之后，

血缘约束逐渐失效。

于是：

1
2

治理协议变弱
服务自治变强

最终演化为战国。

五、秦：一次“强一致性回滚”

秦朝 统一六国，

本质上是一次：

强一致性重构。

• 删除自治服务
• 收回军权
• 统一协议
• 强制版本升级

这是一种极端的：

1

从分布式 → 强单体

短期极其高效。

但缺乏弹性。

六、真正值得技术人思考的点

周朝的问题，给现代系统设计三个启示：

1️⃣ 拆分不是终点

很多团队拆完微服务就以为完成架构升级。

但真正难的是：

治理成本。

没有治理，微服务会迅速演化为“服务战国”。

2️⃣ 中央必须有仲裁能力

分布式不等于无中心。

需要：

• 共识机制
• 强制规则
• 审计与回滚能力

否则系统无法长期稳定。

3️⃣ 复杂度会自然放大

时间是最大的放大器。

任何松散协议，

在长期演化中都会被放大。

周朝的问题，不是设计错误。

而是：

没有为长期复杂度做治理准备。

七、一个现实映射

很多公司经历过：

• 第一阶段：单体
• 第二阶段：微服务
• 第三阶段：服务混乱

如果缺乏：

• 架构委员会
• 统一规范
• 技术治理机制

很容易进入：

版本分叉
依赖地狱
服务自治过度

这就是现代企业的“春秋战国”。

八、结论

周朝失败，不是因为“分布式”。

而是因为：

微服务拆分之后，没有建立有效治理。

春秋战国，不是历史偶然。

而是一次：

长期协议退化引发的系统分叉。

架构的核心，从来不是：

• 单体 vs 微服务

而是：

拆分之后，你是否有能力治理复杂度。

如果没有，

分布式会变成混乱。

如果过度集中，

系统会失去弹性。

历史告诉我们的，不是选边站。

而是：

架构选择之后，必须持续治理。

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宋朝，是过度遵守 SOLID 原则的反例

架构优雅，不等于系统强大

技术人员常常有一种错觉：

架构越优雅，系统越强大。

但如果用软件设计原则去看 宋朝，你会发现一个非常有意思的结构矛盾：

宋朝几乎把“组织解耦”和“权力分离”做到极致。
却在军事对抗上持续处于劣势。

它是一个：

架构优雅，但系统能力受限的典型案例。

一、宋朝像一个高度解耦的系统

如果我们用 SOLID 原则类比宋代制度，会发现它非常“现代”。

1️⃣ 单一职责原则（SRP）

宋朝刻意拆分军权：

• 枢密院掌军令
• 三司管财政
• 中书门下处理行政

军政分离，财权分离，调度分离。

这就是典型的：

1

高内聚、低耦合

没有一个模块能单点垄断全部能力。

2️⃣ 接口隔离原则（ISP）

宋朝官僚体系非常精细：

• 职责细分
• 权力边界明确
• 事务流程清晰

每个部门像一个只暴露最小接口的服务。

这使得内部治理非常稳定。

3️⃣ 依赖倒置原则（DIP）

军队不依附将领。

将领不拥有军队。

兵权收归中央。

这是一种典型的：

1

高层模块控制低层实现

目的是避免武将形成“强节点”。

从架构美感看，

宋朝的设计是克制、理性、去风险的。

但问题在于——

二、过度解耦的副作用：执行链变长

当系统需要高速响应外部威胁时：

• 军令传达链路过长
• 权责相互牵制
• 将领缺乏临场决策空间

在代码世界里，这就像：

1
2
3

过度抽象
层级过多
调用链过深

架构优雅。

但执行慢。

在对抗型场景（战争）中，

延迟 = 风险。

三、架构优雅 ≠ 系统强大

宋朝内部治理极其成熟。

但外部对抗能力相对不足。

对比：

• 辽朝
• 金朝
• 蒙古帝国

这些政权结构更“粗糙”，

但：

• 军事决策集中
• 执行路径短
• 反应速度快

这是典型的：

1

低抽象，高执行

系统能力不只来自优雅结构。

还来自：

• 响应速度
• 决策集中度
• 战略资源调度效率

四、但宋朝是 API 经济的巅峰

如果从“商业系统”角度看，

宋朝反而极其先进。

1️⃣ 市场开放度高

宋代：

• 城市商业高度发达
• 夜市合法
• 手工业活跃
• 民间资本充足

这相当于：

1
2

对外开放 API
允许第三方调用

2️⃣ 金融系统成熟

出现：

• 交子（早期纸币）
• 商业信用网络
• 跨区域贸易

这是一种早期的：

1
2

金融中间层
支付接口抽象

降低交易摩擦。

3️⃣ 市舶司：对外贸易网关

宋代通过海贸，

与东南亚、阿拉伯世界建立贸易网络。

这像是：

1
2

统一出口网关
对外协议转换层

在经济层面，宋朝是高度 API 化的系统。

五、一个关键矛盾

宋朝呈现出一个典型架构张力：

它在“非对抗型系统”中表现卓越：

• 经济
• 市场
• 城市治理
• 技术创新

但在“强对抗型环境”中，

架构约束限制了反应速度。

六、给现代系统的映射

很多公司会经历一个阶段：

• 架构重构
• 解耦彻底
• 权限拆分
• 流程精细

内部变得非常规范。

但如果：

• 市场竞争极度激烈
• 决策需要迅速调整
• 战略必须强执行

过度流程化会成为负担。

这就是：

架构优雅与系统强大之间的差距。

七、真正的启示

SOLID 是设计原则。

不是战略原则。

当系统处于：

• 稳定环境
• 长期运营
• 经济驱动

解耦带来长期收益。

但在：

• 高不确定
• 强对抗
• 快节奏竞争

适度集中反而可能更有效。

八、宋朝给技术人的真正思考

宋朝不是“失败”。

它是：

在经济系统上极其先进，
在军事系统上极度克制的文明形态。

它证明了一点：

架构优雅能提升系统稳定性。
但系统强大，还需要匹配环境变量。

如果环境是 API 经济，

宋朝是高峰。

如果环境是全面战争，

它的优势难以发挥。

九、结论

宋朝不是反例。

它是一个提醒：

设计原则必须匹配环境假设。

SOLID 解决的是复杂度问题。

但系统强大与否，

取决于：

• 外部压力
• 资源调度能力
• 战略集中度

架构可以优雅。

但系统必须生存。

两者之间，从来不是等号。

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🐎 2026 马年：写给工程师的系统级祝福

2026 年，农历马年。
马，在中国文化里代表速度、力量、执行力、远行与突破。

对普通人来说是祝福；
对工程师来说，是一次系统升级窗口。

今天这篇，不讲鸡汤。
我们用架构思维，给自己写一份“可执行的新年祝福”。

一、愿你的系统：低耦合，高内聚

马年祝福第一条：

愿你的生活架构，完成一次“解耦重构”。

• 情绪不要绑定在 KPI 上
• 自我价值不要耦合在他人评价上
• 收入结构不要单点依赖
• 认知模型持续升级

这叫：人生的高可用架构设计。

二、愿你的执行力：像 🐎 一样奔跑

在历史里，“马”往往代表军事效率。

比如：

• 岳飞 —— 精忠报国，铁骑纵横
• 成吉思汗 —— 骑兵构建跨洲帝国

马的核心特征不是“想得多”，
而是——动得快。

对技术人来说：

• 不要只收藏文章
• 不要只研究趋势
• 不要只讨论 AI 未来

写代码。
跑模型。
部署上线。
真实验证。

执行力 = 想法 × 行动频率。

马年第二条祝福：

愿你少焦虑，多提交。

三、愿你的技术栈：完成指数级升级

2026，不是普通的一年。

AI 已经从“工具”变成“生产力引擎”。

从：

• Prompt 时代
• 到 Agent 时代
• 到 Autonomous System 时代

如果 2024 是 Chat，
2025 是 Copilot，
2026 可能是：系统自运行。

就像：

• OpenAI 在推动 Agent 架构
• NVIDIA 在做算力底座

马年第三条祝福：

愿你的学习曲线，领先于行业迭代曲线。

技术人最危险的不是加班，
而是停止进化。

四、愿你的现金流：持续为正

工程师最大的误区：

“技术就是一切。”

现实世界是：

1

技术 × 商业 × 时间 = 复利

如果技术没有变现路径，
那只是能力储备。

马年第四条祝福：

• 主业升级
• 副业尝试
• 投资理性
• 风险可控

现金流稳定，精神才能稳定。

五、愿你拥有“分布式人生”

单节点人生，很脆弱。

2025 年你可能发现：

• 工作城市与家庭分离
• 线上社交大于线下社交
• 技术与生活割裂

真正成熟的人生，是“分布式系统”。

它有：

• 主节点（核心能力）
• 副节点（兴趣 / 副业）
• 冷备节点（健康 / 家庭）
• 监控系统（自我反思）

当一个节点失效，
整体系统仍然可运行。

这，才是人生级容灾架构。

六、马年的真正含义

马不是安稳的动物。

它象征：

• 迁移
• 突破
• 远征
• 不停歇

技术行业亦然。

如果你是：

• 3–5 年工程师 —— 今年要向架构跃迁
• 5–10 年工程师 —— 要建立系统思维
• 技术负责人 —— 要建立组织能力
• 创业者 —— 要建立战略视野

马年不是躺平之年。

它是：加速之年。

七、给读者的一段工程师式祝福

愿你：

架构清晰如分层系统，
思维严谨如类型系统，
心态稳定如 Raft Leader，
收入增长如指数函数，
身体健康如冗余副本，
人生成功如高可用集群。

最后一句话

2026 马年。

愿你：

• 有速度
• 有方向
• 有耐力
• 有远方

我们不只是写代码的人。
我们是在构建未来系统的人。

马蹄声起，
新的版本开始发布。

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汉朝，是一次 Service Mesh 的成功实践嘛？

如果说：

• 周朝像“拆了但没治理好的微服务”
• 秦朝像“强一致性的超级单体”

那么汉朝是什么？

如果用架构语言来描述，会发现一个有意思的结构：

汉朝，是一次在分布式基础上，引入“流量治理层”的实践。

这非常接近今天的 —— Service Mesh。

一、什么是 Service Mesh？

在微服务体系中，Service Mesh 解决的不是“拆分问题”。

目前常见的Service Mesh框架：有Istio、Linkerd、Consul Connect等

它解决的是：

• 服务间通信治理
• 统一流量控制
• 认证与授权
• 熔断与限流
• 可观测性

关键点在于：

业务服务本身不变，但通信被纳入统一治理。

Mesh 不取代服务。

它包裹服务。

二、秦 → 汉：不是回到分封，而是加了一层治理

秦的失败我们已经分析过：

单体强一致，但弹性不足。

汉朝建立时，刘邦 并没有简单复制秦的单体。

而是采用了：

1

郡县 + 诸侯国并行

这是一种混合部署模型。

一部分是中央直管（郡县），
一部分是自治节点（诸侯国）。

看起来像回到了周。

但关键不同在于：

汉朝逐步建立了“治理层”。

三、推恩令：一次优雅的流量拆分策略

汉武帝 时代推出的“推恩令”，是一个极其典型的架构操作。

逻辑是什么？

• 诸侯死后，封地拆分给多个子嗣
• 实力自动分散
• 无需暴力回收

这相当于：

1

对强节点做自动水平拆分

不是删除服务。
而是降低单点权重。

这很像：

• 流量均衡
• 节点限权
• 去中心化压强

它避免了“七国之乱”式的暴力冲突再次发生。

这是治理，而不是强控。

四、汉朝的 Mesh 层：监察与仲裁机制

汉朝逐渐建立了：

• 刺史制度
• 察举制度
• 尚书台运转机制

这些结构的本质是：

中央对地方通信链路的监控与调度。

这非常像：

• Sidecar 代理
• 流量监控
• 审计日志

地方仍有自治权。

但：

1
2
3

通信被观察
行为被记录
异常可干预

这就是 Mesh 的核心价值。

五、为什么汉朝比秦活得久？

我们对比一下：

秦试图用“删除服务”解决复杂度。

汉选择：

在不彻底删除服务的情况下，引入治理层。

这是一种更柔性的控制方式。

六、Service Mesh 的一个重要特性：解耦治理与业务

在没有 Mesh 的系统里：

• 业务逻辑承担安全
• 服务自己实现限流
• 各自管理认证

这会导致：

1
2
3

逻辑耦合
升级困难
不可统一管理

Mesh 的价值在于：

把治理从业务代码中抽离出来。

汉朝的治理逻辑也逐渐脱离“血缘合法性”，

转向：

• 制度化监察
• 官僚体系
• 中央调度能力

治理不再依赖个人魅力。

而成为制度层。

这正是架构成熟的标志。

七、汉朝为什么仍然会走向东汉末年的混乱？

需要强调一点：

Mesh 不是万能。

当：

• 核心节点弱化
• 治理层被劫持
• 内部代理节点掌握流量入口

系统仍然可能失控。

东汉后期，

外戚与宦官控制核心接口，

Mesh 层被污染。

这不是分布式问题。

是治理层退化。

八、给现代架构的启示

很多公司在经历：

• 单体 → 微服务 → 混乱

如果只拆分，不做治理，

一定会进入“春秋战国”。

如果只集中，不留自治，

可能成为“秦”。

真正成熟的系统，需要：

分布式 + 治理层 + 动态平衡

这才是长期可持续结构。

九、结论

汉朝不是简单“比秦温和”。

汉朝真正成功的地方在于：

它意识到：
拆分与集中不是对立关系。
治理层，才是长期稳定的关键。

从架构视角看：

• 周是分布式试验
• 秦是强一致回滚
• 汉是治理层升级

如果把历史当成系统演化样本，

汉朝确实更像一次：

Service Mesh 成功落地的实践。

当然，它不是完美的。

但它告诉我们一件事：

真正成熟的系统，不是选对模式。
而是在复杂度上升时，增加治理层。

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技术圈最近几年出现一个明显趋势：

• 过去大家疯狂拆单体，上微服务。
• 现在很多公司开始“服务合并”，回归单应用。

于是两派争论不断：

• 微服务派：单体是落后架构。
• 单体派：微服务是过度设计。

但如果用系统演化的视角看，会发现一个有意思的真相：

架构从来不是先进与否的问题，
而是是否匹配当前业务复杂度。

而历史上，秦与汉的更替，恰好是一次经典的架构演化样本。

一、秦：一个高度集中的“单应用系统”

秦始皇 建立的国家结构，本质上是：

强中心、强一致、低自治的单应用架构。

核心特征：

• 地方无自治模块（郡县制）
• 所有关键决策汇聚中央
• 统一协议（文字、度量衡、法律）
• 强一致性执行

在“统一六国”的阶段，这种架构极其高效。

就像一个创业公司：

• 创始人拍板快
• 组织链路短
• 方向一致
• 执行迅猛

问题不在统一阶段。

问题在统一之后。

二、秦二世而亡：架构能力 < 业务复杂度

秦统一后，系统复杂度急剧上升：

• 地域扩大数倍
• 民族结构多样化
• 边疆军事压力长期存在
• 经济形态差异巨大

这相当于：

1
2
3

系统规模 x10
业务场景 x10
治理复杂度 xN

但架构没有升级。

仍然是：

• 单中心决策
• 高压执行
• 强一致模型
• 无自治模块

当复杂度超过架构承载能力时，会发生三件事：

1️⃣ 核心节点过载

皇帝成为唯一核心实例。

信息流、决策流全部集中。

一旦核心判断失误，影响是全局性的。

2️⃣ 局部问题无法局部消化

在单应用里：

1

模块之间高度耦合

局部民变，很快变成系统级崩溃。

没有“自治单元”可以隔离问题。

3️⃣ 无容灾机制

秦二世 继位之后，

核心实例性能下降。

但系统没有：

• 副本机制
• 权力缓冲层
• 自治结构

结果就是：

单点退化 = 全局崩溃

这不是简单的“暴政问题”。

这是：

架构能力无法支撑增长后的业务复杂度。

秦的失败，本质是：

1
2

业务规模快速扩张
架构模型停留在创业阶段

三、单应用的优势与边界

单应用（Monolith）本身并不落后。

它在以下阶段非常合适：

• 0 → 1
• 组织规模小
• 业务领域简单
• 决策链短

优点非常明显：

• 部署简单
• 运维成本低
• 调试方便
• 强一致性

但问题在于：

当业务领域复杂度激增时，单体系统很难划清边界。

长期演进后会出现：

• 模块耦合
• 发布风险扩大
• 团队协作冲突
• 变更牵一发而动全身

这正是很多中大型企业的真实困境。

四、秦 → 汉：一次系统重构

刘邦 建立汉朝后，没有完全复制秦的架构。

而是做了一次关键调整：

在单中心之上，引入“局部自治模块”。

汉初：

• 分封诸侯王
• 地方拥有一定自主权
• 中央与地方形成博弈关系

这相当于：

1

单体系统 → 加入模块化结构

虽然产生“七国之乱”，

但系统并未崩溃。

因为：

局部问题，可以局部解决。

后来到 汉武帝 时，

又逐步收回过度自治，

形成：

1

中心 + 受控自治

这是一种演化后的混合架构。

既避免完全单体，
也避免完全分布式失控。

汉朝寿命远超秦，

不是因为“更仁慈”。

而是因为：

架构开始匹配复杂度。

五、为什么今天很多企业在“回归单应用”？

过去十年，

企业高速增长，

组织复杂度激增，

微服务成为自然选择。

微服务解决的是：

• 领域拆分
• 团队并行
• 独立扩容
• 快速迭代

但现在很多企业面临：

• 业务增长放缓
• 成本压力上升
• 团队规模收缩

这时：

1

架构复杂度 > 当前业务复杂度

于是开始合并服务。

这不是倒退。

这是规模回调。

六、真正的核心变量

架构的选择，本质上取决于：

1

业务复杂度 × 组织规模

• 小规模 + 低复杂度 → 单应用
• 高规模 + 多领域 → 微服务
• 收缩期 → 适度合并

错误不在于用哪种。

错误在于：

规模变化了，架构没变。

秦的错误是：规模爆炸，架构未升级。

有些公司现在的错误是：规模收缩，架构没降级。

七、最后的思考

单应用不是落后。

微服务不是先进。

真正的问题是：

你的架构，是否还匹配当前业务阶段？

秦的教训不是“不要集权”。

而是：

当系统规模指数级增长时，
创业阶段的架构必须演化。

否则，增长本身会成为压力源。

而汉朝给我们的启示是：

架构演化，比架构选择更重要。

系统不会因为选择单体或微服务而失败。

系统会因为：

在复杂度变化时，没有及时重构。

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在使用docker的时候，难免会遇到当前主机不支持运行docker的情况，这时可以使用运程ssh的形式连接一个已经创建了docker的主机，本地正常使用docker命令

Docker Machine Generic驱动

首先说明一下 Docker Machine Generic驱动
它可以 创建一个machines通过SSH使用已经存在的虚拟机或是主机。

Example
创建一个machine的实例，需要指定–driver generic,主机的IP地址,DNS名和SSH私钥路径去连接它.

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docker-machine create \
--driver generic \
--generic-ip-address=203.0.113.81 \
--generic-ssh-key ~/.ssh/id_rsa \
vm

除了上述的命令，你还可以使用的选项如下

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Options
--generic-engine-port:Docker Daemon使用的端口（注意：这个标识在boot2docker中无效）
--generic-ip-address:必需字段，主机IP地址.
--generic-ssh-key:SSH user的私钥路径.
--generic-ssh-user:SSH连接使用的username.
--generic-ssh-port:SSH使用的端口.

之后 eval $(docker-machine env vm)
注意 这里 vm 是你设置的 docker machine 名字

执行一个 hello world

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docker run hello-world

Hello from Docker!
This message shows that your installation appears to be working correctly.

To generate this message, Docker took the following steps:
 1. The Docker client contacted the Docker daemon.
 2. The Docker daemon pulled the "hello-world" image from the Docker Hub.
    (amd64)
 3. The Docker daemon created a new container from that image which runs the
    executable that produces the output you are currently reading.
 4. The Docker daemon streamed that output to the Docker client, which sent it
    to your terminal.

To try something more ambitious, you can run an Ubuntu container with:
 $ docker run -it ubuntu bash

Share images, automate workflows, and more with a free Docker ID:
 https://hub.docker.com/

For more examples and ideas, visit:
 https://docs.docker.com/get-started/

Docker的安装是非常方便的，但是有一些细节还是要注意一下，下面打开博客了解更多内容吧。

分布式事务的背景

当系统架构使用非单体应用的时候，如采用 面向服务架构、徽服务架构的时候，会将项目拆分为不同的应用服务到单独的运行环境中，应用服务之间通讯使用的如wcf、http、rpc等等远程调用技术、每个服务中都有自己的数据库数据源和本地事务，服务之间互不影响，这种情况下就产生了分布式事务的问题。

CAP是什么

CAP定律是指在一个分布式系统中、Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。

注意

1、这里说的是在一个分布式系统中才会出现的问题，在单体应用中不会出现CAP三者不可兼得的问题。

2、关于权衡，不要以为在所有时候都只能选择两个特性。在不存在网络失败的情况下（分布式系统正常运行时的必要条件），C和A能够同时保证。只有当网络失败时，才会在C和A之间做出选择。

接下来我们具体来了解CAP具体是什么？

Consistency（一致性）

对于客户端的每次读操作，要么读到的是最新的数据，要么读取失败。换句话说，一致性是站在分布式系统的角度，对访问本系统的客户端的一种承诺：要么我给您返回一个错误，要么我给你返回绝对一致的最新数据，不难看出，其强调的是数据正确。

Availability（可用性）

任何客户端的请求都能得到响应数据，不会出现响应错误。换句话说，可用性是站在分布式系统的角度，对访问本系统的客户的另一种承诺：我一定会给您返回数据，不会给你返回错误，但不保证数据最新，强调的是不出错。

Partition tolerance（分区容错性）

由于分布式系统通过网络进行通信，网络是不可靠的。当任意数量的消息丢失或延迟到达时，系统仍会继续提供服务，不会挂掉。换句话说，分区容忍性是站在分布式系统的角度，对访问本系统的客户端的再一种承诺：我会一直运行，不管我的内部出现何种数据同步问题，强调的是不挂掉。

CAP的取舍权衡

C、A、P三个特性只能满足其中两个，那么取舍的策略共有3种：

• CA没有P；如果没有P就是没有分区的意思，这咱情况下系统没有扩展性，无法部署节点、也就无法完成分布式设计的思想。
• CP没有A；不要可用性的情况下，每个服务器之间保持强一致性而P（分区）之间的数据同步需要一定的时间，同步期间用户会有不好的体验，有很多系统使用的是CP的方案，如 Redis、HBase等
• AP没有C；如果没有C一致性，系统可以高可用分区的情况下，P分区情况下节点之间，节点使用本地数据提供服务，这样的方案下数据在全局来看无法达到一致性。一般在抢购的场景下会出现这种情况，如看到库存还在，但是抢购下单的时候发现库存已经不在了。牺牲数据一致的用户体验，让系统整体可以运行，不会阻塞用户的购物流程。

一般的大型互联网应用采用多主机，集群化部署的方式。这种多节点的架构方式下，对于P的容错是分布式系统架构下一定要面对的问题，于是只能在C和A之间做取舍，但是有时对于一些对C强一致性要求极高的场景中，如银行转账可以在A和P之间取舍，如果出现网络故障，宁可停止服务。

具体可以根据实际的业务场景选择适合的架构设计。

参考：

分布式CAP定理，为什么不能同时满足三个特性？_cpa原则三个特性-CSDN博客