智能手机的普及大大增加了网络接入，上至70-80岁的老人，下到3-4岁的小孩，都接入了互联网。以前有个名词叫“网瘾”，现在不提了，因为大家都上瘾了。

技术：

接入量的增大，带来了新的问题：

1. 如何承载这些数据，这里促进了分布式架构的发展；
2. 如此多有价值的数据，如何去应用数据，这里促进了大数据、人工智能等技术的发展；

前端框架的出现

前端渲染做了什么事呢？它把JSP做的事情，拿到了浏览器端，这样渲染的算力就从服务器中解放出来。

它的过程如下：

与之前相比，这里出现了前端服务器与后端服务器之分。主页面以及要执行的脚本（JavaScript）从前端服务器获取，然后浏览器根据执行这些脚本，在这个过程中，从后端服务器获取数据，这里的数据，主要以Json对象的形式存在。最后浏览器将取到的数据与主页面一起进行生成HTML页面。

Java Web框架的发展

这个时期出现了很多的技术，我们以Java web为例来简单看看技术的发展。

第一阶段：初始

• Servlet：一个具有特殊功能的Java类，通常运行于Web服务器端，负责响应HTTP请求并返回相应的web页面。随着Servlet的诞生，Java被应用到了Web领域
• JSP：一种在HTML等Web页面中结合进Java代码的技术，用于实现Web页面的动态性，JSP是将Java代码嵌入到HTML代码，也就是上图的模板。
• Struts：一个基于Servlet的Web应用框架，Struts在Servlet和JSP的基础上，按照MVC的架构进行了有效的组织和分离。struts负责传送请求(Request)和接收响应(Response)

第二阶段：SSH

Struts与Spring、Hibernate框架连用，称为SSH

• Spring：Spring的IoC容器技术，广泛运用与业务层的逻辑中，为每次范围提供逻辑支持。
• Hibernate：通过ORM技术，简化了对数据的操作。

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采用上述开发模型，不仅实现了视图、控制器与模型的彻底分离，而且还实现了业务逻辑层与持久层的分离。这样无论前端如何变化，模型层只需很少的改动，并且数据库的变化也不会对前端有所影响，大大提高了系统的可复用性。

第三阶段：Spring全家桶

2013年，发布了spring mvc，替代了struts的位置。在这次发布中，spring支持这种直接交换数据的方式（RESTful）。也是在此之后，出现了前端的框架，如React，以及vue等。后来又2014年退出了spring boot。

架构发展

单体

在微服务架构概念之前，很多时候是将多个业务写到一个服务中，这种叫单体服务。如下图：

这是一个简单的电商，它由产品、订单、用户、促销、发票等等功能组成，单体服务是将这些功能写到一个服务中。

集群

随着业务的发展，随着业务的发展，大多数公司会将单体应用进行集群部署，并增加负载均衡服务器（例如Nginx），以应对用户量的增加而带来的高并发访问量。此时的系统架构如下图所示：

SOA

架构可以简单理解为多个服务之间的结构

这时候的架构，是一种SOA（Service-Oriented Architecture）面向服务架构。最早起的服务，由于比较少，都是两个服务之间通过定义好接口，点对点进行通信。

但是，一旦服务或系统的数量增加，这些服务之间的点到点连接就不再是可扩展和可维护的了。这催生了集中式“服务总线”概念的产生。服务总线通过类似集线器的架构将所有系统连接在一起。这个组件被称为 ESB（企业服务总线），它就像一个中间人在帮助一群服务进行沟通。

微服务

这样的服务，随着业务扩张，开发难度加大，动一发而迁全身，代码的可读性、可维护性和可扩展性下降，业务扩展带来的代价越来越大，开发都在同一个项目改代码，相互等待，冲突不断。

为了借鉴这些问题就出现了微服务这种架构：

微服务将单体服务，做了拆分，且为了提高性能，每个服务访问自己的数据库，每一个微服务都能独立完整地运行（所谓的自包含）。

这样做，不仅提高了性能，而且使服务间的依赖降低，每个服务能够单独开发、单独部署、提高了开发-运维的效率。

微服务还要具备一些能力：

• 全栈监控

  监控指的是将系统，从硬件、到用到的中间件、再到服务进行全方位的监控，并能将监控变成日志，进行数据的分析。

  

• 流量控制

  流量控制是指的当系统面临的流量过大时，为了避免系统崩溃，而提供的流量降级、限流措施。

• 服务调度

  服务调度指的是指，服务发现，服务间依赖关系，服务的动态伸缩能力等等。

微服务将原来一个服务拆分成了多个，当业务多的时候，微服务的个数就会增大，给部署、运维、管理带了很大的难度。怎么处理呢，就出现了容器技术（docker）与容器编排技术（kubernates简称k8s）。下边就来看看它们。

docker

原来对服务进行部署，需要先在机器上安装各种支持软件(Java、数据库等)，然后再去配置环境变量。如果这台系统要运行不同版本的Java那将是一个很头疼的问题。

docker的出现解决了这个问题，它首先程序代码，运行时，lib，环境变量，配置文件等所有资源打包成镜像，然后在容器（container）中运行这个单独的镜像。容器与容器之间完全的隔离，从而使各个服务运行互不影响。

docker的图标很形象的表达了它的作用，docker像是一个一个的集装箱包含着我们的服务，各个集装箱之间相互独立。

常见的命令：

- 遍image
  docker build -t hello-world .

- 列出image
  docker image ls
  
- 运行image
  docker run hello-world

- 查看运行的容器
  docker ps 

k8s

K8S是谷歌开发的编排容器的系统。

k8s是由master与node组成。

master是主控，像是经理，安排工作，包括：

Api Server不仅是外部访问k8s的入口，也是k8s各组件内部的枢纽

Scheduler用于调度deployment的pod在哪个node节点运行

Controller用于控制状态，做一些检测，确定集群运行正常，当有节点宕机，将其上的pod运行到其他节点上。

etcd是一个分布式数据库。

node节点上主要负责实际的工作，运行容器（pod翻译是豆荚，是k8s对容器的一种封装 ）。

api server-大总管；etcd-账房；Scheduler-调度员；Kubelet与Container runtime-工人。

这个例子是有一个pod要运行，

先与api server进行交互；

api server进行存储；

然后交给scheduler进行调度，scheduler根据目前集群的状态，计算该pod运行的位置，并反馈给api server；

api server先进行存储，然后下发给node上的kubelet；

kubelet再在container Runtime下运行起相应的pod（容器）。

总结

• 技术是分层的，网络，硬件，软件；

  网速达不到，手机就支持不了很多的媒体形式，从而对软件的要求就不高。

• 技术与需求的相互促进，技术满足人们的需要，人们的需要又对技术提出更高的要求；

  随着接入的增加，对流量的能力、数据的分析能力就提出要求，促进了技术的发展。

• 技术简化工作的特点；

  K8S的出现，简化了发布、管理系统的工作，很多技术都有震中简化人们的工作的特点。从工程，到机械，到电子，再到软件，都能找到这个脉络。
  过河太麻烦了，建个大桥（工程）吧；建大桥太难了，有个挖掘机（机械）好多了；每天监工真麻烦，有个摄像头（电子）好多了；

  省力化的重点在哪里？