本篇内容介绍了“自动化微服务治理的优点有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
微服务粒度适应度函数
对于微服务架构来说，最令人头疼的一个问题就是微服务粒度。从最源头上，我们应该遵循『两个披萨团队』这个定律，即：
单个服务的设计，所有参与人从设计、开发、测试、运维所有人加起来 只需要 2 个披萨就够了。
但是，事实上从国内大中小公司的实践情况来看，并非如此。往往是一个团队维护了超过其自身数量的微服务，即 6 个开发人员可能维护了 8 个微服务。大家常犯的一个错误是：通过技术维度而非业务维度划分微服务。关于这部分的自动化，我暂时找不到头绪。但是，我们可以判断两个微服务是否可以合并：即基于 Git 日志的微服务粒度合理性分析。
服务提交人数。通过 git log 来查看单个微服务的提交情况
变更频率。寻找多个模块之间，是否存在大量同时变更的情况
需求关联度。通过识别提交信息规范，来识别多个微服务、模块、类是否存在经常同时变更
在这个时候，我们只需要使用和 coca git 类似的解析函数，就能达到类似的效果。
API 的适应度函数
在 Coca 中已经内置了 API 分析相关的功能，可以支持识别 Spring 的 API 注解，以及服务声明的 API 方式，同时分析调用关系等等。所以，我就不需要开发一个这样的功能了，只需要稍微完善一下，补充一些分值情况。对于 API 设计来说，这个工具要做这么几件事：
对于大部分的公司来说，要做到 RESTful 的第一级都相当的困难。
数据库表适应度函数
微服务把服务间调用从函数调用变成了远程调用，这也意味着，我们并不能从 A 服务直接访问 B 服务的数据库，而是通过访问 B 服务的接口，借助它去访问数据库。但是，在某些场景下，A 和 B 是需要共用数据库(比如说，收费的 Oracle 数据库实例)，但是我们需要强制性的限制 A 和 B 服务对于表的访问。所以，我们需要分析多个服务之间是否存在对于同一个表的修改，又或者是存在对于多个表的修改。
表和服务关系维护。扫描 MyBatis 等这一类的工具，生成表和服务关系维护
实现『数据库表-映射服务』的快照测试。
简单来说，我们的工具在这一部分所要做的事情是：每次代码提交时，进行自动化地扫描，生成一个快照。刚其与存储的快照进行对比，判断数据库是否有问题。随后设置一个合理的调优公式，也就是这部分的架构适应度函数。
分层架构适应度函数
在解决了表面的问题之后，我们可以尝试达到整洁架构这一目的。对于分层架构来说，我们要做的事情可能会稍微复杂一下。不过，好在复杂的调用关系识别，已经由 Coca 实现了。于是乎，对于我们的分层架构适应度函数，只需要做到这么一些事情：
微服务之间是否存在函数调用?
单个服务的所有 API 是否在同一个包内，如 controller。
是否存在不合理的 common、util 模块。
对于三层包架构迁移到整洁架构的改进可视化。
简单来说，就是将《系统重构与迁移指南》一书中记载的部分，通过自动化的方式进行识别。
数据结构适应度函数
关于数据结构/数据模型，已经有一些工具可以做类似的事情。对于微服务架构来说，我们所要做的一些判断是：
然后，针对于一些不同的使用情况，还存在一些不一样的识别模式。
模型分析
在某些特定的场景之下，团队会将共用的模型抽取到公共的模块中，提供给多个微服务使用。这种模式本身可能是有问题的，因为在不同的限界上下文里，它些模型本身不应该是一致的。
相似度分析
考虑到复用和耦合之间的关系，这里不会建议它们共用的。不同服务之间需要一定的 copy/paste，但是需要考虑更好的方式，如采用类似于 proto 这样的 DSL 生成方式。同时，通过 DDD 的方式进行管理 —— 针对于不同的相似类型，有更好的命名方式。
其它细节
我们还要做好一些基础设施，比如对于模块的处理：
模块标志
build.xml
gradle
pom.xml
bazel
模块归属权
需求关联
提交信息识别(可输入式正则关系，配置化)
记录包-需求-服务关系
聚类分析
……
嗯，这些都不是容易的事。
“自动化微服务治理的优点有哪些”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注天达云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！