4、基础服务层：有的时候成为中台层 ， 将通用的能力抽象为服务对外提供原子化接口 。这样上层可以根据业务需求 ， 通过灵活的组合这些原子化接口 ， 灵活的应对业务需求的变化 ， 实现能力的复用 ， 以及数据的统一管理 ， 例如用户数据 ， 支付数据 ， 不会分散到各个应用中 。另外基础服务层称为应用和数据库和缓存的一个分界线 ， 不应该所有的应用都直接连数据库 ， 一旦出现分库分表 ， 数据库迁移 ， 缓存选型改变等 ， 影响面会非常大 ， 几乎无法执行 。如果将这些底层的变更拦截在基础服务层 ， 上层仅仅使用基础服务层的接口 ， 这样底层的变化会对上层透明 ， 可以逐步演进 。
5、第五个层次是业务服务层 ， 或者组合服务层 ， 大部分的业务逻辑都是在这个层面实现 ， 业务逻辑比较面向用户 ， 因而会经常改变 ， 所以需要组合基础服务的接口进行实现 。在这一层 ， 会经常进行服务的拆分 ， 实现开发独立 ， 上线独立 ， 扩容独立 ， 容灾降级独立 。微服务的拆分不应该是一个运动 ， 而应该是一个遇到耦合痛点的时候 ， 不断解决 ， 不断演进的一个过程 。微服务拆分之后 ， 有时候需要通过分布式事务 ， 保证多个操作的原子性 ， 也是在组合服务层来实现的 。
6、用户接口层：也即对终端客户呈现出来的界面和App ， 但是却不仅仅是界面这么简单 。这一层有时候称为接入层 。在这一层 ， 动态资源和静态资源应该分离 ， 静态资源应该在接入层做缓存 ， 使用CDN进行缓存 。也应该UI和API分离 ， 界面应该通过组合API进行数据拼装 。API会通过统一的API网关进行统一的管理和治理 ， 一方面后端组合服务层的拆分对APP是透明的 ， 一方面当并发量比较大的时候 ， 可以在这一层实现限流和降级 。
为了支撑这六个层次 ， 在左侧是一些公共能力 。
持续集成和持续发布是保证微服务拆分过程中的快速迭代 ， 以及变更后保证功能不变的 ， 不引入新的Bug 。
服务发现和服务治理是微服务之间互相的调用 ， 以及调用过程中出现异常情况下的熔断 ， 限流 ， 降级策略 。
大数据和人工智能是通过收集各个层面的数据 ， 例如用户访问数据 ， 用户下单数据 ， 客服询问数据等 ， 结合统一的中台 ， 对数据进行分析 ， 实现智能推荐 。
监控是基础设施的监控和应用的监控 ， 发现资源层面的问题以及应用调用的问题 。
【云架构技术栈介绍】
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