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随着微服务架构的落地，人们发现微服务架构虽然改进了开发模式，但同时也引入了一些问题，在这所有的问题中，最重要的也是马上要面临的一个问题就是数据的问题。在微服务架构中我们强调彻底的组件化和服务化，每个微服务都可以独立的部署和投产，其实也就意味着很多的微服务有自己独立的数据库。

整个业务数据被分散在各个子服务之后会带来两个最明显的问题：

1、业务管理系统对数据完整的查询，比如分页查询、多条件查询等，数据被割裂后如何来整合？

2、如何对数据进一步的分析挖掘？这些需求可能需要分析全量的数据，并且在分析时不能影响到当前业务。

从技术方案来讲，我们一般有两种选择来处理这些问题，第一种是在线处理数据，第二种是离线处理数据。

在线处理数据的方案就是按照微服务的标准接口来进行，后端需要哪个系统的数据就去调用某个微服务提供的接口来获取。后端管理平台根据前端的需求去不同的微服务系统去获取数据，然后将返回的数据进行处理后将数据返回。

这种方案有两个弊端：1）一方面微服务数据方需要提供数据接口，一方面数据的使用者需要去写调用方法，并且调用者需要编写大量的代码进行数据处理；2）在对各个微服务进行调取数据时会影响微服务的正常业务处理性能。

离线处理数据方案，就是将业务数据准实时的同步到另外一个数据库中，在同步的过程中进行数据整合处理，以满足业务方对数据的需求，数据同步过来后，再提供另外一个服务接口专业负责对外输出数据信息。

这种方案有两个特点：

1）数据同步方案是关键，技术选型有很多，如何选择切合公司业务的技术方案；

2）离线数据处理对微服务正常业务处理没有影响。

在我以往的工作中两种方案都实施过，个人更倾向于使用第二种方案。

当然如果我们对微服务架构、Spring Boot 、MongoDB 不熟悉的话，可能需要走很多的弯路。错误的技术方案会对后期的微服务落地带来非常大的困扰，增加额外的开发工作量，我自己深有体会，合适的技术方案可以节省60%以上的工作量。

了解 Spring Boot 的同学都知道，Spring Boot 是 Java 领域最优秀的微服务架构落地技术，没有之一。MongoDB 称之为对开发人员最友好的数据库，在大量数据查询下有着良好的性能表现，同时 MongoDB 也是最像关系数据库的 Nosql 数据库，非常方便掌握使用。利用 Spring Boot 2.0、MongoDB 来解决微服务架构下数据治理的问题是最佳选择之一。

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为此我特意写了一个专栏《微服务技术架构和大数据治理实战》，讲解微服务架构和大数据治理的技术落地。将工作中实践过最具实战代表性的一些内容整理出来，以 51CTO 专栏的形式来展现。课程内容将站在全局的角度去看待微服务实践和数据分析，讲解微服务架构、Spring Boot、MongoDB、同步方案、数据分析等内容，帮助广大的技术朋友们少走弯路，掌握微服务和数据分析的技术。