• 开发简单直接，代码和项目集中式管理。
• 排查问题时只需要排查这个应用就可以了，更有针对性。

• 只需要维护一个工程，节省维护系统运行的人力成本。

1. 业务规模：业务模式得到市场的验证，需要进一步加快脚步快速占领市场，这时业务的规模变得越来越大，按产品生命周期来划分（导入期、成长期、成熟期、衰退期）这时一般在成长期阶段。如果是导入期，尽量采用单体架构。
2. 团队规模：一般是团队达到百人的时候。

3. 技术储备：领域驱动设计、注册中心、配置中心、日志系统、持续交付、监控系统、分布式定时任务、CAP 理论、分布式调用链、API 网关等等。
4. 人才储备：精通微服务落地经验的架构师及相应开发同学。

5. 研发效率：研发效率大幅下降，具体问题参加上面拆分目的里提到的。

1. 单一服务内部功能高内聚低耦合

• 步，找出领域实体和值对象等领域对象。
• 第二步，找出聚合根，根据实体、值对象与聚合根的依赖关系，建立聚合。

• 第三步，根据业务及语义边界等因素，定义限界上下文。
• 第四步，每一个限界上下文可以拆分为一个对应的微服务，但也要考虑一些非功能因素。

• 扩展性：区分系统中变与不变的部分，不变的部分一般是成熟的、通用的服务功能，变的部分一般是改动比较多、满足业务迭代扩展性需要的功能，我们可以将不变的部分拆分出来，作为共用的服务，将变的部分独立出来满足个性化扩展需要。同时根据二八原则，系统中经常变动的部分大约只占 20%，而剩下的 80% 基本不变或极少变化，这样的拆分也解决了发布频率过多而影响成熟服务稳定性的问题。

• 复用性：不同的业务里或服务里经常会出现重复的功能，比如每个服务都有鉴权、限流、安全及日志监控等功能，可以将这些通过的功能拆分出来形成独立的服务，也就是微服务里面的 API 网关。在如，对于滴滴业务，有快车和顺风车业务，其中都涉及到了订单支付的功能，那么就可以将订单支付独立出来，作为通用服务服务好上层业务。如下图：

• 高性能：将性能要求高或者性能压力大的模块拆分出来，避免性能压力大的服务影响其它服务。常见的拆分方式和具体的性能瓶颈有关，例如电商的抢购，性能压力大的是入口的排队功能，可以将排队功能独立为一个服务。同时，我们也可以基于读写分离来拆分，比如电商的商品信息，在 App 端主要是商详有大量的读取操作，但是写入端商家中心访问量确很少。因此可以对流量较大或较为核心的服务做读写分离，拆分为两个服务发布，一个负责读，另外一个负责写。还有数据一致性是另一个基于性能维度拆分需要考虑的点，对于强一致的数据，属于强耦合，尽量放在同一个服务中（但是有时会因为各种原因需要进行拆分，那就需要有响应的机制进行保证），弱一致性通常可以拆分为不同的服务。

• 高可用：将可靠性要求高的核心服务和可靠性要求低的非核心服务拆分开来，然后重点保证核心服务的高可用。具体拆分的时候，核心服务可以是一个也可以是多个，只要终的服务数量满足“三个火枪手”的原则就可以。比如针对商家服务，可以拆分一个核心服务一个非核心服务，核心服务供交易服务访问，非核心提供给商家中心访问。

• 安全性：不同的服务可能对信息安全有不同的要求，因此把需要高度安全的服务拆分出来，进行区别部署，比如设置特定的 DMZ 区域对服务进行分区部署，可以更有针对性地满足信息安全的要求，也可以降低对防火墙等安全设备吞吐量、并发性等方面的要求，降低成本，提高效率。

• 异构性：对于对开发语言种类有要求的业务场景，可以用不同的语言将其功能独立出来实现一个独立服务。