微服务架构下的沟通难题
想象一下，一个电商系统被拆成了几十个微服务——用户服务、订单服务、库存服务、支付服务……每个都独立运行。这时候问题来了：当用户下单时，订单服务怎么通知库存服务扣减库存？它又如何确认支付是否成功？这些服务之间的“对话”，靠的就是通信协议。
常见的通信方式有哪些
在微服务之间，最常用的两种通信模式是同步调用和异步消息。同步就像打电话，你拨通对方，必须等对方回应才能继续；异步则像发微信，你把消息发出去就去做别的事，对方看到后回复即可。
HTTP/REST 是最典型的同步协议。比如订单服务通过 HTTP 请求调用库存服务：
GET /api/inventory/product/1001 HTTP/1.1\nHost: inventory-service:8080这种方式简单直观，但一旦库存服务响应慢，订单服务就会被卡住。
更高效的替代方案：gRPC
为了解决性能瓶颈，不少团队转向 gRPC。它基于 HTTP/2 协议，支持双向流、头部压缩，还能用 Protocol Buffers 序列化数据，传输效率比 JSON 高不少。
比如定义一个减库存的接口：
syntax = "proto3";\n\nservice InventoryService {\n rpc Deduct(DeductRequest) returns (DeductResponse);\n}\n\nmessage DeductRequest {\n int32 product_id = 1;\n int32 count = 2;\n}\n\nmessage DeductResponse {\n bool success = 1;\n string message = 2;\n}生成代码后，各语言都能直接调用，像本地函数一样方便。
异步解耦靠消息队列
有些操作不需要立刻完成，比如下单后发短信通知、记录日志、更新推荐模型。这类场景适合用 Kafka 或 RabbitMQ 这类消息中间件。
订单服务只需要往 topic 发一条消息：
{"event": "order_created", "order_id": "20241105001", "user_id": 1024}其他服务各自订阅感兴趣的消息，互不影响。哪怕短信服务挂了，也不影响主流程。
服务发现与负载均衡
服务多了以后，IP 地址频繁变化。比如库存服务扩容到三台实例，订单服务怎么知道连哪一台？这就需要服务注册与发现机制。常见的如 Consul、Nacos 或 Eureka，配合客户端负载均衡（如 Ribbon）或 Sidecar 模式（如 Istio），自动选择可用节点。
超时、重试与熔断策略
网络不是永远可靠的。如果库存服务突然变慢，订单服务不能无限等待。设置合理的超时时间，配合重试机制（比如最多两次），可以提升整体稳定性。
但重试也不能滥用。如果服务已经大面积故障，不断重试只会雪上加霜。这时候就得靠熔断器（如 Hystrix 或 Sentinel）暂时切断请求，给系统喘息机会。
安全与认证不容忽视
服务之间的调用也不是谁都能发起的。通常会引入 JWT 或 mTLS 来验证身份。比如每个请求都带上 token，接收方验证签名合法性，防止非法调用。
在 Kubernetes 环境中，还可以结合 Istio 实现自动的双向 TLS 加密，无需修改业务代码就能保障通信安全。