微服务合并
有的团队为了节约机器成本、有的团队为了提升研发效率、有的团队为了降低人均服务数
微服务合并，可以从多个角度入手
- 代码重构融合：人工拷贝代码、解决冲突，然后分阶段实施迁移重构。
- 代码合并打包：将多个代码仓库，拉取后合并打包，构建成一个包部署。对于编译型语言，也称为
合并编译。 - 服务合并部署：将多个服务，解决环境隔离、版本冲突问题后，合并部署到一个进程。
代码重构融合
原始而纯粹，只要落地阶段细致、严谨，遵循服务迁移的基本套路，做好流量diff，不大会出现严重问题。
以合并两个Java应用为例（将A服务合并到B）
| 步骤 | 事项（重点完成以下事项） |
|---|---|
| 前置梳理 | 1. 代码迁移范围：①无流量、可下线接口/模块；②必迁移模块梳理。 2. 配置迁移范围：①动态配置：KV、Token、密钥等；②静态配置：application/xxx.properties等。 3. 依赖冲突：迁移前将原服务的依赖升级到与目标服务一致；补充原服务单独使用的特殊依赖到目标服务，防止冲突。 |
| 代码迁移 | 1. 新增module/package，实现模块隔离。 2. 命名空间冲突：同名配置类、同名bean、同名的动态配置key、同名的task、线程池名。 3. 资源层客户端隔离：合并后的服务，可能需要连接多个mysql/redis/ES集群，对应的datasource或客户端需要分别初始化；例如不同的mapper接口包使用不同的datasource。 |
| 流量diff | 流量入口异步双写，异步执行结果与原服务执行结果预期一致。 |
| 流量切换 | 异步执行结果与原服务执行结果稳定一致后，将流量入口调用，迁移到目标服务的新方法上。 |
**服务合并，不只是代码合并。**影响代码运行结果的还有：动态配置、组件依赖关系（初始化顺序、bean间依赖）、运行环境有效性（事务、代理、异步生效与否）、消息队列延迟消费配置等。
代码迁移，除了解决命名冲突，还要考虑资源层在使用上的隔离。
对于只将多个小服务 代码合并，但DB等资源层不合并的情况：合并后的服务，不同模块独立使用不同的datasource数据源，需要隔离Databource和DatabourceTransactionllanager，并将迁移代码中的@Transactional指定对应新增的事务管理器；
- 以将A服务合并到B的场景举例，B原本使用的Databource和DatabourceTransactionllanager都是作为default的，对应业务模块的@Transactional无需指定。服务A的代码迁入B后，使用@Transactional时指定对应新增的事务管理器。
- 合并后的服务，如需连接多个redis/ES集群，也是显示初始化多个客户端，在不同的业务模块中使用不同的客户端进行资源操作；跟在一个服务里使用多个redis/ES集群方式差不多。
线下验证，可以充分利用原服务已有的测试能力，包括单测、自动化测试等。这是理想情况。
服务合并过程中，除了解决冲突需要修改，原服务逻辑在不大改的情况下，可以线下覆盖核心流程；然后线上流量diff，稳定一致后再切流。
上线准备，需要关注各类鉴权、配置迁移。
迁移原服务的接口鉴权、访问资源的客户端鉴权、定时任务配置等。
除此之外，还要迁移服务治理策略的配置：熔断、限流配置、告警策略等。
流量diff在线上环境进行。理论上，需要覆盖所有的读写接口、以及其他形式的流量入口(定时任务or消费组等)。
- 读接口，进行实时、异步比对，整体成本较低。
- 写接口，有一定的成本。
| 优势 | 劣势 | |
|---|---|---|
| 新建一套临时表，异步双向 流量入口处，接收写请求后，先同步调用老方法，变更写入正式表；再异步调用（迁移到目标服务后的）新方法，对流量染色、标记是diff流量。 （迁移到目标服务后的）新方法，使用Mybatis Interceptor依据染色改写表名（追加_temp后缀）；将数据写入临时表；最后比对两份数据表的一致性。 | 无侵入、数据隔离 | 1. 需要新起一套数据表； 2. 新方法除了DB变更外，其他缓存、对外通知MQ，也需根据流量染色，在diff阶段忽略不执行(老方法已完整执行、并对外发了MQ，新方法写入临时表用于比对，不用再发)。 |
| 同步执行新流程，比对结果快照 接收写请求后，先调用新方法，再调用老方法； 新方法开启事务执行完，查询事务内变更的数据并保存为快照，不提交&回滚事务； 老方法开启事务执行完，查询事务内变更的数据并与新方法的结果快照进行比对，提交事务。 | 1. 同步串行执行，耗时高； 2. 回滚事务可能产生告警； 3. 只适合在单个服务内重构时使用，跨服务重构时 除非改造写接口，返回结果快照。 |
其他形式的流量入口(定时任务or消费组等)，需要区分任务类型，对于异步写的场景，也可以采用以上方案diff两套数据源或diff结果快照。
流量diff，理论上需要覆盖所有的读写接口。实际读接口实时、异步比对的成本更低。某些基础元数据的业务场景，仅diff读也行：读不一致说明写有问题，读一致，写肯定一致的情况；无需再diff写。
代码合并打包
以微服务的方式开发，以单体服务的方式运行。
对于编译型语言，也称为合并编译，需要在编译阶段 解决命名冲突、依赖冲突，确定唯一的入口函数等，编译成一个二进制的可执行文件。
而像Java这类半编译半解释型语言，需要借助maven-shade-plugin/maven-assembly-plugin插件，构建的jar文件包含所有依赖，同时支持重命名某些依赖的包。
- 要避免property文件互相覆盖，可以使用AppendingTransformer来对文件内容追加合并。
- 支持指定唯一的入口类。
对于已落地服务治理的团队，该方式更复杂的是：A和B合并后，服务注册 要注册为合并后的整体；A和B之前的调用方在服务发现时，获取服务列表也是“合并后整体”的。
两个代码仓库合并打包，原服务的动态配置、限流/告警策略等，是否使用原服务的app标识进行获取、服务注册发现 是否使用目标服务的app标识等问题，核心需要本地化基建的支持。
服务合并部署
对于编译型语言，例如Go plugin支持将Go包编译为共享库（.so）的形式单独发布，主程序可以在运行时动态加载这些编译为动态共享库文件的go plugin。但要求依赖版本、Go编译版本都一致。
而Java，使用类加载隔离、实现多个服务的依赖隔离，可以在同一个JVM实例中部署多个服务。
但由于合并代码后，两个服务会共享一个进程，服务占用的资源、CPU消耗、磁盘占用等均会叠加，所以资源利用率低、磁盘、CPU、内存占用小的服务合并更有优势。
如果多个服务使用同一端口，会发生端口竞争，暴露端口时最好使用随机端口。