一、简介
状态处理在微服务架构中很关键的设计，应用被微服务化后，如果一个功能对应于一个服务的话很难对大流量进行抗压，所以单一功能可能是由一组相同的服务共同抗压的。这种架构设计需要解决的就是上下文状态的处理，或者几个服务组合的业务逻辑状态。
这种状态称之为服务状态，如果做到无状态服务，该服务对于运维执行水平扩容的时候，不必担心出现逻辑混乱的情况。
例如，一个用户请求一个活动页，流量请求到M-A服务，并且完成了task，M-A服务记录下该状态，由于流量太大一个服务低挡不住，运维进行了扩容，新扩容一个相同服务M-B，此时该用户再次请求活动页准备领奖，因为负载均衡策略这次请求到了M-B，但是用户却发现task没有完成。
如果该活动页是无状态的，就不会出现这种第一次请求与第二次请求不一样的情况。
二、无状态服务
在函数式编程中很重要的设计思想就是无状态的，函数只根据输入描述逻辑与算法，不保存数据，不修改输入数据，根据逻辑返回对应数值。无状态服务的设计也可以依据该规则，
- 只根据请求参数，返回对应的数据，服务本身不保存数据，
- 不记录上下文
- 不保存依赖服务的组合结果。
想法很美好，但是在服务设计中不可能不存在状态。就像活动页上，每个用户对应的任务状态，任务进度，甚至是每天的任务形式都可能不一样。为了设计为设计为无状态服务，就需要将这些状态依赖外部储存做持久化处理。服务根据userid获取对应的状态信息。
其实就是将服务状态转移到外部存储，使服务变成无状态。外部存储可以是Mysql、Redis或者想Etcd这种强一致性的存储。
这种设计带来的缺点就是需要依赖外部存储，增加网络开销（网络开销对于一些业务场景来说也可以通过缓存来解决，但是因为缓存带来的的缺点也是缓存可能在多台机器上，造成资源的浪费），增加处理时长。但是带来的优势对于运维管理来说扩展性非常容易，随意做扩充或减少节点，因为服务是无状态的，基本上不会产生异常。
总结来看，无状态服务设计是微服务架构中的最佳实践，微服务架构本身相对于单体应用提升了系统的复杂性，无状态服务可以有效降低系统复杂度。由于无状态服务设计很依赖外部存储，所以对应的分布式存储服务业应运而生。
三、有状态服务
上面提到无状态服务是微服务架构中的最佳实践，为什么还需要介绍有状态服务？并不是说有状态服务不好，或者一点优势都没有，针对一些业务场景其实有状态服务设计也是有优势的。
有状态服务设计，对于一个用户的请求每次会落在相同的机器上，也就是粘滞会话(Sticky Sessions)。不需要考虑与其他节点同步的问题，实现简单。因此优势如下：
- 数据状态保存在本地，不需要依赖外部存储
- 因为数据保存在本地所以拥有很强的一致性和可用性。
无状态服务主要是把状态转移到第三方存储服务中，所有节点之间存在服务状态同步的问题。但是有状态服务就是将不同的用户数据在本地做数据分片。
Sticky Sessions也存在响应的问题，比如通过一致性hash来保证每次请求到相同机器上，这种方案可以做到水平扩容，但是可能导致访问的不均匀。
在有状态服务有扩展的真实场景中，Twitter的工程师有一个分享，感兴趣可以观看下“Building Scalable Stateful Services” by Caitie McCaffrey
相应的对于有状态服务来说，数据迁移也是一个很大的挑战，迁移有状态服务就需要迁移对应的数据。并且如果有状态服务其中一个节点挂掉，需要同步其他节点的状态数据到新节点后，才能将新节点投入运营。所以有状态服务虽然前期实现很容易，但是增加后期维护管理中。在微服务化的系统中，大量的服务如果都是有状态的，那运维管理成本可能会累死人。
四、总结
无状态服务根据输入给出唯一的输出，方便扩容维护，降低系统复杂度。是微服务架构设计中最佳实践，但是需要依赖外部存储，但是现在分布式数据库发展迅速，已经在生产环境中普遍应用，所以我们设计服务的时候，尽量保证服务是无状态的。