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在项目规模扩大后，单体架构可能出现维护困难、部署缓慢等问题，此时将 Spring Boot 后端拆分为微服务，并优化 Android 端的通信适配，能有效提升系统可扩展性和稳定性。
一、Spring Boot 微服务拆分策略
服务划分：根据业务功能将后端拆分为用户服务、订单服务、商品服务等独立模块。例如，用户服务负责用户注册、登录、信息管理；订单服务处理订单创建、支付、状态更新。
通信方式：采用 HTTP RESTful API 或 RPC（如 gRPC）进行服务间通信。以用户服务与订单服务为例，订单创建时需校验用户信息，订单服务可通过 HTTP 调用用户服务的接口获取用户数据。
二、微服务注册与发现（Eureka）
搭建 Eureka Server：
java
// EurekaServerApplication.java
@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class EurekaServerApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
}
}

配置application.properties：
properties
server.port=8761
eureka.instance.hostname=localhost
eureka.client.register-with-eureka=false
eureka.client.fetch-registry=false

服务注册：在各微服务的application.properties中添加配置：
properties
spring.application.name=user-service
eureka.client.service-url.defaultZone=http://localhost:8761/eureka/

三、Android 端适配微服务通信
动态路由：Android 客户端不再固定访问某个服务地址，而是通过 Eureka 获取服务实例的 IP 和端口。可在 Retrofit 的OkHttpClient中添加拦截器，从 Eureka 动态获取服务地址。
负载均衡：当同一微服务存在多个实例时，利用 Ribbon 实现负载均衡。Android 端发起请求时，请求会被均匀分配到不同的服务实例上，提升系统可用性。
四、服务治理与监控
熔断与降级（Hystrix）：为防止服务雪崩，在微服务中集成 Hystrix。当用户服务调用订单服务超时或失败时，触发熔断机制，返回默认数据或友好提示，避免影响其他服务。
链路追踪（Sleuth + Zipkin）：通过 Sleuth 生成唯一的请求 ID，并传递到各个服务；结合 Zipkin 收集和展示请求链路信息，方便定位性能瓶颈和故障点。
第十二篇：Android 与 Spring Boot 的多端适配与跨平台优化
随着业务拓展，应用可能需要支持 iOS、Web 等多端，同时优化 Android 端性能，提升用户体验。
一、Spring Boot 后端的多端接口兼容
API 版本管理：为不同端提供统一但版本化的 API，例如/v1/api/user/login用于 Android 端，/v2/api/user/login支持更多功能供 Web 端使用。通过@RequestMapping的produces属性返回不同格式数据（如 JSON、XML）。
认证与授权适配：针对多端的认证方式差异（如 Android 的 JWT、Web 的 OAuth），在后端统一处理认证逻辑，根据请求来源选择合适的认证策略。
二、Android 端跨平台方案探索
Kotlin Multiplatform：使用 Kotlin 编写可在 Android、iOS、JVM（后端）共享的代码，如网络请求逻辑、数据模型定义。例如，定义User.kt数据类，在 Android 和后端项目中复用。
Flutter 集成：若部分功能需要快速跨端实现，可将 Flutter 模块嵌入 Android 项目。在build.gradle中配置 Flutter 依赖，通过 MethodChannel 实现原生 Android 与 Flutter 的通信。
三、性能优化进阶实践
Android 端：
App Bundle 动态分发：使用 Android App Bundle 替代传统 APK，Google Play 根据设备配置动态生成安装包，减少包体积。
冷启动优化：通过 Profilers 分析启动耗时，延迟非必要任务加载，使用 SplashScreen 优化启动界面展示。
后端：
异步 I/O 与反应式编程：引入 Spring WebFlux，利用 Reactor 响应式框架处理高并发请求，提升系统吞吐量。
数据库分库分表：当数据量增大时，对订单表进行水平拆分，按时间或用户 ID 分散存储，降低单表压力。