服务化是拆，治理是管
在一家中型电商公司做运维的老张最近挺头疼。业务发展快，系统从单体架构拆成了二十多个微服务，原本以为能更灵活上线、独立扩容，结果一到大促就出问题——订单服务突然超时，查来查去发现是用户中心接口被某个新上的推荐服务拖垮了。
这种情况其实很常见。很多团队一听说“微服务好”，立马动手拆系统，觉得只要把功能打散、各自部署，就是现代化架构了。这一步叫“服务化”，但光拆不分家还不够，后续怎么协调、监控、限流、降级，才是真正的考验。
服务化：把厨房拆成多个档口
可以把一个单体应用想象成传统大饭店的后厨，炒菜、蒸饭、凉菜全在一个地方忙活。高峰期谁都要用灶台，互相抢资源。服务化就是把这个大厨房拆成一个个独立档口：川菜档、粤菜档、面点档，各干各的，还能单独增派人手。
技术上，服务化意味着将原本耦合在一起的模块，按业务边界拆分成独立进程，通过 HTTP 或 RPC 调用协作。比如用户管理、订单处理、库存查询各自成为服务，数据库也分开，部署互不影响。
微服务治理：建立档口间的协作规则
但档口分开了，问题也来了。川菜档突然接到一百份水煮鱼订单，食材供应不上，整个出餐节奏就乱了。别的档口等不到配菜，也开始积压。这就像微服务之间的雪崩效应。
这时候就需要治理机制介入。比如设置熔断规则：当订单服务调用库存服务失败率达到 50%，就暂时切断调用，避免线程池耗尽；再比如配置限流策略，限制推荐服务对用户中心的调用量，防止它占满带宽。
治理不是一次性的技术选型，而是一套持续运行的控制体系。它包括服务注册与发现、负载均衡、链路追踪、配置管理、容错和流量控制等功能。
一个真实配置片段
比如在使用 Spring Cloud Alibaba 时，通过 Nacos 做配置中心，可以动态调整某个服务的限流规则：
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>然后在 Sentinel 控制台中为 /api/order/create 接口设置 QPS 阈值为 100，超过则自动限流。这个动作不属于服务化本身，而是典型的治理行为。
两者关系：先有分工，后有协同
服务化解决的是结构问题，目标是解耦和独立交付；微服务治理解决的是协作问题，目标是稳定和可控。没有服务化，治理无从谈起；没有治理，服务化只会带来混乱。
还是回到老张的公司。他们最终引入了服务网格 Istio，在不改代码的前提下实现了跨服务的流量管理、故障注入和指标收集。这才是真正意义上的治理落地——不是靠文档约定，而是靠平台能力兜底。
现在很多团队误以为上了 Kubernetes 就等于完成了服务化，其实 K8s 只解决了编排和部署，服务间的通信策略、版本灰度、故障隔离，还得靠上层治理框架补足。