4、迁移前的技术评估：团队能力、技术栈选型、基础设施准备
说实话，很多团队在微服务迁移上栽跟头，不是因为技术不行，而是因为「没想清楚就动手」。我见过太多项目，架构图画得漂漂亮亮，一落地就各种翻车。嗯，今天我们就聊聊迁移前必须做的三件事：团队能力摸底、技术栈选型、基础设施准备。
4.1 团队能力评估：别高估自己
你想想看，一个单体应用跑得好好的，突然要拆成几十个微服务。团队里有人写过分布式系统吗？有人懂服务治理吗？这些都得先搞清楚。
我个人习惯把团队能力分成三个等级：
| 等级 | 能力描述 | 典型表现 |
|---|---|---|
| L1 - 入门 | 能写单体，懂基本Spring Boot | 没接触过RPC、消息队列、分布式事务 |
| L2 - 进阶 | 用过一些分布式组件 | 写过Feign调用，用过Redis，了解CAP理论 |
| L3 - 熟练 | 有生产级微服务经验 | 搞过服务熔断、链路追踪、容器化部署 |
如果团队大部分人在L1，我建议先别急着拆。我在项目中遇到过这种情况：一个团队硬着头皮上微服务，结果服务间调用超时、数据不一致、部署失败，最后又退回单体。说白了，步子迈太大容易扯着蛋。
4.2 技术栈选型：别追新，要追稳
技术选型这事儿，我踩过不少坑。曾经有个项目，我选了当时最火的Service Mesh方案，结果团队没人会用，文档也不全，最后硬着头皮回退到Spring Cloud。嗯，教训深刻。
选型时我一般看三个维度：
- 社区活跃度：GitHub star数、issue响应速度、版本更新频率
- 团队熟悉度：有没有人用过？出问题能自己修吗？
- 生态兼容性：跟现有基础设施（监控、日志、CI/CD）能不能打通
举个例子，服务框架选型：
// 常见微服务框架对比
Spring Cloud：生态最全，Java团队首选
Dubbo：性能好，适合高并发场景
gRPC：跨语言，适合异构系统
Kubernetes原生：适合云原生团队我个人习惯优先选Spring Cloud。为什么？因为大部分Java团队都熟悉Spring Boot，学习成本低。而且Spring Cloud的组件（Nacos、Sentinel、Gateway）都经过大规模验证，踩坑有迹可循。
4.3 基础设施准备：先把路修好
微服务迁移，说白了就是「修路」。路没修好，车（服务）跑起来肯定翻。基础设施这块，我建议至少准备以下五样：
- 容器化平台：Docker + Kubernetes，这是标配
- 服务注册与发现：Nacos、Consul、Eureka三选一
- 配置中心：Nacos Config、Apollo，别再用配置文件硬编码了
- API网关：Spring Cloud Gateway、Kong、APISIX
- 监控与告警：Prometheus + Grafana + ELK
你想想看，没有配置中心，每次改个数据库连接都要重启服务，那还叫微服务吗？我在项目中遇到过这种情况：一个团队拆了20个服务，结果配置散落在各个代码仓库里，改一次配置要发20个PR，运维直接崩溃。
- CI/CD流水线是否就绪？（Jenkins/GitLab CI）
- 日志收集是否统一？（ELK/Loki）
- 链路追踪是否接入？（SkyWalking/Zipkin）
- 容器镜像仓库是否搭建？（Harbor/Docker Registry）
- 服务网格是否考虑？（Istio/Linkerd）
4.4 一个真实的评估案例
我记得去年帮一个电商团队做迁移评估。他们单体应用有50万行代码，团队12个人。我做了这么几件事：
- 团队摸底：只有3个人写过微服务，其他人只会Spring Boot单体开发
- 技术选型：选了Spring Cloud Alibaba（Nacos + Sentinel + Seata），因为团队对Spring生态熟悉
- 基础设施：先搭了K8s集群、Prometheus监控、ELK日志，花了2周时间
结果呢？第一个月只拆了「商品查询」一个模块。但第二个月开始，速度明显加快。因为团队熟悉了流程，基础设施也稳定了。半年后，他们成功拆了8个核心服务。
4.5 总结一下
技术评估不是走过场，而是决定迁移成败的关键。团队能力不够就培训，技术栈不熟就选熟悉的，基础设施没准备好就慢慢搭。说白了，微服务迁移是一场马拉松，不是百米冲刺。
嗯，下一章我们聊聊「如何选择第一个拆分的模块」。这个选择很关键，选错了可能整个项目就黄了。