网上有很多关于Spring Cloud写得不好的说法，这些观点可能源于多个方面。以下是一些可能的原因：

1. 学习曲线陡峭

• 复杂性高：Spring Cloud包含了众多的组件和功能，如服务发现、配置管理、消息总线、负载均衡等，这使得初学者需要投入较多的时间和精力来学习和理解其各个组件的原理和用法。
• 文档和资料不足：尽管Spring Cloud的官方文档相对完善，但对于某些高级特性和复杂问题的解决方案，可能仍然缺乏足够的文档和示例，导致开发者在遇到问题时难以找到有效的解决途径。

2. 维护成本高

• 分布式系统复杂性：Spring Cloud主要用于构建分布式系统，而分布式系统本身就具有复杂性，如服务间的依赖关系、网络通信问题、数据一致性问题等。这些都需要开发者具备较高的技术水平和经验来应对。
• 多服务管理：在微服务架构下，每个服务都是独立的模块，因此需要针对每个服务进行部署、监控和维护。这增加了整体系统的复杂性和维护成本。

3. 版本兼容性问题

• 组件更新快：随着Spring Cloud的不断发展，各个组件的版本可能会频繁更新，导致版本兼容性问题。在升级Spring Cloud的组件时，开发者需要仔细评估新版本与旧版本的兼容性，以避免出现不必要的问题。
• 依赖冲突：由于Spring Cloud集成了多个第三方库和框架，不同版本的组件之间可能会存在依赖冲突，这增加了系统的复杂性和维护难度。

4. 社区支持问题

• 开源社区成熟度：尽管Spring Cloud的社区相对活跃，但相对于其他成熟的开源项目来说，其社区可能还不够成熟。这意味着在遇到问题时，可能找不到足够的解决方案或技术支持。
• 问题定位困难：在分布式系统中，问题可能跨越多个服务和组件，这使得问题定位变得困难。此外，由于Spring Cloud的组件和功能众多，也增加了问题定位的难度。

5. 适用场景限制

• 不适合所有项目：Spring Cloud适用于需要构建复杂分布式系统的项目，但对于一些规模较小、需求简单的项目来说，使用Spring Cloud可能会增加不必要的复杂性和成本。
• 学习成本与投资回报：对于一些公司来说，投入大量资源来学习和使用Spring Cloud可能并不划算，特别是当这些资源可以用于其他更直接、更高效的解决方案时。

综上所述，网上关于Spring Cloud写得不好的说法可能源于其学习曲线陡峭、维护成本高、版本兼容性问题、社区支持问题以及适用场景限制等多个方面。然而，这并不意味着Spring Cloud不是一个优秀的框架。对于需要构建复杂分布式系统的项目来说，Spring Cloud仍然是一个非常有价值的选择。开发者在使用Spring Cloud时，应根据项目的实际需求和自身的技术水平来做出合理的选择。