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  • 微服务架构拆分

    2019-11-12 11:32:47
    微服务架构拆分 2014年Martin Fowler与James Lewis对一种新的架构风格-微服务-提供了完整的定义 微服务的基本构成要素: 1每个服务运行在自己的进程中; 2微服务之间采用轻量级通信; 3微服务应基于业务能力进行构建...

    微服务架构拆分
    2014年Martin Fowler与James Lewis对一种新的架构风格-微服务-提供了完整的定义
    微服务的基本构成要素:
    1每个服务运行在自己的进程中;
    2微服务之间采用轻量级通信;
    3微服务应基于业务能力进行构建;
    4采用自动化部署机制实现微服务的独立部署;
    5服务的管理应采用最小的中心化管理。

    微服务架构拆分和落地

    微服务架构1.0-中心化(统一语言和数据库等,落地简单)
    每层可以用不同的语言和工具完成
    多语言,通信设施边复杂,落地难
    1.0微服务统一语言,统一基础工具,避免重复造轮子。


    如今微服务已经进入所谓的Service Mesh 2.0时代,诸多微服务框架、平台以及设计原则如雨后春笋般出现。
    微服务架构2.0-去心化(最小中心化管理”,服务网格(Service Mesh)
    即采用微服务时,将不再受限于服务实现的技术栈,无论是开发语言还是数据库,都可以自由选择
    Service Mesh形成了一个分布式的互连代理网络,
    服务对于代理无感知,且服务间所有通信都由代理进行路由
    Service Mesh是“时间的产物”,Docker、Kubernetes等容器技术
    直接推进了对于Service Mesh的需求,让复杂的系统可以被轻松部署和管理
    未来Service Mesh将如何发展还未可知,或许会像TCP/IP一样形成标准,


    微服务1.0服务拆分:
    soa只做了垂直拆分,拆分后还是一个单体应用。
    微服务按照2个维度拆分,垂直和水平,拆分更加彻底

    第一次垂直拆分:按照业务架构 或组织架构(按照部门职能拆分),
                                不仅仅是业务架构,也是组织架构。
    某机票预定网
    会员服务
    机票查询
    订单查询
    短信服务
    机票支付
    机票值机

    第二次水平方向拆分:api粒度拆分,全部rpc接口调用
    订单查询 pp手机页面 
    订单查询 网关,鉴权,限流,协议转换
    订单查询 业务逻辑层,1调用价格接口,2调用票数接口,组装信息
    订单查询 订单查询数据访问基础层,价格接口,剩余票数接口
    订单查询 数据DB

    二期后续,量大了,可对每个微服务在做直拆分和水平拆分,
    前期,一个系统可以2到3个人维护3个微服务,拆分10到20个微服务,
    后期,更具业务增加适当拆分30到50个微服务。


    微服务2.0(技术难度高,大型互联公司)
    2016年9月Linkerd第一次公开使用之后,伴随着Linkerd、Envoy、Istio、NGINX Application Platform、Conduit等新框架的涌现,
    服务网格和它的边车(Sidecar)模式让多语言的微服务协作变得更加容易。未来几年的微服务发展,应该是服务网格占据主流。

    整体来看,微服务的技术实践已经开始向更加成熟迈进。在微服务的实践与运用上,互联网企业走在了前面,它们甚至在诸多方面都成为了微服务技术发展的先行者。
    然而,对于微服务的设计、技术落地以及相应的文化建设和基础设施搭建,许多团队的能力与意识仍显不足,尤其是针对一些传统企业,要实现企业架构向微服务转型,
    依旧是“路漫漫其修远兮”。James Lewis与Martin Fowler两位大师对微服务的定义依旧具有蓬勃的生命力。因此,许多正在或者计划实践微服务的架构师们,
    还需要深入理解这一定义,结合实践找到符合自己企业和团队的微服务演进之路

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  • 微服务拆分原则和方法:  单一职责、高内聚低耦合;  服务粒度适中;  考虑团队结构:(康威定律:设计系统的组织其产生系统的设计和架构等价于组织间的沟通结构。就是指每个团队开发设计和测试发布自己团队的...

    微服务拆分原则和方法:

                  单一职责、高内聚低耦合;

                  服务粒度适中;

                 考虑团队结构:(康威定律:设计系统的组织其产生系统的设计和架构等价于组织间的沟通结构。就是指每个团队开发设计和测试发布自己团队的微服务时,要互不干扰系统效率才能得到提升,)

                 以业务模型切入:(领域模型:对具体某个边界领域的抽象,反应了领域内用户业务需求的本质。领域模型只反应业务与任何技术是现实没有关系的,不仅反应领域间的实体概念还能反应领域间的过程概念)

                 演进式的拆分;

                 避免环形依赖与双向依赖:(如:商品服务于订单服务相互依赖)

                      1.容易造成死循环(服务僵死,或cpu达到100%)

                      2.在发布上线,代码回滚,故障恢复,和升级重构时,都是要按照一定的顺序进行的

                      3.会造成服务间紧密耦合,业务很难理解

    好的微服务架构具备的特征:

                      

                     微服务拆分步骤:

                          分析业务模型:

                                   弱耦合在一起

                                    高内聚力

                          确定服务边界:

                                    服务应包含单一的界限上下文

    分析业务模型:

                                

                                 用户服务:用户 经纪人 经纪机构 (不依赖其他服务)

                                 房产服务:房产  推荐(依赖 用户服务  评论服务)

                                 评论服务:评论 百科(依赖  用户服务)

                                需要一个网关对后端服务进行数据集合,并且对前端用户做身份鉴别:

                                

                                房产不依赖评论是因为恰好API GATEWAY在做数据集合时帮我们做了关联。房产详情页面下面有一个评论                           页。APIGATEWAY去获取该房产的评论信息。通过API GATEWAY将两者关联起来。

    确定服务边界:

                           

                  评论服务的用户模型只包含用户头像、用户名称这些信息,并不包含用户密码和自我介绍这些信息。用户服务需要为评论服务提供接口获取这些信息。

               用户服务和房产服务都关联一个经纪人,房产服务和用户服务共享模型是经纪人。房产服务只需要从用户服务那获取经纪人的一些信息,包含email头像联系方式等,并不需要包含密码信息。用户服务也需要提供接口给房产服务来访问。

             一个复杂的系统在拆分时确定好服务边界是很有必要的,他为我们的API接口提供了基础。

    服务数据库的拆分 :

            在微服务中一个服务一般对应一个数据库:评论库、用户库、房产库。

             

             数据表并没有发生变化,只是放在了不同的数据库中了,用户模型是最容易和业务产生关联关系的模型。如果所有的关系都维护在用户服务中,用户服务会非常庞大。将数据表放在各个对应的业务中。避免庞大业务的出现。

    数据一致性:

             在微服务架构下,每个服务对应一个数据库,这就出现了在原来单体应用中,对同一个库的操作变成了跨服务数据库的操作。遇到有事务约束的场景,(比如转账汇款、订单状态、和库存扣减),就从本地事务过度到分布式事务上来了。

              

           分布式事务不适用微服务:首先两阶段提交会出现同步阻塞和加锁,并且有单点故障,由于锁的原因又降低了吞吐量。Nosql数据库并不支持2pc(两阶段提交)。

            在微服务架构下,使用最终一致性来替代分布式事务中的强一致性。

           最终一致性:是指不同服务节点在一段时间后,节点间的数据会最终达到一致的状态。

         有两种模式来完成最终一致性:

    1. 可靠事件模式,一般借助消息队列和内部表来完成。(可靠事件模式是只要他的前序时间发生后序事件就一定发生,如支付宝中的余额转到余额宝中,支付宝中的金额扣减余额宝中等额金额的增加一定会发生。)可靠性事件模式不能够回滚。
    2. 补偿模式:通过-sagas模型来实现的。Sagas模型实际上是一个长事务。Sag是一系列本地的有序事务,每个本地事务通过更新数据库发送消息来触发下一个本地事务。如果本地事务失败,sag会有序的执行补偿事务,来回滚刚才的操作。

     可靠事件模式:

                  

     

    1. 用户发起请求调用支付宝扣款并记录该事件记录到数据库中。(作用:向余额宝发送消息的时候需要定时的检测,检测余额宝服务是否进行了加款操作)
    2. 发送消息,经过消息队列,消息队列向余额宝服务进行投递消息。余额宝收到消息后进行加款并且记录事件到数据库中。通过事件id 唯一的记录用户发起的一个转账事件。
    3. 余额宝加款后会发送一个确认消息,经过消息队列投递给支付宝。支付宝收到这个消息之后就会 将本地数据库的事件进行删除。
    4. 也可能余额宝服务不稳定或者有一段事件宕机了,或者消费事件消息失败了,就需要支付宝服务发起一个定时任务,定期的检测数据库中的事件记录,然后定期的进行发送消息,直到余额宝服务投递出确认消息。
    5. 假如余额宝服务已经做了加款,那么下依稀支付宝服务再发送重复的消息之后。余额宝服务会通过数据库去看一下该事件有没有进行执行。如果说已经执行了就会再触发确认消息的发送。结果就是支付宝系统会删除本地的事件记录。

           我们看到整个过程是没有回滚的,只要保证了支付宝服务进行扣款,余额宝服务就一定会加款。

          为什么在实现可靠事件模式要通过消息队列而不是RPC调用呢?

    1. 我们去调用支付宝服务时并不依赖余额宝的返回结果,这个时候使用异步消息来处理,会提升系统的吞吐量。
    2. 数据库记录,以及定时任务。可以集成到消息队列,一起来完成。(比如rocketMQ他是支持事务消息的。使用了RocketMQ,数据库记录的事情是不需要去关心的)

     补偿模式:

               补偿模式是由一系列小事务组成的一个长事务。

               

     

              由客户服务,商家服务,骑士服务,配送服务共同完成用户下单到送餐到家的流程。流程中拆分成四个事务。每一个事务都对应着发送消息和接收消息的操作,下单支付要发送消息给餐馆备餐。餐馆备餐也要发送确认消息,给下单支付。(每一个服务都是发送消息确认消息)。当我们的本地事务失败时,我们会发起一个补偿子事务(compensation transaction)。 补偿子事务是针对本地模式的一个反向操作。

              比如:当我们的骑士取餐失败之后,会在本地做一下取餐失败的记录,然后发消息到消息队列,通知商家服务触发备餐失败的子事务,备餐失败的子事务又会发消息给订单服务。订单服务会发起向客户退款的补偿子事务。

             无论是本地事务还是补偿子事务都是需要严格的按照顺序来进行执行的。补偿子事务也需要按照顺序进行反向操作。补偿子事务就类似与发起了一次回滚无论是本地事务还是补偿子事务都需要进行发送消息以及消费消息。在我们的案例中每一个服务都需要发送两个消息,消费两个消息。这就造成了代码比较复杂。

    补偿模式的两个缺点:1.本地事务和补偿子事务都需要严格按照顺序执行。

                                         2.操作比较复杂,目前还没有框架来支持sagas的补偿模式。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • 上周更新了一篇【揭秘】一个小团队真正能落地的微服务架构实践,很多网友私信询问在落地微服务的时候服务是如何拆分的?有没有具体的方法?可不可以一劳永逸? 额…好吧,针对大家比较关注的问题今天来分享一下之前...

    上周更新了一篇【揭秘】一个小团队真正能落地的微服务架构实践,很多网友私信询问在落地微服务的时候服务是如何拆分的?有没有具体的方法?可不可以一劳永逸?

    额…好吧,针对大家比较关注的问题今天来分享一下之前在做电商的时候对公司产品做架构改造升级,以及跟其他同行一起聊过比较公认、适和小团队比较快速落地的微服务拆分方法。

    备注:文章中提供的拆分方法不一定全部得到大家的认可,如果有更好的可以留言分享哦~~~

    一、项目拆分背景

    团队组成
    UI设计:1人(其他专门做商品设计不算)
    前端开发:2人
    后端开发:5人(高、中、低搭配)
    测试:2人
    运维:由后端开发担任(你懂的…)

    业务简介
    和市场上大家经常用的的电商平台一样,用户可以通过PC端、APP和公众号H5等入口进入商城进行浏览商品、参加活动、下单、支付等业务,这里不做过多叙述!

    系统模型
    如下图所示:
    5.pic.jpg

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    二、设计拆分方案

    1、基于业务逻辑拆分

    遵从共同封闭原则,一个服务的开发和迭代不影响调用它API的消费端。特别是某个服务的改动会造成故障并影响其他服务。
    将系统中的业务模块按照职责范围识别出来,每个单独的业务模块拆分为一个独立的服务,保证各个服务能够独立运行就可以了。

    是不是很直观?很简单?大家都知道的事情但是实际操作为啥会出现问题呢?

    这种基于业务逻辑的拆分虽然很直观但是由于团队成员对于各自的职责范围理解差异很大,往往会出现意见向左的事情,很难达到统一。
    例如:把上图的电商平台第一种方案拆分为“商品”、“订单”和“用户” 3个服务,这样看也能把整个业务囊括进去。但是看看第二种方案,如下图所示:

    如下图所示:
    拆分后

    如图拆分为“商品”、“订单”、“用户”、“支付”、“广告”等6个服务,那么是不是更合理?那是否意味着拆分的越详细越好呢?

    那就看一下“三个火枪手”原则!

    2、服务拆分力度按照“三个火枪手”原则,1个微服务3个人负责开发。

    就是说单纯的从业务逻辑角度拆分的话,很难判断服务的粒度。应该根据“三个火枪手”原则计算一下需要拆分的范围和数量,再确定合适的“职责范围”,避免出现拆分过粗或过细的情况。
    并且3个人负责开发一个系统,系统的复杂度刚好达到每个人都能全面理解整个系统,又能够根据每个人的技术能力对开发任务进行合理分工。

    这么分析来看这样的搭配非常完美,但是大家都懂的很少有人力资源很充足的情况出现,不然大家就不会集体抗议 996了。不管如何尽量避免出现一个人维护一个服务的情况出现,因为有两个方面的考虑,第一,微服务是相对封闭的,里面是一条垂直的线,需要有专人去跟踪。如果一个人维护有哪几点不好?第一是力度过细,第二个是万一这个人今天请假了或者是生病了,甚至离职了,那总要有一个人backup吧,避免出现系统性风险。

    3、基于可扩展拆分

    将系统中的业务模块按照稳定性排序,将已经成熟和改动不大的服务拆分为稳定服务,常变化和迭代的服务拆分为变动服务
    例如:系统中的用户服务、订单服务等不经常变化,跟业务关系不大,但又是整个系统最基础的功能可以划分为稳定服务。系统中的广告服务、商品服务等经常变更和迭代的服务划分为变动服务。

    记住针对团队人力资源不充裕的情况,稳定服务可以拆分粒度粗一点,甚至可以放到一个子系统中。当然经常变动的服务业不要太细,不然维护不过来,会导致各个环节都可能出现问题。

    4、基于性能拆分

    这个不难理解,基于性能拆分就是将性能要求高的或者会发生高并发业务场景的模块拆分出来,避免发生压力过大影响其他服务的正常使用。这里不细说,因为和具体的性能瓶颈有关,影响因素过多,例如:服务器、数据库、缓存、网络等等。典型的业务场景就是电商的秒杀抢购功能,可以独立成一个服务 相应的资源可以多倾斜。

    大家可以参考这篇:高并发服务器逻辑处理瓶颈,如何解决?

    5、基于基础设施拆分

    基础设施通常大家都忘记了吧,并且安排工作量的时候 很少写进工时里面的吧?领导也是看不见的工作量吧?但是可以说真正决定微服务成败的,恰恰是那个被大部分人都忽略的。系统落地后麻烦不断,简直就是坑中之坑,基础设施的建设也是考验整个团队的核心环节!

    来看一下微服务的基础实施需要掌握哪些知识:

    微服务的基础设施

    额。。。是不是懵了?这个小团队玩不转吧?!把这些搞完估计项目都黄了,哈哈哈!

    虽然建设完善的微服务基础设施是一项庞大的工程,但是也不用看完后就放弃,或者认为自己是个小团队就不使用微服务了。虽然看起来很多但是目前市场上已经有成熟的开源框架直接拿来用的微服务基础设施。例如:SpringCloud,里面集成了服务发现、服务路由、网关、配置中心等常用的功能。再说了上面那么多基础设施并不是每个都是必须的,来来来我们划分个优先级:

    1、服务发现、服务路由、服务容错:这是最基本的微服务基础设施。
    2、接口框架、API 网关:主要是为了提升开发效率,接口框架是提升内部服务的开发效率,API 网关是为了提升与外部服务对接的效率。
    3、自动化部署、自动化测试、配置中心:主要是为了提升测试和运维效率。
    4、服务监控、服务跟踪、服务安全:主要是为了进一步提升运维效率。

    根据优先级分析来看3和4两种是随着微服务节点数量的增加而越来越重要,前期拆分的服务较少并且团队对于微服务架构也在逐渐掌握中,可以暂时采用人工的方式,虽然效率低了点,但是不会因为某个环节熟悉程度不够而导致整体崩盘的情况。

    三、经验总结

    最后放上一张最终完成的系统访问交互流程图:

    系统访问交互流程图

    最后也写一下自己用微服务拆分改造后的一些经验吧,前期根据上面的拆分法则做架构改造还是比较舒服的,这里是真的舒服!因为业务更、代码、规范更清晰了,每个人的职责也更加明确了,特别是团队开发热情和积极性非常的高。因为从规划到落地的过程大家都成长了许多。但是这些还远远不够,由于职责、代码明确到个人,这样对于团队成员的学习能力也是很大的挑战。就拿学习能力来说吧,单体架构的时候可能只需要把自己开发的接口写好暴露出来就行了,但是微服务是从前到后的相关知识都需要学习,整体体系还是非常庞大的。

    总之,微服务架构不再是一个人打天下的时代了,而是通过整个团队的技术综合水平来衡量了。发完搞 估计又有许多人私信说 只是理论罢了 没有一点实用价值,其实我也明白 现在很多人想要的就是 直接把源码地址贴出来就行了,直接down下来用。这里只想说洗洗睡吧!

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    ​  1现状  

        微服务是当前非常流行的技术架构,通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性,可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。在微服务架构下,我们将一个大型系统分为三部分:容器、发布和测试是独立的,但原始数据库仍然是一个(如下图)。现在我们需要拆分数据库。在三个系统A、B、C拥有各自的数据库后,我们的微服务最终才可以的部署、测试,形成三个独立的单元。本文就聊一聊数据库与业务系统的拆分以及业务的最终微服务化

     2 方法  

        对于拆分的方法,可以参照下图演示的拆分方法,Service B和Service C之间通过数据异构的方式进行解耦,ServiceA和ServiceB之间、ServiceA和ServiceC之间则通过RPC进行通信。

    SOA

        通过提供RPC接口,一个系统为以前共用表的服务提供接口,另一个系统调用该接口。在这种情况下,系统是解耦的,但是一方在调用RPC服务时仍然必须依赖另一方。此时,我们应该更加关注接口服务提供者,如果发生延迟或宕机,则需要有一种熔断降级等容错机制。同时,还需要考虑兜底数据。   

    数据异构

        通过数据异构的方式,例如,系统B和系统C曾经是共同使用一个库表。数据库拆分后,该表的数据被放置在系统C中,而系统B只需要该表的一些字段。此时,通过异构的方式,将系统C的表可以异构为系统B中的表。通过这种方式,这两个系统是完全解耦的,并且也没有SOA的强烈依赖问题。关于数据异构的介绍可以参看之前发的文章架构修炼之道—数据异构的武器canal。

    3  拆分步骤 MySQL   

       

    1.   搭建集群B、C将集群B、C以从库形式挂载到集群A。

    2.   将集群A主库设置为只读模式命令:set global read_only=on。

    3.   待从库无延迟后,集群B、C停止复制,执行如下操作命令:stop slave;此时A、B、C三套集群均为只读模式。

    4.   修改应用url指向到正确的数据库集群,待确认无误后,通知DBA将集群A、B、C打开读写命令:set global read_only=off。

    5.    拆分完成,已经形成ABC三个数据库集群。 

    6.    观察一段时间后drop冗余表,DBA在复制的时候实际上是全量复制,因此后续我们需要drop掉各自系统内不需要的表。可以用rename的方式先行标出,一段时间后再drop掉。

    注意此方案需要停写!

      4 SOA和微服务  

        SOA是一种粗粒度、松散耦合的服务架构。服务通过简单且准确定义的接口进行通信,而且不涉及底层编程接口和通信模型。核心是接口的调用,这是分布式系统中的一种常用方法。

        

    微服务的重点是业务系统应该完全基于组件和面向服务。最初的单一应用系统将被划分为多个小型应用,这些应用程序可以独立开发、运行、部署、操作和维护。如果这些小应用程序需要交互,可以通过服务完成,例如提供Dubbo接口服务。每个小服务都独立的前端web、业务逻辑处理和数据库。    

     5 总结  

        本篇文章对微服务架构下数据库的业务拆分做了描述,对拆库的方法和步骤以MySQL为例进行了讲解。微服务的拆分没有统一的解决方案,需要团队根据自己的业务和团队规模进行分析,结合目前的业务状况和发展趋势找到目前最好的拆分方案。

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  • 1. 几乎所有成功的微服务架构都是从一个巨大的单体架构开始的,并且由于太大而被拆分微服务架构。 2. 几乎所有我听说过从一开始就构建为微服务架构的故事,最终都遇到了巨大的麻烦。   在服务划分之前...
  • 一、单体式架构 VS 微服务架构 为了快速理解单体式架构与微服务架构之间的区别,我们先来看一个新零售系统的例子。 比如门店(门店分为自营店和加盟店)想研发一款新零售系统进行商品售卖,它需要包含订单、营销、...
  • 《 微服务与微服务架构 》   前言 再来谈谈微服务,关于“ 微服务架构 ” 早在2014 年一位名为 马丁.福勒 的工程师提出到现在(最早是在1967年,梅尔文.康威的康威定律中提及),经过了几年的沉淀与企业实战...
  • 华为内部如何实施微服务架构?基本就靠这5大原则 2016-08-23 21:05 阅读 7.5k 评论 0 2017年Gdevops全球敏捷运维峰会-成都站(限时优惠),运维派作为本次峰会协办方,您可以点击这里了解详情 ...
  • 1) AKF 拆分原则 2) 前后端分离原则 3) 无状态服务 4) RestFul 的通信风格 1 AKF 拆分原则 业界对于可扩展的系统架构设计有一个朴素的理念,就是: 通过加机器(水平扩展)就可以解决容量和可用性问题 。( 如果一台...
  • 今天我们就来聊聊微服务的设计原则和演进策略。 最常见的单体遗留系统 如果我们面对的是一个单体遗留系统,只需要将部分功能独立为微服务,而其余仍为单体,整体保持不变,比如将面临性能瓶颈的模块拆分为...
  • 微服务架构的设计原则 拆分足够微 轻量级通信 领域驱动原则 单一职责原则 DevOps(开发/运维)及两个披萨 不限于技术栈 微服务模块设计 服务拆分 服务注册 服务发现 服务消费 统一入口 配置管理 熔断机制 自动扩展 ...

空空如也

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