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  • 好的微服务架构=企业服务总线(ESB)的灭亡?
    千次阅读
    2020-05-21 17:45:39

    这些天,似乎每个人都在谈论微服务。 您可以在数百篇文章和博客文章中读到很多有关该主题的文章,但是我建议的出发点是Martin Fowler的这篇文章该文章引发了有关这种新建筑概念的大量讨论。 本文介绍了创建良好的微服务体系结构面临的挑战,要求和最佳实践 ,以及企业服务总线(ESB)在此游戏中扮演的角色。

    品牌和营销:EAI,SOA,ESB,微服务

    让我们从有关面向服务的体系结构(SOA)和企业服务总线的一些历史入手,以了解为什么微服务变得如此流行。

    许多年前,软件供应商为企业应用程序集成(EAI)提供了一种中间件,通常称为EAI代理或EAI主干。 中间件是一个中央枢纽。 那时,SOA刚刚兴起。 选择的工具是ESB。 许多供应商只是将其EAI工具更名为ESB。 没有其他改变。 一段时间后,出现了一些新的ESB,它们没有中央集线器,而是分布式代理。 因此,ESB服务于各种中间件。 许多人不喜欢“ ESB”一词,因为他们只知道中心一员,而不了解分布式中心。

    因此,供应商经常避免谈论ESB。 他们不能再出售中央集成中间件了,因为所有东西都必须是分布式的并且是灵活的。 今天,您可以购买服务交付平台。 将来,它可能是微服务平台或类似的东西。 在某些情况下,代码库可能仍与20年前的EAI经纪人相同。 所有这些产品的共同点是,您可以通过实施“ 企业集成模式 ”来解决集成问题。

    总结关于集成产品的品牌和营销的历史:不要关注性感的,令人印象深刻的名字! 相反,请着重注意架构和功能,然后问自己需要解决的业务问题,并评估哪种架构和产品可能对您最有帮助 当我说“ ESB”时,仍然有很多人仍然想到“中央ESB中心”,这真是令人惊讶。

    良好的微服务架构的要求

    克服这些挑战并利用微服务的全部价值的六个关键要求:

    • 服务合同
    • 从现有应用程序公开微服务
    • 服务发现
    • 跨服务协调
    • 管理复杂的部署及其可伸缩性
    • 跨服务可见

    整篇文章详细讨论了这六个需求,并回答了现代ESB如何与微服务体系结构相关的问题。 在这里阅读完整的文章: 好的微服务体系结构会拼写企业服务总线的灭亡吗?

    翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2015/01/good-microservices-architecture-death-of-the-enterprise-service-bus-esb.html

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    数据服务总线是快速数据集市构建工具,提供企业内部以及跨企业间不同业务主题之间数据共享和同步服务,设计的目的是对最终业务数据进行预处理,以减少业务复杂度提高访问效率。 背景描述 在常规的业务系统中数据...

           我们的系统设计总是滞后业务场景的,在业务场景不断增加的过程中,往往面临这样的矛盾。即:业务流程贯通系统的需求和系统数据隔离的趋势格格不入。业务场景在发展过程中总是需要融入新的数据进而产生新的业务形态,但是系统随着业务复杂度提高会产生一种业务封锁的趋势。此时的系统就像一幅画,它从一张白纸慢慢发展成水墨画,再往后这幅画的任何改动都最终会导致画的毁坏。换个说法就是业务希望我们的系统是动画,而实际我们的系统是一幅漫画。
            数据中转服务总线的思路其实就是给我们系统提供一种动的元素。借助数据共享和同步机制构建专项主题的数据集市,进而降低业务与业务之间以及系统与系统之间的耦合度,提高系统弹性和稳定性。 数据中转服务总线是一个快速数据集市构建工具,提供企业内部以及跨企业间不同业务主题之间数据共享和同步服务,设计的目的是对最终业务数据进行预处理,以减少业务复杂度提高访问效率。

    背景描述
            在常规的业务系统中数据通常是分散存储,数据源的位置从同一个系统的不同服务,到不同系统的不同服务,以及到跨企业服务。直接导致请求链路增加,业务复杂度提高,系统稳定性降低。同时数据源分散也导致用户获得响应的时间延长影响用户体验。数据服务总线通过对数据进行必要的同步和预处理,构建特定主题的数据集市。最终用户在请求服务时,系统只需要在特定主题的数据集市中做简单查询就可以快速响应用户请求。

    常规模式和服务总线模式对比
           常规模式服务数据源分散在不同的表,不同的库,甚至不同的企业服务之间。用户发送服务请求后,同构系统(同库)通过复杂的查询获取结果,异构系统按照固定业务流程在不同的系统之间获取数据,然后在主流程中行进数据的筛选、过滤、加工,最后响应用户请求。但是不管是哪种方式最终都会照成业务复杂度提高,提高开发难度和维护难度。比如同构系统(同库)需要开发人员比较高超的SQL开发技巧,异构系统需要开发人员高超的业务梳理能力。
           常规业务流程

            服务总线模式的根本理念是服务拆分和数据同步。服务拆分通过将复杂的业务拆分为简单的业务单元达到降低业务复杂度的目的。数据同步通过转储核心业务的原始数据实现不同系统之间的数据共享因为数据都是来源于原始数据避免了数据多次转移过程中可信度降低的问题。在集成不同系统的同时,必须考虑服务质量方面的问题,如事务性和消息传递的可靠性。对于关键的服务,数据服务总线需要以加密的方式进行消息传递,并且必须验证访问者的权限。数据服务总线软件作为数据集市基础架构的一个复杂子系统,还必须配有相应的管理和监控功能,用于数据总线软件自身的系统管理、日志记录、测量和监控等。

    数据服务总线体系结构

     

     

    总结:

           在我看来每种服务都有它的应用场景和业务范围,因为企业架构是个不断权衡决断的过程,如果一种架构方案的本身超过了他所需要服务的业务本身,那么是否需要使用就需要慎重考虑了。数据服务总线的本质就是数据同步和预处理,但是工作中其实也有很多次场景并不是一定要做数据同步和预处理,只要做简单的业务分解,实际的系统难度一样会变得非常简单。

         不过数据服务总线构建数据集市的思路,我觉得还是个不错的思路----“大材小用,小用注定非凡”

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    为配合公司全业务域多个信息系统建设数据高速公路,我们选用了ORACLE的总线产品,oracle service bus。

    作为一个企业级的ESB总线产品,它具备多种协议和连接方式的支持:

     

    WebService协议 ----- TCP/IP网络协议被描述封装为SOCKET协议,SOCKET协议被描述封装为HTTP协议, HTTP协议再描述封装为微服务RESTAPI(JSON)、SOAP(XML)。

    WebService工作在 HTTP之上的协议层,继承HTTP的短连接特点:一次发完即完成,没有专门的链路保持。所以服务器为了识别上次客户端和这次客户端发来的数据是同一个客户端,需要启用sessionid技术来标识。

    服务器应用层发出一个会话标识(session id), 就是一个随机的字符串,每客户端收到的都不一样,  每次客户端向服务器发起HTTP请求的时候,把这个字符串给一并捎过来, 这样服务器就能区分开谁是谁了。

     

    MQ协议 ----- Message Queue 消息队列,把需要传递的数据,打包成一个一个的消息包,放入服务器消息队列中,客户端一个一个取走。

    JMS (Java Messaging Service)是一个标准:在 Java标准化组织内开发的标准(代号JSR 914)。2001年6月25日JMS发布1.0.2b,2002年3月18日JMS发布 1.1,统一了JMS消息域。 

    MQ的实现需要一个消息服务器和客户端(adapter或开发类库),可以理解为类似EXCHANGE邮件服务器和outlook邮件服务端,一个一个的消息就类似一封封邮件。

    需要注意的地方:完整的MQ功能是应该包含服务器端客户端功能;而企业级的架构,服务器端是必须有支持高可用的集群,客户端如果能够提供JAVA和.net平台的开发类库才是最全最完整的功能。很多中间件产品都声称支持MQ,但是可能只有客户端或没有集群,这些都不能达到企业级的要求。

    MQ是基于SOCKET网络协议上的长连接,客户端会同服务器端保持一个长连接,这种方式在C/S架构中比较常见。

     

    RFC方式,JCO,NCO类库 ----- SAP的专有通讯。 RFC实际是SAP提供系统中函数,调用后通过参数来向外传递数据。SAP为JAVA平台和.net平台提供了2套完整的开发类库JCO和NCO。外围系统可以用JCO/NCO的开发类库作为客户端连接上SAP服务器,调用服务器中RFC函数,相关技术在之前的文章中已经大量介绍。 所以SAP已经为我们提供了2辆跑车,你只需要用它去同SAP服务器通讯即可。

    在SAP端的开发语言是ABAP,JCO端是JAVA,NCO端是C#。 RFC方式是基于SOCKET网络协议上的长连接,JCO/NCO客户端会同SAP服务器端保持一个长连接。关于JCO/NCO类库,我曾经做过一个小测试,它底层是可以自己掉线重连的。

    SAP系统还可以使用IDOC报文的方式,发送数据,当然底层链路实现还是JCO和NCO类库。IDOC可以看成对RFC更复杂的封装。如果没有特定的要求,你问一个ABAP开发人员,愿意用RFC还是IDOC来实现SAP端的接口数据传递,得到的回答一定是RFC,因为使用RFC的编码和配置工作量超小。

     

    如果要说一款企业级的中间件服务总线产品,它一定会对上述方式提供良好的支持。RFC被列到这里是因为全球500强80%都在使用SAP的产品,而中国大企业中,目前也有6000家在使用SAP。其实CSDN的论坛早就应该把SAP的ABAP开发语言也作为开发语言列出来,可惜CSDN小编一直没有接触企业ERP管理软件。

     

    讲了这么多,终于要进入正题,介绍Oracle service bus企业级服务总线架构。

    我认为ESB企业服务总线最大的价值是降低了各系统连接的技术复杂度,没有总线之前,各系统都有自己最善于的通讯协议用于接口开发,大家并不一致。而总线出现后,各系统只需用自己最善于的协议连接到总线就完事。 至于什么网状的连接会被总线星性连接代替,在逻辑上,其实数据从一个接口出一定还是对应一个接口进,接口90%的工作量是在数据功能设计,连接逻辑改变倒是可以忽略的。

     

    中国历史上火烧赤壁、火烧连营都是使用连环计的杯具,产生的结果是决定性的。所以企业级服务总线高可用应该是排在第一位的。而集群架构应该按WS,MQ,RFC协议不同肯定是不同的,所以高可用集群架构应该按每一种协议来实现。每一种协议的集群架构讲清楚了,企业级服务总线高可用才算说清楚了。

    OSB集群架构-WebService方式:

     

    OSB集群架构-MQ方式:

     

    OSB集群架构-SAPRFCIDOC方式:

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            一、总线架构

    维度建模的数据仓库中,有一个概念叫Bus Architecture,中文一般翻译为“总线架构”。总线架构是Kimball的多维体系结构(MD)中的三个关键性概念之一,另两个是一致性维度(Conformed Dimension)和一致性事实(Conformed Fact)。

    在多维体系结构(MD) 的数据仓库架构中,主导思想是分步建立数据仓库,由数据集市组合成企业的数据仓库。但是,在建立第一个数据集市前,架构师首先要做的就是设计出在整个企业内具有统一解释的标准化的维度和事实,即一致性维度和一致性事实。而开发团队必须严格的按照这个体系结构来进行数据集市的迭代开发。

    一致性维度就好比企业范围内的一组总线,不同数据集市的事实的就好比插在这组总线上的元件。这也是称之为总线架构的原因。

    实际设计过程中,我们通常把总线架构列表成矩阵的形式,其中列为一致性维度,行为不同的业务处理过程,即事实,在交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关。这个矩阵也称为总线矩阵(Bus Matrix)。

    总线架构和一致性维度、一致性事实共同组成了Kimball的多维体系结构的基础,也建立了一套可以逐步建立数据仓库的方法论。由于总线架构是多维体系结构的核心,所以我们有时就把多维体系结构直接称为总线架构。

     

    二、价值链的意义

    每家机构都有一个关键业务过程组成的潜在价值链,这个价值链确定机构主体活动的自然逻辑流程。数据仓库建设就是围绕着价值链建立一致化的维度和事实。

     三 . 数据总矩阵

         矩阵的每一行对应都对应机构中的一个业务过程,每一列都和一个业务维度相对应,用叉号填充显示的是和每一行相关的列。业务过程应该先从单个数据源系统开始,然后再进行多数据源的合并。

    企业数据仓库总线矩阵是DW/BI系统的一个总体数据架构,提供了一种可用于分解企业数据仓库规划任务的合理方法,开发团队可以独立的,异步的完成矩阵的各个业务过程,迭代地去建立一个集成的企业数据仓库。 

              四. 一致性维度和事实

             企业数据仓库应该建立一个一致性维度和事实,而不是为每个部门建立维度和事实。

      五. 一致性维度

            具有一致的维度关键字,一致的属性列名称,一致的属性定义和一致的属性值。一致性维度要么是统一的,要么是维度表的一个子集。

      六. 一致性事实

            指每个度量在整个数据仓库中都是唯一的统计口径,为了避免歧义,一个度量只有唯一的业务术语。

      七. 维度模型的设计方法

              八. 维度模型设计流程图

                                                 

     

               9.维度模型设计步骤

            9.1.需求调研 

            9.2.数据探查

                 根据总线矩阵,确定业务过程的优先级,就要对候选数据源进行可行性评估,产出文档有源系统跟踪报告,数据评估报告。主要内容有:

                                                

     

                     9.3.高层模型设计

                                             

        9.4.识别维度和度量
                     有了高层模型,就要设计维度和度量,维度和度量清单不仅仅是业务用户所关心,还要从业务过程出发,自上而下的设计所涉及的维度和度量。防止业务用户的需求变化带来的冲击。 

        9.5.确定命名规范
                     在详细设计之前,为DW/BI系统制定规范,主要包含源系统、主题、业务术语、报表,物理设计命名、调度任务、文档方面的规范。 

        9.6.编写详细设计映射文档
                    详细设计文档包括从源系统到维度模型的每个数据层的物理映射文档。 

        9.7.审查和验证模型
                    详细设计文档出来后,要和业务用户和团队成员进行评审,记录下来评审过程中的问题,形成问题清单。

         9.8.完成设计文档
     最后确定设计文档,进行下一步的ETL开发。

    本节文章可结合阿里巴巴《数据之路》,Kimball(数据库工具箱)

    链接:https://pan.baidu.com/s/1GU-FdUH2eEyFWmJ5Nm9XqQ 
           提取码:7i4w

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