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微服務架構,多“微”才合適?【云圖智聯】

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發表時間:2020-06-11 13:07

隨著數據量、并發量、業務復雜度的增長,互聯網架構會出現以下問題:

  • 代碼到處拷貝

  • 底層復雜性擴散

  • 基礎庫(so/jar/dll)耦合

  • SQL質量得不到保障,業務相互影響

  • 數據庫耦合

“服務化”是一個很好的解決上述痛點的方案。

那么問題來了,微服務架構多“微”才合適?

行業內有這樣四類常見實踐。

實踐一:統一服務層

「轉」微服務架構,多“微”才合適?

這是最粗獷的玩法,所有基礎數據,都通過一個統一的服務來進行訪問。

在業務不是特別復雜的時候,這不失為一個快速分層的方案,一旦業務變得復雜,服務層會變得非常重,成為耦合焦點。

以微信場景為例,假設通過一個通用的服務層來訪問基礎數據。


則只有一個統一的服務層,用戶信息,好友信息,群組信息,消息信息都通過這個服務層來訪問。

實踐二:一個子業務一個服務

如果所有的數據訪問都通過一個服務層來訪問,那么一行代碼出故障,就將影響整個服務,所以更合理的做法是在服務層進行拆分。

服務層架構如何細分?

垂直拆分是個好的方案,將子業務分拆,那么微信的服務化架構或許會變成下面的樣子:

「轉」微服務架構,多“微”才合適?

  • 用戶相關的子業務,訪問user服務

  • 好友相關的子業務,訪問friend服務

  • 群組相關的子業務,訪問group服務

  • 消息相關的子業務,訪問msg服務

這樣的話,一個服務出問題也不會影響其他服務,與此同時,數據層也按照業務垂直拆分開了。

服務粒度變細之后,出現一個新的問題,業務與服務的連接關系變復雜了,有什么好的優化方案么?

「轉」微服務架構,多“微”才合適?

常見的,加入一個高可用服務分發層(Service Mesh不就是這么干的么),并在協議設計時加入服務號,可以減少蜘蛛網狀的依賴關系:

  • 調用方依賴分發層,傳入服務號

  • 分發層依賴服務層,通過服務號參數分發

實踐三:一個數據庫對應一個服務

數據訪問服務最初是從DAO/ORM的數據訪問需求過來的,所以有些公司也有一個數據庫一個服務的玩法。

一個子業務對應一個服務的玩法如下圖:

「轉」微服務架構,多“微”才合適?

  • 服務層,整個群業務是一個服務

  • 存儲層,實際可能對應了群信息、群成員、群消息等多個數據表

拆分成一個數據庫一個服務,則架構會變成下面的樣子:

「轉」微服務架構,多“微”才合適?

群信息庫,群成員庫,群消息庫之間也解耦開,不會相互影響。

實踐四,一個接口對應一個服務

微服務架構中,更極端的,甚至一個接口對應一個微服務。

這樣的話,架構就從:

「轉」微服務架構,多“微”才合適?

進化為:


  • 修改群信息服務

  • 增加群信息服務

  • 獲取群信息服務

多個服務操縱同一個數據庫,任何接口服務出問題,都不會影響其他接口服務。使用這種方案的,一般與開發語言特性結合比較緊密,例如golang。

上文中談到的服務化與微服務,不同粒度的服務化各有什么優劣呢?

總的來說,細粒度拆分的優點有:

  • 服務都能夠獨立部署

  • 擴容和縮容方便,有利于提高資源利用率

  • 拆得越細,耦合相對會減小

  • 拆得越細,容錯相對會更好,一個服務出問題不影響其他服務

  • 擴展性更好

細粒度拆分的不足也很明顯:

  • 拆得越細,系統越復雜

  • 系統之間的依賴關系也更復雜

  • 運維復雜度提升

  • 監控更加復雜

  • 出問題時定位問題更難

互聯公司,以“子業務”作為微服務粒度是最常用,訂單服務,用戶服務,支付服務等等。

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