一、互聯網架構為什么要進行服務化-總結
上一篇和大伙交流了一下,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:
(1)代碼到處拷貝
(2)底層復雜性擴散
(3)基礎庫(so/jar/dll)耦合
(4)SQL質量得不到保障,業務相互影響
(5)數據庫耦合
“服務化”是一個很好的解決上述痛點的方案。
服務化之后,可能會引發分布式事務的問題,“沒人愿意引入分布式事務,當基于業務水平拆分的時候,要業務專家介入,合理拆分服務化,以后就服務內高內聚,事務可以保證,對于夸服務調用,通過補償等手段,只要最終一致性就行,畢竟連現在的銀行轉賬都不是強一致性。”
分布式事務是業界沒有徹底解決的難題,任何架構設計都是一個折衷,吞吐量?時延?一致性?哪個是主要矛盾,優先解決哪個問題。大數據、高并發、業務復雜性是主要矛盾的時候,或許“最終一致性”是一個替代“事務”更好的,或者說業務能夠接受的方案。
多了一層服務層,架構實際上是更復雜了,需要引入一系列機制對服務進行管理,RPC服務化中需要注意:
(1)RPC服務超時,服務調用者應有一些應對策略,比如重發
(2)關鍵服務例如支付,要注意冪等性,因為重發會導致重復操作
(3)多服務要考慮并發操作,相當單服務的鎖機制比如JAVA中的synchronized
二、互聯網微服務架構多“微”才適合
大家也都認可,隨著數據量、流量、業務復雜度的提升,服務化架構是架構演進中的必由之路,今天要討論的話題是:微服務架構多“微”才合適?
【粗粒度:一個服務層】
最粗獷的玩法,所有基礎數據的訪問,都通過一個service訪問,在業務不是特別復雜的時候還好,一旦業務變復雜了,這個service層會變得非常重,成為耦合點之一,以微信場景為例,假設有一個通用的服務層來訪問基礎數據,這個服務層可能是這樣的:
有一個統一的service層,用戶信息,好友信息,群組信息,消息信息都通過這個service層來走。
細節:微信單對單消息是一個寫多讀少的業務,故沒有緩存。
【一個子業務一個service】
如果所有的信息存儲都在一個service里,那么一個地方出bug,就將影響整個業務,所以更合理的做法是在服務層進行細分,架構如何細分?垂直拆分是個好的方案,將子業務一個個拆出來,那么微信的服務化架構或許會變成這個樣子:
(1)用戶相關的子業務有user-service
(2)好友相關的子業務有friend-service
(3)群組相關的子業務有group-service
(4)消息相關的子業務有msg-service
這樣的話,一個service出問題也不會影響其他service,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?
常見的,加入一個高可用服務分發層集群,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:
(1)調用方依賴分發層,傳入服務號
(2)分發層依賴服務層,通過服務號參數分發
【一個數據庫對應一個service】
數據訪問service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表一個service的玩法。
一個子業務對應一個service的玩法是:
(1)服務層,整個群業務是一個service
(2)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
拆分成一個數據表一個service,則架構會變成這樣:
群信息表,群成員表,群消息表等各個數據表之間也解耦開了,不會相互影響了。
【一個接口對應一個service】
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:
(1)修改群信息服務
(2)增加群信息服務
(3)獲取群信息服務
多個服務操縱同一個數據表,使用同一片緩存,每個接口出問題,都不會影響其他接口。
三、粒度粗細的優劣
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:
(1)服務都能夠獨立部署
(2)擴容和縮容方便,有利于提高資源利用率
(3)拆得越細,耦合相對會減小
(4)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
(5)擴展性更好
(6)…
細粒度拆分的不足也很明顯:
(1)拆得越細,系統越復雜
(2)系統之間的依賴關系也更復雜
(3)運維復雜度提升
(4)監控更加復雜
(5)出問題時定位問題更難
(6)…
關于微服務架構的“粒度”問題,以及各粒度的優劣,大伙有什么好的看法,歡迎補充,建設性的意見將在后續文中和大伙share。
四、結束的話
聊了許多,有網友問,筆者對待服務化以及微服務粒度的看法,個人覺得,以“子業務系統”粒度作為微服務的單位是比較合適的:
末了,討論完微服務架構的粒度,后續文章和大家聊一聊微服務的最佳實踐,需要什么樣的框架、組件、技術能夠將服務化在較短的時間內開展起來,下周和大伙再聊。
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