「微服务架构」Medium的微服务架构实践

微服务¹架构的目标是帮助工程团队更快，更安全，更高质量地交付产品。解耦服务允许团队快速迭代，对系统的其余部分影响最小。

在Medium，我们的技术堆栈始于2012年的单片Node.js应用程序。我们已经构建了几个卫星服务，但我们还没有制定一个系统地采用微服务架构的策略。随着系统变得越来越复杂并且团队不断发展，我们在2018年初转向了微服务架构。在这篇文章中，我们希望分享我们有效地做到这一点并避免微服务综合症的经验。

首先，让我们花一点时间来思考微服务架构是什么，不是什么。 “微服务”是那些过载和混乱的软件工程趋势之一。这就是我们在Medium认为它是什么：

该定义包括三个微服务设计原则：

Three Principles of Modeling Microservices

当我们对微服务进行建模时，我们应该遵守所有三个设计原则。这是实现微服务架构全部潜力的唯一途径。错过任何一个都会成为反模式。

没有一个目的，每个微服务最终会做太多事情，成长为多个“单片”服务。我们不会从微服务架构中获得全部好处，我们也会支付运营成本。

如果没有松散耦合，对一个服务的更改会影响其他服务，因此我们无法快速安全地发布更改，这是微服务架构的核心优势。更重要的是，紧密耦合引起的问题可能是灾难性的，例如数据不一致甚至数据丢失。

如果没有高凝聚力，我们将最终得到一个分布式单片系统 - 一组混乱的服务，必须同时进行更改和部署才能构建单一功能。由于多个服务协调的复杂性和成本（有时跨多个团队），分布式单片系统通常比集中式单片系统差得多。

与此同时，了解 微服务不是什么 很重要：

在Medium，我们总是在做出重大产品或工程决策时会问“为什么现在？”这个问题。 “为什么？”是一个显而易见的问题，但它假设我们拥有无限的人，时间和资源，这是一个危险的假设。当你想到“为什么现在？”时，你突然有了更多的限制 - 对当前工作的影响，机会成本，分心的开销等等。这个问题有助于我们更好地优先考虑。

我们现在需要采用微服务的原因是我们的Node.js单片应用程序已经成为多个方面的瓶颈。

首先，最紧迫和最重要的瓶颈是其性能。

某些计算量很大且I / O很重的任务不适合Node.js.我们一直在逐步改进整体应用程序，但事实证明它是无效的。它的低劣性能使我们无法提供更好的产品而不会使已经非常慢的应用程序变慢。

其次，整体应用程序的一个重要且有点紧迫的瓶颈是它会减慢产品开发速度。

由于所有工程师都在单个应用程序中构建功能，因此它们通常紧密耦合。我们无法灵活地改变系统的一部分，因为它也可能影响其他部分。我们也害怕做出重大改变，因为影响太大，有时难以预测。整个应用程序作为一个整体进行部署，因此如果由于一次错误提交导致部署停滞，那么所有其他更改（即使它们完全正常工作）也无法完成。相比之下，微服务架构允许团队更快地发货，学习和迭代。他们可以专注于他们正在构建的功能，这些功能与复杂系统的其余部分分离。更改可以更快地进入生产。他们可以灵活地安全地尝试重大变革。

在我们新的微服务架构中，更改会在一小时内完成生产，工程师不必担心它会如何影响系统的其他部分。该团队还 探索 了在开发中安全使用生产数据的方法²多年来一直是白日梦。随着我们的工程团队的发展，所有这些都非常重要。

第三，单一应用程序使得难以为特定任务扩展系统或隔离不同类型任务的资源问题。

使用单一的单一应用程序，我们必须扩展和缩小整个系统，以满足更多资源需求的任务，即使这意味着系统过度配置用于其他更简单的任务。为了缓解这些问题，我们对不同类型的请求进行分片，以分离Node.js进程。它们在一定程度上起作用，但不会扩展，因为这些微单一版本的单片服务是紧密耦合的。

最后但同样重要的是，一个重要且即将成为紧迫的瓶颈是它阻止我们尝试新技术。微服务架构的一个主要优点是每个服务都可以使用不同的技术堆栈构建，并与不同的技术集成。这使我们能够选择最适合工作的工具，更重要的是，我们可以快速安全地完成工作。

采用微服务架构并非易事。它可能会出错，实际上会损害工程生产力。在本节中，我们将分享七个在采用早期阶段帮助我们的策略：

有人可能会认为采用新的服务器架构意味着产品开发的长时间停顿以及对所有内容的大量重写。这是错误的做法。我们永远不应该为了建立新的服务而建立新的服务。每次我们建立新服务或采用新技术时，都必须具有明确的产品价值和/或工程价值。

产品价值应以我们可以为用户提供的利益为代表。与在单片Node.js应用程序中构建值相比，需要一项新服务来提供值或使其更快地交付值。工程价值应该使工程团队更好，更快。

如果构建新服务没有产品价值或工程价值，我们将其留在单一的应用程序中。如果十年内Medium仍然有一个支持某些表面的单片Node.js应用程序，那就完全没了问题。从单一应用程序开始实际上有助于我们战略性地对微服务进行建模。

建立具有明确价值的新服务

有人可能会认为采用新的服务器架构意味着产品开发的长时间停顿以及对所有内容的大量重写。这是错误的做法。我们永远不应该为了建立新的服务而建立新的服务。每次我们建立新服务或采用新技术时，都必须具有明确的产品价值和/或工程价值。

产品价值应以我们可以为用户提供的利益为代表。与在单片Node.js应用程序中构建值相比，需要一项新服务来提供值或使其更快地交付值。工程价值应该使工程团队更好，更快。

如果构建新服务没有产品价值或工程价值，我们将其留在单一的应用程序中。如果十年内Medium仍然有一个支持某些表面的单片Node.js应用程序，那就完全没了问题。从单一应用程序开始实际上有助于我们战略性地对微服务进行建模。

单片持久存储被认为是有害的

建模微服务的很大一部分是对其持久数据存储（例如，数据库）进行建模。跨服务共享持久数据存储通常似乎是将微服务集成在一起的最简单方法，然而，它实际上是有害的，我们应该不惜一切代价避免它。这就是原因。

首先，持久数据存储是关于实现细节的。 跨服务共享数据存储会将一个服务的实现细节暴露给整个系统。如果该服务更改了数据的格式，或者添加了缓存层，或者切换到不同类型的数据库，则还必须相应地更改许多其他服务。 这违反了松散耦合的原则。

其次，持久数据存储不是服务行为，即如何修改，解释和使用数据 。如果我们跨服务共享数据存储，则意味着其他服务也必须复制服务行为。 这违反了高内聚的原则 - 给定域中的行为泄露给多个服务。如果我们修改一个行为，我们将不得不一起修改所有这些服务。

在微服务架构中，只有一个服务应该负责特定类型的数据。所有其他服务应该通过负责服务的API请求数据，或者保留数据的 只读非规范（可能具体化）副本 。

这可能听起来很抽象，所以这是一个具体的例子。假设我们正在构建一个新的推荐服务，它需要来自规范帖子表的一些数据，目前在AWS DynamoDB中。我们可以通过两种方式之一为新推荐服务提供发布数据。

在单片存储模型中，推荐服务可以直接访问单片应用程序所执行的相同持久存储。这是一个坏主意，因为：

缓存可能很棘手。 如果推荐服务与单一应用程序共享相同的缓存，我们也必须在推荐服务中复制缓存实现细节如果推荐服务使用自己的缓存，当单片应用更新帖子数据时，我们将不知道何时使其缓存无效。

如果单片应用程序决定更改为使用RDS而不是DynamoDB来存储帖子数据，我们将不得不重新实现推荐服务中的逻辑以及访问帖子数据的所有其他服务。

单片应用程序具有解释帖子数据的复杂逻辑 ，例如，如何确定帖子是否应该对给定用户不可见。我们必须在推荐服务中重新实现这些逻辑。一旦整体应用程序更改或添加新逻辑，我们也需要在任何地方进行相同的更改。

即使推荐服务是自己的数据访问模式的错误选项，推荐服务仍然停留在DynamoDB上。

在解耦存储模型中，推荐服务不能直接访问发布数据，也不能直接访问任何其他新服务。发布数据的实​​现细节仅保留在一个服务中。有不同的方法来实现这一目标。

Option A 理想情况下，应该有一个拥有帖子数据的Post服务，其他服务只能通过Post服务的API访问邮政数据。但是，为所有核心数据模型构建新服务可能是一项昂贵的前期投资。

当人员配置有限时，还有一些更实用的方法。根据数据访问模式，它们实际上可能是更好的方式。

在 选项B 中，单一应用程序可让推荐服务知道何时更新相关的帖子数据。通常，这不必立即发生，因此我们可以将其卸载到排队系统。

在 选项C 中，ETL管道生成推荐服务的发布数据的只读副本，以及可能对推荐有用的其他数据。在这两个选项中，推荐服务完全拥有其数据，因此它可以灵活地缓存数据或使用最适合的数据库技术。

解耦“建立服务”和“运行服务”

如果构建微服务很难，那么运行服务往往更难。 当运行服务与构建每个服务相结合时，它会减慢工程团队的速度，团队必须不断重新发明这样做。我们希望让每项服务都专注于自己的工作而不用担心如何运行服务的复杂问题，包括网络，通信协议，部署，可观察性等。服务管理应该与每个服务的实现完全分离。

由于最近在 容器化，容器编排，服务网格，应用程序性能监 控等方面的技术进步，“运行服务”的解耦变得比以往更容易实现。

网络。 网络（例如，服务发现，路由，负载平衡，流量路由等）是运行服务的关键部分。传统方法是为每种平台/语言提供库。它工作但不理想，因为应用程序仍然需要非常繁琐的工作来集成和维护库。通常，应用程序仍然需要单独实现某些逻辑。现代解决方案是在Service Mesh中运行服务。在Medium，我们使用 Istio和Envoy作为边车代理 。构建服务的应用工程师根本不需要担心网络问题。

通信协议 。无论您选择哪种技术堆栈或语言来构建微服务，从一个高效，类型化，跨平台且需要最少开发开销的成熟RPC解决方案开始是非常重要的。支持向后兼容性的RPC解决方案也使部署服务更加安全，即使它们之间存在依赖关系。在Medium，我们选择了gRPC。

一种常见的替代方案是基于HTTP的REST + JSON，它长期以来一直是服务器通信的福音解决方案。但是，尽管该堆栈非常适合浏览器与服务器通信，但它对于服务器到服务器的 通信效率很低 ，尤其是当我们需要发送大量请求时。如果没有自动生成的 存根和样板代码 ，我们将不得不手动实现服务器/客户端代码。可靠的RPC实现不仅仅包装网络客户端。另外，REST是“自以为是”，但总是让每个人都对每个细节都达成一致很困难，例如，这个调用真的是REST，还是只是一个RPC？这是一种资源还是一种 *** 作？等等

部署。 拥有一致的方法来构建，测试，打包，部署和管理服务非常重要。所有Medium的微服务都在容器中运行。目前，我们的编排系统是AWS ECS和Kubernetes的混合体，但仅限于Kubernetes。

我们构建了自己的系统来 构建，测试，打包和部署 服务，称为BBFD。它在一致地跨服务工作和为个人服务提供采用不同技术堆栈的灵活性之间取得平衡。它的工作方式是让每个服务提供基本信息，例如，要监听的端口，构建/测试/启动服务的命令等，BBFD将负责其余的工作。

彻底和一致的可观察性

可观察性包括允许我们了解系统如何工作的过程，约定和工具，以及在不工作时对问题进行分类。可观察性包括日志记录，性能跟踪，指标，仪表板，警报，并且对于微服务架构的成功至关重要。

当我们从单个服务迁移到具有许多服务的分布式系统时，可能会发生两件事：

我们失去了可观察性，因为它变得更难或更容易被忽视。

不同的团队重新发明了轮子，我们最终得到了零碎的可观察性，这实际上是低可观察性 ，因为很难使用碎片数据连接点或分类任何问题。

从一开始就具有良好且一致的可观察性非常重要，因此我们的DevOps团队提出了一致的可观察性策略，并构建了支持实现这一目标的工具。每项服务都会自动获取详细的DataDog仪表板，警报和日志搜索，这些服务在所有服务中也是一致的。我们还大量使用LightStep来了解系统的性能。

并非每一项新服务都需要从零开始构建

在微服务架构中，每个服务都做一件事并且做得非常好。请注意，它与如何构建服务无关。如果您从单一服务迁移，请记住，如果您可以从单片应用程序中剥离微服务并不总是必须从头开始构建。

在这里，我们采取务实的态度。我们是否应该从头开始构建服务取决于两个因素：（1）Node.js适合该任务的程度如何（2）在不同的技术堆栈中重新实现的成本是多少。

如果Node.js是一个很好的技术选项并且现有的实现很好，我们将代码从单片应用程序中删除，并用它创建一个微服务。即使采用相同的实现，我们仍将获得微服务架构的所有好处。

我们的单片Node.js单片应用程序的架构使我们可以相对轻松地使用现有实现构建单独的服务。我们将在本文稍后讨论如何正确构建单片。

尊重失败，因为他们会发生

在分布式环境中，更多的东西可能会失败，而且它们会失败。如果处理不当，任务关键型服务的失败可能是灾难性的。我们应该始终考虑如何测试故障并优雅地处理故障。

从第一天起避免使用微服务综合症

微服务不是灵丹妙药 - 它解决了一些问题，但创造了一些其他问题，我们将其称为“微服务综合症”。如果我们从第一天开始就不去考虑它们，那么事情会变得很快，如果我们以后再照顾它们会花费更多。以下是一些常见症状。

随着最近的技术创新，采用微服务架构要容易得多。这是否意味着我们都应该停止构建单一服务？

虽然新技术支持得更好，但微服务架构仍然存在高度复杂性和复杂性。 对于小型团队来说，单一的应用程序通常仍然是更好的选择。但是，请花些时间来构建单片应用程序，以便以后在系统和团队成长时更容易迁移到微服务架构。

在Medium，我们在早期的单片应用程序中做出了一些很好的架构决策。

我们的单片应用程序由组件高度模块化，即使它已经发展成为一个非常复杂的应用程序，包括Web服务器，后端服务和离线事件处理器。脱机事件处理器单独运行，但使用完全相同的代码。这使得将一大块业务逻辑剥离到单独的服务相对容易，只要新服务提供与原始实现相同（高级）的接口即可。

我们的整体应用程序在较低级别封装了数据存储详细信息。每种数据类型（例如，数据库表）具有两层实现：数据层和服务层。

这有助于我们采用微服务架构，因为一种类型数据的实现细节完全隐藏在代码库的其余部分。创建新服务来处理某些类型的数据相对容易且安全。

单片应用程序还可以帮助我们对微服务进行建模，并使我们能够灵活地专注于系统中最重要的部分，而不是从头开始为所有微服务建模。

单片Node.js应用程序为我们服务了好几年，但它开始减慢我们从运送伟大的项目和快速迭代。我们开始系统地和战略性地采用微服务架构。我们仍处于这一旅程的早期阶段，但我们已经看到了它的优势和潜力 - 它大大提高了开发效率，使我们能够大胆地思考并实现大量的产品改进，并解锁了工程团队以安全地测试新技术。

加入Medium的工程团队是一个激动人心的时刻。如果这听起来很有趣，请查看我们的工作页面 - 在Medium工作。如果您对微服务架构特别感兴趣，您可能需要先了解这两个开头：高级全栈工程师和高级平台工程师。

原文 :https://medium.engineering/microservice-architecture-at-medium-9c33805eb74f

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在微服务中，一个逻辑上原子 *** 作可以经常跨越多个微服务。即使是单片系统也可能使用多个数据库或消息传递解决方案。使用多个独立的数据存储解决方案，如果其中一个分布式流程参与者出现故障，我们就会面临数据不一致的风险 - 例如在未下订单的情况下向客户收费或未通知客户订单成功。在本文中，我想分享一些我为使微服务之间的数据最终保持一致而学到的技术。

为什么实现这一目标如此具有挑战性？只要我们有多个存储数据的地方（不在单个数据库中），就不能自动解决一致性问题，工程师在设计系统时需要注意一致性。 目前，在我看来，业界还没有一个广为人知的解决方案，可以在多个不同的数据源中自动更新数据 - 我们可能不应该等待很快就能获得一个。

以自动且无障碍的方式解决该问题的一种尝试是实现两阶段提交（2PC）模式的XA协议。但在现代高规模应用中（特别是在云环境中），2PC似乎表现不佳。为了消除2PC的缺点，我们必须交易ACID for BASE并根据要求以不同方式覆盖一致性问题。

在多个微服务中处理一致性问题的最着名的方法是Saga模式。 您可以将Sagas视为多个事务的应用程序级分布式协调 。 根据用例和要求，您可以优化自己的Saga实施。 相反，XA协议试图涵盖所有场景。 Saga模式也不是新的。 它在过去已知并用于ESB和SOA体系结构中。 最后，它成功地转变为微服务世界。 跨越多个服务的每个原子业务 *** 作可能包含技术级别的多个事务。 Saga Pattern的关键思想是 能够回滚其中一个单独的交易 。 众所周知，开箱即用的已经提交的单个事务无法进行回滚。 但这是通过引入 补偿 *** 作来 实现的 - 通过引入“取消” *** 作。

除了 取消 之外，您还应该考虑使您的服务具有 幂等性 ，以便在出现故障时重试或重新启动某些 *** 作。 应监控故障，并应积极主动地应对故障。

如果在进程的中间 负责调用补偿 *** 作的系统崩溃或重新启动 ，该怎么办？ 在这种情况下，用户可能会收到错误消息，并且应该触发补偿逻辑，或者 - 当处理异步用户请求时，应该恢复执行逻辑。

要查找崩溃的事务并恢复 *** 作或应用补偿，我们需要协调来自多个服务的数据。 对账

是在金融领域工作的工程师所熟悉的技术。你有没有想过银行如何确保你的资金转移不会丢失，或者两个不同的银行之间如何汇款？快速回答是对账。

回到微服务，使用相同的原则，我们可以在一些 动作触发器 上协调来自多个服务的数据。当检测到故障时，可以按计划或由监控系统触发 *** 作。最简单的方法是运行逐记录比较。可以通过 比较聚合值来 优化该过程。在这种情况下，其中一个系统将成为每条记录的真实来源。

想象一下多步骤交易。如何在对帐期间确定哪些事务可能已失败以及哪些步骤失败？一种解决方案是 检查每个事务的状态 。在某些情况下，此功能不可用（想象一下发送电子邮件或生成其他类型消息的无状态邮件服务）。在其他一些情况下，您可能希望立即了解事务状态，尤其是在具有许多步骤的复杂方案中。例如，预订航班，酒店和转机的多步订单。

在这些情况下，事件日志可以提供帮助。 记录是一种简单但功能强大的技术 。 许多分布式系统依赖于日志 。 “ 预写日志记录 ”是数据库在内部实现事务行为或维护副本之间一致性的方式。相同的技术可以应用于微服务设计。在进行实际数据更改之前，服务会写入有关其进行更改的意图的日志条目。实际上， 事件日志可以是协调服务所拥有的数据库中的表或集合 。

事件日志不仅可用于 恢复事务处理 ，还可用于为系统用户，客户或支持团队提供 可见性 。但是，在简单方案中，服务日志可能是冗余的， 状态端点或状态字段 就足够了。

到目前为止，您可能认为sagas只是编配(orchestration )方案的一部分。但是sagas也可以用于编排(choreography )，每个微服务只知道过程的一部分。 Sagas包括处理分布式事务的正流和负流的知识。在编排(choreography )中，每个分布式事务参与者都具有这种知识。

到目前为止描述的一致性解决方案并不容易。他们确实很复杂。但有一种更简单的方法： 一次修改一个数据源 。我们可以将这两个步骤分开，而不是改变服务的状态并在一个过程中发出事件。

在主要业务 *** 作中，我们修改自己的服务状态，而单独的进程可靠地捕获更改并生成事件。这种技术称为变更数据捕获（CDC）。实现此方法的一些技术是Kafka Connect或Debezium。

但是，有时候不需要特定的框架。一些数据库提供了一种友好的方式来拖尾其 *** 作日志，例如MongoDB Oplog。如果数据库中没有此类功能，则可以通过时间戳轮询更改，或使用上次处理的不可变记录ID查询更改。避免不一致的关键是使数据更改通知成为一个单独的过程。在这种情况下，数据库记录是 单一的事实来源 。只有在首先发生变化时才会捕获更改。

更改数据捕获的最大缺点是业务逻辑的分离。更改捕获过程很可能与更改逻辑本身分开存在于您的代码库中 - 这很不方便。最知名的变更数据捕获应用程序是与域无关的变更复制，例如与数据仓库共享数据。对于域事件，最好采用不同的机制，例如明确发送事件。

让我们来看看颠倒的单一事实来源。如果不是先写入数据库，而是先触发一个事件，然后与自己和其他服务共享。在这种情况下，事件成为事实的唯一来源。这将是一种事件源的形式，其中我们自己的服务状态有效地成为读取模型，并且每个事件都是写入模型。

“事件优先”方法面临的挑战也是CQRS本身的挑战。想象一下，在下订单之前，我们想要检查商品的可用性。如果两个实例同时收到同一项目的订单怎么办？两者都将同时检查读取模型中的库存并发出订单事件。如果没有某种覆盖方案，我们可能会遇到麻烦。

处理这些情况的常用方法是乐观并发：将读取模型版本放入事件中，如果读取模型已在消费者端更新，则在消费者端忽略它。另一种解决方案是使用悲观并发控制，例如在检查项目可用性时为项目创建锁定。

“事件优先”方法的另一个挑战是任何事件驱动架构的挑战 - 事件的顺序。多个并发消费者以错误的顺序处理事件可能会给我们带来另一种一致性问题，例如处理尚未创建的客户的订单。

诸如Kafka或AWS Kinesis之类的数据流解决方案可以保证将按顺序处理与单个实体相关的事件（例如，仅在创建用户之后为客户创建订单）。例如，在Kafka中，您可以按用户ID对主题进行分区，以便与单个用户相关的所有事件将由分配给该分区的单个使用者处理，从而允许按顺序处理它们。相反，在Message Brokers中，消息队列具有一个订单，但是多个并发消费者在给定顺序中进行消息处理（如果不是不可能的话）。在这种情况下，您可能会遇到并发问题。

实际上，在需要线性化的情况下或在具有许多数据约束的情况（例如唯一性检查）中，难以实现“事件优先”方法。但它在其他情况下确实很有用。但是，由于其异步性质，仍然需要解决并发和竞争条件的挑战。

有许多方法可以将系统拆分为多个服务。我们努力将单独的微服务与单独的域匹配。但域名有多细化？有时很难将域与子域或聚合根区分开来。没有简单的规则来定义您的微服务拆分。

虽然匹配帐户余额至关重要，但有许多用例，其中一致性不那么重要。想象一下，为分析或统计目的收集数据。即使我们从系统中随机丢失了10％的数据，也很可能不会影响分析的业务价值。

数据的原子更新需要两个不同系统之间达成共识，如果单个值为0或1则达成协议。当涉及到微服务时，它归结为两个参与者之间的一致性问题，并且所有实际解决方案都遵循一条经验法则：

在给定时刻，对于每个数据记录，您需要找到系统信任的数据源

事实的来源可能是事件，数据库或其中一项服务。实现微服务系统的一致性是开发人员的责任。我的方法如下：

什么是微服务？

微服务(Microservices Architecture)是一种架构风格，一个大型复杂软件应用由一个或多个微服务组成。系统中的各个微服务可被独立部署，各个微服务之间是松耦合的。每个微服务仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务。在所有情况下，每个任务代表着一个小的业务能力。

微服务的概念源于2014年3月Martin Fowler所写的文章“Microservices” martinfowler.com/articles/mi…

单体架构(Monolithic Architecture )

企业级的应用一般都会面临各种各样的业务需求，而常见的方式是把大量功能堆积到同一个单体架构中去。比如：常见的ERP、CRM等系统都以单体架构的方式运行，同时由于提供了大量的业务功能，随着功能的升级，整个研发、发布、定位问题，扩展，升级这样一个“怪物”系统会变得越来越困难。

这种架构模式就是把应用整体打包部署，具体的样式依赖本身应用采用的语言，如果采用java语言，自然你会打包成war包，部署在Tomcat或者Jetty这样的应用服务器上，如果你使用spring boot还可以打包成jar包部署。其他还有Rails和Node.js应用以目录层次的形式打包

上图：单体架构

大部分企业通过SOA来解决上述问题，SOA的思路是把应用中相近的功能聚合到一起，以服务的形式提供出去。因此基于SOA架构的应用可以理解为一批服务的组合。SOA带来的问题是，引入了大量的服务、消息格式定义和规范。

多数情况下，SOA的服务直接相互独立，但是部署在同一个运行环境中（类似于一个Tomcat实例下，运行了很多web应用）。和单体架构类似，随着业务功能的增多SOA的服务会变得越来越复杂，本质上看没有因为使用SOA而变的更好。图1，是一个包含多种服务的在线零售网站，所有的服务部署在一个运行环境中，是一个典型的单体架构。

单体架构的应用一般有以下特点：

微服务架构（Microservices Architecture）

微服务架构的核心思想是，一个应用是由多个小的、相互独立的、微服务组成，这些服务运行在自己的进程中，开发和发布都没有依赖。不同服务通过一些轻量级交互机制来通信，例如 RPC、HTTP 等，服务可独立扩展伸缩，每个服务定义了明确的边界，不同的服务甚至可以采用不同的编程语言来实现，由独立的团队来维护。简单的来说，一个系统的不同模块转变成不同的服务！而且服务可以使用不同的技术加以实现！

上图：微服务架构

微服务设计

那我们在微服务中应该怎样设计呢。以下是微服务的设计指南：

微服务消息

在单体架构中，不同功能之间通信通过方法调用，或者跨语言通信。SOA降低了这种语言直接的耦合度，采用基于SOAP协议的web服务。这种web服务的功能和消息体定义都十分复杂，微服务需要更轻量的机制。

同步消息 REST

同步消息就是客户端需要保持等待，直到服务器返回应答。REST是微服务中默认的同步消息方式，它提供了基于HTTP协议和资源API风格的简单消息格式，多数微服务都采用这种方式（每个功能代表了一个资源和对应的 *** 作）

异步消息 – AMQP, STOMP, MQTT

异步消息就是客户端不需要一直等待服务应答，有应到后会得到通知。某些微服务需要用到异步消息，一般采用AMQP, STOMP, MQTT 这三种通讯协议

消息格式 – JSON, XML, Thrift, ProtoBuf, Avro

消息格式是微服务中另外一个很重要的因素。SOA的web服务一般采用文本消息，基于复杂的消息格式（SOAP）和消息定义（xsd）。微服务采用简单的文本协议JSON和XML，基于HTTP的资源API风格。如果需要二进制，通过用到Thrift, ProtoBuf, Avro。

服务约定 – 定义接口 – Swagger, RAML, Thrift IDL

如果把功能实现为服务，并发布，需要定义一套约定。单体架构中，SOA采用WSDL，WSDL过于复杂并且和SOAP紧耦合，不适合微服务。

REST设计的微服务，通常采用Swagger和RAML定义约定。

对于不是基于REST设计的微服务，比如Thrift，通常采用IDL（Interface Definition Languages），比如Thrift IDL。

微服务集成 (服务间通信)

大部分微服务基于RPC、HTTP、JSON这样的标准协议，集成不同标准和格式变的不再重要。另外一个选择是采用轻量级的消息总线或者网关，有路由功能，没有复杂的业务逻辑。下面就介绍几种常见的架构方式。

点对点方式

点对点方式中，服务之间直接用。每个微服务都开放REST API，并且调用其它微服务的接口。

上图：通过点对点方式通信

很明显，在比较简单的微服务应用场景下，这种方式还可行，随着应用复杂度的提升，会变得越来越不可维护。这点有些类似SOA的ESB，尽量不采用点对点的集成方式。

API-网关方式

API网关方式的核心要点是，所有的客户端和消费端都通过统一的网关接入微服务，在网关层处理所有的非业务功能个。通常，网关也是提供REST/HTTP的访问API。服务端通过API-GW注册和管理服务。

上图：通过API-网关暴露微服务

所有的业务接口通过API网关暴露，是所有客户端接口的唯一入口。微服务之间的通信也通过API网关。\

采用网关方式有如下优势：

目前，API网关方式应该是微服务架构中应用最广泛的设计模式。

消息代理方式

微服务也可以集成在异步的场景下，通过队列和订阅主题，实现消息的发布和订阅。一个微服务可以是消息的发布者，把消息通过异步的方式发送到队列或者订阅主题下。作为消费者的微服务可以从队列或者主题共获取消息。通过消息中间件把服务之间的直接调用解耦。

上图：异步通信方式

通常异步的生产者/消费者模式，通过AMQP, STOMP, MQTT 等异步消息通讯协议规范。

数据的去中心化

单体架构中，不同功能的服务模块都把数据存储在某个中心数据库中。

每个微服务有自己私有的数据库，其它微服务不能直接访问。单体架构，用一个数据库存储所有数据

微服务方式，多个服务之间的设计相互独立，数据也应该相互独立（比如，某个微服务的数据库结构定义方式改变，可能会中断其它服务）。因此，每个微服务都应该有自己的数据库。

每个微服务有自己私有的数据库，其它微服务不能直接访问。每个微服务有自己私有的数据库，其它微服务不能直接访问。

数据去中心话的核心要点：

数据的去中心化，进一步降低了微服务之间的耦合度，不同服务可以采用不同的数据库技术（SQL、NoSQL等）。在复杂的业务场景下，如果包含多个微服务，通常在客户端或者中间层（网关）处理。

微服务架构的优点：

微服务架构的缺点：

微服务的一些想法在实践上是好的，但当整体实现时也会呈现出其复杂性。

关于微服务架构的取舍

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