如何把單體式應用拆解成微服務?【下】

溫馨提示:同步在其他平臺發佈的熱評好文:如何設計出優美的Web API?,現閱讀量超過了2400,小夥伴們千萬不要錯過哦!CSDN 地址:如何設計出優美的Web API?

緊接昨天的上篇:如何把單體式應用拆解成微服務?【上】,今天我們一起來看看各種具體拆解場景的解決方案:

場景1:數據庫表外鍵引用關係

如果單體式應用中兩個功能模塊存在數據引用關係,那我們在拆解微服務時如何消除這種外鍵引用關係呢?首先,停⽌外鍵引⽤;然後,改成通過RESTful HTTP API⽅式獲取原先外鍵關聯的信息。如下圖,改造前Payment數據庫表中的記錄通過外鍵引用Order,代碼層面通常會藉助對象關係映射(ORM)框架建立數據對象的關聯,改造後代碼層面就不能通過ORM框架做關聯了。在Payment數據庫表的記錄中會保存Order的主鍵值,除此之外還會保存Order的關鍵屬性信息,這樣可以避免頻繁的跨進程調用,從而可以提高系統的整體效率表現。

下圖是改造前的情況:

改造前

下圖是改造後的情況:

改造後

場景2:共享靜態數據關係

如果單體式應用中兩個功能模塊彼此共享靜態數據,那我們在拆解微服務時如何消除這種共享關係呢?靜態數據通常存儲在數據庫當中,例如:商品類目代號。如果這些靜態數據需要更新,那我們就需要頻繁地發佈系統,這樣會導致多個服務的中斷。

爲了避免這個問題,我們也可以將這些靜態數據拷貝多份,分別⽤於每個服務,但維護多份數據拷⻉的一致性是個問題。另外,我們也可以將這些靜態數據存⼊每個服務的配置文件,降低更新數據的難度。統一配置中心,微服務架構中的必選組件,我們可以通過它來管理這些靜態數據,這樣在維護更新上會帶來極大的便利。

場景3:共享基礎數據關係

如果單體式應用中兩個功能模塊共享某類基礎數據,那我們在拆解微服務時如何消除這種共享關係呢?多個服務共享某類基礎數據,例如:用戶數據、物流公司數據等等,那我們要爲這類數據提煉出專門的領域模型,將它封裝成微服務,然後通過該服務來訪問這些共享的基礎數據。服務化帶來的好處就是彼此之間僅僅依賴服務契約,雙方具體採用什麼技術和方案都是自由的。只要服務契約沒有改變,那彼此的升級改造就不會影響。

下圖是改造前的情況:
改造前

下圖是改造後的情況:
改造後

場景4:共享數據庫表格

如果單體式應用中兩個功能模塊共享一張數據表格,那我們在拆解微服務時如何消除這種共享關係呢?多個服務各自引⽤的數據被合併存儲在一張數據庫表當中,代碼層面藉助ORM框架實現多態,這種情況我們需要將每個服務所關注的數據剝離出來,分別存到不同的表格當中。

下圖是改造前的情況:
改造前

下圖是改造後的情況:
改造後

場景5:共享數據庫

在拆解微服務過程中,我們該如何拆分數據庫呢?最穩妥的方案就是分階段重構數據庫,數據是最寶貴的資源,我們不要貪圖一步到位。

下圖是改造前的情況:
改造前

  • 第一步,按照業務上下文先將一個數據庫拆解成兩個數據庫,但應用仍然是單體式應用,通過多數據源相關技術應用可以同時訪問兩個數據庫,如下圖所示:

第一步

  • 第二步,將單體式應用拆解成微服務,每個微服務都有各自獨立的數據庫,如下圖所示:

第二步

舊模塊微服務改造優先級原則

從單體式應用中劃分出有界的上下文,作爲剝離微服務的候選,然後開始依次重構每個功能模塊。那如何判斷哪些模塊應該優先被剝離成微服務呢?從模塊剝離難度看,我們可以遵循先易後難的原則,逐步積累重構經驗,這適用於在微服務構建方面經驗不太豐富的團隊;從需求變化頻率看,優先剝離那些變更頻繁的模塊,整體收益會更大一些,這對於人力資源較爲緊張的團隊不失爲一個好的判斷準則;從資源消耗類型看,那些計算或內存密集的模塊適合優先剝離,這樣有利於彈性伸縮時提升資源利用效率,這對系統規模較大的場景效果最明顯;從服務邊界粒度看,粒度越粗越好剝離。具體按哪個規則來安排微服務的改造順序,這就要根據每個團隊的具體情況來具體分析了。

我們在支持不同系統實施微服務改造的過程中,上述優先級原則都被採用過,優先級存在的原因就是資源不夠。微服務改造不是一蹴而就的事情,這個過程會持續很長時間,可能跨度幾年,在不同階段需要考慮的問題也就不同,最核心的原則就是按照適合自己的節奏有條不紊地開展工作,在確保線上業務穩定的前提下適當地追求速度。

微服務改造是否結束判斷標準

那什麼時候纔算完成微服務改造呢?判斷標準就是舊系統中全部有界上下文都被剝離成微服務,此時反腐層就可以被廢除了;或者遺留的單體式應用相對較穩定,不再發生變化,重構的投入產出比不再划算;或者遺留的單體式應用關聯業務已經退出市場了,系統下線了。

微服務架構新挑戰與解決方案

當單體式應用被拆解成多個微服務之後,原先在一個事務邊界內的操作現在要跨多個事務邊界了,我們如何保證事務的一致性呢?下面是一些分佈式事務機制:

  • 再次嘗試,最終一致:將每個操作步驟放⼊隊列排隊,後續再次嘗試,確保最後執行成功,狀態達成⼀致。
  • 撤銷全部操作:補償事務機制,原事務操作失敗之後,啓動一個新的事務去撤銷之前的操作。如果補償事務也失敗了,那系統需要提供手動或自動再次運⾏補償事務的功能。
  • 分佈式事務:通過一個全局事務管理器來協調各個事務得以成功執行。對於短期事務,通常採用兩階段提交(Two-Phase Commit),第一階段是投票階段,分佈式事務的參與者告訴事務管理器,判斷本地事務是否可以順利執行。如果事務管理器收集到所有投票結果都是YES,那就開始提交事務執行。

分佈式事務機制本身不算太複雜,我們借鑑業界的一些開源產品自研了一套分佈式事務框架,跟微服務框架結合起來,應用開發者只需要按照框架的約定實現特定的接口,通過一些註解就可以發起分佈式事務,相關細節可以參考阿里的全局事務服務GTS。

當單體式應用被拆解成多個微服務之後,原先集中存儲的數據也被分開存儲了,報表生成將會遇到新的挑戰。在單體式應⽤情況下,通常有一個用於生成報表的從庫,從主庫同步數據,僅⽤於查詢等讀操作,避免⽣成報表過程影響主庫的讀寫效率。在微服務情況下,我們將要通過服務調用來獲取數據,設計適合報表統計的批量接口,以及增加緩存用於提升數據獲取效率。

  • 數據抽取:通過服務調⽤來獲取報表所需數據,這會造成非常⼤的負載,以及專⻔爲報表設計的API。爲了彌補上述不足,我們可以將數據抽取程序獨立出來,專門從業務數據庫中抽取數據到報表數據庫。
  • 事件驅動數據抽取:基於事件驅動的微服務架構,我們可以開發特定事件的訂閱者,負責將數據同步到報表數據庫,這樣可以解耦底層數據庫系統。

微服務改造是一個長期過程,這個過程會遇到各式各樣的問題,方法論可以幫助我們更好地解決這些問題,並且降低風險。歡迎大家一起探討微服務改造過程中遇到的任何問題!

今天先分享到這裏,如果你覺得有價值,麻煩動動手指點下文 「點贊 」按鈕,讓更多小夥伴可以看到,我也會更加有動力堅持分享。另外,老兵哥我後續還會分享職業規劃、應聘面試、技能提升、影響力打造等經驗,歡迎 關注 本專欄或公衆號「IT老兵哥」,賦能程序人生!
IT老兵哥

  • 軟技能-熱點文章:(首發於公衆號)
  1. “花式”裁員套路深,你知道嗎?
  2. 遭遇裁員,如何渡過心理危機?
  3. 如何在寒冬中找到好工作?
  4. 2C 還是 2B,跟找工作有什麼關係?
  5. 大公司 vs 小公司,你會選哪個?
  6. 記住這一點,不怕找不到好工作!
  7. 跳槽,跳還是不跳,該怎麼跳?
  8. 程序員“求包養”攻略揭祕
  9. 很努力了,爲什麼我還在原地踏步?
  10. 如何寫出好的產品幫助文檔?
  • 硬技能-熱點文章:
  1. 圖解 Spring:HTTP 請求的處理流程與機制【1】
  2. 圖解 Spring:HTTP 請求的處理流程與機制【2】
  3. 圖解 Spring:HTTP 請求的處理流程與機制【3】
  4. 圖解 Spring:HTTP 請求的處理流程與機制【4】
  5. 圖解 Spring:HTTP 請求的處理流程與機制【5】
  6. 如何正確使用 Spring Cloud?【上】
  7. 如何正確使用 Spring Cloud?【中】
  8. 如何正確使用 Spring Cloud?【下】
  9. Spring 核心技術與產品理念剖析【上】
  10. Spring 核心技術與產品理念剖析【下】
發佈了49 篇原創文章 · 獲贊 59 · 訪問量 2萬+
發表評論
所有評論
還沒有人評論,想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章