有品：There is no silver bullet；
一、簡介
在微服務工程的技術選型中，會涉及到很多組件的集成，最常用包括：緩存、消息隊列、搜索、定時任務、存儲等幾個方面；
如果工程是單服務，對於集成組件的管理來說並不算複雜；但是在分佈式的多服務系統中，隨着拆分的服務數量上升，統一管理各種組件的複雜度也會提高；
如上圖，是團隊內部維護的一份重要的系統清單：描述整個微服務體系中核心組件的依賴情況；【並不完整】
在整個工程內部拆分了幾十個服務，基於一份系統架構圖和一份組件依賴清單，如果熟悉微服務架構模式，可以非常快速的瞭解系統的基礎原理和結構；
複雜系統對於中間件的依賴很重，需要在實踐過程中不斷的積累和總結經驗，持續優化各種組件的應用策略；
對於組件來說，與項目工程的集成模式，核心的應用場景，以及在業務場景中的迭代優化，是研發需要重點關注的方面；
二、緩存管理
【集成模式】
Redis作爲最常見的緩存選型，在與分佈式工程集成時，其形式也存在很大的靈活度；
單服務：在分佈式工程中，如果服務使用獨立的Redis組件，通常是該服務支持的業務場景比較獨特，比如高併發或者數據體量較大等；
分佈式服務：微服務常見的集成方式，不同的服務使用同一個Redis的不同DB編號，其他服務必須通過該服務的接口訪問其緩存數據；
緩存中心：整個工程基於一個緩存中心服務來管理，其適配的業務場景比較特殊，多個服務緊密協作，調度和處理相同的數據主體；
在實際的分佈式系統中，通常是模式一和模式二兩種都採用，而模式三更多的是應對特殊的需求場景；
【應用方式】
雖然Redis可以極大的提升效率，但是在實際的應用中，涉及最多的就是數據緩存和加鎖兩個核心能力，對於組件的API使用並不算複雜；
無論是在框架層面的淺封裝一層，還是圍繞Redis組件編寫常用的工具方法，都可以很好的實現工程和Redis相關API之間的解耦；不同服務之間緩存數據獲取，需要通過各個服務提供的接口進行查詢；
三、消息隊列
【集成模式】
Kafka作爲消息隊列的常見技術選型，在與分佈式工程集成時，在設計上會圍繞消息生產和消費的基本模式；
服務內集成：在各個服務內部直接引入消息組件，服務可能是消息生產者也可能是消費者，當重度依賴消息通信時，流程可維護性比較差；
消息服務封裝：單獨封裝消息生產和消費兩個服務，來統一調度和管理消息通信，雖然提高了技術面的複雜度，但是極大降低了異步流程的管理難度；
在實際應用時，如果工程內對於消息的使用並不高頻，通常是採用模式一的策略，建議做好流程註釋和文檔維護；如果消息使用非常高頻，可以考慮模式二的策略，減輕組件維護的難度；
【應用方式】
生產和消費能力追求平衡，即便有偏差也只能是消息的【消費】大於【生產】的效率，才能避免消息堆積從而影響正常的業務流程；
實踐來看單純的基於MQ的重試機制，並不能穩定的解決分佈式架構中複雜流程的中斷問題，需要圍繞消息的存儲設計相應的調度策略，從而推動整個流程的完整執行，無論是向下推進還是向前回滾；
四、搜索引擎
【集成模式】
對於搜索引擎Elasticsearch來說，個人感覺在常規業務場景中是最容易出問題的組件，使用ES索引的數據模型，通常結構複雜並且數據體量偏大，還涉及到大量的檢索條件；
服務內管理索引和數據：通常是核心的業務場景，對數據的實時性要求極高，從常規的架構設計來考慮，雖然索引相關的結構和數據可能來自多個數據庫，但是其管理的接口會統一封裝在業務聯繫最密切的服務內；
獨立組件管理索引數據：基於獨立的組件（常用Logstash）進行調度，動態地採集、轉換和傳輸數據，不受格式或複雜度的影響，數據往往以各種各樣的形式，或分散或集中地存在於很多系統中；
無論是模式一還是模式二，都是ES常用的集成策略，比如模式一對於核心數據模型的構建，常見於訂單或商品等，模式二的經典用法之一ELK日誌採集等；
【應用方式】
以服務內部管理索引的方式來說，多數情況下索引的結構會不斷的擴展，結構更新必然也會引起數據和檢索條件的同步更新，如果是結構新增的方式更新，管理難度並不大，但是已有字段的類型更新，還需要索引重建；
對於ES這種操作起來比較複雜的技術組件，建議是把各種常用的操作編寫程序腳本來處理，並且開發相應的管理功能，用更加穩定可控的方式來管理索引的結構和數據調度；
五、定時任務
【集成模式】
Quartz任務調度組件，在分佈式系統中並不算複雜，基於定時器去觸發各種任務執行即可；
服務內構建定時器：在一些簡單的相對獨立的服務中，可以在服務內配置定時器，去執行相應的任務流程，這種模式在複雜的分佈式系統中很難維護；
獨立的任務調度服務：可以統一管理任務的調度策略和執行方式（比如同步或異步），同時對任務調度服務進行監控和維護，以此確保任務調度系統的穩定性和可靠性；
通常模式一只會在個別獨立的服務中採用，對於模式二來說，封裝獨立的任務調度服務，可以統一與其他服務進行集成或者通信，比如通過消息服務及時通知失敗的任務等；
【應用方式】
在任務調度服務中，難免要和其他服務進行通信交互，從而觸發相關任務的執行，如果系統內部定時任務不多的話，可以採用feign接口的方式觸發，如果任務非常多，可以考慮直接構建Http請求的方式，避免服務頻繁的升級迭代；
在調度任務中可能存在數據體量比較大的場景，通常就是採用分片算法加線程池併發處理的策略，但是前提也要優化好數據查詢和任務處理流程，從整體上提升任務的執行效率；
六、數據存儲
【集成模式】
以MySQL爲代表的數據存儲是系統中最核心的一層，其集成的形式也是靈活多變，與存儲層相關的組件更是五花八門；
多服務共用數據庫：對於模式一來說，在相對簡單的系統中比較常用，或者服務和數據庫本身偏向通用的功能性質，可以採用這種策略；
服務和庫的拆分：模式二是分佈式架構中最常用的設計，每個服務都具有自己相應的獨立數據庫，其他服務想要訪問必須通過調用相應服務提供的接口才可以；
多數據源模式：在一個服務內集成多個數據源，像模式三讀寫分離和模式四分庫分表，這是偏數據服務的業務場景中經常使用的模式；
對於系統中的數據源管理本身就是一件複雜的事情，需要兼顧各個方面，比如數據讀寫性能，數據安全，以及服務的穩定性等；
【應用方式】
在常規的微服務工程中，通常每個服務都會使用各自獨立的數據庫，在多數據源的集成模式中，常用的邏輯就是動態路由、讀寫分離、分庫分表等，如果邏輯簡單可以自定義封裝，如果邏輯複雜可以使用成熟的組件；
服務集成多數據源的模式中，存在一個比較明顯的複雜問題，如何在不停止服務的情況下，進行數據源的動態管理，此前實踐過的模式：提供不同數據源的適配服務來實現各自的策略，在完成數據源的動態調整後，停止其中舊服務即可，雖然流程偏重偏複雜，但是穩定可靠；
七、參考源碼
編程文檔：
https://gitee.com/cicadasmile/butte-java-note
應用倉庫：
https://gitee.com/cicadasmile/butte-flyer-parent