架构风格：微服务
本⽂探讨：
什么是微服务
微服务的约束
微服务对架构属性的影响
什么是微服务
「微服务」是⼀种架构风格，也就是说，「微服务」是⼀组架构约束。
前⾯说到REST是⼀种复合式的架构风格，微服务也是！微服务的约束⾯更⼴，它对开发过程和开发⼈员也进⾏了约束！
微服务的约束
MartinFlower在Microservices⼀⽂中，详细阐述了微服务所需要具有的约束！
- Componentization via Services：基于服务的组件化
- Organized around Business Capabilities：围绕业务能⼒进⾏组织
- Products not Projects：产品⽽不是项⽬
- Smart endpoints and dumb pipes：智能终端和静默管道
- Decentralized Governance：去中⼼化治理
- Decentralized Data Management：去中⼼化数据管理
- Infrastructure Automation：基础设施⾃动化
- Design for failure：容错性设计
- Evolutionary Design：进化式设计
实际上这些约束回答了架构设计所关⼼的⼏个问题：
系统如何切分：围绕业务能⼒进⾏组织，去中⼼化数据管理
模块之间如何通信：基于服务的组件化，智能终端和静默管道
如何进⾏技术选型：去中⼼化治理
容错性：容错性设计
扩展性：产品⽽不是项⽬，进化式设计
可维护性：基础设施⾃动化
下⾯⼀个个的说明！
系统如何切分？
在「」⼀⽂中，最后提到，⼀般情况下，当你不知道⼀个系统使⽤何种架构⽐较好时，可以先使⽤分层架构。分层架构就是将系统⼀层⼀层的切分，下层为上层提供服务。
每⼀层的边界是什么呢？是「系统功能」！展现、业务逻辑、数据存储。你会发现，这种切分⽅式和业务本⾝没有任何关系，所以才是「万⾦油」！
另外，这种切分⽅法也将开发⼈员划分成了前端、后端、DBA！这是⽬前主流的做法，好像也没有出现什么⼤问题！
如果你在⼤公司待过，你就会发现进⾏⼀个需求变更是多么⿇烦的⼀件事。即使⼀个很简单的需求，都可能要所有团队都参与进来。
导致这个问题的原因是什么呢？是沟通成本！
项⽬管理算法的复杂度是O（N 2），当⼈员变得越来越多时，沟通成本成倍增长：
5⼈团队，需要沟通的渠道是 5*(5–1)/2 = 10
15⼈团队，需要沟通的渠道是15*(15–1)/2 = 105
50⼈团队，需要沟通的渠道是50*(50–1)/2 = 1,225
150⼈团队，需要沟通的渠道是150*(150–1)/2 = 11,175
我们都知道「技术是为业务服务的」！如果⼀个架构和业务没有关系，如何为业务服务呢？如果沟通要花费⼤量的时间，如何快速推进项⽬呢？
所以，微服务「围绕业务能⼒进⾏组织」！
既包括了系统的切分
也包括了对⼈员的组织
因为康威定律提到：
"Organizations which design systems are constrained to produce designs which are copies of the communication structures of these organizations." - Melvin Conway (1967).
在微服务中，每个模块（这⾥的模块和我们平常所理解的模块有些区别，它的粒度更⼤，所以在微服务⾥⼀般称为是服务，下⾯均使⽤「服务」）都是⼀个完整的业务系统！包括了展现、业务逻辑和数据存储！相应的，负责开发的⼈员需要具备开发这个服务所需要的所有技能！
也就是说，在微服务中服务的边界是业务的边界！
这很类似韩都⾐舍的「以产品⼩组为核⼼的单品全程运营体系（IOSSP）」！将企业划分为“⼩集体”，像⾃由⾃在重复分裂的“阿⽶巴”——以各个“阿⽶巴”为核⼼，⾃⾏制订计划，独⽴核算，持续⾃主成长。以3⼈⼀组的产品组为例，这三个⼈分别是设计师、页⾯制作、库存管理员。这三⼈全权负责某⼀单品的页⾯制作、款式设计、尺码以及库存深度的预估等⼯作。
对应到微服务中，即两到三个⼈负责⼀个服务，这个服务包含了完整的业务流程，开发⼈员需要掌握开发这个服务所需要的完整的技能，包括UI、编程、DBA!
这⾥的难点是：
⼀是要划分好业务边界，使得每个服务能够⾼内聚、低耦合！
⼆是制定规范，利于各个服务之间的通信
三是⼈员技能的要求更⾼
如何进⾏业务划分，需要根据具体的业务来具体进⾏。这⾥暂不展开。只提⼀点，就是要将事务考虑在内！
就是说在切分系统的时候，要考虑事务问题！我们都知道远程事务是⼀个⽐较难处理的问题！两阶段提交、三阶段提交都不能很好的解决分布式事务问题！Paxos算法过于复杂，且性能较差。
所以微服务的建议是：
尽量保证事务在⼀个服务中执⾏
通过补偿的⽅式来弥补事务操作的问题
服务如何通信？
对于⼀般系统来说，我们都是使⽤的进程内通信，即通过调⽤同⼀内存内的⽅法的⽅式进⾏通信！公⽤的代码我们可以以「库」的形式进⾏组织，避免代码重复！这种系统我们⼀般称为「单体系统」！
「单体系统」的伸缩性不理想！⽐如说，双11需要做个活动，瞬间⽤户量⼤增！如果需要应对流量峰值，就需要对系统进⾏扩容。但是因为是单体系统，扩容只能整体扩容，⽽实际上需要扩容的只是那个活动页⾯！这就导致了资源的浪费。另外⼀个问题就是，如果这个活动导致了系统崩溃，这将导致这个系统的所有功能都不能使⽤！
⼀种解决⽅案是进⾏「服务化」！即将需要多个系统公⽤的逻辑或TPS较⾼的模块独⽴部署，通过进程间通信的⽅式，进⾏服务调⽤。⽐如上⾯的活动模块，当活动模块以服务的⽅式对外服务后，需要扩容时，只需要扩容活动服务就可以了。同时，如果活动服务出现了问题，只会导致这个活动相关内容⽆法访问，⽽不会影响系统的其它功能。今年双11淘宝的地址服务就挂了，但是并不影响淘宝本⾝的访问。
这⾥所说的「服务化」是使⽤dubbo这类服务化框架进⾏的服务化，⽽不是使⽤ESB的SOA！
基于ESB的SOA主要是为了将企业中的各个系统连接起来！ESB像⼀根「聪明」的管道，⽤来连接各个「愚笨」的节点。为了集成不同系统，不同协议的服务，ESB做了很多事情：
消息路由
编排
转换
业务处理规则
这就导致ESB很重、很复杂。这也是基于ESB的SOA被⼈诟病的⼀个原因。
dubbo这类服务化框架主要解决的是运⾏时代码复⽤、系统伸缩性以及⾼性能问题！但是服务粒度相对较⼩，带来的问题就是维护的成本相对较⾼！
⽽微服务可以说做了⼀些折中：
服务粒度较⼤，包含了⼀个完整的业务的展⽰、逻辑和存储。相对的数量就较服务化少，维护相对较容易
分布式和微服务的关系以进程间通信的⽅式提供服务。包括对外服务、以及其它服务。保证了伸缩性。
业务逻辑处理都在服务内部进⾏，通信组件只提供单纯的通信功能。保证了简单性。
这样既摆脱了繁重的ESB，也降低了维护难度！
如何进⾏技术选型？
对于「如何进⾏技术选型」，微服务不强制开发平台！因为「没有银弹」！微服务偏向于「适合的⼯具解决适合的问题」！
每个程序员都有⾃⼰喜欢的技术体系！有喜欢Java的、有喜欢.Net的、有喜欢C++的，还有喜欢Lisp的。。。。
那开发系统时需要选择哪种技术体系呢？按微服务的观点就是：哪种技术合适就⽤哪种技术吧！这个服务需要⾼并发，可以⽤Go来进⾏开发！这个服务需要快速推进，可以⽤PHP！这个服务需要稳定，可以⽤Java！看起来很完美！
⽽实际上内，这导致的是不可控！为什么Java语⾔会被很多企业使⽤？其中⼀个原因就是可控！
举个例⼦，国内公司的技术栈相对⽐较单⼀！⽐如，公司的主流语⾔是Java,.Net,PHP等，其它语⾔就只是辅助！⼀般不会有两种、甚⾄三种主流语⾔！
假设⼀家公司的主流语⾔是Java！开发⼀个系统，可能需要10个⼈。那公司可以招5~6个⼀般的，2~3个不错的，1个⽜逼的！公司只要稳住那个⽜逼的就⾏了！如果有⼈⾛了，只要其他⼈顶上就⾏了！
⽽如果每种服务都使⽤不同的语⾔，那⼀个系统使⽤了三个左右的语⾔，每种语⾔得有个熟练掌握的吧？每种语⾔，公司都得稳住个相对⽜逼的吧？成本⾼不说，难度也⼤了不少！
容错性
系统按照业务切分为⼀个个的服务，相对单体应⽤来说，运⾏的系统多了，系统整体不可⽤的⼏率降低了，但是单个服务出现问题的⼏率却变⼤了！这就需要微服务系统需要有⽐单体应⽤更好的容错性！
任何服务可能因为供应商的不可靠⽽故障，客户端需要尽可能的优化这种场景的响应。与单体构架相⽐，这是⼀个缺点，因为它带来额外的复杂性。这将让微服务团队时刻需要关注服务故障的情况下的⽤户体验。
由于服务可能随时出现问题，所以快速故障检测，甚⾄⾃动恢复就变更⾮常重要。微服务应⽤把实时的监控放在应⽤的各个阶段中，检测构架元素（每秒数据库的接收的请求数）和业务相关的指标（每分钟接收的订单数）。监控系统可以提供⼀种早期故障告警系统，让开发团队跟进并调查。
这⼜⽆形中提⾼了对开发⼈员的技术要求！
扩展性
对于互联⽹产品来说，这是个必选项！
以前在⽹上看到过⼀句话，⼤意是：「当你有⼀个想法的时候，世界上可能有1万个⼈也有这个想法！其中1000个⼈已经开始做了！100个⼈已经做完了！10个⼈已经运营了！1个已经盈利了！」
也就是说，相同的产品千千万。⽤户为何就偏爱你这款？
你的系统需要有核⼼竞争⼒，来吸引新⽤户！同时还需要不断的加⼊新功能，保持⽤户不流失！
可维护性
服务的数量增加了，维护的成本也就相应的增加了。除了上⾯提到的通过降低沟通成本来提⾼可维护性外，微服务还通过「基础设施⾃动化」来降低维护难度！
基础设施⾃动化有如下⼏个原因：
由于微服务的服务较单体应⽤会多了很多，这就导致了部署微服务较部署单体应⽤来说要复杂得多。单纯的靠运维来⼿动部署不现实部署的服务较多，且是⽹状通信，导致了⼀个请求可能会调⽤多个服务，对于请求的追踪不能像单体应⽤⼀样，靠⽇志来跟踪。需要追踪请求。
当请求异常时，或服务异常时，需要能⾃动的处理⼀些常见情况（也涉及上⾯的「容错性」）
参考资料

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