Week 10 模块分解
微服务
巨无霸系统带来的问题
编译部署困难
代码分支管理困难
数据连接耗尽
新增业务困难
解决方案就是拆分,将模块独立部署,降低耦合性
微服务框架
Web Service 与企业级分布式服务
服务提供者通过 WSDL(Web 服务描述语言,Web Services Description Language)向注册中心(Service Broker)描述自身提供的服务接口属性,注册中心使用 UDDI(Universal Description, Discovery, and Integration,统一描述、发现和集成)发布服务提供者提供的服务,服务请求者从注册中心检索到服务信息后,通过 SOAP(Simple Object Access Protocol,简单对象访问协议 )和服务提供者通信,使用相关服务。
Web Service 虽然有着成熟的技术规范和产品实现,以及在企业应用领域有许多成功的案例,但是也具有一些固有的缺点:
臃肿的注册与发现机制
低效的 XML 序列化手段
开销相对较高的 HTTP 远程通信
复杂的部署与维护手段
微服务框架需求
对于大型互联网系统,除了 Web Service 所规范的服务注册与发现,服务调用等标准功能,还需要微服务框架能够支持:
失效转移(Fail Over)
对于大型网站的微服务而言,即使是很少访问的简单服务,也需要集群部署,同时微服务框架还需要支持服务提供者的失效转移机制,以实现服务高可用。
负载均衡
对于集群部署的服务提供者,服务请求者可以使用加权轮询等手段访问,使服务提供者集群实现负载均衡。
高效的远程通信
对于大型网站,核心服务每天的调用次数会达到数以亿计,如果没有高效的远程通信手段,服务调用可能会成为整个系统性能的瓶颈。
对应用最少的侵入
网站技术是为业务服务的,是否使用微服务需要根据业务发展规划,微服务也需要渐进式的演化,甚至会出现反复,即使用了微服务后又退回到集中式部署,微服务框架需要支持这种渐进式演化和反复。当然服务模块本身需要支持可集中式部署,也可分布式部署。
版本管理
为了应对快速变化的需求,服务版本升级不可避免,如果仅仅是服务实现升级,那么这种升级对服务请求者而言是透明的,无需关注。但是如果服务的访问接口发生变化,就需要服务请求者和服务提供者同时升级才不会导致服务调用失败。企业应用系统可以申请停机维护,同时升级接口,而网站服务不可能中断,需要服务提供者先升级接口,并同时提供历史版本的服务供请求者调用,当请求者访问接口升级后才可以关闭历史版本服务。
Dubbo 框架
Service Mesh
Service Mesh 是一个基础设施层,用于处理服务间的通信,通常表现为一组轻量级网络代理,他们与应用程序部署在一起,而对应用程序透明。
微服务架构实践
落地
业务先行,先理顺业务边界和依赖,技术是手段而不是目的。
先有独立的模块,后有分布式的服务。
业务耦合严重,逻辑复杂多变的系统进行微服务重构要谨慎。
要搞清楚实施微服务的目的是什么,业务复用?开发边界清晰?分布式集群提升性能?
命令与查询职责分离
在服务接口层面将查询(读操作)与命令(写操作)隔离,实现服务层的读写分离。
更清晰的领域模型
针对读写分别优化,实现更好的性能
查询服务不会修改数据,更好地保护数据
事件溯源
将用户请求处理过程中的每次状态变化都记录到事件日志中,并按时间序列进行持久化存储。
利用事件溯源,可以精确复现任何用户状态,进行复核审计。
利用事件溯源,可以有效监控用户状态变化,并在此基础上实现分布式事务。
断路器
当某个服务出现故障,响应延迟或者失败率增加,继续调用这个服务会导致调用者请求阻塞,资源消耗增加,进而出现服务级联失效,这种情况下使用断路器阻断对故障服务的调用。
断路器三种状态:关闭,打开,半开
服务重试与调用超时
上游调用者超时时间要大于下游调用者超时时间之和
需求驱动
Needs - Values - Principles - Practices - Tools
基于网关的微服务
网关作用
微服务网关
与企业侧 WebService 类似
网关管道技术
网关本身没有什么业务,主要职责是做各种校验与拦截,这些职责可以通过管道技术连接起来
实现管道技术的责任链设计模式
开放平台网关
API 接口:是开放平台暴露给合作者使用的一组 API,其形式可以是 RESTful、 WebService、RPC 等各种形式
协议转换:将各种 API 输入转换成内部服务可以识别的形式,并将内部服务的返回 封装成 API 的格式。
安全:除了一般应用需要的身份识别、权限控制等安全手段,开放平台还需要分级 的访问带宽限制,保证平台资源被第三方应用公平合理使用,也保护网站内部服务不会 被外部应用拖垮。
审计:记录第三方应用的访问情况,并进行监控、计费等。
路由:将开放平台的各种访问路由映射到具体的内部服务。
流程:将一组离散的服务组织成一个上下文相关的新服务,隐藏服务细节,提供统 一接口供开发者调用。
开放授权协议 OAuth 2.0
OAuth2.0 一共有四种授权方式, 分别是授权码、隐式授权、资源所有者密码 凭据和客户端凭据。
目前互联网上使用最多也是最安全的的一种方式是授权码方式
领域驱动设计 DDD
基本概念
为什么需要
用户或者产品经理的需求零零散散,不断变更。
工程师在各处代码中寻找可以实现这些需求变更的代码,修修补补。
软件只有需求分析,并没有真正的设计,系统没有一个统一的领域模型维持其内在的逻辑一致性。
功能特性并不是按照领域模型内在的逻辑设计,而是按照各色人等自己的主观想象设计。
贫血模型
由于事务脚本模式中,Service、Dao 这些对象只有方法,没有数值成员变量,而方法调用时传递的数值对象,比如 Contract,没有方法(或者只有一些 getter、setter 方法),因此事务脚本又被称作贫血模型。
充血模型
领域模型的对象则包含了对象的数据和计算逻辑,比如合同对象,既包含合同数据,也包含合同相关的计算。因此从面向对象的角度看,领域模型才是真正的面向对象。
领域模型是合并了行为和数据的领域的对象模型。通过领域模型对象的交互完成业务逻辑的实现,也就是说,设计好了领域模型对象,也就设计好了业务逻辑实现。和事务脚本被称作贫血模型相对应的,领域模型也被称为充血模型。
DDD 战略设计
领域是一个组织所做的事情以及其包含的一切,通俗地说,就是组织的业务范围和做事方式,也是软件开发的目标范围。
领域驱动设计就是从领域出发,分析领域内模型及其关系,进而设计软件系统的方法。
子域
领域是一个组织所做的事情以及其包含的一切。 所以通常的做法是把整个领域拆分成多个子域,比如用户、商品、订单、库存、物流、发票等。
限界上下文
在一个子域中,会创建一个概念上的领域边界,在这个边界中,任何领域对象都只表示特定于该边界内部的确切含义。这样边界便称为限界上下文。限界上下文和子域具有一对一的关系,用来控制子域的边界,保证子域内的概念统一性。
通常限界上下文对应一个组件或者一个模块,或者一个微服务,一个子系统。
上下文映射图
不同的限界上下文,也就是不同的子系统或者模块之间会有各种的交互合作。DDD 使用上下文映射图来设计这种关联和交互。
DDD 战术设计和战略设计
领域、子域、界限上下文、上下文映射图,这些是 DDD 的战略设计。
实体、值对象、聚合、CQRS、事件溯源,这些是 DDD 战术设计。
通过战略设计,划分模块和服务的边界及依赖关系,对微服务架构的设计至关重要。
DDD 战术设计
实体
领域模型对象也被称为实体,每个实体都是唯一的,具有一个唯一标识,一个订单对象是一个实体,一个产品对象也是一个实体,订单 ID 或者产品 ID 是它们的唯一标识。实体可能会发生变化,比如订单的状态会变化,但是它们的唯一标识不会变化。
实体设计是 DDD 的核心所在,首先通过业务分析,识别出实体对象,然后通过相关的业务逻辑设计实体的属性和方法。这里最重要的,是要把握住实体的特征是什么,实体应该承担什么职责,不应该承担什么职责,分析的时候要放在业务场景和界限上下文中,而不是想当然地认为这样的实体就应该承担这样的角色。
值对象
并不是领域内的对象都应该被设计为实体,DDD 推荐尽可能将对象设计为值对象。比如像住址这样的对象就是典型的值对象,也许建在住址上的房子可以被当做一个实体,但是住址仅仅是对房子的一个描述,像这样仅仅用来做度量或描述的对象应该被设计为值对象。
值对象的一个特点是不变性,一个值对象创建以后就不能再改变了。如果地址改变了,那就是一个新地址,而一个订单实体则可能会经历创建、待支付、已支付、代发货、已发货、待签收、待评价等各种变化。
聚合
聚合是一个关联对象的集合,我们将其作为一个单元来处理数据更改。每个集合都有一个根和一个边界。边界定义了聚合内部的内容。根是聚合中包含的单个特定实体。
聚合根:将多个实体和值对象聚合在一起的实体。
DDD 分层结构
领域实体的组合调用和事务控制在应用层。
用户接口层 --> 应用层 --> 领域层
DDD 六边形
领域模型通过应用程序封装成一个相对比较独立的模块,而不同的外部系统则通过不同的适配器和领域模型交互,比如可以通过 HTTP 接口访问领域模型,也可以通过 Web Service 或者消息队列访问领域模型,只需要为这些不同的访问接口提供不同的适配器就可以了。
组件设计原则
软件的复杂度和规模成指数关系
一个复杂度为 100 的软件系统,如果能拆分成两个互不相关、同等规模的子系统,那么每个子系统的复杂度应该是 25,而不是 50。软件开发这个行业很久之前就形成了一个共识,应该将复杂的软件系统进行拆分,拆成多个更低复杂度的子系统,子系统还可以继续拆分成更小粒度的组件。也就是说,软件需要进行模块化、组件化设计。
组件内聚原则
组件内聚原则主要讨论哪些类应该聚合在同一个组件中,以便组件既能提供相对完整的功能,又不至于太过庞大。
复用发布等同原则
复用发布等同原则是说,软件复用的最小粒度应该等同于其发布的最小粒度。也就是说,如果你希望别人以怎样的粒度复用你的软件,你就应该以怎样的粒度发布你的软件。这其实就是组件的定义了,组件是软件复用和发布的最小粒度软件单元。这个粒度既是复用的粒度,也是发布的粒度。
版本号约定建议:
版本号格式:主版本号. 次版本号. 修订号。比如 1.3.12,在这个版本号中,主版本号是 1,
主版本号升级,表示组件发生了不向前兼容的重大修订;
次版本号升级,表示组件进行了重要的功能修订或者 bug 修复,但是组件是向前兼容的;
修订号升级,表示组件进行了不重要的功能修订或者 bug 修复。
共同封闭原则
共同封闭原则是说,我们应该将那些会同时修改,并且为了相同目的而修改的类放到同一个组件中。而将不会同时修改,并且不会为了相同目的而修改的类放到不同的组件中。
组件的目的虽然是为了复用,然而开发中常常引发问题的,恰恰在于组件本身的可维护性。如果组件在自己的生命周期中必须经历各种变更,那么最好不要涉及其他组件,相关的变更都在同一个组件中。这样,当变更发生的时候,只需要重新发布这个组件就可以了,而不是一大堆组件都受到牵连。
共同复用原则
共同复用原则是说,不要强迫一个组件的用户依赖他们不需要的东西。
这个原则一方面是说,我们应该将互相依赖,共同复用的类放在一个组件中。比如说, 一个数据结构容器组件,提供数组、Hash 表等各种数据结构容器,那么对数据结构遍历 的类、排序的类也应该放在这个组件中,以使这个组件中的类共同对外提供服务。
另一方面,这个原则也说明,如果不是被共同依赖的类,就不应该放在同一个组件中。如果不被依赖的类发生变更,就会引起组件变更,进而引起使用组件的程序发生变更。这样就会导致组件的使用者产生不必要的困扰,甚至讨厌使用这样的组件,也造成了组件复用的困难。
组件耦合原则
组件内聚原则讨论的是组件应该包含哪些功能和类,而组件耦合原则讨论组件之间的耦合关系应该如何设计。
无循环依赖原则
无循环依赖原则说,组件依赖关系中不应该出现环。如果组件 A 依赖组件 B,组件 B 依赖组件 C,组件 C 又依赖组件 A,就形成了循环依赖。
很多时候,循环依赖是在组件的变更过程中逐渐形成的,组件 A 版本 1.0 依赖组件 B 版本 1.0,后来组件 B 升级到 1.1,升级的某个功能依赖组件 A 的 1.0 版本,于是形成了循环依赖。如果组件设计的边界不清晰,组件开发设计缺乏评审,开发者只关注自己开发的组件,整个项目对组件依赖管理没有统一的规则,很有可能出现循环依赖。
稳定依赖原则
稳定依赖原则说,组件依赖关系必须指向更稳定的方向。较少变更的组件是稳定的,也就是说,经常变更的组件是不稳定的。根据稳定依赖原则,不稳定的组件应该依赖稳定的组件,而不是反过来。
反过来说,如果一个组件被更多组件依赖,那么它需要相对是稳定的,因为想要变更一个被很多组件依赖的组件,本身就是一件困难的事。相对应的,如果一个组件依赖了很多的组件,那么它相对也是不稳定的,因为它依赖的任何组件变更,都可能导致自己的变更。
稳定依赖原则通俗地说就是,组件不应该依赖一个比自己还不稳定的组件。
稳定抽象原则
稳定抽象原则说,一个组件的抽象化程度应该与其稳定性程度一致。也就是说,一个稳定的组件应该是抽象的,而不稳定的组件应该是具体的。
这个原则对具体开发的指导意义就是:如果你设计的组件是具体的、不稳定的,那么可以为这个组件对外提供服务的类设计一组接口,并把这组接口封装在一个专门的组件中,那么这个组件相对就比较抽象、稳定。
Java 中的 JDBC 就是这样一个例子,我们开发应用程序的时候只需要使用 JDBC 的接 口编程就可以了。而发布应用的时候,我们指定具体的实现组件,可以是 MySQL 实现 的 JDBC 组件,也可以是 Oracle 实现的 JDBC 组件。
组件的边界与依赖关系,不仅仅是技术问题
组件的边界与依赖关系划分,不仅需要考虑技术问题,也要考虑业务场景问题。易变与稳定,依赖与被依赖,都需要放在业务场景中去考察。有的时候,甚至不只是技术和业务的问题,还需要考虑人的问题,在一个复杂的组织中,组件的依赖与设计需要考虑人的因素,如果组件的功能划分涉及到部门的职责边界,甚至会和公司内的政治关联起来。
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