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为什么要做服务化?

时间:2018-03-01 13:18:08      阅读:151      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:直接   就是   用户服   需要   实体   技术   中间   分享图片   水平   

一、互联网高可用架构,为什么要服务化?

【服务化之前高可用架构】

在服务化之前,互联网的高可用架构大致是这样一个架构:

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( 1 )用户端是浏览器 browser , APP 客户端

( 2 )后端入口是高可用的 nginx 集群,用于做反向代理

( 3 )中间核心是高可用的 web-server 集群, 研发工程师主要编码工作就是在这一层

( 4 )后端存储是高可用的 db 集群,数据存储在这一层

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更典型的, web-server 层是通过 DAO/ORM 等技术来访问数据库的。

可以看到,最初都是没有服务层的,此时架构会碰到一些什么痛点呢?

【架构痛点一:代码到处拷贝】

举一个最常见的业务的例子 -> 用户数据的访问,绝大部分公司都有一个数据库存储用户数据,各个业务都有访问用户数据的需求:

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在有用户服务之前, 各个业务线都是自己通过 DAO 写 SQL 访问 user 库来存取用户数据,这无形中就导致了代码的拷贝 。

【架构痛点二:复杂性扩散】

随着并发量的越来越高,用户数据的访问数据库成了瓶颈,需要加入缓存来降低数据库的读压力,于是架构中引入了缓存,由于没有统一的服务层, 各个业务线都需要关注缓存的引入导致的复杂性 :

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对于用户数据的写请求,所有业务线都要升级代码:

( 1 )先淘汰 cache

( 2 )再写数据

对于用户数据的读请求,所有业务线也都要升级代码:

( 1 )先读 cache ,命中则返回

( 2 )没命中则读数据库

( 3 )再把数据放入 cache

这个复杂性是典型的“业务无关”的复杂性,业务方需要被迫升级。

随着数据量的越来越大,数据库需要进行水平拆分,于是架构中又引入了分库分表,由于没有统一的服务层, 各个业务线都需要关注分库分表的引入导致的复杂性 :

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这个复杂性也是典型的“业务无关”的复杂性,业务方需要被迫升级。

包括 bug 的修改, 发现一个 bug ,多个地方都需要修改 。

【架构痛点三:库的复用与耦合】

服务化并不是唯一的解决上述两痛点的方法,抽象出统一的 “ 库 ” 是最先容易想到的解决:

( 1 )代码拷贝

( 2 )复杂性扩散

的方法。抽象出一个 user.so ,负责整个用户数据的存取,从而避免代码的拷贝。至于复杂性,也只有 user.so 这一个地方需要关注了。

解决了旧的问题,会引入新的问题, 库的版本维护与业务线之间代码的耦合 :

业务线 A 将 user.so 由版本 1 升级至版本 2 ,如果不兼容业务线 B 的代码,会导致 B 业务出现问题;

业务线 A 如果通知了业务线 B 升级,则是的业务线 B 会无故做一些“自身业务无关”的升级,非常郁闷。当然,如果各个业务线都是拷贝了一份代码则不存在这个问题。

【架构痛点四: SQL 质量得不到保障,业务相互影响】

业务线通过 DAO 访问数据库:

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本质上 SQL 语句还是各个业务线拼装的,资深的工程师写出高质量的 SQL 没啥问题,经验没有这么丰富的工程师可能会写出一些低效的 SQL , 假如业务线 A 写了一个全表扫描的 SQL ,导致数据库的 CPU100% ,影响的不只是一个业务线,而是所有的业务线都会受影响 。

【架构痛点五:疯狂的 DB 耦合】

业务线不至访问 user 数据,还会结合自己的业务访问自己的数据:

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典型的,通过 join 数据表来实现各自业务线的一些业务逻辑。

这样的话,业务线 A 的 table-user 与 table-A 耦合在了一起,业务线 B 的 table-user 与 table-B 耦合在了一起,业务线 C 的 table-user 与 table-C 耦合在了一起,结果就是: table-user , table-A , table-B , table-C 都耦合在了一起。

随着数据量的越来越大,业务线 ABC 的数据库是无法垂直拆分开的 ,必须使用一个大库(疯了,一个大库 300 多个业务表 =_= )。

【架构痛点六: … 】

二、服务化解决什么问题?

为了解决上面的诸多问题,互联网高可用分层架构演进的过程中,引入了“服务层”。

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以上文中的用户业务为例,引入了 user-service ,对业务线响应所用用户数据的存取。引入服务层有什么好处,解决什么问题呢?

【好处一:调用方爽】

有服务层之前:业务方访问用户数据,需要通过 DAO 拼装 SQL 访问

有服务层之后: 业务方通过 RPC 访问用户数据,就像调用一个本地函数一样,非常之爽

User = UserService::GetUserById(uid);

传入一个 uid ,得到一个 User 实体,就像调用本地函数一样,不需要关心序列化,网络传输,后端执行,网络传输,范序列化等复杂性。

【好处二:复用性,防止代码拷贝】

这个不展开叙述,所有 user 数据的存取,都通过 user-service 来进行,代码只此一份,不存在拷贝。

升级一处升级, bug 修改一处修改。

【好处三:专注性,屏蔽底层复杂度】

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在没有服务层之前,所有业务线都需要关注缓存、分库分表这些细节。

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在有了服务层之后,只有服务层需要专注关注底层的复杂性了,向上游屏蔽了细节 。

【好处四: SQL 质量得到保障】

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原来是业务向上游直接拼接 SQL 访问数据库。

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有了服务层之后,所有的 SQL 都是服务层提供的,业务线不能再为所欲为了 。底层服务对于稳定性的要求更好的话,可以由更资深的工程师维护,而不是像原来 SQL 难以收口,难以控制。

【好处五:数据库解耦】

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原来各个业务的数据库都混在一个大库里,相互 join ,难以拆分。

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服务化之后, 底层的数据库被隔离开了,可以很方便的拆分出来,进行扩容 。

【好处六:提供有限接口,无限性能】

在服务化之前,各业务线上游想怎么操纵数据库都行,遇到了性能瓶颈,各业务线容易扯皮,相互推诿。

服务化之后, 服务只提供有限的通用接口,理论上服务集群能够提供无限性能,性能出现瓶颈,服务层一处集中优化 。

为什么要做服务化?

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原文地址:https://www.cnblogs.com/zytrue/p/8487563.html

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