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很多传统企业看着互联网公司都进行着微服务化,因此也想享受微服务化带来的好处便对自己的系统进行改造,但微服务化 多“微”才是最优?有哪些拆分的原则?
所有的设计都是为了高可用,易扩展、高并发下出现异常更容易恢复,降低异常对业务的影响,这就是微服务架构设计的理念,但不完全,有些还是依靠架构师的经验结合自己公司的业务特点来思考,并不是适合所有的公司,传统公司进行微服务化的困难很大,但做得好收益也非常高。
微服务讲究的是小 ,一个程序只做好一件事就够了,因此需要对原有臃肿的系统拆分,对零散的功能进行合。
如用户服务、授权服务、菜单服务、订单服务…… 这样的粒度好处是更新用户服务其它的服务可以不用更新。
数据库操作层封装成一个服务,所有对这个数据库的请求都要经过这个服务,而不用知道这个数据库的密码,而且可以进行流量权限等进行控制。
这种架构很极端,会造成微服务数量成几何数增长,维护难度极大。
适当的粒度优势是服务能够独离部署,扩展方便,耦合度较小。
应用层我们可以结合上面的方法从下往上分析,对所有服务抽像化后抽出基础功能封成服务,这样公共服务就行成了,而且可以互相引用。
这样就形成了基础服务,是一些基础组件,与具体的业务无关。比如:短信服务、邮件服务。这里的服务最容易摘出来做微服务,也是我们第一优先级分离出来的服务。
还有些是业务服务,是一些垂直的业务系统,只处理单一的业务类型如:风控系统、积分系统、合同系统。这类服务职责比较单一,根据业务情况来选择是否迁移,比如:如果突然有需求对积分系统进行大优化,我们就趁机将积分系统进行改造,是我们的第二优先级分离出来的服务。
前端服务,一般为服务的接入或者输出服务,比如网站的前端服务、app 的服务接口这类,这是我们第三优先级分离出来的服务。
组合服务,组合服务就是涉及到了具体的业务,比如网购过程,需要调用很多垂直的业务服务,这类的服务我们一般放到最后再进行微服务化架构来改造,因为这类服务最为复杂,除非涉及到大的业务逻辑变更,我们是不会轻易进行迁移。
数据层都是独立的数据库,即一个数据库对应一个服务,这里需要对数据库层进行纵向切分,即原来一个表现在对应多个表分片保存。
每个微服务都有自己独立的数据库,那么后台管理的联合查询怎么处理?
有如下三种处理方案:
以上只是个拆分建议,传统项目到微服务转化首先是思想上的转变就是很困难的,然后有些方法也不能套大公司的,只能是趋向大原则,根据自己的业务量,人力 时间等来改造。
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