使用微服務(wù)架構(gòu)方案能解決企業(yè)面臨的很多挑戰(zhàn)，而且目前微服務(wù)架構(gòu)的框架都比較成熟，例如Spring cloud或者dubbo在各大互聯(lián)網(wǎng)平臺都有成功案例，但看似簡單的框架在實際開發(fā)過程中會面臨很多問題。本文整理了企業(yè)從單體架構(gòu)向微服務(wù)架構(gòu)轉(zhuǎn)型的中的設(shè)計難點問題。來自專家分享及社區(qū)交流。
整理者：潘志偉，某金融企業(yè)，擁有十多年從業(yè)經(jīng)驗，精通微服務(wù)架構(gòu)，精通大數(shù)據(jù)，擁有億級用戶平臺架構(gòu)經(jīng)驗，萬級并發(fā)的API網(wǎng)關(guān)經(jīng)驗。還有以下專家分享：顧黃亮 蘇寧消費金融有限公司 技術(shù)總監(jiān)、zhuqibs Mcd 軟件開發(fā)工程師 等。
問題一：企業(yè)從單體架構(gòu)往微服務(wù)架構(gòu)轉(zhuǎn)型怎么啟動?
這是大家比較關(guān)注的問題，企業(yè)打算轉(zhuǎn)型微服務(wù)，但是真正的實施后發(fā)現(xiàn)又很難。其實微服務(wù)架構(gòu)轉(zhuǎn)型不僅僅是一門技術(shù)活，更主要的的是組織結(jié)構(gòu)和技術(shù)轉(zhuǎn)型的結(jié)合，其中組織機構(gòu)轉(zhuǎn)型是起步的首要條件，包括統(tǒng)一思路和充分培訓(xùn)。
(1) 思想統(tǒng)一
當(dāng)準(zhǔn)備要實施微服務(wù)的時候首要條件就是獲得高層的認(rèn)可，因為涉及到組織結(jié)構(gòu)的調(diào)整以及后續(xù)人力資源的增補，比如在單體應(yīng)用中其組織機構(gòu)包括開發(fā)部、測試部、運維部、DBA部，每個部門各司其職由高層統(tǒng)一指揮，看似很非常合理的組織結(jié)構(gòu)，但是在項目或者迭代實際過程中會花費大量的時間去跨部門溝通，形成了孤島式功能團(tuán)隊。
但是在實施微服務(wù)的時候，希望能協(xié)同配合快速交付，如果還是需要多次跨部門協(xié)調(diào)處理問題的話，那么“微”很難實現(xiàn)“微”的好處，微服務(wù)的團(tuán)隊?wèi)?yīng)該是如下所示，所以如果沒有高層參與那么組織架構(gòu)就不會調(diào)整。
(2) 充分培訓(xùn)
微服務(wù)開發(fā)關(guān)注點：微服務(wù)架構(gòu)的開發(fā)人員具備“精”、“氣”、“神”的特質(zhì)，否則在后續(xù)發(fā)展階段一定會出現(xiàn)各種難題。“精”是指熟悉業(yè)務(wù)，熟悉選型的開發(fā)框架，“氣”是指大家的思想認(rèn)知一致，能夠在一個頻道上對話，“神”是指需要了解其理論知識，明白為什么需要這樣而不是那樣。微服務(wù)在開發(fā)設(shè)計過程中需要關(guān)注以下點：
一份基準(zhǔn)代碼多份部署（deploy）：程序部署需要做到和環(huán)境無關(guān)，不需要改動任何一行代碼，如圖2-3
顯式聲明依賴關(guān)系:通過依賴清單 ，確切地聲明所有依賴項（例如MAVEN 依賴），新進(jìn)開發(fā)者簡化了環(huán)境配置流程“做產(chǎn)品”而不是“做項目”
在環(huán)境中存儲配置:所要求的代碼和配置嚴(yán)格分離，配置可以完全不一樣，但是代碼必須是一樣的，配置和代碼無關(guān)“去中心化”地治理技術(shù)
把后端服務(wù)當(dāng)作資源:后端服務(wù)是指程序運行所需要的通過網(wǎng)絡(luò)調(diào)用的各種服務(wù)如數(shù)據(jù)庫，MQ，緩存等。例如在不進(jìn)行任何代碼改動的情況下，將MySQL 數(shù)據(jù)庫換成第三方服務(wù)
嚴(yán)格分離構(gòu)建和運行：構(gòu)建階段是指將代碼倉庫轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行包的過程，發(fā)布階段會將構(gòu)建的結(jié)果和當(dāng)前部署所需配置相結(jié)合，并能夠立刻在運行環(huán)境中投入使用，如回滾，運行階段是指針對選定的發(fā)布版本，在執(zhí)行環(huán)境中啟動一系列應(yīng)用程序進(jìn)程
無狀態(tài)進(jìn)程運行應(yīng)用：運行環(huán)境中，應(yīng)用程序通常是以一個和多個 進(jìn)程 運行的，任何需要持久化的數(shù)據(jù)都要存儲在 后端服務(wù)內(nèi)，比如數(shù)據(jù)庫
問題二：微服務(wù)中所謂的服務(wù)到底如何拆分，服務(wù)拆分到什么粒度算好的服務(wù)？
在談服務(wù)拆分之前首先給服務(wù)做個定義：服務(wù)是分布式架構(gòu)下的基礎(chǔ)單元，包含了一組特定的功能。微服務(wù)拆分的方式?jīng)]有明確標(biāo)準(zhǔn)，可謂說是千人千面，每個人對于服務(wù)拆分理解程度和拆分尺度都不一樣，有的團(tuán)隊按每個接口一個服務(wù)。一般來說我們在拆分的時候會結(jié)合理論知識和拆分原則來綜合考慮：
1) 微服務(wù)拆分的理論指導(dǎo)
- 團(tuán)隊規(guī)模大小
一般來說5-7個人一個小組比較合適，因為溝通效率和團(tuán)隊可擴展性都能得到保障。如果一個團(tuán)隊人數(shù)過少的話，本來應(yīng)該是多人開發(fā)的服務(wù)最后由1-2人來開發(fā)，會導(dǎo)致本來設(shè)計好的服務(wù)拆分邏輯最后卻都合并在一個工程上做開發(fā)了，失去了微服務(wù)的意義。
- 項目交付周期
盡可能縮短項目交付周期短，把頻繁需求變更的功能盡量獨立成單獨的服務(wù)，保證快速的迭代，還能滿足快速上線的需求，縮短了項目交付周期，同時還能做到隨時回滾，風(fēng)險變小，從而提高系統(tǒng)穩(wěn)定性。
- 變更影響范圍
一個業(yè)務(wù)迭代功能點，盡量不要分布到多個微服務(wù)中，盡量將關(guān)聯(lián)的實體對象存于一個微服務(wù)，避免分布式事務(wù)，比如把20%經(jīng)常變動的部分進(jìn)行抽離，80%不經(jīng)常變動的單獨部署和管理。
- 吞吐量大小
頻繁訪問，吞吐量大的服務(wù)，盡量獨立微服務(wù)，方便擴容, 能夠有效地提高資源利用率。
2) 服務(wù)拆分原則
- 高內(nèi)聚低耦合
高內(nèi)聚低耦合是軟件工程中的概念，在軟件設(shè)計中通常用耦合度和內(nèi)聚度作為衡量模塊獨立程度的標(biāo)準(zhǔn)。但是在微服務(wù)拆分中同樣適用，服務(wù)拆分的一個準(zhǔn)則是高內(nèi)聚低耦合。從功能粒度來看，高內(nèi)聚即每個服務(wù)盡可能只完成一件事（最大限度的聚合）；低耦合即減少外部服務(wù)依賴，盡量避免服務(wù)再調(diào)用服務(wù)。從數(shù)據(jù)庫角度來看每個服務(wù)單獨使用獨立的數(shù)據(jù)庫，外部如果需要使用數(shù)據(jù)必須通過接口調(diào)用。
- 以業(yè)務(wù)模型切入
有了高內(nèi)聚低耦合的前提，那么可以通過業(yè)務(wù)線來做拆分，比如用戶、商品、訂單、評論都拆分為獨立的服務(wù)。把相關(guān)的業(yè)務(wù)都聚合在同一個服務(wù)中，這樣也避免了跨庫所帶來數(shù)據(jù)一致性的問題。有可能以業(yè)務(wù)模型切入的方式初期階段會比較粗，但是可以通過后續(xù)的迭代頻率和吞吐量大小的指標(biāo)再來衡量是否需要繼續(xù)拆分。
問題三：分布式事務(wù)怎么解決？
一旦完成服務(wù)拆分，就會涉及到分布式事務(wù)，在談數(shù)據(jù)一致性要求的時候有2個非常重要的理論即CAP定理和Base理論：
CAP定理：C表示一致性，也就是所有用戶看到的數(shù)據(jù)是一樣的，A表示可用性，是指總能找到一個可用的數(shù)據(jù)副本，P表示分區(qū)容錯性，能夠容忍網(wǎng)絡(luò)中斷等故障。
BASE理論：BA指的是基本業(yè)務(wù)可用性，支持分區(qū)失敗，當(dāng)分布式系統(tǒng)出現(xiàn)故障的時候，允許損失一部分可用性，例如在電商大促的時候，對一些非核心鏈路的功能進(jìn)行降級處理來提高系統(tǒng)的可用性，S表示柔性狀態(tài)，允許系統(tǒng)存在中間狀態(tài)，這個中間狀態(tài)不會影響系統(tǒng)整體可用性。比如，數(shù)據(jù)庫讀寫分離，寫庫同步到讀庫（主庫同步到從庫）會有一個延時，E表示最終一致性，數(shù)據(jù)最終是一致的，例如主從同步雖然有短暫的數(shù)據(jù)不一致情況，但是最終數(shù)據(jù)還是一致的。
在實際中可以通過本地事務(wù)和發(fā)送MQ消息這種柔性事務(wù)方式來解決分布式事物所面臨的問題，既能保障服務(wù)的穩(wěn)定性又能保障調(diào)用效率的高效性，針對MQ可以使用Apache的RocketMQ所提供的事物消息和本地事物表結(jié)合。
問題四：微服務(wù)框架選型？
在選擇微服務(wù)架構(gòu)框架的時候，都在討論目前主流的微服務(wù)框架Dubbo以及Spring Cloud。Dubbo出生于阿里系，是阿里巴巴服務(wù)化治理的核心框架，并被廣泛應(yīng)用于中國各互聯(lián)網(wǎng)公司，只需要通過spring配置的方式即可完成服務(wù)化，對于應(yīng)用無入侵。設(shè)計的目的還是服務(wù)于自身的業(yè)務(wù)為主。Spring Cloud 是大名鼎鼎的 Spring 家族的產(chǎn)品， 專注于企業(yè)級開源框架的研發(fā)。Spring Cloud 自從發(fā)展到現(xiàn)在，仍然在不斷的高速發(fā)展，幾乎考慮了服務(wù)治理的方方面面，開發(fā)起來非常的便利和簡單。
這2種開發(fā)框架各巨頭互聯(lián)網(wǎng)公司都有深度使用，所以選擇任何一套框架都不會成為技術(shù)的瓶頸，關(guān)鍵還是看團(tuán)隊熟悉哪種框架，選擇最擅長的，而不是去跟風(fēng)。
問題五：微服務(wù)架構(gòu)下網(wǎng)關(guān)的必要性以及在網(wǎng)關(guān)下做限流、熔斷、降級等操作
在談到網(wǎng)關(guān)的時候，首先需要確認(rèn)下目前微服務(wù)的業(yè)務(wù)線有幾條，如果只有單一的業(yè)務(wù)線，那么有沒有網(wǎng)關(guān)意義不大。其實網(wǎng)關(guān)可以理解為一個反向路由，它屏蔽內(nèi)部細(xì)節(jié)，為調(diào)用者提供統(tǒng)一入口，接收所有調(diào)用者請求，通過路由機制轉(zhuǎn)發(fā)到服務(wù)實例，同時網(wǎng)關(guān)也是“過濾器”集合，可以實現(xiàn)一系列與業(yè)務(wù)無關(guān)的橫切面功能，如安全認(rèn)證、限流熔斷、日志監(jiān)控。
- 網(wǎng)關(guān)工作原理
協(xié)議轉(zhuǎn)換 ：將不同的協(xié)議轉(zhuǎn)換成“通用協(xié)議”，然后再將通用協(xié)議轉(zhuǎn)化成本地系統(tǒng)能夠識別的協(xié)議 ，例如把 http 協(xié)議統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為 dubbo 協(xié)議。
鏈?zhǔn)教幚恚合牡谝粋€插件流入，從最后一個插件流出，每個步驟的插件對經(jīng)過的消息進(jìn)行處理，整個過程形成了一個鏈條。優(yōu)勢在于它將處理請求和處理步驟分開，每個處理的插件，只關(guān)心這個插件上需要做的處理操作，處理步驟和邏輯順序由“鏈”來完成。
異步請求：所有的請求都會通過 API 網(wǎng)關(guān)訪問應(yīng)用服務(wù)，無論業(yè)務(wù)量如何變化，網(wǎng)關(guān)的吞吐量要保持穩(wěn)定狀態(tài)。假如把網(wǎng)關(guān)的請求看成一次 IO 操作的話，處理請求的線程，從接受請求開始直到服務(wù)端返回響應(yīng)，都是阻塞狀態(tài)。操作系統(tǒng)所能承載的線程數(shù)是有限的，如果多個線程都處在這種狀態(tài)，會導(dǎo)致系統(tǒng)緩慢。異步請求是指每個請求訪問網(wǎng)關(guān)的時候，會被包裝成一個事件， CPU 內(nèi)核會維持一個監(jiān)聽器，不斷輪詢請求事件，請求的線程不用一直等待數(shù)據(jù)的返回。它在請求完畢以后，就直接返回了。
- 網(wǎng)關(guān)限流、降級
網(wǎng)關(guān)的熔斷、降級是針對接口而言，可以選擇hystrix或者sentinel來做服務(wù)包括，一般來說需要具備以下設(shè)置：
設(shè)置錯誤率：可以設(shè)置每個服務(wù)錯誤率到達(dá)制定范圍后開始熔斷或降級；
具備人工干預(yù)：可以人工手動干預(yù)，主動觸發(fā)降級服務(wù)；
設(shè)置時間窗口：可配置化來設(shè)置熔斷或者降級觸發(fā)的統(tǒng)計時間窗口；
具備主動告警：當(dāng)接口熔斷之后，需要主動觸發(fā)短信告知當(dāng)前熔斷的接口信息；
問題六：超時時間如何設(shè)置？
微服務(wù)中存在一次接口調(diào)用涉及到多個依賴服務(wù)，每個依賴服務(wù)的耗時又不一樣，所以設(shè)置怎么樣的超時時間非常有講究，首先必須要有一刀切的態(tài)度，即每個接口的響應(yīng)時間不能超過閥值（比如1秒或者2秒），一方面提升用戶體驗，另外一方面也是增加系統(tǒng)的穩(wěn)定性。如果調(diào)用鏈路比較深的，則需要把非必要鏈路通過發(fā)送MQ消息的方式解耦，其次通過并行調(diào)用的方式來降低系統(tǒng)的響應(yīng)時間?？偟膩碚f超時時間一般不會超過1秒，如何優(yōu)化到一秒，需要從系統(tǒng)的全局考慮，而不是只關(guān)注某一個點。
問題七：熔斷設(shè)計需要考慮哪些點？
在進(jìn)行服務(wù)化拆分之后，系統(tǒng)中原有的本地調(diào)用就會變成遠(yuǎn)程調(diào)用，這樣就引入了更多的復(fù)雜性。比如說服務(wù)A依賴于服務(wù)B，這個過程中可能會出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)抖動、網(wǎng)絡(luò)異常，服務(wù)B變得不可用或者響應(yīng)慢時，也會影響到A的服務(wù)性能，甚至可能會使得服務(wù)A占滿整個線程池，導(dǎo)致這個應(yīng)用上其它的服務(wù)也受影響，從而引發(fā)更嚴(yán)重的雪崩效應(yīng)。需要針對如下幾項做了個性化配置：
錯誤率：可以設(shè)置每個服務(wù)錯誤率到達(dá)制定范圍后開始熔斷或降級；
人工干預(yù)：可以人工手動干預(yù)，主動觸發(fā)降級服務(wù)；
時間窗口：可配置化來設(shè)置熔斷或者降級觸發(fā)的統(tǒng)計時間窗口；
主動告警：當(dāng)接口熔斷之后，需要主動觸發(fā)短信告知當(dāng)前熔斷的接口信息；
目前市場上可選擇的產(chǎn)品例如：Hystrix或者Sentinel做服務(wù)熔斷和降級，這里推薦下 Sentinel ，不管是Dubbo還是SpringCloud 只要使用官方給定的依賴即可快速接入。
問題八：微服務(wù)架構(gòu)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)眾多，那么數(shù)據(jù)的一致性怎么保障，數(shù)據(jù)的隔離機制如何實現(xiàn)等等？
當(dāng)前微服務(wù)架構(gòu)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)越來越多，無論是做緩存場景，還是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫場景，redis的使用非常普遍，但是每套業(yè)務(wù)系統(tǒng)都部署一套redis集群，相當(dāng)浪費資源，而且，考慮到同城和異地的信息系統(tǒng)建設(shè)，費用也相當(dāng)之高，是否有機制可以類似中臺一樣，建立一個統(tǒng)一的redis平臺，提供各種場景的服務(wù)？那么數(shù)據(jù)的一致性怎么保障，數(shù)據(jù)的隔離機制如何實現(xiàn)，性能如何評估等等？
答1：
（1）首先統(tǒng)一的redis中心是很“技術(shù)”， 因為你要一個強大的技術(shù)人員或團(tuán)隊；
（2）為了保證一致性，redis cluster讀取數(shù)據(jù)是從master上讀取數(shù)據(jù)的，這樣可以保證數(shù)據(jù)的一致性，當(dāng)然，性能也就差了；redis 主從模式，寫master節(jié)點，異步同步slave節(jié)點，讀從slave上讀取數(shù)據(jù)，讀性能提高了，但一致性難以保證。這也就是門德爾不可能三角中的CAP原則中，保證P的同時，CA不可能同時滿足。
（3）當(dāng)然，也不是沒有解決方案，但redis作為一個緩存數(shù)據(jù)庫，并沒有做的這么復(fù)雜。現(xiàn)代分布式數(shù)據(jù)庫中，使用multi raft架構(gòu)，最大限度的解決了這個問題----master是變化的，根據(jù)應(yīng)用的不同不斷的變化，同時讀永遠(yuǎn)從變化的master上寫入和讀取。
（4）redis也是有事物的，但只保證了一致性和隔離性，沒有原子性，一致性上面說過了。因為redis本質(zhì)上是單線程的，一個一個的去執(zhí)行命令。這種順序執(zhí)行，隔離性是有保證的。
答2：
首選糾正下你對微服務(wù)架構(gòu)的理解，在微服務(wù)架構(gòu)下，要求每個原子服務(wù)的數(shù)據(jù)庫、緩存都是相互獨立的，原因是當(dāng)服務(wù)所依賴的數(shù)據(jù)庫或者緩存有問題只影響它本身的服務(wù)，不影響其他服務(wù)，避免級聯(lián)問題。
其次關(guān)于你所擔(dān)心的資源浪費問題，可以考慮每個服務(wù)的調(diào)用量來設(shè)置不同的服務(wù)資源配置，目前不管是虛擬化使用docker還是云平臺所提供的redis服務(wù)，都可以做到非常低的費用。
所以，想微服務(wù)穩(wěn)定，按標(biāo)準(zhǔn)的模式來，每種資源做隔離，而不是聚集在一起。
答3：
這個架構(gòu)有問題，統(tǒng)一的redis平臺或者是集群提供服務(wù)，因此這個集群肯定是橫向擴容的，只能是cluster集群架構(gòu)，所以從一致性、數(shù)據(jù)隔離、性能評估三個方面來分析：
1、一致性可以做到，cluster的特性可以保證數(shù)據(jù)一致性
2、數(shù)據(jù)隔離做不到， 單機支持多個數(shù)據(jù)庫，并且每個數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)是隔離的不能共享。cluster就沒有數(shù)據(jù)庫的概念，不支持多數(shù)據(jù)庫。
3、性能評估取決于承載業(yè)務(wù)的訪問量。
問題九：接口拆分多個微服務(wù)后帶來的接口響應(yīng)慢，怎么辦？
答1：
理論上不會有慢的現(xiàn)象，可從以下方面查 ：
（1）使用skywalking或其他APM監(jiān)控軟件，定位問題，哪種服務(wù)慢；
（2）查看慢的服務(wù)所屬容器的cpu和內(nèi)存配置，以及在運行時的cpu和內(nèi)存負(fù)載；
（3）如果cpu和內(nèi)存占用很大，需要進(jìn)一步拆分應(yīng)用；
（4）檢查是否有串行的微服務(wù)，此類微服務(wù)不適合拆分 。
答2：
這個問題應(yīng)該是拆分之前沒有做好規(guī)劃
1、拆分以后鏈路會變長，服務(wù)之間的通信、交互、處理會耗時間，這是正常的現(xiàn)象，但不至于造成性能陡降 ；
2、拆分原則有幾個，輕重、快慢、讀寫、多少 ；
3、如果慢，通過鏈路監(jiān)控看慢在哪里，然后進(jìn)行擴容、包括微服務(wù)組件擴容，優(yōu)化 。
答3：
一個應(yīng)用功能被拆分成多個服務(wù)之后，原本調(diào)用一個接口就能完成的功能如今變成需要調(diào)用多個服務(wù)，如果按順序逐個調(diào)用的話，使用微服務(wù)改造后的接口會比原始接口響應(yīng)時間更長，因此要把原本串行調(diào)用的服務(wù)修改為并行調(diào)用。例如接口 A ，需要調(diào)用 S1 （耗時 200 毫秒）， S2 （耗時 180 毫秒）， S3 （耗時 320 毫秒）這 3 個接口，使用串行調(diào)用方式，那么接口 A 累計耗時 =SUM(S1+S2+S3)=700 毫秒。為了讓響應(yīng)時間更短，就需要把這些串行調(diào)用的方式更改為并行調(diào)用的方式，并行調(diào)用方式調(diào)用接口 A 累計耗時為 MAX(S1 ， S2 ， S3)=320 毫秒。可以使用 jdk8 提供的 CompletableFuture 方法來并行執(zhí)行。
