微服务拆分要素

微服务拆分要素按模块维度、读写维度、aop维度

模块维度

一些功能聚集在一起的模块

商品模块、订单模块、用户模块、任务模块

功能维度 ：复杂功能，重要功能。

订单模块分（购物车、支付、订单）

读写维度

商品的读写

aop维度

配置中心服务： 各服务都需要配置中心

权限服务：各服务都需要权限

微服务服务化

服务化、组件 ： 都是对功能、模块的拆分。

服务化要求是独立部署。

子系统： 具有独立体系业务，是独立开发的，子系统出问题不影响其他子系统。

服务化：虽然独立部署，但是功能上会和其他模块具有耦合，服务之间是相互依存的。

微服务通信机制

restfulapi、 rpc、 消息队列

微服务无状态设计

用户服务，用户的session、token 存到分布式缓存中， 其他服务可以通过分布式缓存去判断用户是否合适。

服务架构的设计原则

墨菲定律与康威定律

在系统设计的时候，可以依据于墨菲定律

  • 任何事情都没有表面上看起来那么简单
  • 所有的事情都会比你预计的时间长
  • 可能出错的事总会出错
  • 担心的某一个事情的发送，那么它就更有可能发生

在系统划分的时候，可以依据康威定律

  • 系统架构与公司的组织架构是相似的

  • 应按照业务闭环进行系统拆分/组织架构拆分，实现闭环/高内聚/低耦合，减少沟通成本

核心关键点

  • 可伸缩性（Scalability）：系统应该能够根据需要进行水平或垂直扩展，以应对不断增长的用户量和负载。可伸缩性的实现可以通过使用负载均衡、分布式计算、缓存等技术手段。

  • 高可用性（High Availability）：系统应该具备高可用性，即在面对故障或部分组件失效时，仍能保持正常运行。为了实现高可用性，可以采用冗余备份、故障转移、容灾等策略。

  • 弹性（Resilience）：系统应该具备弹性，能够在面对异常情况时快速恢复正常状态。弹性的实现可以通过监控、自动化故障恢复、灾难恢复等方式。

  • 可扩展性（Extensibility）：系统应该具备可扩展性，能够方便地添加新功能或模块，以满足不断变化的需求。可扩展性的实现可以通过模块化设计、松耦合、插件化等方式。

  • 安全性（Security）：系统应该具备安全性，能够保护用户数据和系统资源免受未经授权的访问、攻击或滥用。安全性的实现可以包括身份认证、访问控制、数据加密等措施。

  • 可管理性（Manageability）：系统应该具备良好的可管理性，使得系统的部署、监控、维护和调试都能够方便进行。可管理性的实现可以通过日志记录、性能监控、自动化运维等方式。

  • 性能（Performance）：系统应该具备良好的性能，能够在可接受的时间内响应用户请求并处理大量的并发操作。性能的实现可以通过优化算法、缓存、异步处理等手段。

  • 可靠性（Reliability）：系统应该具备可靠性，即能够在长时间运行中保持稳定的状态，不会出现系统崩溃或数据丢失等问题。可靠性的实现可以通过容错设计、数据备份、错误处理等方式。

设计原则

幂等设计

幂等性对大多数同志来说是容易忽视的问题，但无论是单体还是微服务都会考虑这个问题，相对而言微服务项目在项目运行中是非常需要关注的问题。在项目中如服务与服务之间的消息通讯，目标服务没有及时处理或者返回，调用方服务可能会采取重试机制，此时可能就会造成服务端对同一个任务处理两次的情况，顾需要考虑幂等性的设计防止这种情况的产生。

无状态

如果服务存在状态对整个系统而言就会降低扩展，如果服务无状态，那么应用比较容易进行水平扩容。实际生成环境中可能是应用无状态，配置文件是有状态的，那么我们就可以考虑通过配置中心指定。

消息队列

消息队列在项目中多以处理耗时任务、异步任务为主，但也可以用于流量削峰/缓冲等。但在使用消息队列的时候需要考虑生产消息失败，以及消息重复接收的场景。目前的一些消息队列机制如rabbitmq、kafka等都有相关的应对方案。但在设计的时候对系统来说如果不能容忍失败的时候，一定要做好数据的后续处理，比如将数据持久化，设置警告。

在使用了消息队列的情况下还可能存在数据丢失的情况，因此需要考虑对数据进行校验来保证数据的一致性和完整性。可以通过worker定期检查对应日志，对数据校验，如果存在问题进行补尝。

数据异构/聚合

商品详情为例子，那么需要从商品服务，用户服务，评价服务等拿数据

如果每次都是从多个服务中获取，这样读性能会降低。此时我们可以将商品详情所需要的数据进行异构到商品详情服务中，然后对相关的数据进行聚合存储，形成数据的闭环，

  • 数据异构：通过mq机制接收数据的变更，然后序列化存储到合适的存储引擎中

  • 数据聚合：把多个服务的数据源拿过来，提前就根据业务组装好数据结构存储到kv存储中

  • 前端展示：前端通过一次或少量调用就可以获取到所有需要的数据。

可以基于cannal监听各个服务mysql的binlog日志，然后通过worker同步并聚合到mongodb中，用户获取商品详情信息就可以从mongodb中获取到数据。

多级缓存

客户端缓存、浏览器缓存、nginx代理缓存 等

并发化

并发去获取数据结果。

限流

限流的目的是防止恶意请求流量、恶意攻击，或者防止流量超出峰值。

流量的控制可以用nginx的limit模块，或者自己在应用层采用的限流算法处理如：令牌桶算法

对恶意请求的ip可以用nginx的deny进行处理。