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                ## 服務化之前高可用架構 在服務化之前,互聯網的高可用架構大致是這樣一個架構 ![](https://box.kancloud.cn/011e82fce42f029ed43c7117ed0ac04e_402x226.png) 1)用戶端是瀏覽器browser,APP客戶端 2)后端入口是高可用的nginx集群,用于做反向代理 3)中間核心是高可用的web-server集群,研發工程師主要編碼工作就是在這一層 4)后端存儲是高可用的db集群,數據存儲在這一層 更典型的,web-server層是通過DAO/ORM等技術來訪問數據庫的。 可以看到,最初都是沒有服務層的,此時架構會碰到一些什么痛點呢? #### 架構痛點一:代碼到處拷貝 舉一個最常見的業務的例子->用戶數據的訪問,絕大部分公司都有一個數據庫存儲用戶數據,各個業務都有訪問用戶數據的需求: ![](https://box.kancloud.cn/adf81ab794380e997c2e8a11d23591d3_311x165.png) 在有用戶服務之前,各個業務線都是自己通過DAO寫SQL訪問user庫來存取用戶數據,這無形中就導致了代碼的拷貝。 #### 架構痛點二:復雜性擴散 隨著并發量的越來越高,用戶數據的訪問數據庫成了瓶頸,需要加入緩存來降低數據庫的讀壓力,于是架構中引入了緩存,由于沒有統一的服務層,各個業務線都需要關注緩存的引入導致的復雜性: ![](https://box.kancloud.cn/c0fefe07ef5d6cd2b22f0eca24205926_306x169.png) 對于用戶數據的寫請求,所有業務線都要升級代碼: 1)先淘汰cache 2)再寫數據 對于用戶數據的讀請求,所有業務線也都要升級代碼: 1)先讀cache,命中則返回 2)沒命中則讀數據庫 3)再把數據放入cache 這個復雜性是典型的“業務無關”的復雜性,業務方需要被迫升級。 隨著數據量的越來越大,數據庫需要進行水平拆分,于是架構中又引入了分庫分表,由于沒有統一的服務層,各個業務線都需要關注分庫分表的引入導致的復雜性:這個復雜性也是典型的“業務無關”的復雜性,業務方需要被迫升級。 包括bug的修改,發現一個bug,多個地方都需要修改。 #### 架構痛點三:庫的復用與耦合 服務化并不是唯一的解決上述兩痛點的方法,抽象出統一的“庫”是最先容易想到的解決: 1)代碼拷貝 2)復雜性擴散 抽象出一個user.so,負責整個用戶數據的存取,從而避免代碼的拷貝。至于復雜性,也只有user.so這一個地方需要關注了。 解決了舊的問題,會引入新的問題,庫的版本維護與業務線之間代碼的耦合: 業務線A將user.so由版本1升級至版本2,如果不兼容業務線B的代碼,會導致B業務出現問題; 業務線A如果通知了業務線B升級,則是的業務線B會無故做一些“自身業務無關”的升級,非常郁悶。當然,如果各個業務線都是拷貝了一份代碼則不存在這個問題。 #### 架構痛點四:SQL質量得不到保障,業務相互影響 業務線通過DAO訪問數據庫: 本質上SQL語句還是各個業務線拼裝的,資深的工程師寫出高質量的SQL沒啥問題,經驗沒有這么豐富的工程師可能會寫出一些低效的SQL,假如業務線A寫了一個全表掃描的SQL,導致數據庫的CPU100%,影響的不只是一個業務線,而是所有的業務線都會受影響。 #### 架構痛點五:瘋狂的DB耦合 業務線不至訪問user數據,還會結合自己的業務訪問自己的數據 ![](https://box.kancloud.cn/1991453139ffcf06342d061399ea0744_311x190.png) 典型的,通過join數據表來實現各自業務線的一些業務邏輯。 這樣的話,業務線A的table-user與table-A耦合在了一起,業務線B的table-user與table-B耦合在了一起,業務線C的table-user與table-C耦合在了一起,結果就是:table-user,table-A,table-B,table-C都耦合在了一起。 隨著數據量的越來越大,業務線ABC的數據庫是無法垂直拆分開的,必須使用一個大庫(瘋了,一個大庫300多個業務表)。 ## 服務化解決什么問題 為了解決上面的諸多問題,互聯網高可用分層架構演進的過程中,引入了“服務層”。 ![](https://box.kancloud.cn/1ae0f578001bfad0f32966f5701f90fd_413x355.png) 以上文中的用戶業務為例,引入了user-service,對業務線響應所用用戶數據的存取。引入服務層有什么好處,解決什么問題呢? #### 好處一:調用方爽 有服務層之前:業務方訪問用戶數據,需要通過DAO拼裝SQL訪問 有服務層之后:業務方通過RPC訪問用戶數據,就像調用一個本地函數一樣,非常之爽。 `User = UserService::GetUserById(uid);` 傳入一個uid,得到一個User實體,就像調用本地函數一樣,不需要關心序列化,網絡傳輸,后端執行,網絡傳輸,范序列化等復雜性。 #### 好處二:復用性,防止代碼拷貝 這個不展開敘述,所有user數據的存取,都通過user-service來進行,代碼只此一份,不存在拷貝。 升級一處升級,bug修改一處修改。 #### 好處三:專注性,屏蔽底層復雜度 在沒有服務層之前,所有業務線都需要關注緩存、分庫分表這些細節; 在有了服務層之后,只有服務層需要專注關注底層的復雜性了,向上游屏蔽了細節。 #### 好處四:SQL質量得到保障 原來是業務向上游直接拼接SQL訪問數據庫。 有了服務層之后,所有的SQL都是服務層提供的,業務線不能再為所欲為了。底層服務對于穩定性的要求更好的話,可以由更資深的工程師維護,而不是像原來SQL難以收口,難以控制。 #### 好處五:數據庫解耦 原來各個業務的數據庫都混在一個大庫里,相互join,難以拆分。 服務化之后,底層的數據庫被隔離開了,可以很方便的拆分出來,進行擴容。 #### 好處六:提供有限接口,無限性能 在服務化之前,各業務線上游想怎么操縱數據庫都行,遇到了性能瓶頸,各業務線容易扯皮,相互推諉。 服務化之后,服務只提供有限的通用接口,理論上服務集群能夠提供無限性能,性能出現瓶頸,服務層一處集中優化
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