微服务---分布式系统的延伸,如何做服务拆分和系统设计以及架构

概述

微服务架构只是将一个单体应用程序拆分为多个相对独立的服务，每一个服务拥有独立的进程和数据，每一个服务都是以轻量级的通信机制进行交互的，一般为HTTP API（现今最流行的是REST风格）。
一般来说，这些服务都是围绕着业务模块来建设的，是独立的产品，因此完全可以独立地自动化部署和维护，这样更加有利于我们进行更小粒度的开发、维护和部署。这些服务可以由不同的语言编写，采用不同的数据存储，最低限度地集中管理。

微服务是一个模糊的概念，而不是一个标准，没有明确的定义。微服务它属于分布式范畴，我们可以把微服务看成是分布式系统设计和架构的理念之一，并并不是说能解决所有的分布式系统的问题，它只是寻求一个平衡点，让架构师能够更为简单、容易地构建分布式系统。

微服务设计原则

要架构并开发一个微服务系统，首先要考虑的是服务拆分方法，其次是微服务的设计和整体架构。

服务拆分

服务拆分是微服务系统开发的第一步，也是最重要的一步。
首要考虑的是按业务拆分，这就要求架构师，先分析业务需求，做好业务边界，然后再按照业务模块对系统进行拆分。
服务拆分需要考虑以下几点:

• 服务的独立性
  拆分出来的服务，应该是独立的，它可以独立运行，支撑某一块业务，是一个独立的产品，应该具备高内聚和低耦合的特点，同时它会保留一些明确的接口，提供给第三方进行服务调用
• 明确服务粒度
  比如一个用户服务,当系统中用户角色变多，业务变复杂，会拆分出普通会员服务、商户服务、专家服务等等细分粒度。
• 团队分配
  因为每一个服务是一个独立的产品，原则上要求独立团队负责开发、运维和部署，为了节约成本，一般会是一个团队负责多个业务微服务，按业务和工作量合理分配。
• 演进型
  微服务的拆分不是一成不变的，它会随着时间的变化而变化的。正如第二点所述，业务一开始不复杂的情况下，可能就划分出一个用户服务，当业务发展中，越来越复杂，用户数据越来越大，需要按用户角色和业务拆分成多个细分服务，所以在设计的时候，需要考虑未来可能的细化方向。
• 避免循环依赖和双向依赖
  一个业务不能同时由两个系统维护，必须有清晰的边界。比如电商场景中，商品和财务都是有相关性的，有时候财务报表需要按照商品的交易情况等维度来统计，这里需要明确商品相关的信息操作只在商品服务中处理，财务服务需要商品相关信息，需要有明确的接口和同步时间界限，以避免在财务服务中去维护商品的内容。

系统设计

当服务划分好之后，就能清晰得看到各个独立的服务了，接下来进入系统设计。
系统设计中需要考虑以下几点:

• 高可用性
  高可用性是微服务设计的第一原则。为了尽可能保证微服务能够持续稳定地提供给用户服务，任何一个服务都应该至少有2个实例，任何一个实例出现故障，都可以被微服务系统发现，并且微服务系统可以通过自我修复排除故障节点。
• 伸缩性
  根据业务的发展，对服务的增加和减少有弹性的支持。
• 容错性
  在高并发情况下，通过限流、熔断和服务降级来保证服务之间的故障不蔓延
• 弱一致性
  在之前的分布式事务中提到过，微服务不推荐使用强一致性，因为强一致性缓慢且复杂。弱一致性则相对简单，响应速度快。
• 性能
  微服务推荐的是使用REST风格的请求来暴露服务接口,但是REST风格缓慢,在一些性能要求高的场景可以选择使用RPC。
  下边两点属于运维范畴
• 基础设施自动化
  可使用DevOps的理念进行开发和测试，也可使用容器（如Docker等）简化微服务的部署，使用这些工具可进一步简化开发、测试、部署和运维工作，使得工作更少，更加智能
• 可监控
  服务实例都是可以监控的，出现故障可以及时发现，并且提示运维人员进行维护

微服务架构

接下来开始系统架构,如图

微服务系统架构

图中，我们会用到许多组件，来帮我们组成一个微服务系统

• 服务注册中心
  可选组件:Eureka、Nacos、Consul,推荐Nacos
• API网关组件
  可选择 SpringCloud gateway
• 配置中心
  可选组件:Nacos、Config、Consul,推荐Nacos
• 服务限流
  可选组件: sentinel
• 负载均衡
  可选组件:Ribbon
• 远程调用
  可选组件:Fegin/OpenFegin
• 服务监控
  可选组件:SpringBootAdmin
• 分布式事务管理
  可选组件: Seata

API网关：API网关可以实现路由、限流和降级的功能
服务和实例：服务是根据服务拆分方法得到的一个独立的产品，它有明确的业务规则、边界和接口。服务是由多个实例来完成的，多个实例可以满足高可用和高性能的需求
服务调用：各个服务通过服务调用来完成企业的业务。在一般情况下，我们可以使用基于REST风格的服务调用（如Ribbon和OpenFeign），它具备更高的可读性和独立性，但是性能不高，如果需要提升性能的，还可以考虑远程调用（RPC）技术

微服务系统如何优化提高性能？

优化主要集中在以下几点:

• 数据库技术
• 缓存技术
• 动静分离
• 服务调用

1. 数据库优化
   主要对索引、SQL和锁的优化，以及数据库读写分离，分库分表等
   索引:不是越多越好，数据量少的表可以不用索引,一般来说，表主要是考虑在常用的检索字段上添加索引，每表索引应该在5个以下，索引只需要满足大部分的查询即可，而不是全部查询
   SQL:SQL语句的有这里不铺开叙述
   锁:有些sql会使表锁定,比如update语句,需要优化sql语句避免表锁定。
   数据库读写分离:参考《如何搭建经典的MySQL 主从复制架构》
   分库分表:参考《分布式系统中，数据库的分表、分库和分区基本概念梳理》
   《Springboot整合 ShardingSphere 实现分库分表》
2. 使用缓存
   缓存一般是将数据存放在内存中，而数据库的数据却存放在磁盘中，内存的速度是磁盘的几倍到几十倍，所以如果大部分的数据是从内存读取，就能够显著提升性能。一般我们会选择Redis作为缓存数据存储服务。

3.服务调用优化
对于性能要求高的服务，可以采用RPC替代REST调用

4. 动静分离
   把常常访问的静态内容，存储于CDN服务器上

微服务系统如何保证服务高可用？

在高并发出现各种不稳定因素时，需要使用一定的技术手段，保证服务的可用性。目前流行的方法有限流和服务降级、隔离术、网关过滤和断路器。

1. 限流和服务降级
   Spring cloud Gateway结合 Alibaba Sentinel

2. 隔离术
   隔离术是处理高并发高的一种常用方法。隔离分为物理隔离和逻辑隔离两大类。
   机房隔离就属于物理隔离。目前主要用的是线程隔离，可采用组件有:Resilience4j（舱壁）

3. 网关过滤
   网关过滤也是常用的处理高并发的技术之一，通过它可以区分请求的有效性。
   判断请求是否有效的办法，常见的有这么几种：验证码（如图片验证码、短信验证码和拖动验证码等）、用户黑名单、限制用户单位时间戳的请求数、实名制、区分僵尸用户和IP封禁等。
   一般，可以使用redis 存储ip黑名单，然后验证过后拒绝请求。

4. 断路器
   因服务依赖引发的服务器雪崩现象，在高并发时，更容易产生这个现象，因此，往往还需要使用断路器，保护那些可能引发问题的服务调用。

总结

微服务作为近几年的新潮技术，席卷了整个IT行业,笔者也是因为微服务而接触了SpringBoot，开启了SpringCloud的学习。