09 | 可复用架构案例(二):如何对现有系统做微服务改造?

在上一讲中,以订单服务为例,一起讨论了如何从头开始,设计一个共享服务。今天我们再来聊一聊:如何对现有系统做微服务化改造

很多早期的互联网公司都有巨大的单体应用,底层的数据表集中放在一个数据库里,这些表加起来可能有几百张。对于这样的应用系统和数据库,我们往往需要对它们进行拆分,通过微服务化改造,保证系统能够不断地扩展和复用。

相比从头开始落地服务,对现有系统做微服务化改造,这会面临更多的挑战。

首先,应用和数据表紧密耦合在一起,代码模块和表是多对多的依赖关系。一个模块会访问多张表,多个模块也会对同一张表进行访问,而且由于表都在一个数据库里,开发人员往往会随意对表做关联,有时候甚至 Join 5~6 张表以上。这样,代码模块和表之间的关系是剪不断,理还乱,我们很难清晰地划分代码和数据表的边界,也就很难把它们封装成独立的微服务。

还有,系统现在已经在运行了,我们的改造不能影响业务的稳定性。那微服务落地后,现有的系统要怎么对接微服务,数据要怎么迁移,才能保证系统的平滑过渡呢?

所以,要想应对这些挑战,一方面,我们要保证比较合理的服务设计,才能达到优化系统架构的目的;另一方面,我们要做到整个过程对现有系统的影响比较小,才能达到系统改造顺利落地的目的。

接下来,就以 1 号店库存服务化改造为例,深入理解,我们是如何把库存相关的功能和数据表,从现有系统里剥离出来,最终构建独立的库存服务,并实现和业务系统平滑对接的。

改造背景和目标

我们先来看下这次架构改造的背景和目标。

1 号店作为一个网上超市,售卖的商品种类有数十万个,包括 1 号店自营和第三方商家的商品。由于历史原因,所有商品相关的表都存在产品库里面,这里面有产品的表(产品、分类、品牌、组合关系、属性等)、商品 SKU 的表、商家和供应商的表、库存和价格的表等等,这些表加起来,数量超过了上百张。

我们知道,商品是电商业务的核心,几乎所有的前后台系统都需要访问这个产品库,而这些系统的开发人员,早期的时候,只关心如何实现业务功能,对这些表的访问是怎么方便怎么来,有些 SQL 语句会对大量的表做 Join 关联。所以说,虽然系统是类似分布式的,但数据库是集中式的,如下图所示:

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这样的方式,就给系统的维护带来了一系列的问题。

应用方面来说,各个系统功能重复建设,比如很多系统都会直接访问库存相关的表,类似的库存逻辑散布在很多地方;另外,如果修改了库存表的某个字段,这些系统同时会受影响,正所谓牵一发而动全身。

数据库方面来说,数据库的可用性是比较差的,如果某个系统有慢查询,它就很可能拖垮整个产品数据库,导致它不可用;还有,这么多系统同时访问产品库,数据库的连接数也经常不够用。

所以,我们这次架构改造的目标,首先是对这个大数据库按照业务维度进行垂直拆分,比如分成产品数据库、库存数据库、价格数据库等等;然后基于这些拆分后的库,构建微服务,以接口的方式来支持数据库表的访问;最后将各个业务系统统一接入微服务,最终完成整个商品体系的微服务化改造。

微服务改造过程

可以看到,这里涉及了多个微服务,如果同时进行服务化改造的话,牵扯太大,很难落地。于是,我们选择从库存微服务开始。一方面,库存的业务很重要,库存的规则也比较复杂,如果我们能够对库存逻辑进行优化,这会带来明显的业务价值;另一方面,电商的库存概念相对独立,涉及的表也比较少,我们可以相对容易地把它从现有体系中剥离出来。

整个改造过程,从确定库存相关的表开始,到最后把库存表从产品库迁移出来,落到单独的库存数据库为止,一共分为两个阶段,每个阶段包含了 3 个步骤,具体如下图所示:

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准备阶段:这个阶段为微服务改造做好前期的准备工作,具体步骤包括了圈表、收集 SQL 和 SQL 拆分。

实施阶段:这个阶段实际落地微服务,具体步骤包括微服务开发、服务接入和数据库独立。

通过这些良好定义的步骤,我们就很好地保证了整个库存微服务改造的有序和可控。接下来,就具体说明下改造的各个步骤,包括哪些人负责哪些事情、具体的挑战在什么地方,这样,可以深入地理解整个改造过程。

准备阶段

准备阶段的第一步,就是圈表。产品数据库有 100 多张表,圈表就是用来确定库存微服务具体包含哪些表,也就是确定服务的数据模型。在确定了表以后,库存微服务就负责这些表的访问,当然,库存微服务也不会访问其它的表,而业务系统后续将通过库存微服务的接口,实现对这些表的访问。

圈表是微服务改造中比较有挑战性的地方,它实际上对应了服务的边界划分。只是针对老系统做服务化改造的时候,我们更多的是从数据库表的角度来考虑划分,这样更好落地。

针对库存微服务来说,我们要求圈定的表,一方面要满足所有的库存访问需求,这些表之间关系紧密,和其它的表关联不大;另一方面,这些表的数量不能太多,一般不超过十几张。这样,我们既容易拆分数据库,又能控制服务的粒度,保证功能聚焦。

在这个例子中,由于库存的概念比较独立,圈表相对比较容易,一共有 15 张表和库存直接相关,包括自营库存表 (这里有分表,实际是 12 张)、商家虚拟库存表、活动库存表和库存共享表,这些库存表之间是紧密相关的,它们一起决定了前台用户能看到的可用库存数量。

这些库存相关的表都有商品 ID 字段,和商品基本信息表关联,我们知道,库存数量的计算不依赖于商品的具体信息。所以,这些库存表和其它表的关系比较弱,这样我们就可以比较清晰地实现库存表和其它表的切分,简化了库存服务的落地。

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在微服务改造中,确定哪些表属于这个服务,会直接影响后续的所有改造工作,这需要有经验的业务架构师和数据架构师参与进来,通过深入地分析现有的业务场景和表的关系,才能对库表进行合理的划分。

所以,可以发现,对现有系统的改造,服务的边界划分主要是从圈表入手的,而不是从一个服务应该有哪些功能入手的,这一点和新服务设计是有所不同的。这有两方面原因:

一方面,如果确定了服务包含哪些表,也就大致确定了服务有哪些功能,而表是现成的,它比业务功能要直观很多,所以从表入手比较高效;

另一方面,如果从表入手,构造的服务和表是对应的,服务包含的是完整的表,不会产生一个表的一部分字段属于库存服务,而另一部分字段属于别的服务的情况,避免表字段的拆分带来额外的复杂性。

值得注意的是,因为这是对现有系统的改造,为了避免一下子引入太多变化,我们先不对库存的表结构进行调整,表结构的优化可以放在服务的升级版里做,这样对业务系统的影响也最小。

第二步是收集 SQL。在确定了哪些表属于库存服务后,我们会收集所有业务系统访问这些表的 SQL 语句,包括它的业务场景说明、访问频率等等。库存微服务后续就针对这些 SQL 进行封装,提供相应的接口给业务系统使用。

这里,服务开发团队负责提供 SQL 收集的 Excel 模板,各业务系统开发团队负责收集具体的 SQL。

第三步是拆分 SQL。对于收集过来的 SQL 语句,有些 SQL 不仅仅访问圈定的这几张库存表,还会和产品库中的其他表进行关联。

比如说,商品详情页需要展示商品详情,它会发起 SQL 查询商品基本信息表和库存表,一次性获取商品的基本信息和库存数量。针对这种情况,我们就需要把查询语句拆分为两条 SQL,先查询商品表获取商品基本信息,再查询库存表获取库存数量。

对于这样的 SQL 语句,我们就要求各个业务团队先进行拆分,保证最后提供给服务开发团队的 SQL,只包含访问库存的相关表。通过 SQL 拆分,我们切断了库存表和其他表的直接联系,等后面微服务落地后,业务系统就可以通过接入微服务,完成现有 SQL 的替换。

SQL 拆分,会涉及一定的业务系统改造,这部分工作主要由各个研发团队负责,一般情况下,性能可能会受些影响,但问题不是很大。

实施阶段

完成了圈表、SQL 收集和拆分以后,接下来,我们就进入了服务实际落地的阶段。

第四步是构建库存微服务。这里面包括了接口设计、代码开发、功能测试等步骤,服务开发团队会对业务方提供的 SQL 进行梳理,然后对接口做一定的通用化设计,避免为每个 SQL 定制一个单独的接口,以此保证服务的复用能力。

这部分工作由微服务开发团队负责,第一版的服务主要是做好接口设计,聚焦业务功能,以保证服务能够落地,业务系统能够顺利对接为目标。将来,服务可以持续迭代,内部做各种技术性优化,只要服务的接口保持不变,就不会影响业务系统。

第五步是接入库存微服务。库存服务经过功能和性能验证以后,会由各个业务开发团队逐步接入,替换原来的 SQL 语句。这部分工作主要由业务研发团队负责,难度不大,但需要耗费比较多的时间。

最后一步是数据库独立。当服务接入完成,所有的 SQL 语句都被替换后,业务系统已经不会直接访问这些库存的表。这时,我们就可以把库存相关的表,从原来的产品库中迁移出来,部署成为一个物理上独立的数据库。业务系统是通过服务来访问数据库的,因此,这个数据迁移对于业务系统来说是透明的,业务团队甚至都不用关心这些表的新位置。

通过库存表独立成库,我们可以从物理层面,切断业务团队对这些表的依赖,同时,也可以大幅度降低产品库的压力,特别是大促的时候,库存读写压力是非常大的,数据库独立也为库存服务后续的技术优化打下了基础。

这部分工作主要由微服务开发团队和 DBA 一起配合完成,主要是要避免业务系统还有遗漏的 SQL 语句,避免它们还在直接访问库存的表。我们可以在迁库前,通过代码扫描做好相应的检查工作。

改造完成后的库存微服务架构如下图所示,库存微服务一共包含了 15 张表,对外有 30 多个接口,几十个业务系统接入库存服务。平时,库存服务会部署 50 个实例,大促时会部署更多,我们很容易通过加机器的方式,实现库存服务的水平扩展。

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微服务改造小结

到这里,我们的库存微服务就改造完成了,整个改造大概持续了 3 个月,主要是对接的工作比较耗时。

从前面的步骤中,可以看到,除了做好库存服务本身的设计开发工作,相关团队之间的配合也是非常重要的

在整个改造过程中,有很多团队之间沟通和确认的环节。比如说,服务开发团队圈定表以后,需要和业务开发团队一起确认,保证圈表的合理性;在业务团队拆分 SQL 的过程中,服务开发团队需要介入进去,帮助解决拆分时带来的性能和一致性问题;在服务接口设计和接入过程中,服务的接口可能需要重新调整,也可能有新的 SQL 进来,双方需要及时沟通,相互配合。

这些都是纯技术层面的问题,值得一提的是,系统改造不会产生直接的业务价值,对于业务开发团队来说,他们往往还需要承担大量新需求的开发工作。所以,从项目推进的角度来看,这种核心服务的改造,很多时候都是技术一把手工程。在库存微服务改造过程中,我们也是老板高度重视,大家事先定好时间计划,每周 Review 进度,协调各个团队工作的优先级,确保改造的顺利落地。

以上就是库存微服务改造的例子。1 号店的系统从 08 年就开始建设了,由于历史原因,形成了几个典型的大库,比如产品库、用户库等等,我们通过类似的微服务改造,逐步把这些大库拆分开,构建了一系列的基础服务,如订单服务、用户服务、产品服务、库存服务、价格服务等等。而且通过这些微服务化改造,我们同时提升了业务的复用性和系统的稳定性。

最后,在这里放了一张 1 号店的总体系统架构图,可以深入看下,一个历史包袱很重的系统,它是如何经过服务化改造,最终变成一个能够高度复用和扩展的平台的。

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总结

基于现有系统进行改造和全新的服务设计是有所不同的,我们不能追求理想化和一步到位,而是要考虑到系统的平滑过渡,先实现微服务的顺利落地,后续再考虑各种优化。

通过 1 号店库存微服务改造的例子,提供了一种可行的微服务落地套路,可以顺利地完成老系统的架构升级。

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