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服务读写分离架构,绝不推荐

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架构师之路
发布2018-03-02 16:14:18
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发布2018-03-02 16:14:18
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文章被收录于专栏:架构师之路架构师之路

缘起

在《服务读写分离(读服务,写服务),是否可行?》中,对背景做了交代,互联网架构设计上,数据库可以读写分离,服务能否读写分离呢?

下面是两种常见的“服务读写分离”架构:

一、单纯服务读写分离

如上图,服务化之后:

  • 业务方通过RPC分别调用读服务和写服务
  • 服务层分为读服务与写服务
  • 底层是高可用的数据库集群

二、服务和数据库同时读写分离

读服务与写服务读写的是不同的数据库,如上图:

  • 写服务访问写库
  • 读服务访问读库

写库与读库是一个组从同步的集群。

这种架构设计好还是不好,网友进行了激烈的讨论,感兴趣的同学可以看下《服务读写分离(读服务,写服务),是否可行?》的评论,这里,分享下个人的观点。

三、先说结论

楼主旗帜鲜明反对服务区分读写分离。

四、小理由

  • 调用方对同一个基础服务,某一个RPC接口,在读服务,还是写服务,容易困惑
  • 对于同一个基础服务,服务数量翻倍了,运维更加复杂

五、强理由

  • 一般来说,垂直拆分,是按照“子业务”维度进行拆分,而不是按照“读写”维度进行拆分,这是模块化设计的基本准则
  • 完全打破了“服务化数据库私有”的微服务初衷

两个服务因为同一份数据库资源访问而耦合在一起,当数据库资源发生变化的时候(例如:ip变化,域名变化,表结构变化,水平切分变化等),有两个依赖点需要修改。

而好的设计,有变化产生时,只有一个需要修改(低耦合,高内聚),前段时间的“耦合”系列文章,已经多次提到了这一点:

小小的数据库,大大的耦合

小小的IP,大大的耦合

小小的公共库,大大的耦合

服务化了,耦合却更加严重了

  • 没法很好的添加缓存

大部分互联网业务是读多写少的业务,数据库读取最容易成为瓶颈,常见提升读性能的方式是,增加缓存

如上图,读服务的下游增加一个缓存,当有读请求访问时:

a)先访问缓存,如果命中,直接返回

b)如果缓存不命中,访问数据库,然后将数据放入缓存中,以便下一次能够命中

额,然后,这个架构中,这个方案是不可行的。

因为,写服务修改数据库时,缓存中的数据没有办法得到淘汰!!!

OK,有朋友说,写数据库之前,可以由写服务来淘汰缓存:

即,读服务与写服务都可以操作缓存。额,这个设计,又违背了“服务化缓存私有”的微服务初衷,两个服务因为同一份缓存资源访问而耦合在一起,当缓存资源发生变化的时候,有两个依赖点需要修改。

况且,如果真的两个服务访问相同的数据库和缓存,为什么不合成一个服务呢?

硬要拆成两个服务,不是自己玩自己么?

OK,有另外的朋友说,可以由写服务发消息来淘汰缓存:

如上图:

a)缓存私有,只有读服务操纵缓存

b)数据库发生写请求时,写服务给MQ发消息,由读服务来淘汰缓存

这种设计:

a)读服务来淘汰缓存,本质是一个写请求,不是很奇怪么?

b)引入了一个MQ组件,引入更大的一致性风险

c)读服务和写服务如果是一个进程,岂不是更好么,干嘛硬要跨进程通信呢?

所以,还是一个服务更好:

a)调用方无二义性,不纠结

b)好维护

c)数据库,缓存私有,无耦合

六、结论

互联网微服务架构,应该按照“子业务”进行微服务拆分,而不应该按照“读写”来进行微服务拆分,避免过度设计

以上仅为个人架构经验,希望逻辑是清晰的,供大伙参考,欢迎共同探讨(估计反对的声音会很多)。

末了,不少朋友提到了CQRS,未来撰文谈谈个人对CQRS的使用场景的理解。

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原始发表:2017-12-18,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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