如何具体实践微服务

分母为零

发布于 2019-08-16 14:40:30

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发布于 2019-08-16 14:40:30

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如何具体实践微服务

微服务框架选型

选型准侧

生产级：我们选择的技术栈是要解决实际业务问题和上生产抗流量的（选择不慎可能造成生产级事故），而不是简单做个 POC 或者 Demo 展示，所以生产级（Production Ready），可运维（Ops Ready），可治理，成熟稳定的技术才是我们的首选。
一线互联网公司落地产品：我们会尽量采用在一线互联网公司落地并且开源的，且在社区内形成良好口碑的产品，它们已经在这些公司经过流量冲击，坑已经基本被填平，且被社区接受形成一个良好的社区生态。
开源社区活跃度：GitHub 上的 stars 的数量是一个重要指标，同时会参考其代码和文档更新频率（尤其是近年），这些指标直接反应开源产品的社区活跃度或者说生命力。

服务框架是一个比较成熟的领域，有太多可选项。Spring Boot/Cloud，由于 Spring 社区的影响力和 Netflix 的背书，目前可以认为是构建 Java 微服务的一个社区标准。

Dubbo是阿里多年构建生产级分布式微服务的技术结晶，服务治理能力非常丰富，在国内技术社区具有很大影响力，Dubbo 本质上是一套基于 Java 的 RPC 框架，

新浪微博开源的 Motan，功能和 Dubbo 类似，可以认为是一个轻量裁剪版的 Dubbo。

gRPC是谷歌近年新推的一套 RPC 框架，基于 protobuf 的强契约编程模型，能自动生成各种语言客户端，且保证互操作。支持 HTTP2 是 gRPC 的一大亮点，通讯层性能比 HTTP 有很大改进。

服务拆分

微服务拆分过程中需严格遵守高内聚、低耦合原则，同时结合项目的实际情况，综合考虑业务领域、功能稳定性、应用性能、团队以及技术等因素。

1、基于业务领域拆分，在领域模型设计时需对齐限界上下⽂，围绕业务领域按职责单一性、功能完整性进行拆分，避免过度拆分造成跨微服务的频繁调用。

2、基于业务变化频率和业务关联拆分，识别系统中的业务需求变动较频繁的功能，考虑业务变更频率与相关度，并对其进行拆分，降低敏态业务功能对稳态业务功能的影响。

3、基于应用性能拆分，考虑系统⾮功能性需求，识别系统中性能压力较大的模块，并优先对其进行拆分，提升整体性能，缩小潜在性能瓶颈模块的影响范围。

4、基于组织架构和团队规模，提高团队沟通效率。

5、基于软件包大小，软件包过大，不利于微服务的弹性伸缩。

6、基于不同功能的技术和架构异构以及系统复杂度。

用DDD走出设计微服务拆分困境

所谓的微服务拆分困难，其实根本原因是不知道边界在什么地方。而使用DDD对业务分析的时候，首先会使用聚合这个概念把关联性强的业务概念划分在一个边界下，并限定聚合和聚合之间只能通过聚合根来访问，这是第一层边界。然后在聚合基础之上根据业务相关性，业务变化频率，组织结构等等约束条件来定义限界上下文，这是第二层边界。有了这两层边界作为约束和限制，微服务的边界也就清晰了，拆分微服务也就不再困难了。