微服务架构设计之解耦合
背景
在各个 IT 行业的公司，我们会有大大小小的业务需求。当每个产品的业务功能越来越繁重时，也许用户的需求其实很简单，就想 One Click。但是，其实这一个按钮背后可能有很多的系统交互的操作在进行，这就涉及到业务数据操作的事务，涉及到每个系统的交互逻辑、先后顺序以及数据的一致性。这些都需要在设计的时候，需要考虑到的问题。
浅谈解耦合
业务系统的设计有多重要
在 今天被问微服务，这几点，让面试官刮目相看 一文中，我们讲过微服务设计时的方方面面。其中核心的六个字可能就是：“高内聚，低耦合”。高内聚，我们在那篇文章中已经讲的很清楚了。那么低耦合，这就涉及到我们业务系统的设计了。所谓低耦合，就是要每个业务模块之间的关系降低，减少冗余、重复、交叉的复杂度，模块功能划分也尽可能单一。这样，才能达到低耦合的目的。
在电商行业，主要的功能就是购物，至于其他的，都是为购物作铺垫、营销手段：直播、促销、发优惠券等。从用户的角度来说，其实网上 shopping 的逻辑很简单：选中想要买的，支付 money 就 OK 了。但对于网站，或者说运营服务平台来说，其逻辑远没有那么简单。下面是一个简单的购物流程图：
在这里，我们看到，就这个简单的购物流程，对于用户来说，可能操作很简单：打开网站，登录后选择商品和选中收货地址支付，坐等收货。对于平台，其实它也不简单，包括了很多系统：用户系统、商品系统、仓库系统、订单系统、支付系统、物流系统等等。
不能仅仅因为客户的需求，只是下了一个订单，买了一件商品，那系统就设计一个就认为能解决所有事情，这种认识，可能一开始就是错的。这样的业务设计后，不但导致业务系统的逻辑很笨重，也会导致代码的 code review 非常之复杂。我曾经就亲自目睹过：好几个事情都是一个代码块来处理，甚至都写到几千行，甚至上万行。这样的思路，虽然可以实现暂时的需求。但是从长远角度，这是一个很要命的事情：这样的设计不仅仅说 code review 很吃力，兼容新功能也是很麻烦的，让后来者无法下手。而且长期下去，会导致表的死锁，甚至进入系统瘫痪状态。
如何解耦合
业务的复杂性，其实根本原因是没有把其给拆解化。如果把整个的大业务拆解成若干个小的需求，那对于实现，就显得即一目了然，又能完美兼容其他任何问题。咱们还是拿购物说事，为什么每个购物 app 的系统设计都是这样的套路：选中商品后必须先加入购物车，选好地址信息，然后再统一去提交订单，最后才去支付 money 呢？难道系统直接简单点，选中后就支付不就解决了吗？那么网站何必搞得这么的麻烦，浪费时间、金钱，是为了折腾人？统统都不是。其实这也是网站开发最初想的事情，并不是说一件事情一口气能解决，就鲁莽的直接一口气解决。也许到时候，时间久了，人的精力没那么旺盛，变得虚弱的时候，那一口气就无法完成了。网站也是，一个需求也许可以简单的设计，就能完成。但是如果仅仅想着，现在简单的就完成，那是对以后的不负责任。以后可能会出现一些难以想象的事情，并且难以解决。
上面扯远了，回归到解耦合，解耦合其实有很多办法。比如 Java 中就有很多解决低耦合的方法：监听、观察模式、异步回调、定时任务、消息中间件等等。
1.1 监听
在Java 里，有很多设计模式：工厂模式、单例模式、建造者模式、代理模式、解释器模式、监听模式、观察者模式等等。其中，监听模式是低耦合解决的方案之一。
所谓监听模式：事件源经过事件的封装传给监听器，当事件源触发事件后，监听器接收到事件对象可以回调事件的方法。这其中涉及到三个信息：事件源、事件、监听器。
For example : 模拟某个服务启动后，发送通知信息。
事件源：
package com.damon.event;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class Context {
private static List<Listener> list=new ArrayList<Listener>();
public static void addListener(Listener listener){
list.add(listener);
}
public static void removeListener(Listener listener){
list.remove(listener);
}
public static void sendMsg(Event event){
for(Listener listener:list){
listener.onChange(event);
}
}
}事件：
package com.damon.event;
public class Event {
public static final int INSTALLED = 1;
public static final int STARTED = 2;
public static final int RESOLVED = 3;
public static final int STOPPED = 4;
private int type;
private Object source;
public Event(int type, Object source) {
this.type = type;
this.source = source;
}
public int getType() {
return type;
}
public Object getSource() {
return source;
}
}监听器：
package com.damon.event;
public class MyListener implements Listener {
@Override
public void onChange(Event event) {
switch(event.getType()){
case Event.STARTED :
System.out.println("started...");
break;
case Event.RESOLVED :
System.out.println("resolved...");
break;
case Event.STOPPED :
System.out.println("stopped...");
break;
default:
throw new IllegalArgumentException();
}
}
}测试：
package com.damon.event;
public class EventTest {
public static void main(String[] args) {
Listener listener = new MyListener();
//加入监听者
Context.addListener(listener);
//启动完毕事件触发
Context.sendMsg(new Event(Event.STARTED, new MyBundle()));
}
}在服务启动的操作中，我们不需要等待或者去处理，而是继续其他的逻辑，等到服务启动后，事件监听器监听后会进行相应的操作。这样，就不会在服务启动的过程中，需要等待其启动，因为其启动的时间是无法估量的。所以就很好的解决其耦合性的问题。避免用户在等待过程中，浪费了大量不应该由用户承担的时间成本。毕竟，对于用户来说，时间就是金钱。
1.2 观察者模式
观察者模式，听着跟上面讲的监听模式有点像。但是，还是有区别的。所谓观察者模式：观察者相当于事件监听者，被观察者相当于事件源和事件，执行逻辑时通知观察者即可触发其 update，同时可传被观察者和其参数。看着是不是像简化了事件监听机制的实现。其又可以叫发布-订阅模式，只有两个角色。
For example : 微信群里发布了一条公告：下午三点开会，有些在群里的人接收到了消息去开会，但是有些人未在群里，未收到公告，被领导主动喊去开会。
观察者：
public abstract class Observer {
protected String name;
protected Subject subject;
public Observer(String name, Subject subject) {
this.name = name;
this.subject = subject;
}
public abstract void update();
}通知者：
public interface Subject {
//增加
public void attach(Observer observer);
//删除
public void detach(Observer observer);
//通知
public void notifyObservers();
//状态
public void setAction(String action);
public String getAction();
}具体人：群管理员
public class WechatManager implements Subject {
//同事好友列表
private List<Observer> observers = new LinkedList<>();
private String action;
//添加
@Override
public void attach(Observer observer) {
observers.add(observer);
}
//删除
@Override
public void detach(Observer observer) {
observers.remove(observer);
}
//通知
@Override
public void notifyObservers() {
for(Observer observer : observers) {
observer.update();
}
}
//状态
@Override
public String getAction() {
return action;
}
@Override
public void setAction(String action) {
this.action = action;
}
}具体观察者：群内人员与群外人员
public class InWechatRoomObserver extends Observer {
public InWechatRoomObserver(String name, Subject subject) {
super(name, subject);
}
@Override
public void update() {
System.out.println(subject.getAction() + "\n" + name + "收到公告，去开会了");
}
}Test：
public class Test {
public static void main(String[] args) {
//群管理员为通知者
WechatManager ma = new WechatManager();
InWechatRoomObserver in = new InWechatRoomObserver("tom", ma);
OutWechatRoomObserver out = new OutWechatRoomObserver("damon", ma);
//群管理员通知
ma.attach(out);
ma.attach(in);
//damon没在群内，未被通知到，所以被领导发现
ma.detach(out);
//老板回来了
ma.setAction("下午三点，大家在大会议室开会");
//发通知
ma.notifyObservers();
}
}可以看到：当一个对象的改变需要同时改变其它对象，并且它不知道具体有多少对象有待改变的时候，可考虑使用观察者模式。
即使用观察者模式的动机在于：在保证相关业务数据的一致性，我们不希望为了维持一致性而使各个逻辑紧密耦合，这样会给维护、扩展和重用都带来不便，而观察者模式所做的工作就是在解除耦合。
1.3 异步
异步，对于一个系统来说，异步操作可以很好的解耦合，因为每一步操作不需要等待结果即可继续往下进行，不论中间操作是否成功。在 Java 中，常见的异步注解：@Async，解决相应如果需要很多操作，或者操作时耗时很长，而异步进行处理来解决相关问题。有时需要注解 @EnableAsync 配合，然后弄一个异步线程池，来进行线程异步调度管理。
异步线程池初始化 bean ：
package com.damon.task;
import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
/**
* 异步任务执行bean
*
* @author Damon
*
*/
@EnableAsync
@Configuration
public class TaskPoolConfig {
@Bean("taskExecutor")
public Executor taskExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
executor.setCorePoolSize(10);
executor.setMaxPoolSize(20);
executor.setQueueCapacity(200);
executor.setKeepAliveSeconds(60);
executor.setThreadNamePrefix("taskExecutor-");
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
return executor;
}
}异步调度方法类：
package com.damon.task;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.http.*;
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.math.BigDecimal;
import java.text.DecimalFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
/**
*
* 远程业务调用封装类
*
* @author Damon
* @date 2019年3月19日 下午3:29:45
*
*/
@Component
public class TaskService {
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());
public static Random random = new Random();
/**
* @description 异步任务计算耗时
* @param start 开始时间
* @param userId 用户id
* @throws Exception
*/
@Async("taskExecutor")
public void doTaskOne(long start, String userId) throws Exception {
logger.info(" 开始做任务一 to {}", start);
Thread.sleep(random.nextInt(10000));
long end = System.currentTimeMillis();
logger.info("完成任务一，耗时：" + (end - start) + "毫秒");
}
}异步可以常见于很多业务，比如异步发送短讯告诉用户，支付成功，异步发送日志到 ELK 系统等。
1.4 定时任务
对于定时任务，就是指制定系统的某个时刻或每隔一段时间去触发一些逻辑执行，这样来保证业务数据的一致性，消息的一致性，或者数据的实时性。
我们常在 Java 里用 @EnableScheduling 来引入定时器，然后定义一个异步定时调度 bean：
package com.damon.task;
import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import org.springframework.aop.interceptor.AsyncUncaughtExceptionHandler;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.AsyncConfigurer;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
/**
*
* 异步任务执行bean
* @author Damon
* @date 2019年7月17日 上午10:35:56
*
*/
@EnableAsync
@Configuration
public class TaskPoolConfig implements AsyncConfigurer {
@Bean("asyncTask")
public Executor taskExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
//线程池维护线程的最少数量
executor.setCorePoolSize(10);
//线程池维护线程的最大数量
executor.setMaxPoolSize(20);
// 缓存队列
executor.setQueueCapacity(200);
//允许的空闲时间
executor.setKeepAliveSeconds(60);
executor.setThreadNamePrefix("asyncTask-");
//对拒绝task的处理策略
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
return executor;
}
@Override
public Executor getAsyncExecutor() {
return null;
}
@Override
public AsyncUncaughtExceptionHandler getAsyncUncaughtExceptionHandler() {
return null;
}
}同时，定义一个执行类：
/**
*
* 执行调度
* @author Damon
* @date 2019年3月19日 下午3:29:45
*
*/
@Component
public class TaskSchedule {
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TaskSchedule.class);
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
@Autowired
private Environment env;
//@Scheduled(cron = "0 0/1 * * * ?")//每分钟
@Scheduled(cron = "0 * * * * ?")//每分钟
public void dynamicResourceListener() {
logger.info("resourceLimitHandle timer start");
String namespace = env.getProperty("INFERENCE_JOB_NAMESPACE");
resourceListenerCallBack(namespace);
}
private void resourceListenerCallBack(String namespace) {
}
}其中，cron 从左到右（用空格隔开）：
秒 分 小时 月份中的日期 月份 星期中的日期 年份
上面的逻辑是每分钟去执行某个逻辑，这样的业务我们也可能存在，For example：股票系统中，建模等数据一般都是用 Oracle 来存储的，有时候业务可能是用 Mysql，这时，需要一个定时任务来跑数据，常见的叫 ETL，所以 ETL 的由来，就是这样来的。这样的操作肯定不能在发生业务操作时来进行，否则会因为业务数据的海量读取，导致 IO 的性能，甚至内存、CPU 都会飙升。再如统计某个业务场景的数据，都可以通过这种解耦合的方式来处理。
1.5 消息中间件
消息中间件的话，这个也是很多的，比如：redis、rocketmq、rabbitmq、zk等等。这些中间件技术都可以再一个复杂的业务流程起到至关重要得作用。
当我们需要做一个秒杀的功能时，可以用 redis 来作分布式锁，这个能起到缓冲系统压力的作用，同时可以做到秒杀锁。
当我们需要在处理一些业务逻辑时，需要告知其他方，这时候可以用 MQ 来作消息处理，防止处理流程的断续。
当我们需要发送一些消息给外部时，但又不希望耽误当前的业务处理，这时候，可以用 MQ 或 redis 来处理消息。
当我们。。。任何时候，都可以用消息中间件来作降低系统间的耦合。
关于作者：Damon，简单的技术爱好者，普通本科学校毕业，长得丑，身体又不好，无神论者，喜欢分享技术，分享自己的阅历。
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