分布式存储硬件架构一、互联网架构为什么要进行服务化-总结 上

一、互联网架构为什么要进行服务化-总结

（1）代码到处拷贝

（2）底层复杂性扩散

（3）基础库（so/jar/dll）耦合

（4）SQL质量得不到保障，业务相互影响

（5）耦合

“服务化”是一个很好的解决上述痛点的方案。

服务化之后，可能会引发分布式事务的问题，“没人愿意引入分布式事务，当基于业务水平拆分的时候，要业务专家介入，合理拆分服务化，以后就服务内高内聚，事务可以保证，对于夸服务调用，通过补偿等手段，只要最终一致性就行，毕竟连现在的银行转账都不是强一致性。”

分布式事务是业界没有彻底解决的难题，任何架构设计都是一个折衷，吞吐量？时延？一致性？哪个是主要矛盾，优先解决哪个问题。大数据、高并发、业务复杂性是主要矛盾的时候，或许“最终一致性”是一个替代“事务”更好的，或者说业务能够接受的方案。

多了一层服务层，架构实际上是更复杂了，需要引入一系列机制对服务进行管理，RPC服务化中需要注意：

（1）RPC服务超时，服务调用者应有一些应对策略，比如重发

（2）关键服务例如支付，要注意幂等性，因为重发会导致重复操作

（3）多服务要考虑并发操作，相当单服务的锁机制比如JAVA中的synchronized

二、互联网微服务架构多“微”才适合

大家也都认可，随着数据量、流量、业务复杂度的提升，服务化架构是架构演进中的必由之路，今天要讨论的话题是：微服务架构多“微”才合适？

【粗粒度：一个服务层】

有一个统一的service层，用户信息，好友信息，群组信息，消息信息都通过这个service层来走。分布式存储硬件架构

【一个子业务一个service】

（1）用户相关的子业务有user-service

（2）好友相关的子业务有friend-service

（3）群组相关的子业务有group-service

（4）消息相关的子业务有msg-service

这样的话，一个service出问题也不会影响其他service，同时数据层也按照业务垂直拆分开了。

服务粒度变细之后，出现一个新的问题，业务与服务的连接关系变复杂了，有什么好的优化方案么？

常见的，加入一个高可用服务分发层集群，并在协议设计时加入服务号，可以减少蜘蛛网状的依赖关系：

（1）调用方依赖分发层，传入服务号

（2）分发层依赖服务层，通过服务号参数分发

【一个对应一个service】

数据访问service最初是从DAO/ORM的数据访问需求过来的，所以有些公司也有一个数据表一个service的玩法。分布式存储硬件架构

一个子业务对应一个service的玩法是：

（1）服务层，整个群业务是一个service

（2）存储层，实际可能对应了群信息、群成员、群消息等多个数据表

拆分成一个数据表一个service，则架构会变成这样：

群信息表，群成员表，群消息表等各个数据表之间也解耦开了，不会相互影响了。

【一个接口对应一个service】

微服务架构中更极端的，甚至一个接口对应一个微服务，这样的话，架构就从：

（1）修改群信息服务

（2）增加群信息服务

（3）获取群信息服务

多个服务操纵同一个数据表，使用同一片缓存，每个接口出问题，都不会影响其他接口。

三、粒度粗细的优劣

上文中谈到的服务化与微服务，不同粒度的服务化各有什么优劣呢？

总的来说，细粒度拆分的优点有：

（1）服务都能够独立部署

（2）扩容和缩容方便，有利于提高资源利用率

（3）拆得越细，耦合相对会减小

（4）拆得越细，容错相对会更好，一个服务出问题不影响其他服务

（5）扩展性更好

（6）…

细粒度拆分的不足也很明显：

（1）拆得越细，系统越复杂

（2）系统之间的依赖关系也更复杂

（3）运维复杂度提升

（4）监控更加复杂

（5）出问题时定位问题更难

（6）…

关于微服务架构的“粒度”问题，以及各粒度的优劣，大伙有什么好的看法，欢迎补充，建设性的意见将在后续文中和大伙share。

四、结束的话

聊了许多，有网友问，笔者对待服务化以及微服务粒度的看法，个人觉得，以“子业务系统”粒度作为微服务的单位是比较合适的：

末了，讨论完微服务架构的粒度，后续文章和大家聊一聊微服务的最佳实践，需要什么样的框架、组件、技术能够将服务化在较短的时间内开展起来，下周和大伙再聊。

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