如何把单体式应用拆解成微服务？【下】

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紧接昨天的上篇：如何把单体式应用拆解成微服务？【上】，今天咱们一块儿来看看各类具体拆解场景的解决方案：

场景1：数据库表外键引用关系

若是单体式应用中两个功能模块存在数据引用关系，那咱们在拆解微服务时如何消除这种外键引用关系呢？首先，停⽌外键引⽤；而后，改为经过RESTful HTTP API⽅式获取原先外键关联的信息。以下图，改造前Payment数据库表中的记录经过外键引用Order，代码层面一般会借助对象关系映射（ORM）框架创建数据对象的关联，改造后代码层面就不能经过ORM框架作关联了。在Payment数据库表的记录中会保存Order的主键值，除此以外还会保存Order的关键属性信息，这样能够避免频繁的跨进程调用，从而能够提升系统的总体效率表现。

下图是改造前的状况：

下图是改造后的状况：

场景2：共享静态数据关系

若是单体式应用中两个功能模块彼此共享静态数据，那咱们在拆解微服务时如何消除这种共享关系呢？静态数据一般存储在数据库当中，例如：商品类目代号。若是这些静态数据须要更新，那咱们就须要频繁地发布系统，这样会致使多个服务的中断。

为了不这个问题，咱们也能够将这些静态数据拷贝多份，分别⽤于每一个服务，但维护多份数据拷⻉的一致性是个问题。另外，咱们也能够将这些静态数据存⼊每一个服务的配置文件，下降更新数据的难度。统一配置中心，微服务架构中的必选组件，咱们能够经过它来管理这些静态数据，这样在维护更新上会带来极大的便利。

场景3：共享基础数据关系

若是单体式应用中两个功能模块共享某类基础数据，那咱们在拆解微服务时如何消除这种共享关系呢？多个服务共享某类基础数据，例如：用户数据、物流公司数据等等，那咱们要为这类数据提炼出专门的领域模型，将它封装成微服务，而后经过该服务来访问这些共享的基础数据。服务化带来的好处就是彼此之间仅仅依赖服务契约，双方具体采用什么技术和方案都是自由的。只要服务契约没有改变，那彼此的升级改造就不会影响。

下图是改造前的状况：

下图是改造后的状况：

场景4：共享数据库表格

若是单体式应用中两个功能模块共享一张数据表格，那咱们在拆解微服务时如何消除这种共享关系呢？多个服务各自引⽤的数据被合并存储在一张数据库表当中，代码层面借助ORM框架实现多态，这种状况咱们须要将每一个服务所关注的数据剥离出来，分别存到不一样的表格当中。

下图是改造前的状况：

下图是改造后的状况：

场景5：共享数据库

在拆解微服务过程当中，咱们该如何拆分数据库呢？最稳妥的方案就是分阶段重构数据库，数据是最宝贵的资源，咱们不要贪图一步到位。

下图是改造前的状况：

• 第一步，按照业务上下文先将一个数据库拆解成两个数据库，但应用仍然是单体式应用，经过多数据源相关技术应用能够同时访问两个数据库，以下图所示：

• 第二步，将单体式应用拆解成微服务，每一个微服务都有各自独立的数据库，以下图所示：

旧模块微服务改造优先级原则

从单体式应用中划分出有界的上下文，做为剥离微服务的候选，而后开始依次重构每一个功能模块。那如何判断哪些模块应该优先被剥离成微服务呢？从模块剥离难度看，咱们能够遵循先易后难的原则，逐步积累重构经验，这适用于在微服务构建方面经验不太丰富的团队；从需求变化频率看，优先剥离那些变动频繁的模块，总体收益会更大一些，这对于人力资源较为紧张的团队不失为一个好的判断准则；从资源消耗类型看，那些计算或内存密集的模块适合优先剥离，这样有利于弹性伸缩时提高资源利用效率，这对系统规模较大的场景效果最明显；从服务边界粒度看，粒度越粗越好剥离。具体按哪一个规则来安排微服务的改造顺序，这就要根据每一个团队的具体状况来具体分析了。

咱们在支持不一样系统实施微服务改造的过程当中，上述优先级原则都被采用过，优先级存在的缘由就是资源不够。微服务改造不是一蹴而就的事情，这个过程会持续很长时间，可能跨度几年，在不一样阶段须要考虑的问题也就不一样，最核心的原则就是按照适合本身的节奏有条不紊地开展工做，在确保线上业务稳定的前提下适当地追求速度。

微服务改造是否结束判断标准

那何时才算完成微服务改造呢？判断标准就是旧系统中所有有界上下文都被剥离成微服务，此时反腐层就能够被废除了；或者遗留的单体式应用相对较稳定，再也不发生变化，重构的投入产出比再也不划算；或者遗留的单体式应用关联业务已经退出市场了，系统下线了。

微服务架构新挑战与解决方案

当单体式应用被拆解成多个微服务以后，原先在一个事务边界内的操做如今要跨多个事务边界了，咱们如何保证事务的一致性呢？下面是一些分布式事务机制：

• 再次尝试，最终一致：将每一个操做步骤放⼊队列排队，后续再次尝试，确保最后执行成功，状态达成⼀致。
• 撤销所有操做：补偿事务机制，原事务操做失败以后，启动一个新的事务去撤销以前的操做。若是补偿事务也失败了，那系统须要提供手动或自动再次运⾏补偿事务的功能。
• 分布式事务：经过一个全局事务管理器来协调各个事务得以成功执行。对于短时间事务，一般采用两阶段提交（Two-Phase Commit），第一阶段是投票阶段，分布式事务的参与者告诉事务管理器，判断本地事务是否能够顺利执行。若是事务管理器收集到全部投票结果都是YES，那就开始提交事务执行。

分布式事务机制自己不算太复杂，咱们借鉴业界的一些开源产品自研了一套分布式事务框架，跟微服务框架结合起来，应用开发者只须要按照框架的约定实现特定的接口，经过一些注解就能够发起分布式事务，相关细节能够参考阿里的全局事务服务GTS。

当单体式应用被拆解成多个微服务以后，原先集中存储的数据也被分开存储了，报表生成将会遇到新的挑战。在单体式应⽤状况下，一般有一个用于生成报表的从库，从主库同步数据，仅⽤于查询等读操做，避免⽣成报表过程影响主库的读写效率。在微服务状况下，咱们将要经过服务调用来获取数据，设计适合报表统计的批量接口，以及增长缓存用于提高数据获取效率。

• 数据抽取：经过服务调⽤来获取报表所需数据，这会形成很是⼤的负载，以及专⻔为报表设计的API。为了弥补上述不足，咱们能够将数据抽取程序独立出来，专门从业务数据库中抽取数据到报表数据库。
• 事件驱动数据抽取：基于事件驱动的微服务架构，咱们能够开发特定事件的订阅者，负责将数据同步到报表数据库，这样能够解耦底层数据库系统。

微服务改造是一个长期过程，这个过程会遇到各式各样的问题，方法论能够帮助咱们更好地解决这些问题，而且下降风险。欢迎你们一块儿探讨微服务改造过程当中遇到的任何问题！

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