互联网架构，究竟为啥要作服务化？

最近留言问“微服务”的朋友颇多，找历史文章又找不到，故从新优化发布，但愿你们有收获，不要被“微服务大潮”误导。

“微服务架构”的话题很是之火，不少朋友都在小窗我，说怎么作服务化？解答“怎么作”以前，先得了解“为何作”。
画外音：作技术千万不能是这种思路，“别人都在作，因此咱们也要搞”。

并非全部的业务都适合“服务化”，互联网高可用架构，到底为何要服务化？

服务化以前，高可用架构是什么样的？

在服务化以前，互联网的典型高可用架构以下：

（1）客户端，APP，H5，小程序，PC浏览器；
（2）后端入口，高可用的反向代理nginx集群；
（3）站点应用，高可用的web-server集群；
（4）后端存储，高可用db集群；

更典型的，web-server集群经过DAO/ORM等技术来访问数据库。

能够看到，最初是没有服务层的，此时架构会碰到什么典型痛点呢？

架构痛点一：代码处处拷贝

举一个最多见的业务例子，用户数据访问，绝大部分公司都有一个数据库存储用户数据，各个业务都有访问用户数据的需求。

在有用户服务以前，各个业务线都是本身经过DAO写SQL访问user库来存取用户数据，这无形中就致使了代码的拷贝。

架构痛点二：复杂性扩散

随着并发量的愈来愈高，用户数据的访问数据库成了瓶颈，须要加入缓存来下降数据库的读压力，因而架构中引入了缓存，若是没有统一的服务层，各个业务线都须要关注缓存的引入致使的复杂性。

对于写请求，全部业务线都要升级代码：
（1）先淘汰cache；
（2）再写db；

对于读请求，全部业务线也都要升级代码：
（1）先读cache，命中则返回；
（2）没命中则读db；
（3）再把数据放入cache；

这个复杂性是典型的“业务无关”的复杂性，业务方须要被迫升级。

随着数据量的愈来愈大，数据库须要进行水平拆分，因而架构中又引入了分库分表，若是没有统一的服务层，各个业务线都须要关注分库分表的引入致使的复杂性。

这个复杂性也是典型的“业务无关”的复杂性，业务方须要被迫升级。

典型的耦合，还包括bug的修改，发现一个bug，多个地方都须要修改。

架构痛点三：库的复用与耦合

服务化并非惟一的解决上述两痛点的方法，抽象出统一的“库”是最早容易想到的解决（1）代码拷贝；（2）复杂性扩散；的方法。

抽象出一个user.so，负责整个用户数据的存取，从而避免代码的拷贝。至于复杂性，也只有user.so这一个地方须要关注了。

解决了旧的问题，会引入新的问题，库的版本维护会致使业务线之间的耦合。

业务线A将user.so由版本1升级至版本2，若是不兼容业务线B的代码，会致使B业务出现问题。

业务线A若是通知了业务线B升级，则是的业务线B会无端作一些“自身业务无关”的升级，很是郁闷。固然，若是各个业务线都是拷贝了一份代码则不存在这个问题。
画外音：有时候拷贝代码也是有好处的。

架构痛点四：SQL质量没法保障，业务相互影响

业务线经过DAO访问数据库，本质上SQL语句仍是各个业务线拼装的，资深的工程师写出高质量的SQL，经验没有这么丰富的工程师可能会写出一些低效的SQL。

假如业务线A写了一个全表扫描的SQL，致使数据库的CPU100%，影响的不仅是一个业务线，而是全部的业务线都会受影响。
画外音：临时工程序员要背锅了。

架构痛点五：疯狂的DB耦合

业务线不仅访问user数据，还会结合本身的业务访问本身的数据。
画外音：user_biz表，也是用uid作主键。

典型的，经过join数据表来实现各自业务线的一些业务逻辑。

业务线A的table-user与table-A耦合在了一块儿，业务线B的table-user与table-B耦合在了一块儿，业务线C的table-user与table-C耦合在了一块儿，结果就是：table-user，table-A，table-B，table-C都耦合在了一块儿。

随着数据量的愈来愈大，业务线ABC的数据库是没法垂直拆分开的，必须使用一个大库（疯了，一个大库300多个业务表 =_=）。

架构痛点六：…

服务化后，高可用架构如何？

互联网高可用分层架构演进的过程当中，引入了“服务层”。

以上文中的用户业务为例，引入了高可用user-service，对业务线响应所用用户数据的存取。

引入服务层有什么好处，到底解决什么问题呢？

好处一：调用方爽

有服务层以前，业务方访问用户数据，须要经过DAO拼装SQL访问。

有服务层以后，业务方经过RPC访问用户数据，就像调用一个本地函数同样，很是之爽：
User = UserService::GetUserById(uid);
传入一个uid，获得一个User实体，就像调用本地函数同样，不须要关心序列化，网络传输，后端执行，网络传输，范序列化等复杂性。

好处二：复用性，防止代码拷贝

全部user数据的存取，都经过user-service来进行，代码只此一份，不存在拷贝。

升级一处升级，bug修改一处修改。

好处三：专一性，屏蔽底层复杂度

在没有服务层以前，全部业务线都须要关注缓存、分库分表这些细节。

在有了服务层以后，只有服务层须要专一关注底层的复杂性了，向上游屏蔽了细节。

好处四：SQL质量获得保障

原来是业务向上游直接拼接SQL访问数据库。

有了服务层以后，全部的SQL都是服务层提供的，业务线不能再随心所欲了。底层服务对于稳定性的要求更好的话，能够由更资深的工程师维护，而不是像原来SQL难以收口，难以控制。

好处五：数据库解耦

原来各个业务的数据库都混在一个大库里，相互join，难以拆分。

服务化以后，底层的数据库被隔离开了，能够很方便的拆分出来，进行扩容。

好处六：提供有限接口，无限性能

在服务化以前，各业务线上游想怎么操纵数据库都行，遇到了性能瓶颈，各业务线容易扯皮，相互推诿。

服务化以后，服务只提供有限的通用接口，理论上服务集群可以提供无限性能，性能出现瓶颈，服务层一处集中优化。

好处七：…

服务化不能解决全部问题，若是没有碰到这些问题，架构未必须要服务化。

一切脱离业务的架构设计，都是耍流氓。

但愿你们有收获。

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