知道这些坑,你还敢乱把单体架构拆成分布式吗?

树洞君 2022-09-12 10:08:00

一、背景

 

我们在聊架构风格之前先明确一个问题,什么是架构?我们为什么要选择架构、用来解决哪些问题?

 

 
1、什么是架构

 

书本定义:“软件的架构是一种抽象的结构,他由软件的各个组成部分和这些部分之间的依赖关系构成”。我的理解是,架构就是根据业务选择合适的技术、中间件,并且按照合适的设计模式对这些模块,进行组装来满足业务特性的需求。

 

 
2、选择架构风格的目的

 

我们选择架构风格的初衷在于 “三更原则”(自己的理解) :更好地降本提效、更快地发版上线、更好地维护系统稳定性。

 

任何一个架构风格,都可以实现功能性需求,但是一个好的架构风格能在功能性需求之上,提升非功能性需求,那么你可能会问,什么是非功能性需求?举例:扩展性、稳定性等等。

 

这里我将会以我认知结合踩过的坑,来给大家详细讲一下,我们是如何从单体架构演进到分布式架构,在向分布式单体架构的演进的道路上,又如何进行的抉择,以及为什么最后同时选择了微服务架构+分布式架构的原因。接下来就结合一个系统来作为案例,贯穿主线讲解。

 

首先来讲一下,最初的单体架构的经历和转型。

 

二、单体架构

 

我们在系统创建之初,往往都是集中业务、单点部署系统,所有业务打一个包,快速上线。满足了业务初期的快速发版上线,而且适合中小公司没有自己的paas平台,应对初期快速迭代的业务,开发、迭代、测试、发布都是非常的便捷。那么单体架构都有什么类型呢?

 

 
1、单体架构的类型

 

单体架构也分为大泥团架构、分层单体架构、模块化单体架构,他们的区别是什么呢?

 

1)大泥团单体架构:毫无分层、所有模块聚焦在一起,相互穿插(除非是你接手需要改造,否则不要创建这样的架构风格,这种大泥团架构很难拆分,到最后的下场往往都是重新搭建)。

 

2)分层单体架构:普遍的选择,架构进行了简单的分层,比如传统的mvc三层架构。

 

3)模块化单体架构:一般是随着业务的发展,由分层单体架构演变而来,特点就是引入了多个业务模块并且提供相应的服务能力。

 

 
2、单体架构的优缺点

 

1)单体架构的优点

 

  • 应用的开发很简单

  • 易于对应用程序大规模的更改

  • 测试相对简单、直观

  • 部署简单明了

  • 横向扩展不费吹灰之力

 

在业务的初期,单体架构的优点,无论从哪个方面来说,都优于其他架构风格,但是随着业务的增加、耦合,单体架构的缺点也逐渐暴露出来,这个也符合“康威定律”。那么单体架构的“后期”会暴露出哪些问题呢?

 

2)单体架构的缺点

 

  • 代码库膨胀

  • 过度的复杂性会吓退开发者

  • 开发速度慢

  • 从代码提交到实际部署的周期很长,而且容易出问题

  • 难以扩展

  • 系统的稳定性得不到保障

  • 需要长期依赖某个可能过时的技术栈

 

单体架构的这些缺点,其实影响的还是我上面提到的“三更原则”。经过上面的铺垫,相信大家已经对单体架构风格已经有了简单的理解,那么光有方法论是不行的,我们得结合项目以及代码片段来加深理解,做到真正的应用。

 

接下来我就用一个库存系统来进行串联进行讲解。先通过这张图来了解下库存系统是用来做什么的?

 

  • 创建之初,1个服务提供商品库存维护、库存查询、库存扣减能力。

 

  • 随着业务的发展,库存面向多个服务:B端业务,平台内部业务系统、平台外部中台。C端业务,订单商品扣减库存、网关查询库存数量。

 

 

 
3、单体架构的案例:库存系统

 

最初的库存代码分层如下:

 

  • API:对外提供的dubbo服务

  • common:封装了公共方法

  • dao:封装了数据库dbcp交互

  • domain:实体类

  • innerApi:系统内部api交互

  • router:废弃

  • rpc:上下游rpc交互

  • service:业务逻辑层

  • web:web服务层

  • worker:任务调度层

 

 

在最初很长的一段时间里,我们部署了两个单体服务,一个是API接口来保障上游的库存查询以及调用,另一个是web服务的后台管理平台。这两个单体服务很好的贴合了最初的业务迭代和发版速度,但是后来随着业务的增加附加调用量的增加,单体服务的无论是从性能和稳定性都出现了较大的波动。

 

 
4、意料之外,情理之中的事故惨案

 

2015年6月26日晚,也是一个促销活动的前夕,库存的web管理平台挂了,原因就是大量库存导入,服务器的内存不足导致机器宕机。商家、运营无法通过导表的方式去维护库存数量,在这之前已经经历过了多次横向扩容。还是出现了预料之外的流量和稳定性的问题。

 

 

而且在接下来的大促过程当中,库存的单体服务API接口也承受了非常大的压力。

 

一方面是上游调用方有很多,比如APP端首页中的门店网关,查询商品是否有库存,是否展示。购物车加车,也会查询商品库存的数量,提单则会对库存数量进行扣减,乃至后续的订单取消同样也会调用库存接口。

 

另一方面大的KA商家通过中台对接对库存进行操作,为了尽可能的让商家门店的库存和线上平台的库存保持一致,减少线上线下库存不一致导致的超卖、少卖。中台同步间隔时间都非常短,5分钟-10分钟就要全量同步一次。后续随着入驻的商家增多,这个量级增长得也非常的迅速。于是我们开启了单体服务向分布式服务演进的大门。

 

三、分布式架构

 

 
1、分布式架构的优缺点

 

1)分布式架构的优点

 

  • 可用性高

  • 可扩展性高

  • 系统容错性高

  • 业务代码可读性高

  • 维护简单

 

这些优点正是我们当时库存系统欠缺的,尤其是其中的可用性、系统容错性,是我们系统演进迭代的首要目标。

 

《分布式架构体系》中描述到,分布式架构的核心理念也是按照(功能、业务、领域等)对系统进行拆分,通过合理的拆分结构,实现各业务模块的解耦,同时通过系统级容错设计,在廉价硬件基础设施上构建起高可用、可扩展的开放技术体系。

 

所以我们库存系统到底要按照什么进行拆分,功能?业务?领域?在拆分之前我们一定要明确设计的目标,避免目标方向错误带来的人力、成本资源的浪费。在弄清楚目标之前,我们先了解下分布式架构的缺点,通过了解这些缺点来衡量满足我们目标的前提下,需要进行哪些方面的取舍,就如CAP原则一样,只能满足其中的两个,AP或者CP。

 

2)分布式架构的缺点

 

  • 服务多,人员对拆分后的业务模块理解要花费一些成本

  • 技术栈升级耗费人力

  • 分布式事务的保持

  • 业务模块之间的rpc交互损耗

 

库存系统的特点,高可用、高并发、强数据一致性。接下来我们就来讲一下,库存是如何从单体架构向分布式架构进行的转型。

 

 
2、单体架构如何向分布式架构转型

 

因为库存面临的最大的问题是稳定性,所以我们首先针对功能进行了拆分。

 

1)功能拆分

 

这一步是相对简单的,我们梳理出库存面向服务的业务方进行服务划分。这部分无需进行太多代码的改造,一套接口通过变更不同的group别名,部署到不同的集群即可。

 

 

拆分后,不同的服务应对不同的业务方,系统错误的隔离性好,不会说出现一损俱损的局面,稳定性上也有了保障。在解决了稳定性的问题后,留给我们了一些喘气的间隔,可以有时间去进行代码的优化。因为刚才也提到了,我们只是通过分布式的集群部署来解决容错性的问题,但是代码还是一套,臃肿的代码也会拖慢我们的开发上线速度。那么接下来要进行的就是,对业务代码的解耦,这块也是难度最高的。我们是如何做的呢?

 

2)业务拆分

 

业务拆分的思路是什么呢?

 

  • 以业务本身为导向,充分了解系统业务模型,划分业务边界

  • 业务依赖的范围,细分功能,尽量减少功能之间的重复依赖

  • 根据拆分功能的影响大小进行评估,拆小保大

  • 拆分的过程中不要修改业务逻辑,不要进行拆分之外的任何优化动作(除非是bug)

 

基于上述拆分的思路,库存系统又是如何划分的业务模块呢?动了哪些代码?

 

3)如何划分业务模块

 

关于业务划分,网上有很多方法论,事件风暴法、四色建模法等等,但是万法不离其宗,那就是围绕事件。以库存系统举例:库存初始化(门店+sku库存创建)、库存数量维护(修改现货数量、修改可售状态)、扣减业务(购物车扣减、提单扣减、订单取消扣减)、提醒业务(缺货提醒)等。每一个事件都有独立的链路轴,以及时间线可以形成闭环。

 

 

 

 

4)如何在原有模块上拆分

 

大多数单体架构都是面向过程的设计,domain层充斥这个各种DTO、VO、BO,所以在层与层的数据交互过程中,大都是经历了多次的POJO。另外就是service层充斥着和DAO层数据交互以及参杂了业务,而且严重违反了依赖倒置原则,整个层变得非常的沉重。这里举个例子:

 

  • 同层级间相互引用

  • service层包含了太多业务逻辑,无法保障原子性

 

 

这里截取部分代码片段作为案例,来讲述下我们在拆分业务的过程中,需要做一些什么操作。

 

  • 对service层进行CQS的拆分

  • 把业务逻辑从原有的service层抽离,保障service方法遵循SRP原则。

  • 新增业务聚合层(或者向六边形架构里提到的adapter转接口)来聚合service层的方法

 

 

①原始代码

 

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@Servicepublic class SkuMainServiceImpl implements SkuMainService {    private static final org.slf4j.Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(SkuMainServiceImpl.class);    @Resource    private SkuMainDao skuMainDao;    @Resource    private ZkConfManagerCenterService zkConfManagerCenterService;    @Resource    private ProductImagesService productImagesService;//同级互相引用,未遵循依赖倒置    @Resource    private MqService mqServiceImpl;    @Value("${system.group.environment}")    private String systemGroupEnvironment;    /**     * 问题:service层聚合了太多业务逻辑 倒置上层方法没办法统一     * @param skuMainInfoMQEntity     * @throws Exception     */    public void editorSaveProuct(SkuMainInfoMQEntity skuMainInfoMQEntity) throws Exception {        try {            SkuMainBean skuMainBean = skuMainInfoMQEntity.getSkuMainBean();            if (skuMainBean == null) {                throw new Exception("修改参数为空!");            }            SkuMainBean originalSku = this.getSkuMainBeanBySkuId(skuMainBean.getId());            if (originalSku == null) {                throw new Exception("无效SkuId!");            }            SkuMainBean skuMainUpdate = updateIsWeightMark(skuMainBean);            SkuMainBean skuMainPre = this.get(skuMainUpdate.getId());            // 系统下架的商品 强制下架            if (skuMainPre != null && skuMainPre.getSystemFixedStatus() != null && skuMainPre.getSystemFixedStatus().equals(SystemFixedStatusEnum.SYSTEM_FIXED_STATUS_DOWN.getCode())) {                skuMainUpdate.setFixedStatus(FixedStatusEnum.PRODUCT_DOWN.getCode());            }            boolean flag = skuMainDao.editorProduct(skuMainUpdate);            if (flag) {                if (!zkConfManagerCenterService.isDefaultStoreStatisticsScore(skuMainBean.getOrgCode())) {                    SkuMainBean saveSkumainBean = this.get(skuMainUpdate.getId());                    // 防止未查到,把缓存覆盖                    if (saveSkumainBean != null) {                        cacheSkuMainBean(saveSkumainBean);                    }                    // 发送Sku修改MQ                    sendSkuModifyMq(SkuModifyOpSourceEnum.MIX_UPDATE_SKU, originalSku, new SkuMainInfoMQEntity(skuMainUpdate));                    ProductImagesBean productImagesBean = productImagesService.queryImagesBySkuId(skuMainUpdate.getId());                    SkuMainInfoCheckMQEntity skuMainInfoCheckMQEntity = new SkuMainInfoCheckMQEntity();                    skuMainInfoCheckMQEntity.setSkuMainBean(skuMainUpdate);                    skuMainInfoCheckMQEntity.setProductImagesBean(productImagesBean);                    mqServiceImpl.sendJosMQ(skuMainInfoCheckMQEntity, MqTypeEnum.RcsKeyWordsCheck);                    mqServiceImpl.sendJosMQ(skuMainInfoCheckMQEntity, MqTypeEnum.SenseKeyWordsCheck);                } else {                    LOGGER.info("add open platform sku , not not not send mq! skuId = {}", skuMainBean.getId());                }            }        } catch (Exception e) {            LOGGER.error("修改商品信息失败.e:", e);            throw new Exception(e);        }    }

 

②CQS和SRP的改造,拆解GOD Classes

 

  • Read服务

 

 

  • Write服务

 

 

③抽离到业务层business层后

 

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@Servicepublic class SkuMainBusinessServiceImpl implements SkuMainBusinessService {    private static final org.slf4j.Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(SkuMainBusinessServiceImpl.class);    @Resource    private ZkConfManagerCenterService zkConfManagerCenterService;    @Resource    private MqService mqService;    @Resource    private SkuMainReadservice skuMainReadservice;    @Resource    private SkuMainWriteservice skuMainWriteservice;    @Value("${system.group.environment}")    private String systemGroupEnvironment;    /**     * 问题:service层聚合了太多业务逻辑 倒置上层方法没办法统一     * @param skuMainInfoMQEntity     * @throws Exception     */    public void editorSaveProuct(SkuMainInfoMQEntity skuMainInfoMQEntity) throws Exception {        try {            SkuMainBean skuMainBean = skuMainInfoMQEntity.getSkuMainBean();            if (skuMainBean == null) {                throw new Exception("修改参数为空!");            }            SkuMainBean originalSku = skuMainReadservice.getSkuMainBeanBySkuId(skuMainBean.getId());            if (originalSku == null) {                throw new Exception("无效SkuId!");            }            SkuMainBean skuMainUpdate = skuMainWriteservice.updateIsWeightMark(skuMainBean);            SkuMainBean skuMainPre = skuMainReadservice.queryDbById(skuMainUpdate.getId());            // 系统下架的商品 强制下架            if (skuMainPre != null && skuMainPre.getSystemFixedStatus() != null && skuMainPre.getSystemFixedStatus().equals(SystemFixedStatusEnum.SYSTEM_FIXED_STATUS_DOWN.getCode())) {                skuMainUpdate.setFixedStatus(FixedStatusEnum.PRODUCT_DOWN.getCode());            }            boolean flag = skuMainWriteservice.editorProduct(skuMainUpdate);            if (flag) {                if (!zkConfManagerCenterService.isDefaultStoreStatisticsScore(skuMainBean.getOrgCode())) {                    SkuMainBean saveSkumainBean = skuMainservice.queryDbById(skuMainUpdate.getId());                    // 防止未查到,把缓存覆盖                    if (saveSkumainBean != null) {                        skuMainWriteservice.cacheSkuMainBean(saveSkumainBean);                    }                    // 发送Sku修改MQ                    skuMainWriteservice.sendSkuModifyMq(SkuModifyOpSourceEnum.MIX_UPDATE_SKU, originalSku, new SkuMainInfoMQEntity(skuMainUpdate));                } else {                    LOGGER.info("add open platform sku , not not not send mq! skuId = {}", skuMainBean.getId());                }            }        } catch (Exception e) {            LOGGER.error("修改商品信息失败.e:", e);            throw new Exception(e);        }    }

 

④构建好的业务层

 

 

5)拆分小结

 

拆分到这里,业务层的划分基本就比较清晰了,而且在这个增量整合底层代码的过程中,面向过程的业务线也都梳理的比较清晰了,底层方法也都提取到了业务层收口,通过接口对外提供服务。那么接下来我们要面临的问题就是,如何对具体的读写进行拆分。

 

 
3、基于CQRS打造分布式服务

 

上面我们也提到了,进行了整体功能的拆分,并没有对具体的读写服务的拆分。在面向服务的场景下,功能里也是分读服务、写服务。那么我们有什么原则来指导读写服务的分离么?那就是CQRS的思想:命令职责查询分离,不单单指代码,同样也是适用于服务。

 

 

1)优先拆分读还是优先拆分写

 

建议从拆分读开始,因为读服务相对于写服务简单一些,而且更容易提高系统对外服务的稳定性,写服务的流程相对底层改动比较大,测试的周期也会比较长。在前期,动写服务系统出问题的概率会比较大,所以综合稳定性、扩展性来说,优先拆分读服务是一个比较好的选择。

 

2)CQRS的思想适合所有业务场景吗

 

以库存系统举例,我们就按照CQRS的思想复刻一版,看看会出现什么问题。

 

  • 每一次修改同步库存写入任务表

  • schedule任务读取任务表

  • 把任务表的修改数据同步到Read服务中的redis中

 

在这个过程中,存在两个问题:

 

  • 大数据量任务同步的问题。也就是Event Bus同步redis的数据同步速度问题。

 

  • 延迟问题。库存要求实时性非常高,如果因为任务积压导致的延迟,会让库存陷入困境之中。大量的库存数量不对导致的超卖、超卖会瞬间击溃业务。

 

 

所以每一个架构、每一种思想都是要结合业务去分析,我们可以借鉴CQRS的命令查询职责分离,在面对业务系统部署的时候,不要死板的遵循固有的模式,要对现有的风格做出一定的取舍。所以,我们在应对库存业务的时候,基于CQRS的风格创建出了库存独有的CQRS-StockCenter(名字自己起的 哈哈)

 

3)CQRS的活学活用:CQRS-StockCenter

 

  • business业务层写入命令

  • writeService服务写入读服务Redis

  • MQ消息作为异步数据补全写入mysql备份、写入流水

 

 

库存通过这套设计强依赖了Redis来作为库存查询、修改的中间件。保障了数据的强一致性。库存在原有的服务上,分离了读写,保障了系统的CQRS命令职责查询分离。

 

 

4)分布式的事务

 

我们大家都知道事务,简单来说:事务由一组关联操作构成,A->B->C ,如果执行到C报错了,那么要回滚B->A。

 

对于本地事务来说,这个相对很简单,如果你用了事务型数据库比如mysql,并且不涉及多个数据源的情况下,保障事务的ACID非常的容易。

 

但是我们这里要提到的就是分布式的事务。因为系统拆分后,每个服务是一个独立的模块,负责一块业务,那么在整个业务轴的流程下,各个服务节点的跨系统事务回滚成为了一个难题。业界也有一些方案,比如

 

  • JTA(Java Transaction API即Java事务API)和JTS(Java Transaction Service即Java事务服务),为J2EE平台提供了分布式事务服务。

 

但是这种需要满足XA(两阶段提交)的标准,非常的重,而且现在的业务多样性,很多数据库比如:mongo ,并不支持XA的标准分布式事务,一些流行的中间件,比如RabbitMQ和kafka也不支持分布式事务。

 

作者丨树洞君
来源丨网址:https://juejin.cn/post/7121885160068349982
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