本文章為《網際網路高併發微服務化架構實踐》系列文章的第六篇，前五篇為：
說到微服務，服務拆分是繞不過去的話題，但是微服務不是說拆就能拆的，有很多的前提條件，需要完成前面幾節所論述的部分。
首先要有一個持續整合的平臺，使得服務在拆分的過程中，功能的一致性，這種一致性不能透過人的經驗來，而需要經過大量的回歸測試集，並且持續的拆分，持續的演進，持續的整合，從而保證系統時刻處於可以驗證交付的狀態，而非閉門拆分一段時間，最終誰也不知道功能最終究竟有沒有bug，因而需要另外一個月的時間專門修改bug。
其次在接入層，API和UI要動靜分離，API由API閘道器統一的管理，這樣後端無論如何拆分，可以保證對於前端來講，統一的入口，而且可以實現拆分過程中的灰度釋出，路由分發，流量切分，從而保證拆分的平滑進行。而且拆分後的微服務之間，為了高效能，是不建議每次呼叫都進行認證鑒權的，而是在API閘道器上做統一的認證鑒權，一旦進入閘道器，服務之間的呼叫就是可信的。
其三對於資料庫，需要進行良好的設計，不應該有大量的聯合查詢，而是將資料庫當成一個簡單的key-value查詢，複雜的聯合查詢透過應用層，或者透過Elasticsearch進行。如果資料庫表之間耦合的非常嚴重，其實服務拆分是拆不出來的。
其四要做應用的無狀態化，只有無狀態的應用，才能橫向擴充套件，這樣拆分才有意義。
滿足了服務拆分的前提之後，那先拆哪個模組，後拆哪個模組呢？什麼情況下一個模組應該拆分出來呢？
微服務拆分絕非一個大躍進運動，由高層發起，把一個應用拆分的七零八落的，最終大大增加運維成本，但是並不會帶來收益。
微服務拆分的過程，應該是一個由痛點驅動的，是業務真正遇到了快速迭代和高併發的問題，如果不拆分，將對於業務的發展帶來影響，只有這個時候，微服務的拆分是有確定收益的，增加的運維成本才是值得的。
網際網路產品的特點就是迭代速度快，一般一年半就能決出勝負，第一一統天下，第二被第一收購，其他死翹翹。所以快速上線，快速迭代，就是生命線，而且一旦成功就是百億身家，所以無論付出多大運維成本，使用微服務架構都是值得的。
這也就是為什麼大部分使用微服務架構的都是網際網路企業，因為對於這些企業來講收益明顯。而對於很多傳統的應用，半年更新一次，企業運營相對平穩，IT系統的好壞對於業務沒有關鍵性影響，在他們眼中，微服務化改造帶來的效果，還不如開發多加幾次班。
微服務對於快速迭代的效果，首先是開發獨立，如果是一單體應用，幾百人開發一個模組，如果使用Git做程式碼管理，則經常會遇到的事情就是程式碼提交衝突。
同樣一個模組，你也改，他也改，幾百人根本沒辦法溝通。所以當你想提交一個程式碼的時候，發現和別人提交的衝突了，於是因為你是後提交的人，你有責任去merge程式碼，好不容易merge成功了，等再次提交的時候，發現又衝突了，你是不是很惱火。隨著團隊規模越大，衝突機率越大。
所以應該拆分成不同的模組，每十個人左右維護一個模組，也即一個工程，首先程式碼衝突的機率小多了，而且有了衝突，一個小組一吼，基本上問題就解決了。
每個模組對外提供介面，其他依賴模組可以不用關註具體的實現細節，只需要保證介面正確就可以。
微服務拆分時機二：小功能要積累到大版本才能上線，上線開總監級別大會
微服務對於快速迭代的效果，首先是上線獨立。如果沒有拆分微服務，每次上線都是一件很痛苦的事情。當你修改了一個邊角的小功能，但是你不敢馬上上線，因為你依賴的其他模組才開發了一半，你要等他，等他好了，也不敢馬上上線，因為另一個被依賴的模組也開發了一半，當所有的模組都耦合在一起，互相依賴，誰也沒辦法獨立上線，而是需要總監協調各個團隊，大家開大會，約定一個時間點，無論大小功能，死活都要這天上線。
這種樣式導致上線的時候，單次上線的需求串列非常長，這樣風險比較大，可能小功能的錯誤會導致大功能的上線不正常，將如此長的功能，需要一點點check，非常小心，這樣上線時間長，影響範圍大。因而這種的迭代速度快不了，頂多一個月一次就不錯了。
服務拆分後，在介面穩定的情況下，不同的模組可以獨立上線。這樣上線的次數增多，單次上線的需求串列變小，可以隨時回滾，風險變小，時間變短，影響面小，從而迭代速度加快。
對於介面要升級部分，保證灰度，先做介面新增，而非原介面變更，當註冊中心中監控到的呼叫情況，發現介面已經不用了，再刪除。
網際網路一個產品的特點就是在短期內要積累大量的使用者，這甚至比營收和利潤還重要，如果沒有大量的使用者基數，融資都會有問題。
因而對於併發量不大的系統，進行微服務化的驅動力差一些，如果只有不多的使用者線上，多執行緒就能解決問題，最多做好無狀態化，前面部署個負載均衡，單體應用部署多份。
微服務拆分時機三：橫向擴充套件流程複雜，主要業務和次要業務耦合
單體應用無狀態化之後，雖然透過部署多份，可以承載一定的併發量，但是資源非常浪費。因為有的業務是需要擴容的，例如下單和支付，有的業務是不需要擴容的，例如註冊。如果一起擴容，消耗的資源可能是拆分後的幾倍，成本可能多出幾個億。而且由於配置複雜，在同一個工程裡面，往往在配置檔案中是這樣組織的，這一塊是這個模組的，下一塊是另一個模組的，這樣擴容的時候，一些邊角的業務，也是需要對配置進行詳細審核，否則不敢貿然擴容。
在高併發場景下，我們希望一個請求如果不成功，不要佔用資源，應該儘快失敗，儘快傳回，而且希望當一些邊角的業務不正常的情況下，主要業務流程不受影響。這就需要熔斷策略，也即當A呼叫B，而B總是不正常的時候，為了讓B不要波及到A，可以對B的呼叫進行熔斷，也即A不呼叫B，而是傳回暫時的fallback資料，當B正常的時候，再放開熔斷，進行正常的呼叫。
有時候為了保證核心業務流程，邊角的業務流程，如評論，庫存數目等，人工設定為降級的狀態，也即預設不呼叫，將所有的資源用於大促的下單和支付流程。
如果核心業務流程和邊角業務流程在同一個行程中，就需要使用大量的if-else陳述句，根據下發的配置來判斷是否熔斷或者降級，這會使得配置異常複雜，難以維護。
如果核心業務和邊角業務分成兩個行程，就可以使用標準的熔斷降級策略，配置在某種情況下，放棄對另一個行程的呼叫，可以進行統一的維護。
好了，當你覺得要將一個程式的某個部分拆分出來的時候，有什麼方法可以保障平滑嗎？
首先要做的，就是原有工程程式碼的標準化，我們常稱為“任何人接手任何一個模組都能看到熟悉的面孔”
例如開啟一個Java工程，應該有以下的package：
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API介面包：所有的介面定義都在這裡，對於內部的呼叫，也要實現介面，這樣一旦要拆分出去，對於本地的介面呼叫，就可以變為遠端的介面呼叫。
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訪問外部服務包：如果這個行程要訪問其他行程，對於外部訪問的封裝都在這裡，對於單元測試來講，對於這部分的Mock，可以使得不用依賴第三方，就能進行功能測試。對於服務拆分，呼叫其他的服務，也是在這裡。
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資料庫DTO：如果要訪問資料庫，在這裡定義原子的資料結構。
訪問資料庫包：訪問資料庫的邏輯全部在這個包裡面。
服務與商務邏輯：這裡實現主要的商業邏輯，拆分也是從這裡拆分出來。
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外部服務：對外提供服務的邏輯在這裡，對於介面的提供方，要實現在這裡。
另外是測試檔案夾，每個類都應該有單元測試，要審核單元測試改寫率，模組內部應該透過Mock的方法實現整合測試。
接下來是配置檔案夾，配置profile，配置分為幾類：
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內部配置項（啟動後不變，改變需要重啟）
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集中配置項（配置中心，可動態下發）
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外部配置項（外部依賴，和環境相關）
當一個工程的結構非常標準化之後，接下來在原有服務中，先獨立功能模組 ，規範輸入輸出，形成服務內部的分離。在分離出新的行程之前，先分離出新的jar，只要能夠分離出新的jar，基本也就實現了松耦合。
接下來，應該新建工程，新啟動一個行程，儘早的註冊到註冊中心，開始提供服務，這個時候，新的工程中的程式碼邏輯可以先沒有，只是轉呼叫原來的行程介面。
為什麼要越早獨立越好呢？哪怕還沒實現邏輯先獨立呢？因為服務拆分的過程是漸進的，伴隨著新功能的開發，新需求的引入，這個時候，對於原來的介面，也會有新的需求進行修改，如果你想把業務邏輯獨立出來，獨立了一半，新需求來了，改舊的，改新的都不合適，新的還沒獨立提供服務，舊的如果改了，會造成從舊工程遷移到新工程，邊遷移邊改變，合併更加困難。如果儘早獨立，所有的新需求都進入新的工程，所有呼叫方更新的時候，都改為呼叫新的行程，對於老行程的呼叫會越來越少，最終新行程將老行程全部代理。
接下來就可以將老工程中的邏輯逐漸遷移到新工程，由於程式碼遷移不能保證邏輯的完全正確，因而需要持續整合，灰度釋出，微服務框架能夠在新老介面之間切換。
最終當新工程穩定執行，並且在呼叫監控中，已經沒有對於老工程的呼叫的時候，就可以將老工程下線了。
微服務拆分之後，工程會比較的多，如果沒有一定的規範，將會非常混亂，難以維護。
首先人們經常問的一個問題是，服務拆分之後，原來都在一個行程裡面的函式呼叫，現在變成了A呼叫B呼叫C呼叫D呼叫E，會不會因為呼叫鏈路過長而使得相應變慢呢？
服務拆分是為了橫向擴充套件，因而應該橫向拆分，而非縱向拆成一串的。也即應該將商品和訂單拆分，而非下單的十個步驟拆分，然後一個呼叫一個。
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基礎服務層：用於遮蔽資料庫，快取層，提供原子的物件查詢介面，有這一層，為了資料層做一定改變的時候，例如分庫分表，資料庫擴容，快取替換等，對於上層透明，上層僅僅呼叫這一層的介面，不直接訪問資料庫和快取。
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組合服務層：這一層呼叫基礎服務層，完成較為複雜的業務邏輯，實現分散式事務也多在這一層
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Controller層：介面層，呼叫組合服務層對外
微服務拆分後，服務之間的依賴關係複雜，如果迴圈呼叫，升級的時候就很頭疼，不知道應該先升級哪個，後升級哪個，難以維護。
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基礎服務層主要做資料庫的操作和一些簡單的業務邏輯，不允許呼叫其他任何服務。
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組合服務層，可以呼叫基礎服務層，完成複雜的業務邏輯，可以呼叫組合服務層，不允許迴圈呼叫，不允許呼叫Controller層服務
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Controller層，可以呼叫組合業務層服務，不允許被其他服務呼叫
如果出現迴圈呼叫，例如A呼叫B，B也呼叫A，則分成Controller層和組合服務層兩層，A呼叫B的下層，B呼叫A的下層。也可以使用訊息佇列，將同步呼叫，改為非同步呼叫。
服務拆分的規範三：將序列呼叫改為並行呼叫，或者非同步化
如果有的組合服務處理流程的確很長，需要呼叫多個外部服務，應該考慮如何透過訊息佇列，實現非同步化和解耦。
例如下單之後，要掃清快取，要通知倉庫等，這些都不需要再下單成功的時候就要做完，而是可以發一個訊息給訊息佇列，非同步通知其他服務。
而且使用訊息佇列的好處是，你只要傳送一個訊息，無論下游依賴方有一個，還是有十個，都是一條訊息搞定，只不過多幾個下游監聽訊息即可。
對於下單必須同時做完的，例如扣減庫存和優惠券等，可以進行並行呼叫，這樣處理時間會大大縮短，不是多次呼叫的時間之和，而是最長的那個系統呼叫時間。
微服務拆分之後，服務之間的呼叫當出現錯誤的時候，一定會重試，但是為了不要下兩次單，支付兩次，需要所有的介面實現冪等。
冪等一般需要設計一個冪等表來實現，冪等表中的主鍵或者唯一鍵可以是transaction id，或者business id，可以透過這個id的唯一性標識一個唯一的操作。
也有冪等操作使用狀態機，當一個呼叫到來的時候，往往觸發一個狀態的變化，當下次呼叫到來的時候，發現已經不是這個狀態，就說明上次已經呼叫過了。
狀態的變化需要是一個原子操作，也即併發呼叫的時候，只有一次可以執行。可以使用分散式鎖，或者樂觀鎖CAS操作實現。
微服務介面之間傳遞資料，往往透過資料結構，如果資料結構透傳，從底層一直到上層使用同一個資料結構，或者上層的資料結構內嵌底層的資料結構，當資料結構中新增或者刪除一個欄位的時候，波及的面會非常大。
因而介面資料定義，在每兩個介面之間約定，嚴禁內嵌和透傳，即便差不多，也應該重新定義，這樣介面資料定義的改變，影響面僅僅在呼叫方和被呼叫方，當介面需要更新的時候，比較可控，也容易升級。
微服務拆分後，工程名非常多，開發人員，開發團隊也非常多，如何讓一個開發人員看到一個工程名，或者jar的名稱，就大概知道是乾什麼的，需要一個規範化的約定。
例如出現pay就是支付，出現order就是下單，出現account就是使用者。
再如出現compose就是組合層，controller就是介面層，basic就是基礎服務層。
pay-compose-api就是支付組合層介面定義。
account-basic-impl就是使用者基礎服務層的實現。
微服務拆分後，服務之間的呼叫需要服務發現和註冊中心進行維護。也能主流的有幾種方法。
第一是Dubbo，Dubbo是SOA架構的微服務框架的標準，已經被大量使用，雖然中間中斷維護過一段時間，但是隨著微服務的興起，重新進行了維護，是很多熟悉Dubbo RPC開發人員的首選。
第二種是Spring Cloud，Spring Cloud為微服務而生，在Dubbo已經沒有人維護的情況下，推出了支撐微服務的成熟框架。
Dubbo vs. Spring Cloud的對比，Dubbo更加註重服務治理，原生功能不夠全面，而Spring Cloud註重整個微服務生態，工具鏈非常全面。
Spring Cloud可定製性強，透過各種元件滿足各種微服務場景，使用Spring Boot統一程式設計模型，能夠快速構建應用，基於註解，使用方便，但是學習門檻比較高。
Dubbo註冊到ZooKeeper裡面的是介面，而Spring Cloud註冊到Eureka或者Consul裡面的是實體，在規模比較小的情況下沒有分別，但是規模一旦大了，例如實體數目萬級別，介面資料就算十萬級別，對於ZooKeeper中的樹規模比較大，而且ZooKeeper是強一致性的，當一個節點掛了的時候，節點之間的資料同步會影響線上使用，而Spring Cloud就好很多，實體級別少一個量級，另外Consul也非強一致的。
第三是Kubernetes，Kubernetes雖然是容器平臺，但是他設計出來，就是為了跑微服務的，因而提供了微服務執行的很多元件。
很多Spring Cloud可以做的事情，Kubernetes也有相應的機制，而且由於是容器平臺，相對比較通用，可以支援多語言，對於業務無侵入，但是也正因為是容器平臺，對於微服務的執行生命週期的維護比較全面，對於服務之間的呼叫和治理，比較弱，Service只能滿足最最基本的服務發現需求。
因而實踐中使用的時候，往往是Kubernetes和Spring Cloud結合使用，Kubernetes負責提供微服務的執行環境，服務之間的呼叫和治理，由Spring Cloud搞定。
第四是Service Mesh，Service Mesh一定程度上彌補了kubernetes對於服務治理方面的不足，對業務程式碼0侵入，將服務治理下沉到平臺層，是服務治理的一個趨勢。
然而Service Mesh需要使用單獨的行程進行請求轉發，效能還不能讓人滿意，另外社群比較新，成熟度不足，暫時沒有達到大規模生產使用的標準。
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