前言

微服务的采用带来了许多好处，包括可伸缩性、可维护性和自主性。为了充分发挥这些好处，至关重要的是在微服务开发中遵循最佳实践。

最佳实践

1. 独立的数据存储

对于每个微服务使用独立的数据存储可以防止数据耦合并最小化依赖性。这增强了自治性和可伸缩性，并使系统更加容错。

2. 相似的代码成熟度

微服务之间连贯一致的代码库对于可维护性至关重要。保持代码成熟度相似可以确保系统统一演进，防止服务之间出现性能、安全性和功能差异。

3. 单独编译和打包

每个微服务都应该有自己的部署流程和版本控制，以保持自主性。这种方法可以实现快速迭代，降低部署风险，并能更好地控制单个服务。

4. 单一职责

微服务在专注于特定功能时最为有效。为每个服务定义单一职责可以确保清晰度、便于管理，并使团队能够独立开发、部署和扩展服务。

5. 容器化部署

容器化技术为微服务的部署提供了可移植性和一致性。容器将服务及其依赖关系封装在一起，从而在不同环境中实现无缝部署。

6. 无状态服务

无状态服务无需存储会话状态，从而提高了可伸缩性。这可以用更少的服务器满足更高的流量，从而降低成本并提高可用性。

7. 领域驱动设计（DDD）

应用 DDD 原则有助于定义服务边界、创建通用语言，以及更好地理解微服务架构中的复杂领域。

8. 微前端

与微服务类似，微前端主张将用户界面分解为更小、更易于管理的部分。这种方法可以实现前端组件的独立开发和部署，提高灵活性并加快迭代速度。

9. 微服务编排

采用强大的编排工具（例如 Kubernetes）可以高效地管理、监控和协调微服务。这可以简化部署、扩展和故障恢复。

结论

遵循这些最佳实践对于开发可维护、可扩展和容错的微服务架构至关重要。通过实现这些指导原则，组织可以充分利用微服务的好处，并构建更强大、更灵活的应用程序。

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微服务入门｜微服务架构怎么设计

将一个单体应用拆分成一组微小的服务组件，每个微小的服务组件运行在自己的进程上，组件之间通过如RESTful API这样的轻量级机制进行交互，这些服务以业务能力为核心，用自动化部署机制独立部署，另外，这些服务可以用不同的语言进行研发，用不同技术来存储数据 。

通过以上的定义描述，我们可以基本确定给出微服务的节特征：

用微服务来进行实践到生产项目中，首先要考虑一些问题。比如下图的微服务业务架构：

在上图图表展示的架构图中，我们假设将业务商户服务A、订单服务B和产品服务C分别拆分为一个微服务应用，单独进行部署。此时，我们面临很多要可能出现的问题要解决，比如：

1、客户端如何访问这些服务？

2、每个服务之间如何进行通信？

3、多个微服务，应如何实现？

4、如果服务出现异常宕机，该如何解决？

以上这些都是问题，需要一个个解决。

在单体应用开发中，所有的服务都是本地的，前端UI界面，移动端APP程序可以直接访问后端服务器程序。

现在按功能拆分成独立的服务，跑在独立的进程中。如下图所示：

此时，后台有N个服务，前台就需要记住管理N个服务，一个服务 下线 、 更新 、 升级 ，前台和移动端APP就要重新部署或者重新发包，这明显不服务我们拆分的理念。尤其是对当下业务需求的飞速发展，业务的变更是非常频繁的。

除了访问管理出现困难以外，N个小服务的调用也是一个不小的网络开销。另外，一般微服务在系统内部，通常是无状态的，而我们的用户在进行业务操作时，往往是跨业务模块进行操作，且需要是有状态的，在此时的这个系统架构中，也无法解决这个问题。传统的用来解决用户登录信息和权限管理通常有一个统一的地方维护管理（OAuth），我们称之为授权管理。

基于以上列出的问题，我们采用一种叫做网关（英文为API Gateway）的技术方案来解决这些问题，网关的作用主要包括：

网关(API Gateway)可以有很多广义的实现办法，可以是一个软硬一体的盒子，也可以是一个简单的MVC框架，甚至是一个的服务端。他们最重要的作用是为前台（通常是移动应用）提供后台服务的聚合，提供一个统一的服务出口，解除他们之间的耦合，不过API Gateway也有可能成为 单点故障 点或者性能的瓶颈。

最终，添加了网关(API Gateway)的业务架构图变更为如下所示：

所有的微服务都是独立部署，运行在自己的进程容器中，所以微服务与微服务之间的通信就是IPC（Inter Process Communication），翻译为进程间通信。进程间通信的方案已经比较成熟了，现在最常见的有两大类： 同步调用、异步消息调用 。

同步调用

同步调用比较简单，一致性强，但是容易出调用问题，性能体验上也会差些，特别是调用层次多的时候。同步调用的有两种实现方式：分别是 REST 和 RPC

基于REST和RPC的特点，我们通常采用的原则为： 向系统外部暴露采用REST，向系统内部暴露调用采用RPC方式。

异步消息的方式在分布式系统中有特别广泛的应用，他既能减低调用服务之间的耦合，又能成为调用之间的缓冲，确保消息积压不会冲垮被调用方，同时能保证调用方的服务体验，继续干自己该干的活，不至于被后台性能拖慢。需要付出的代价是一致性的减弱，需要接受数据 最终一致性 ，所谓的最终一致性就是只可能不会立刻同步完成，会有延时，但是最终会完成数据同步；还有就是后台服务一般要实现 幂等性 ，因为消息发送由于性能的考虑一般会有重复（保证消息的被收到且仅收到一次对性能是很大的考验）。最后就是必须引入一个独立的 Broker，作为中间代理池。

常见的异步消息调用的框架有：Kafaka、Notify、MessageQueue。

最终，大部分的服务间的调用架构实现如下所示：

在微服务架构中，一般每一个服务都是有多个拷贝，来做负载均衡。一个服务随时可能下线，也可能应对临时访问压力增加新的服务节点。这就出现了新的问题：

这就是服务的发现、识别与管理问题。解决多服务之间的识别，发现的问题一般是通过注册的方式来进行。

具体来说：当服务上线时，服务提供者将自己的服务注册信息注册到某个专门的框架中，并通过心跳维持长链接，实时更新链接信息。服务调用者通过服务管理框架进行寻址，根据特定的算法，找到对应的服务，或者将服务的注册信息缓存到本地，这样提高性能。当服务下线时，服务管理框架会发送服务下线的通知给其他服务。

常见的服务管理框架有：Zookeeper等框架。

如上的问题解决方案有两种具体的实现，分别是： 基于客户端的服务注册与发现 、 基于服务端的服务注册与发现 。

优点是架构简单，扩展灵活，只对服务注册器依赖。缺点是客户端要维护所有调用服务的地址，有技术难度，一般大公司都有成熟的内部框架支持。

优点是所有服务对于前台调用方透明，一般小公司在云服务上部署的应用采用的比较多。

前面提到，单体应用开发中一个很大的风险是，把所有鸡蛋放在一个篮子里，一荣俱荣，一损俱损。而分布式最大的特性就是网络是不可靠的。通过微服务拆分能降低这个风险，不过如果没有特别的保障，结局肯定是噩梦。

因此，当我们的系统是由一系列的服务调用链组成的时候，我们必须确保任一环节出问题都不至于影响整体链路。相应的手段有很多，比如说：

「微服务架构」Medium的微服务架构实践

微服务¹架构的目标是帮助工程团队更快，更安全，更高质量地交付产品。解耦服务允许团队快速迭代，对系统的其余部分影响最小。

在Medium，我们的技术堆栈始于2012年的单片应用程序。我们已经构建了几个卫星服务，但我们还没有制定一个系统地采用微服务架构的策略。随着系统变得越来越复杂并且团队不断发展，我们在2018年初转向了微服务架构。在这篇文章中，我们希望分享我们有效地做到这一点并避免微服务综合症的经验。

首先，让我们花一点时间来思考微服务架构是什么，不是什么。 “微服务”是那些过载和混乱的软件工程趋势之一。这就是我们在Medium认为它是什么：

该定义包括三个微服务设计原则：

Three Principles of Modeling Microservices

当我们对微服务进行建模时，我们应该遵守所有三个设计原则。这是实现微服务架构全部潜力的唯一途径。错过任何一个都会成为反模式。

没有一个目的，每个微服务最终会做太多事情，成长为多个“单片”服务。我们不会从微服务架构中获得全部好处，我们也会支付运营成本。

如果没有松散耦合，对一个服务的更改会影响其他服务，因此我们无法快速安全地发布更改，这是微服务架构的核心优势。更重要的是，紧密耦合引起的问题可能是灾难性的，例如数据不一致甚至数据丢失。

如果没有高凝聚力，我们将最终得到一个分布式单片系统 - 一组混乱的服务，必须同时进行更改和部署才能构建单一功能。由于多个服务协调的复杂性和成本（有时跨多个团队），分布式单片系统通常比集中式单片系统差得多。

与此同时，了解 微服务不是什么 很重要：

在Medium，我们总是在做出重大产品或工程决策时会问“为什么现在？”这个问题。 “为什么？”是一个显而易见的问题，但它假设我们拥有无限的人，时间和资源，这是一个危险的假设。当你想到“为什么现在？”时，你突然有了更多的限制 - 对当前工作的影响，机会成本，分心的开销等等。这个问题有助于我们更好地优先考虑。

我们现在需要采用微服务的原因是我们的单片应用程序已经成为多个方面的瓶颈。

首先，最紧迫和最重要的瓶颈是其性能。

某些计算量很大且I / O很重的任务不适合.我们一直在逐步改进整体应用程序，但事实证明它是无效的。它的低劣性能使我们无法提供更好的产品而不会使已经非常慢的应用程序变慢。

其次，整体应用程序的一个重要且有点紧迫的瓶颈是它会减慢产品开发速度。

由于所有工程师都在单个应用程序中构建功能，因此它们通常紧密耦合。我们无法灵活地改变系统的一部分，因为它也可能影响其他部分。我们也害怕做出重大改变，因为影响太大，有时难以预测。整个应用程序作为一个整体进行部署，因此如果由于一次错误提交导致部署停滞，那么所有其他更改（即使它们完全正常工作）也无法完成。相比之下，微服务架构允许团队更快地发货，学习和迭代。他们可以专注于他们正在构建的功能，这些功能与复杂系统的其余部分分离。更改可以更快地进入生产。他们可以灵活地安全地尝试重大变革。

在我们新的微服务架构中，更改会在一小时内完成生产，工程师不必担心它会如何影响系统的其他部分。该团队还 探索 了在开发中安全使用生产数据的方法²多年来一直是白日梦。随着我们的工程团队的发展，所有这些都非常重要。

第三，单一应用程序使得难以为特定任务扩展系统或隔离不同类型任务的资源问题。

使用单一的单一应用程序，我们必须扩展和缩小整个系统，以满足更多资源需求的任务，即使这意味着系统过度配置用于其他更简单的任务。为了缓解这些问题，我们对不同类型的请求进行分片，以分离进程。它们在一定程度上起作用，但不会扩展，因为这些微单一版本的单片服务是紧密耦合的。

最后但同样重要的是，一个重要且即将成为紧迫的瓶颈是它阻止我们尝试新技术。微服务架构的一个主要优点是每个服务都可以使用不同的技术堆栈构建，并与不同的技术集成。这使我们能够选择最适合工作的工具，更重要的是，我们可以快速安全地完成工作。

采用微服务架构并非易事。它可能会出错，实际上会损害工程生产力。在本节中，我们将分享七个在采用早期阶段帮助我们的策略：

有人可能会认为采用新的服务器架构意味着产品开发的长时间停顿以及对所有内容的大量重写。这是错误的做法。我们永远不应该为了建立新的服务而建立新的服务。每次我们建立新服务或采用新技术时，都必须具有明确的产品价值和/或工程价值。

产品价值应以我们可以为用户提供的利益为代表。与在单片应用程序中构建值相比，需要一项新服务来提供值或使其更快地交付值。工程价值应该使工程团队更好，更快。

如果构建新服务没有产品价值或工程价值，我们将其留在单一的应用程序中。如果十年内Medium仍然有一个支持某些表面的单片应用程序，那就完全没了问题。从单一应用程序开始实际上有助于我们战略性地对微服务进行建模。

建立具有明确价值的新服务

有人可能会认为采用新的服务器架构意味着产品开发的长时间停顿以及对所有内容的大量重写。这是错误的做法。我们永远不应该为了建立新的服务而建立新的服务。每次我们建立新服务或采用新技术时，都必须具有明确的产品价值和/或工程价值。

产品价值应以我们可以为用户提供的利益为代表。与在单片应用程序中构建值相比，需要一项新服务来提供值或使其更快地交付值。工程价值应该使工程团队更好，更快。

如果构建新服务没有产品价值或工程价值，我们将其留在单一的应用程序中。如果十年内Medium仍然有一个支持某些表面的单片应用程序，那就完全没了问题。从单一应用程序开始实际上有助于我们战略性地对微服务进行建模。

单片持久存储被认为是有害的

建模微服务的很大一部分是对其持久数据存储（例如，数据库）进行建模。跨服务共享持久数据存储通常似乎是将微服务集成在一起的最简单方法，然而，它实际上是有害的，我们应该不惜一切代价避免它。这就是原因。

首先，持久数据存储是关于实现细节的。 跨服务共享数据存储会将一个服务的实现细节暴露给整个系统。如果该服务更改了数据的格式，或者添加了缓存层，或者切换到不同类型的数据库，则还必须相应地更改许多其他服务。 这违反了松散耦合的原则。

其次，持久数据存储不是服务行为，即如何修改，解释和使用数据 。如果我们跨服务共享数据存储，则意味着其他服务也必须复制服务行为。 这违反了高内聚的原则- 给定域中的行为泄露给多个服务。如果我们修改一个行为，我们将不得不一起修改所有这些服务。

在微服务架构中，只有一个服务应该负责特定类型的数据。所有其他服务应该通过负责服务的API请求数据，或者保留数据的 只读非规范（可能具体化）副本 。

这可能听起来很抽象，所以这是一个具体的例子。假设我们正在构建一个新的推荐服务，它需要来自规范帖子表的一些数据，目前在AWS DynamoDB中。我们可以通过两种方式之一为新推荐服务提供发布数据。

在单片存储模型中，推荐服务可以直接访问单片应用程序所执行的相同持久存储。这是一个坏主意，因为：

缓存可能很棘手。 如果推荐服务与单一应用程序共享相同的缓存，我们也必须在推荐服务中复制缓存实现细节;如果推荐服务使用自己的缓存，当单片应用更新帖子数据时，我们将不知道何时使其缓存无效。

如果单片应用程序决定更改为使用RDS而不是DynamoDB来存储帖子数据，我们将不得不重新实现推荐服务中的逻辑以及访问帖子数据的所有其他服务。

单片应用程序具有解释帖子数据的复杂逻辑 ，例如，如何确定帖子是否应该对给定用户不可见。我们必须在推荐服务中重新实现这些逻辑。一旦整体应用程序更改或添加新逻辑，我们也需要在任何地方进行相同的更改。

即使推荐服务是自己的数据访问模式的错误选项，推荐服务仍然停留在DynamoDB上。

在解耦存储模型中，推荐服务不能直接访问发布数据，也不能直接访问任何其他新服务。发布数据的实​​现细节仅保留在一个服务中。有不同的方法来实现这一目标。

Option A理想情况下，应该有一个拥有帖子数据的Post服务，其他服务只能通过Post服务的API访问邮政数据。但是，为所有核心数据模型构建新服务可能是一项昂贵的前期投资。

当人员配置有限时，还有一些更实用的方法。根据数据访问模式，它们实际上可能是更好的方式。

在 选项B 中，单一应用程序可让推荐服务知道何时更新相关的帖子数据。通常，这不必立即发生，因此我们可以将其卸载到排队系统。

在 选项C 中，ETL管道生成推荐服务的发布数据的只读副本，以及可能对推荐有用的其他数据。在这两个选项中，推荐服务完全拥有其数据，因此它可以灵活地缓存数据或使用最适合的数据库技术。

解耦“建立服务”和“运行服务”

如果构建微服务很难，那么运行服务往往更难。 当运行服务与构建每个服务相结合时，它会减慢工程团队的速度，团队必须不断重新发明这样做。我们希望让每项服务都专注于自己的工作而不用担心如何运行服务的复杂问题，包括网络，通信协议，部署，可观察性等。服务管理应该与每个服务的实现完全分离。

由于最近在 容器化，容器编排，服务网格，应用程序性能监 控等方面的技术进步，“运行服务”的解耦变得比以往更容易实现。

网络。 网络（例如，服务发现，路由，负载平衡，流量路由等）是运行服务的关键部分。传统方法是为每种平台/语言提供库。它工作但不理想，因为应用程序仍然需要非常繁琐的工作来集成和维护库。通常，应用程序仍然需要单独实现某些逻辑。现代解决方案是在Service Mesh中运行服务。在Medium，我们使用 Istio和Envoy作为边车代理 。构建服务的应用工程师根本不需要担心网络问题。

通信协议 。无论您选择哪种技术堆栈或语言来构建微服务，从一个高效，类型化，跨平台且需要最少开发开销的成熟RPC解决方案开始是非常重要的。支持向后兼容性的RPC解决方案也使部署服务更加安全，即使它们之间存在依赖关系。在Medium，我们选择了gRPC。

一种常见的替代方案是基于HTTP的REST + JSON，它长期以来一直是服务器通信的福音解决方案。但是，尽管该堆栈非常适合浏览器与服务器通信，但它对于服务器到服务器的 通信效率很低 ，尤其是当我们需要发送大量请求时。如果没有自动生成的 存根和样板代码 ，我们将不得不手动实现服务器/客户端代码。可靠的RPC实现不仅仅包装网络客户端。另外，REST是“自以为是”，但总是让每个人都对每个细节都达成一致很困难，例如，这个调用真的是REST，还是只是一个RPC？这是一种资源还是一种操作？等等

部署。 拥有一致的方法来构建，测试，打包，部署和管理服务非常重要。所有Medium的微服务都在容器中运行。目前，我们的编排系统是AWS ECS和Kubernetes的混合体，但仅限于Kubernetes。

我们构建了自己的系统来 构建，测试，打包和部署 服务，称为BBFD。它在一致地跨服务工作和为个人服务提供采用不同技术堆栈的灵活性之间取得平衡。它的工作方式是让每个服务提供基本信息，例如，要监听的端口，构建/测试/启动服务的命令等，BBFD将负责其余的工作。

彻底和一致的可观察性

可观察性包括允许我们了解系统如何工作的过程，约定和工具，以及在不工作时对问题进行分类。可观察性包括日志记录，性能跟踪，指标，仪表板，警报，并且对于微服务架构的成功至关重要。

当我们从单个服务迁移到具有许多服务的分布式系统时，可能会发生两件事：

我们失去了可观察性，因为它变得更难或更容易被忽视。

不同的团队重新发明了轮子，我们最终得到了零碎的可观察性，这实际上是低可观察性 ，因为很难使用碎片数据连接点或分类任何问题。

从一开始就具有良好且一致的可观察性非常重要，因此我们的DevOps团队提出了一致的可观察性策略，并构建了支持实现这一目标的工具。每项服务都会自动获取详细的DataDog仪表板，警报和日志搜索，这些服务在所有服务中也是一致的。我们还大量使用LightStep来了解系统的性能。

并非每一项新服务都需要从零开始构建

在微服务架构中，每个服务都做一件事并且做得非常好。请注意，它与如何构建服务无关。如果您从单一服务迁移，请记住，如果您可以从单片应用程序中剥离微服务并不总是必须从头开始构建。

在这里，我们采取务实的态度。我们是否应该从头开始构建服务取决于两个因素：（1）适合该任务的程度如何;（2）在不同的技术堆栈中重新实现的成本是多少。

如果是一个很好的技术选项并且现有的实现很好，我们将代码从单片应用程序中删除，并用它创建一个微服务。即使采用相同的实现，我们仍将获得微服务架构的所有好处。

我们的单片单片应用程序的架构使我们可以相对轻松地使用现有实现构建单独的服务。我们将在本文稍后讨论如何正确构建单片。

尊重失败，因为他们会发生

在分布式环境中，更多的东西可能会失败，而且它们会失败。如果处理不当，任务关键型服务的失败可能是灾难性的。我们应该始终考虑如何测试故障并优雅地处理故障。

从第一天起避免使用微服务综合症

微服务不是灵丹妙药 - 它解决了一些问题，但创造了一些其他问题，我们将其称为“微服务综合症”。如果我们从第一天开始就不去考虑它们，那么事情会变得很快，如果我们以后再照顾它们会花费更多。以下是一些常见症状。

随着最近的技术创新，采用微服务架构要容易得多。这是否意味着我们都应该停止构建单一服务？

虽然新技术支持得更好，但微服务架构仍然存在高度复杂性和复杂性。 对于小型团队来说，单一的应用程序通常仍然是更好的选择。但是，请花些时间来构建单片应用程序，以便以后在系统和团队成长时更容易迁移到微服务架构。

在Medium，我们在早期的单片应用程序中做出了一些很好的架构决策。

我们的单片应用程序由组件高度模块化，即使它已经发展成为一个非常复杂的应用程序，包括Web服务器，后端服务和离线事件处理器。脱机事件处理器单独运行，但使用完全相同的代码。这使得将一大块业务逻辑剥离到单独的服务相对容易，只要新服务提供与原始实现相同（高级）的接口即可。

我们的整体应用程序在较低级别封装了数据存储详细信息。每种数据类型（例如，数据库表）具有两层实现：数据层和服务层。

这有助于我们采用微服务架构，因为一种类型数据的实现细节完全隐藏在代码库的其余部分。创建新服务来处理某些类型的数据相对容易且安全。

单片应用程序还可以帮助我们对微服务进行建模，并使我们能够灵活地专注于系统中最重要的部分，而不是从头开始为所有微服务建模。

单片应用程序为我们服务了好几年，但它开始减慢我们从运送伟大的项目和快速迭代。我们开始系统地和战略性地采用微服务架构。我们仍处于这一旅程的早期阶段，但我们已经看到了它的优势和潜力 - 它大大提高了开发效率，使我们能够大胆地思考并实现大量的产品改进，并解锁了工程团队以安全地测试新技术。

加入Medium的工程团队是一个激动人心的时刻。如果这听起来很有趣，请查看我们的工作页面 - 在Medium工作。如果您对微服务架构特别感兴趣，您可能需要先了解这两个开头：高级全栈工程师和高级平台工程师。

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