应用云平台的可用性——从新浪SAE看云平台设计
云计算平台的可用性，相比传统互联网服务而言，更加复杂和困难，也更具有挑战性。本文借助新浪SAE云平台为读者讲述了云平台可用性的定义、如何打造高可用的平台，以及对云计算的用户提出了建议。
文章
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分块云计算
作者 Jimmy Nilsson 译者 郭晓刚 发布于 2009年6月29日
在我的眼中，过去数年间的多股潮流，都指向同一个方向，现在该到将它们总结归纳的时候了。这篇文章没有什么新奇观点，只是将我的思考与观察做一个概括。我不自禁要将心中的图景描绘出来（即便这幅画的背景全由我的痛苦教训涂抹而成）。这就开始吧。
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多年忽视分块
即使过了16年，我依然清楚记得[Booch OOAD]书中讨论如何使用分层与分块（有的读者可能更偏好"模块"这个同义词）。那时候我开班讲授一门面向对象分析与设计的课程，这本书是教材。我感觉讨论分层很容易，因为当时接触甚多（后来仍然深受影响，下一节会谈及），但要讨论分块就有点难。
在我参与的实际项目中，我们确实一直采取分块的做法，但讲授的时候很难用短小的例子示范分块。而且就我记忆所及，我们采取分块只是出于技术上的限制，并不像分层那样是自然而然地发生的。.
分块没能“物尽其用”的感觉一直伴随着我，我也就听之任之。
滥用分层
2001年写第一本书[Nilsson NED]的时候，我对分层的盲目溺爱到达顶峰。图1的分层示意图已经是简化过的版本。
图1. 过去的典型分层（简化版本）
图1可见，中间层包括了Façade层、业务逻辑层和数据访问层。在数据层还有公共存储过程（sproc）层、私有存储过程层，有时候数据表之上还有视图层……（UI部分也是分层的，可想而知……）。
我把这种分层方案称为我的“默认架构”，顾名思义，我每次着手新项目都以此作为出发点。当然具体的架构形态随着时间会有所变化，但重点是我先入为主地认为项目都离不开这种严格的分层方案。
我观察到：
- 当数据库Schema、视图、私有存储过程、公共存储过程、数据访问层，一层层手工编写下来（（为了保证一切都恰如意料，比如性能）），很多时候，就没有多少时间花在业务层上了。于是业务层往往非常薄，不外乎做些左手交右手的工作，捎带若干占位用的注释。
- 由图1可见，数据存储受到重重防卫，从UI到数据存储经过的保护层不是一般多。然而在多数情况下，由于使用Recordset模式完成从数据库到UI的数据传输，造成数据库Schema严重暴露。而当UI完成修改回传数据的时候，差不多就是直接写入到数据库了……所谓保护不过如此。
- 引入每一层的依据是“有比没有好”，而不是因为“证明有需要”。违反YAGNI原则的绝佳例子，对吧？
如今，我的典型初始分层方案与以往截然不同。一开始只用一个领域模型层，先把握住我们真正关心的部分，也就是业务问题的解决方案。
然后当有必要的时候才增加层次，比如需要用户界面的时候才会加上UI层。只要合适，UI层甚至可以直接叠在领域模型之上。要是不合适，再考虑别的需要。
接下来，如果我们希望把领域模型持久化到关系数据库，才把这部分需要放入场景中加以考虑。通常用一个对象/关系映射就能解决得很好，大约能自动解决80%的领域模型到数据库的数据映射需求。请看图2。
图2. 时下典型分层一例
我还尝试令数据库Schema成为领域模型反映出来的“结果”，自动生成数据库Schema。这样做意味着避免了大量繁重的工作，让我们有时间投入到真正关心的部分——领域模型本身。（同样的做法还可以用到UI上。）
如此一来，我不用再拘泥严格的分层方案，转而把精力集中于寻找恰当的分块。又由于整个解决方案被分为若干小块，从而每一个分块的分层形式可以更加灵活，因为规模更小了。
按技术拆分团队
写上面一节的时候，我想起了2005年在挪威Lillehammer举行的软件架构研讨会[Fowler LayeringPrinciples]。当时我们在会上讨论如何把大的团队拆分成若干小团队。
无论那次会议之前或之后，我都有拆分团队的经验，多次拆分中既有按技术拆分的，也有按功能拆分的。我尤其记得一个项目，对其中一名团队成员来说，按功能拆分是失败的，因为他没有什么经验，所以几乎每一个方面他都不得不苦苦挣扎。.
在另一个项目中，按技术拆分看起来非常成功，不过那个项目的成员都很有经验。即使在这个成功项目里，也有很多情况如果按功能拆分会取得更高的效率。比如跨单元的小改动，牵涉到的人可以更少。
总而言之，我偏向按功能拆分团队。每个人肯定有自己特别擅长的部分，但如果不用协调及等待其他人完成相应的工作，那么大部分工作都可以更快地完成。
企业领域模型
前些年很流行建立整个企业“一统天下”的数据模型。背后的想法是如果一朝找到并描述出这样的数据模型，就能从中创造出巨大的业务价值。于是传达给业务人员的是这样的信息：
“现在给我们两年时间不受干扰，到时候我们会交给你一个定义好的模型，你想要的一切都能不费吹灰之力就创造出来。”
依我之见，“企业数据模型”是大大失败了。原因肯定不少，但下面这几点可能在最重要之列：
- 即便是中等规模的企业，数据模型的规模也过于庞大。
- 数据模型试图用静态的方法描绘一个动态的目标。而且描绘一个庞大的目标比小的目标要困难得多。
- 大模型或多或少要作一般化的处理，并因此失去上下文信息。
我个人强烈相信大的任务要一口一口地啃，而上下文是王道。
A前面说过，我认为建立企业数据模型的尝试常常以失败告终。现在我又发现一种有点讽刺的情形——还有项目几乎在重复同样的尝试，只不过这一次换成了“企业领域模型”。论据没变，我想结果和造成结果的原因也不会变……
公平来说，更常见的情况倒不是真的追逐“企业领域模型”，而是想建立单一的大型领域模型。此外，团队不时发现有需要切分大的领域模型，但又发现不容易找到满意的方案。
无论如何，我都强烈建议当领域模型出现增大迹象的时候，将它分块。还有别忘了模型是有上下文的。
很有趣，我还听闻一些非常大的SOA项目采取的第一个步骤就是打算建立一套“企业文档模型”。它会比企业数据/领域模型更成功吗？要是打赌的话，我宁愿下注在另一边。
整合数据库
就算有意避免巨型的单一领域模型，把模型隔离成几个部分，每一个部分还是有可能膨胀到相当规模。发生这种情况的时候，往往会发现数据库并没有分块。各个领域模型置于同一个数据库之上，也就是共用一个整合的数据库，见图3。
图3. 分块的领域模型，使用整合数据库
把多个领域模型置于单一数据库之上，只是整合数据库的其中一种情形。实际上跟多个独立应用共享同一个数据库是一样的。类似情况可谓屡见不鲜。
很不幸这样的安排给维护造成了极大的负担。任何影响到数据库Schema的改动都必须同步修改相应Schema的所有消费者。消费者越多，情况越糟。往往造成改动被限制到最低程度，很可能进而导致从代码中榨取的业务价值大大减少。
大胆地说一句，如今在我眼中，整合数据库是一种反模式。啊，总算说出来了，感觉真好。
那么，有什么别的办法呢？我认为领域模型的分块应该一直延续到数据库，让数据库也遵循同样的分块方案。这种与整合数据库[Fowler IntegrationDatabase]相反的模式称为单应用数据库[Fowler ApplicationDatabase]，见图4。
图4. 分块的领域模型，使用各自的单应用数据库
分块之间的通信是通过领域模型之上的服务完成的，不允许抄捷径直接访问其他领域模型的应用数据库。这意味着可以（也通常会）有效地将不同的应用数据库部署到不同的服务器上（或者部署到云中）。
一般认为报表是整合数据库的优势所在。要是换一种方式去处理报表，可以把它看成一个独立的应用，有着自己的数据存储。数据从其他分块搜集而来。其中一种办法是将每个分块都看作一个提供事件源的应用[Fowler Events]，让那些事件源都吐出报表应用感兴趣的事件就可以了。
顺便一提，上面的讨论令我记起曾经为ADDDP[Nilsson ADDDP]写过一段文字[Nilsson Bricks]（不过最终没有放进书里），介绍另一种应用数据库的用法。不过当时写作的重点落在性能，而非可维护性。文中我介绍了如何根据系统不同部分的特点，让系统发挥最大的功效。
再顺便一提，一定要读一读Greg Young写的DDDD系列文章[Greg Young]，他的精彩作品也可以归到这个主题之下。他建议严格切分读和写，籍此取得非常高的可伸缩性等等成效。
整合的UI
论点其实差不多，只不过用到UI上没有整合数据库vs.应用数据库那么有力。与其用一个UI套上几个服务，何不让每个服务都有自己的UI，然后将不同的UI用一个UI容器框架集成起来？见图5。
图5. UI也分块
这样一来，某个分块的开发者可以全方位地处理问题，从UI一直到存储，不必与其它团队同步。对实际生产率的潜在影响是巨大的。
巨型的团队
经常有人向我们求助，抱怨说他们100人的大团队没办法达到期望的生产效率。
每一次，我都得到同样的结论。不要那样做！100名开发者在同一个团队里，太可怕了，失败风险太大了。即使你再加20个人！
虽然已经出版了30年，读过《人月神话》[Brooks MMM]的人还是少得出奇。真糟糕。（书名“人月神话”的意思是，向一个进度落后的项目增加更多开发者，只会让它更落后。书里还阐述了很多重要的思想。）
所以，就算退一步说你真的有一个规模庞大的问题要解决，你也真的需要100名开发者。请一定要小心谨慎地将大团队分成若干个小规模的、尽可能相互隔离的团队，以便每个团队能够全速运行。
但是当你把大团队分成比如说100个新团队的时候，显然不会因此就消灭了复杂性。例子里面分成10-20个团队比只有1个团队好，并不表示分成100个会更好。请注意平衡。
SOA与松散耦合
说到平衡，两年前我曾经很不理解SOA的一些说法，还写了博客帖子[Nilsson SOA-Qs]请教答案。
我不理解的其中一点是为什么要极端的细粒度。为什么不用“定界上下文（Bounded Context）” [Evans DDD]的思维来看待服务呢，为什么需要粒度细到只有一行代码的服务……
Jim Webber在一篇文章里[Webber Anemic Service Model]讨论过这个问题，我认为他说得很有道理。对松散耦合的关注成了唯一的决定因素，以至于忘了搭配上它的好朋友——高内聚，才导致出现令我困惑不解的奇怪说法。
所以，我把前面讨论的分块看作是“做对了的SOA”。
强迫一种风格
最初我把标题定为“强迫一种信仰”，但又顾虑到Google带来的很多人会失望。我在这里谈的风格/信仰，是指我们当中有很多人喜欢思考和讨论TDD、DDD、BDD、模式、重构、干净的代码等等。但世上还有更多开发者并不同意我们所说的是“唯一的道路”。
有时候会采取的解决办法是完全不理会实际情况，强迫所有的开发者都用同一种风格。会发生什么事呢？我猜下面这几种情况会很常见：
- 有的开发者会非常低效。
- 低效的开发者还会很不开心。
- 最后整个团队围绕的风格是所有成员的“最小公分母”。
- 于是当初赞同强迫推行那种风格的开发者，现在也变得低效和不开心。
能保持一致是好的，但不能不惜代价去保持一致。实际上我觉得很多时候让不同的分块用不同的风格开发，反而有好处。不同开发者之间的技能差异是其中一个原因。还有另一个经常被忽视的原因，不同的分块当然是有差异的，所以相应地采取不同的风格反而有利。比如有的分块从领域模型方式中肯定得不到什么好处，那么不采取领域模型的路线也没关系，实际上也建议不要那么做！
即使放宽了对分块内部的约束，你还是可以（也应该）对外部表现设立严格的要求，比如要保证自动化测试成功。
我意识到以上做法违反了集体代码所有制的原则，因为人们都圈在自己的分块里。在分块内部，（如果该分块选择了集体所有的风格）肯定是代码集体所有的。
对了，在单个分块内，我认为应该强迫一种风格。
变化率差异
这件事情你可能觉得显而易见，不过我还是要特别指出来：不同分块的变化率可能有极大的差异。在数据库驱动的项目里，有句话在项目前期的会议上经常听到，我也常常拿来开玩笑：
“我们已经定好了数据库Schema，现在可以开始干活了！”
没有取笑谁的意思，我自己也说过这样的话。
虽然我有些犹豫要不要说出来，不过有的分块也许的确能用那样的方式取得很好的结果，定好数据库Schema，以后就不再改了。
而同时其他的分块可以采用DDD项目的典型风格：
“好吧，我们现在了解得还不深，不过让我们先按目前的理解来做，随着我们了解加深，领域模型可以天天改，也一定会天天改！”
现在两种风格可以愉快地并存。以前肯定也有并存的情况，只不过现在明确了界限，成功机会提高了。
名字的来历
有人说任何值得讨论的事物都应该赋予一个名称，我当然不希望这种架构风格仅仅因为没有名称就失去讨论的资格。
那么“分块云计算（Chunk Cloud Computing）”是个好名称吗？争议肯定是少不了的，先放在一边，听我说一下来历吧。
在本届欧洲软件架构研讨会上，Christoffer Skjoldborg提了一个叫做“Chunk Cloud”的论题。“Chunk”就是一小片（分块），“Cloud”是现在的炒作题材。他的描述很接近我近来观察到的一种应用架构方式。（本文就是努力在描述这种架构方式。“强迫一种风格”小节尤其得自Chris的启发。）Chris描述的时候说得有点极端，不过我想主要是为了让他的观点流传开。
最后的“Computing”是研讨会上Nicklas Andersson（http://nickeandersson.blogs.com）加上去的，大概是因为CCC看着比较酷吧。
最佳实践？
不知道你怎么样，我听到“最佳实践”的时候会警觉起来。可能是由于那些与Dreyfus模型[Dreyfus model of skill acquisition]相关的讨论，还由于见识到一些无视上下文的“最佳实践”……
我不认为“块云计算”是一种最佳实践。我只认为它是一种架构风格，而我经常发现适用这种风格的场合。但别忘了，要看情况。
新问题？
当然有了！可是你不觉得老问题没意思么？我知道这种风格有很多新问题，以后还会冒出更多（肯定的）。最多人提出来的两个问题是同样的数据出现在好几个地方，以及不同的分块之间有数据不一致的风险。这两个问题都必须解决，但请容我放到另一篇文章里。
还有一个经常提出的问题是“怎么做”，尤其是怎么将领域模型拆成几个小块。我会再找时间详谈。
更进一步的观察对此方向是肯定还是否定？
稳妥地说，两方面的观察（及观点）都有，我也期盼着看到您的想法！
参考资料
[Booch OOAD] Booch, Grady; Object-Oriented Analysis and Design with Applications;
[Brooks MMM] Brooks, Fredrerick P; The Mythical Man-Month;
[Dreyfus model of skill acquisition] http://en.wikipedia.org/wiki/Dreyfus_model_of_skill_acquisition
[Evans DDD] Evans, Eric; Domain-Driven Design; 2003
[Fowler ApplicationDatabase] Fowler, Martin; http://martinfowler.com/bliki/ApplicationDatabase.html
[Fowler Events] Fowler, Martin; ] http://martinfowler.com/eaaDev/EventNarrative.html
[Fowler IntegrationDatabase] Fowler, Martin; http://martinfowler.com/bliki/IntegrationDatabase.html
[Fowler LayeringPrinciples] Fowler, Martin; http://martinfowler.com/bliki/LayeringPrinciples.html
[Greg Young] http://codebetter.com/blogs/gregyoung
[Nilsson ADDDP] Nilsson, Jimmy; Applying Domain-Driven Design and Patterns; 2006
[Nilsson Bricks] Nilsson, Jimmy; http://www.jnsk.se/weblog/posts/bricks.htm
[Nilsson NED] Nilsson, Jimmy; .NET Enterprise Design; 2001
[Nilsson SOA-Qs] Nilsson, Jimmy; http://www.jnsk.se/weblog/posts/soa-QSemantics.htm
[Webber Anemic Service Model] Webber, Jim; http://jim.webber.name/2008/04/19/30b4f0e9-f67a-4310-bf38-ca0a3423206e.aspx
阅读英文原文：Chunk Cloud Computing。
感谢郑柯对本文的审校。
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