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微服务通信策略

| 作者 Jan Stenberg 关注 34 他的粉丝 ,译者 谢丽 关注 11 他的粉丝 发布于 2018年8月21日. 估计阅读时间: 6 分钟 | QCon上海2018 关注大数据平台技术选型、搭建、系统迁移和优化的经验。

GeeCON 2018大会上,Michael Plöd在一场介绍微服务之间不同的通信策略的演讲中解释说,在从单体架构迁移到微服务架构时,暗含在单体架构中的复杂性会明确显露出来,通信挑战将呈指数级增长。

Plöd是InnoQ首席顾问。他首先指出,根据他的经验,团队经常把微服务视为默认架构。他强调,分布式系统是高难度的系统;如果你不需要一个分布式系统,你就不必为了微服务而力争实现那样的架构。在这种情况下,构建良好的单体通常是更好的选择。

当单体不满足需求而使用微服务时,必须把它们集成,Plöd指出,这不只是技术问题,还有其他方面的影响:

  • 团队之间需要通过沟通来解决集成问题,这可能会导致政治和治理问题。
  • 耦合:实现服务之间的松耦合非常重要,否则,你很容易最终得到一个分布式单体
  • 质量标准:在一致性、性能、可扩展性、健壮性方面,找出真正需要的是什么,你应该尽早评估你的应用程序。
  • 技术:虽然REST很常用,但那不是唯一的通信选项。

为了帮助团队通信及管理耦合,Plöd指出,领域驱动设计(DDD)对在业务层面找出边界非常有帮助——有界上下文。这些上下文彼此之间通常以不同的方式进行交互,为了描述它们之间的关系,可以使用上下文映射。这些交互模式包括:

  • 打开主机服务:指定一个可供服务使用的协议,如REST;
  • 共享内核:两个服务可以共享部分代码或定义交互的库;
  • 消费者/供应商:一个服务是另一个服务的消费者,因此,可能会影响它的实现;
  • 防腐层:消费者服务创建一个适配器,最小化它与之交互的另一个服务所带来的影响。

看下通信的技术方面,Plöd首先介绍了通信的一般分类——OrchestrationChoreography。使用Orchestration,微服务知道过程,会主动调用其他服务来完成任务。使用Choreography,微服务会发布一个事件,其他服务会响应事件,完成相应的动作。在Plöd看来,这是一个重要的区别,他认为,我们应该就系统首选的工作方式做架构决策。他还建议考虑宏架构和微架构,并指出,微服务并不是说团队可以随意选择他们喜欢的东西,因为那样做的话,你最终会陷入完全的混乱。相反,他建议采用一种有规则的宏架构,所有团队都必须遵守这些规则。在微架构中,团队有更大的自由,可以选择他们自己的实现风格。

让我们看下通信的技术选项,Plöd指出了四种类型:

  • RESTful资源
  • 消息传递
  • 领域事件
  • 订阅

虽然REST如今已经广为人知,但根据Plöd的经验,只有很少团队很好地实现了,尤其是在超媒体和多表示形式方面。他指出,实现一个RESTful资源调用非常简单,但是,实现一个可以在微服务环境中正常运行的健壮调用要困难许多。以下是需要知道的一些陷阱和挑战:

  • 服务发现:一种服务用来发现它与之通信的服务的URL的方式。
  • 弹性:包括如何处理错误和宕机。服务的优雅退化非常重要,可以避免异常服务使整个应用程序性能下降。
  • 负载均衡:可以处理不断增长的负载。有许多不同的实现方法,使用哪种方法取决于应用程序的运行环境。

下一个选项是消息传递,微服务发送和消费消息,通常是通过一个消息代理。下面描述的这些有关REST的挑战不是很切题:

  • 服务发现已经没意义,因为服务仅知道消息系统。
  • 弹性主要由消息系统处理。主要的风险是延迟因为错误或宕机增加。
  • 负载均衡是通过向上扩展消息系统或增加消息消费者数量来实现的。

Plöd的第三个选项是领域事件。它们表示过去在业务层面上已经发生的事实。使用它们进行通信会得到事件驱动的微服务,现如今,这是一种非常流行的架构风格。当使用事件通信时,对于事件中的有效载荷,他介绍了几个可选方案:

  • 满负载模式:事件中包含处理事件所需的所有数据,例如关于客户的所有数据。这可以简化消费者的工作,但也意味着更紧密的耦合。
  • REST URL:只有一个指向代表事件的资源的URL。
  • 空模式:仅包含关于事件本身的数据。消费者必须通过其他方式找到它需要的数据。
  • 混合模式:比如,有少量的数据和一个用于找到其他数据的URL。在大多数情况下,这都是Plöd首选的方式。

Plöd最后的选项是使用Atom Feeds组合REST和事件。现在,服务会利用事件发布推送信息,消费者订阅并异步读取。在大多数环境中,使用HTTP都非常容易通信,而且可以利用像ETags最后修改时间、分页和链接这样的特性。另外一个好处是,服务发布推送信息,可以从消费者完全解耦。推送消息的读取完全是由消费者按照它们认为恰当的方式进行的,而且,已消费事件的跟踪也是由消费者完成的。

为了提供推送消息,事件必须持久化,这就轮到事件源登场了。我们可以使用这些事件作为我们主要的持久化模型,这还使得我们可以使用CQRS来获得视图,这些视图是经过优化的事件读取模型。Plöd特别指出,CQRS和事件源只是系统特定部分的解决方案,而不代表系统中随处都在使用的架构。

要了解更多有关集成的信息,Plöd强烈推荐由Gregor Hophe和Bobby Wolf所著的Enterprise Integration Patterns一书。

查看英文原文:Strategies for Microservices Communication

 

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