如何把單體式應用拆解成微服務？【下】

微服務改造是一個長期過程，這個過程會遇到各式各樣的問題，方法論可以幫助我們更好地解決這些問題，並且降低風險。緊接昨天的上篇《如何把單體式應用拆解成微服務？【上】》，今天我們一起來看看具體的拆解場景。 ...

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緊接昨天的上篇《如何把單體式應用拆解成微服務？【上】》，今天我們一起來看看具體的拆解場景：

場景1：資料庫表外鍵引用關係

如果單體式應用中兩個功能模塊存在數據引用關係，那我們在拆解微服務時如何消除這種外鍵引用關係呢？首先，停⽌外鍵引⽤；然後，改成通過RESTful HTTP API⽅式獲取原先外鍵關聯的信息。如下圖，改造前Payment資料庫表中的記錄通過外鍵引用Order，代碼層面通常會藉助對象關係映射（ORM）框架建立數據對象的關聯，改造後代碼層面就不能通過ORM框架做關聯了。在Payment資料庫表的記錄中會保存Order的主鍵值，除此之外還會保存Order的關鍵屬性信息，這樣可以避免頻繁的跨進程調用，從而可以提高系統的整體效率表現。

下圖是改造前的情況：

改造前

下圖是改造後的情況：

改造後

場景2：共用靜態數據關係

如果單體式應用中兩個功能模塊彼此共用靜態數據，那我們在拆解微服務時如何消除這種共用關係呢？靜態數據通常存儲在資料庫當中，例如：商品類目代號。如果這些靜態數據需要更新，那我們就需要頻繁地發佈系統，這樣會導致多個服務的中斷。

為了避免這個問題，我們也可以將這些靜態數據拷貝多份，分別⽤於每個服務，但維護多份數據拷⻉的一致性是個問題。另外，我們也可以將這些靜態數據存⼊每個服務的配置文件，降低更新數據的難度。統一配置中心，微服務架構中的必選組件，我們可以通過它來管理這些靜態數據，這樣在維護更新上會帶來極大的便利。

場景3：共用基礎數據關係

如果單體式應用中兩個功能模塊共用某類基礎數據，那我們在拆解微服務時如何消除這種共用關係呢？多個服務共用某類基礎數據，例如：用戶數據、物流公司數據等等，那我們要為這類數據提煉出專門的領域模型，將它封裝成微服務，然後通過該服務來訪問這些共用的基礎數據。服務化帶來的好處就是彼此之間僅僅依賴服務契約，雙方具體採用什麼技術和方案都是自由的。只要服務契約沒有改變，那彼此的升級改造就不會影響。

下圖是改造前的情況：

改造前
下圖是改造後的情況：

改造後

場景4：共用資料庫表格

如果單體式應用中兩個功能模塊共用一張數據表格，那我們在拆解微服務時如何消除這種共用關係呢？多個服務各自引⽤的數據被合併存儲在一張資料庫表當中，代碼層面藉助ORM框架實現多態，這種情況我們需要將每個服務所關註的數據剝離出來，分別存到不同的表格當中。

下圖是改造前的情況：

改造前
下圖是改造後的情況：

改造後

場景5：共用資料庫

在拆解微服務過程中，我們該如何拆分資料庫呢？最穩妥的方案就是分階段重構資料庫，數據是最寶貴的資源，我們不要貪圖一步到位。

下圖是改造前的情況：

改造前

第一步，按照業務上下文先將一個資料庫拆解成兩個資料庫，但應用仍然是單體式應用，通過多數據源相關技術應用可以同時訪問兩個資料庫，如下圖所示：

第一步

第二步，將單體式應用拆解成微服務，每個微服務都有各自獨立的資料庫，如下圖所示：

第二步

舊模塊微服務改造優先順序原則

從單體式應用中劃分出有界的上下文，作為剝離微服務的候選，然後開始依次重構每個功能模塊。那如何判斷哪些模塊應該優先被剝離成微服務呢？從模塊剝離難度看，我們可以遵循先易後難的原則，逐步積累重構經驗，這適用於在微服務構建方面經驗不太豐富的團隊；從需求變化頻率看，優先剝離那些變更頻繁的模塊，整體收益會更大一些，這對於人力資源較為緊張的團隊不失為一個好的判斷準則；從資源消耗類型看，那些計算或記憶體密集的模塊適合優先剝離，這樣有利於彈性伸縮時提升資源利用效率，這對系統規模較大的場景效果最明顯；從服務邊界粒度看，粒度越粗越好剝離。具體按哪個規則來安排微服務的改造順序，這就要根據每個團隊的具體情況來具體分析了。

我們在支持不同系統實施微服務改造的過程中，上述優先順序原則都被採用過，優先順序存在的原因就是資源不夠。微服務改造不是一蹴而就的事情，這個過程會持續很長時間，可能跨度幾年，在不同階段需要考慮的問題也就不同，最核心的原則就是按照適合自己的節奏有條不紊地開展工作，在確保線上業務穩定的前提下適當地追求速度。

微服務改造是否結束判斷標準

那什麼時候才算完成微服務改造呢？判斷標準就是舊系統中全部有界上下文都被剝離成微服務，此時反腐層就可以被廢除了；或者遺留的單體式應用相對較穩定，不再發生變化，重構的投入產出比不再划算；或者遺留的單體式應用關聯業務已經退出市場了，系統下線了。

微服務架構新挑戰與解決方案

當單體式應用被拆解成多個微服務之後，原先在一個事務邊界內的操作現在要跨多個事務邊界了，我們如何保證事務的一致性呢？下麵是一些分散式事務機制：

再次嘗試，最終一致：將每個操作步驟放⼊隊列排隊，後續再次嘗試，確保最後執行成功，狀態達成⼀致。
撤銷全部操作：補償事務機制，原事務操作失敗之後，啟動一個新的事務去撤銷之前的操作。如果補償事務也失敗了，那系統需要提供手動或自動再次運⾏補償事務的功能。
分散式事務：通過一個全局事務管理器來協調各個事務得以成功執行。對於短期事務，通常採用兩階段提交（Two-Phase Commit），第一階段是投票階段，分散式事務的參與者告訴事務管理器，判斷本地事務是否可以順利執行。如果事務管理器收集到所有投票結果都是YES，那就開始提交事務執行。

分散式事務機制本身不算太複雜，我們借鑒業界的一些開源產品自研了一套分散式事務框架，跟微服務框架結合起來，應用開發者只需要按照框架的約定實現特定的介面，通過一些註解就可以發起分散式事務，相關細節可以參考阿裡的全局事務服務GTS。

當單體式應用被拆解成多個微服務之後，原先集中存儲的數據也被分開存儲了，報表生成將會遇到新的挑戰。在單體式應⽤情況下，通常有一個用於生成報表的從庫，從主庫同步數據，僅⽤於查詢等讀操作，避免⽣成報表過程影響主庫的讀寫效率。在微服務情況下，我們將要通過服務調用來獲取數據，設計適合報表統計的批量介面，以及增加緩存用於提升數據獲取效率。

數據抽取：通過服務調⽤來獲取報表所需數據，這會造成非常⼤的負載，以及專⻔為報表設計的API。為了彌補上述不足，我們可以將數據抽取程式獨立出來，專門從業務資料庫中抽取數據到報表資料庫。
事件驅動數據抽取：基於事件驅動的微服務架構，我們可以開發特定事件的訂閱者，負責將數據同步到報表資料庫，這樣可以解耦底層資料庫系統。

微服務改造是一個長期過程，這個過程會遇到各式各樣的問題，方法論可以幫助我們更好地解決這些問題，並且降低風險。歡迎大家一起探討微服務改造過程中遇到的任何問題！

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