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大家都在學SpringCloud，貌似學會了SC就牛逼哄哄，感覺不得了的樣子。但微服務，在整個企業級應用中，只佔了一小部分。微服務引入的問題比解決的問題還要多，你會遇到各種各樣的bottleneck。
微服務解決的是計算節點的問題，然而根源卻在儲存節點。當業務規模變得越來越龐大，儲存、編碼、管理都會成為問題。
接下來我們談一些放之四海而皆準的道理，不需要貼上"XX公司最佳實踐"之類的標籤。
下面是一張因資料擴張引出的微服務相關的圖，簡約但不簡單。中小型公司只要有這些元素，就能玩的很好；大點的公司，因為規模太大，每個元件都會遇到瓶頸，所謂的專項的優化並不能脫離它的本質。
那我們開始。
注意，這張圖僅是主要資料路徑，一個子集，其他的包括CDN、通訊層等，不在此列。
這張圖並不包含某個特定領域的具體架構，屬於一個整體性的概括。我們從資料庫容量的瓶頸說起，看一下微服務在其中的比重。
資料庫
使用者資料要儲存，就存在資料庫。過去這麼多年，NoSQL並不能消除開發人員的恐懼，所以，MySQL之類還是大多數公司的首選儲存。
假設你的業務增長的很好，這個就有意思多了。專案開始，你的sql玩的越6，那麼給後人埋的坑，越多。因為sql的功能太豐富了，一不小心，就炫技了。你會發現，林子越大，對sql的規範要求越高。一些官宣的特性，在公司內是嚴格禁止的。
市場發展很好，終於來報應了。以前的技巧變成了現在的累贅。慢查詢、全文掃描，招招斃命。想要加快取，結果發現無從下手；想要分庫分表，結果發現表關係錯綜複雜。
小表和寬表
所以第一步，還是得去填坑。一個超過3個表的聯合查詢業務，大概率是不合理的。在加快取和分庫分表之前，還是得重新設計一下資料表。
忘掉什麼資料庫正規化，我們將存在兩類表：小表和寬表。
小表提供了最基本的資料，可能一個簡單的KV就完成了。一些聯合查詢，是直接可以在程式裡進行迴圈拼接的。程式裡迴圈1000次10毫秒的查詢，比單次查詢耗費6秒要強的多。這就是分散式系統的特點，小耗時的批量查詢，比hang在那裡更加有生命力。
寬表通過冗餘的方式，提供了某個重要功能常用的分析資料。這種表的欄位一般都特別多，在寫入時通過拼接獲取冗餘資料，一般用在讀多寫少的場景。
完成了這一步，接下來的工作才能進行。
分庫分表
在《“分庫分表" ？選型和流程要慎重，否則會失控》中，詳細的說明了分庫分表的選型，這裡淺談一下過程。
分庫分表很可能會引入某一種中介軟體，因為僅僅將資料庫分開還不行。HA，FailOver等特性，是同時需要的。
分庫分為垂直分和水平分。垂直面向的是業務拆分，即將一部分表按照業務邏輯獨立到其他庫中；水平面向的是容量，即通過分庫分表的模式使資料有一個擴張的途徑。
資料一定要有一個可以度量的切分維度，否則就過於分散，或者過於傾斜，影響後續的處理。
資料同步
有分就有合，比如某些報表業務需要全量的資料。
不同業務通過共享資料庫來共享資料不得不說是個非常蠢的主意。這個時候就需要一些資料同步工具。
資料同步元件可以說是一個公司的必備元件。有基於最後更新時間的高延遲同步工具，也有基於binlog的低延遲同步工具。有的公司為了穩定，還會有所謂的多機房同步。
資料同步最怕異常，因為大多數同步都有順序性要求。一切執行良好的時候，大家皆大歡喜；一旦出現異常，就需要其他手段來保證異常期間的資料同步和延遲。
這都是些髒活，自動化有時候會適得其反，監控是第一位的。
分層的資料儲存
可以預見的是，即使你分庫分表了，還是能很快達到瓶頸。分庫分表後，你的一些統計功能可能還用不了了，在一些傳統的管理系統上，這是硬傷。
一個分層的資料儲存層是必要的。你的一些業務，可能一個分支走的是MySQL，換了另外一個條件就成了ES。
不同的DB做不同的事情。RDBMS只做原是資料的儲存和查詢，是扁平快的資料通道；特定的單機高效能DB，做一些匯聚和科學計算；分散式的類RT的儲存，用來儲存一些中等規模的資料，並提供一些中延遲的搜尋功能；海量的儲存系統，儲存系統所有的歷史記錄，並提供離線分析功能。
是誰保證了分層的資料儲存設計呢？除了一部分通過MQ分發資料的業務，還是得靠我們的資料同步元件。
快取
但DB的壓力實在是太大了，我們不得不考慮快取。快取不能亂用，有兩個原則：一個是快取不能侵入業務，也就是不能帶有業務邏輯；一個是快取的命中率要高，否則適得其反。快取是對高併發、高速介面的補充，是系統穩定性的必要不充分條件。
除了Redis等外接的快取叢集，jvm內快取也是一個比較重要的場所。快取的存在是因為I/O裝置的緩慢，通常放在記憶體中，斷電後即消失。
快取涉及到源資料庫和快取資料庫之間的資料同步。通常，更新源庫時，會同時刪掉快取中相關的就資料，這樣在下次讀取的時候，能夠讀取到最新的資料。
模組化
是時候將工程模組化了，畢竟上百個程式設計師共享一個程式碼庫，風險已經很大了。
模組化通常會按照業務線進行拆分。比如，支付模組和報表模組的拆分。
模組拆分後，相似的模組會共享資料庫。但更多的是通過冗餘資料來解決，這樣能將業務解耦，一部分出現問題，另一部分能夠執行良好。好比你隔壁出了殺人案你第二天還能正常去上班。
模組之間要找到一種互動方式，比如使用HttpClient、OkHttp等。重要的是統一，統一了以後就有一個高大上的名字了：RPC。
一個小模組很有可能會發展為一個大的業務線，也有可能無人問津。
MQ
模組化之間另一種共享資料或者資料互動的方式就是MQ。除了有削峰等功效，MQ更多改變的是一種互動模式，一種對業務的解耦。
Kafka幾乎每個公司都在用，最高能有幾十萬的吞吐量。RabbitMQ、RocketMQ等，更多用在可靠性要求非常高的場景，但比較耗機器。
MQ資源一般都要求絕對的高可靠，作為基礎設施，一旦出問題，將帶來非常大的事故。設計的時候要考慮異常情況下的資料處理流向，以及MQ恢復後的補償策略。
MQ叢集設計的比較小一些才合理，避免不同業務，不同可靠性級別的訊息互相影響。MQ在業務上和功能上要相互隔離，做到最小服務集合。
為了避免MQ當機對正常業務產生影響，非重要鏈路上的MQ不能阻塞業務的正常進行，這種訊息通常通過非同步執行緒傳送。
微服務
我們已經使用訊息和模組化，將系統拆分成了多個工程。將這些工程使用統一的方式管理起來，統一其互動模式和在上面的治理，就是微服務的範疇。
微服務就是一個多模組專案規範化的過程。非規範的服務與微服務體系，是要共存一段時間的，如何保證新舊服務的替換，是一個管理上的問題。
功能元件
根據SpringCloud的描述，一個服務想要被發現，需要將自己註冊到通用的註冊中心，其他服務可以從同一個地方，獲取它的例項，進而呼叫。
而真正產生呼叫的功能，就是RPC的功能。RPC要考慮一系列比如超時、重拾、熔斷等功能。在某些訪問量非常大的節點，可能還要考慮預熱。
RPC要能產生一些統計性資料，比如TPS、QPS、TP值等，很顯然SpringCloud是缺乏的，我們要藉助外部系統進行分析。
在外部請求流轉到內部之前，需要經過一層閘道器的處理。像一些通用的操作，比如許可權、限流、灰度等，就可以在閘道器層處理。
服務治理
微服務最重要的特色就是其治理功能。服務治理的依據就是監控資訊。通過統計每次呼叫的大小、耗時、分佈，能夠得出服務的大體拓撲。
通常以下資訊最有用： 1、QPS，時間序列的qps分佈，最高區間qps 2、平均響應時間，介面的平均響應時間，最大耗時和最小耗時 3、TP值分佈，90%，99%等請求是在x耗時內完成
通過以上資訊能夠對服務進行畫像。是擴容、縮容、專項治理的資料依據。
微服務引出的另外一個問題就是呼叫鏈，即某個請求的真實路徑。分散式環境下的問題排查，會非常的困難，呼叫鏈能夠幫助研發快速定位問題，並幫助理解業務的資料流向。
服務治理的目的就是找到不合理的請求和分佈，比如某個介面耗時太長；某個介面請求量大，需要加快取；某個功能依賴鏈條過長，需要業務優化等。
服務治理要藉助大量的外部分析工具，更多通用的業務模型，需要大資料平臺的支援。
我們把監控/報警也放在服務治理的部分，在《這麼多監控元件，總有一款適合你》中，我們詳細的討論了監控部分的技術選擇方案。
日誌
日誌歸集功能就是把分散的日誌集合到一個地方，它的主要挑戰就是資料量。
通常日誌分為兩部分，一部分是全量的，可以通過定時同步等方式，備份到日誌堡壘機或者hdfs中；一部分是過濾後的日誌，比如一些異常資訊，集中在某一個處理平臺中進行報警。
很多研發喜歡將使用者行為資料輸出到日誌檔案中，這部分日誌被收集後，會通過流計算或者離線計算，得到一些推薦和模型。日誌資訊進入了大資料處理的範疇，我們不過多描述。
持續整合
如果一個上點規模的公司，技術團隊有什麼值得一做的系統，那麼釋出系統算一個。《釋出系統有那麼難麼?》中，談了一種可能的模式。
釋出系統就是給一堆指令碼包了一張方便的皮。一些流程性工具、釋出驗證、CI/CD功能，很容易能夠新增到自己的釋出系統中。
很多微服務推廣的文章中，談到虛擬化（Docker）等，其實不是必須的。虛擬化減少了服務編排的時間，能夠方便的進行擴容和縮容，但對監控、日誌收集、網路拓撲等，要求比較高。建議是整個體系中的最後一步而不是第一步。
你的系統是否靈活，還與公司的文化環境相關。如果上個線走審批流程就需要一兩週，那麼做一個敏捷的持續整合系統就不是那麼必要了。
基礎設施
基礎設施更多指的是運維體系，這是支撐整個系統健康發展的基石。我傾向於基礎運維和基礎架構不分家，因為它們的模式和文化，是一個公司研發環境的基石。
END
這套體系看著簡單，也有固定的解決方案。但問題就在於，許多公司從成立玩到倒閉，玩了那麼多年，還是沒玩好。
真是可憐。