引言：让我们通过本文来详细了解微服务架构的各种设计模式。 如今，微服务架构实际上已经成为了现代应用开发的首选。虽然它能够解决大部分的程序问题，但是它并非一颗百试不爽的“银弹”。在采用这种架构之前，我们应当事先了解可能出现的各种问题及其共性，预先为这些问题准备好可重用的解决方案。那么，在开始深入讨论微服务的不同设计模式之前，让我们先了解一下微服务架构的一些构建原则：1. 可扩展性
2. 可用性
3. 弹性
4. 独立、自主性
5. 去中心化治理
6. 故障隔离
7. 自动调配
8. 通过DevOps实现持续交付
在现上述各条原则的同时，我们难免会碰到一些挑战。下面我们来具体讨论可能出现的各种问题、及其解决方案。1.分解模式A. 按照业务功能分解问题微服务是有关松散耦合的服务，它采用的是单一职责原则。虽然我们在逻辑原理上都知道要将单个应用分成多个小块，但是在实际操作中，我们又该如何将某个应用程序成功分解成若干个小的服务呢？解决方案有一种策略是按照业务功能进行分解。此处的业务功能是指能够产生价值的某种业务的最小单位。那么一组给定业务的功能划分则取决于企业本身的类型。例如，一家保险公司的功能通常会包括：销售、营销、承保、理赔处理、结算、合规等方面。每一个业务功能都可以被看作是一种面向业务、而非技术的服务。B. 按照子域分解问题按照业务功能对应用程序进行分解只是一个良好的开端，之后您可能会碰那些不易分解的所谓“神类”（God Classes）。这些类往往会涉及到多种服务。例如，订单类就会被订单管理、订单接受、订单交付等服务所使用到，那么我们又该如何分解呢？解决方案对于“神类”的问题，DDD（Domain-Driven Design，领域驱动设计）能够派上用场。它使用子域（subdomain）和边界上下文（bounded context）的概念来着手解决。DDD会将企业的整个域模型进行分解，并创建出多个子域。每个子域将拥有一个模型，而该模型的范围则被称为边界上下文。那么每个微服务就会围绕着边界上下文被开发出来。注意：识别子域并不是一件容易的事，我们需要通过分析业务与组织架构，识别不同的专业领域，来对企业加强了解。C. 刀砍模式（Strangler Pattern）问题前面我们讨论的设计模式一般适用于针对那些“白手起家”的greenfield应用进行分解。但是我们真实接触到的、约占80％的是brownfield应用，即：一些大型的、单体应用（monolithic application）。由于它们已经被投入使用、且正在运行，如果我们简单按照上述方式，同时对它们进行小块服务的分解，将会是一项艰巨的任务。解决方案此时，刀砍模式（Strangler pattern）就能派上用场了。我们可以把扼杀模式想象为用刀砍去缠在树上的藤蔓。该方案适用于那些反复进行调用的Web应用程序。对于每一个URI（统一资源标识符）的调用来说，单个服务可以被分解为不同的域和单独的子服务。其设计思想是一次仅处理一个域。这样，我们就可以在同一个URI空间内并行地创建两套独立的应用程序。最终，在新的应用重构完成后，我们就能“刀砍”或替换掉原来的应用程序，直到最后我们可以完全关闭掉原来的单体应用。2.集成模式A. API网关模式问题当一个应用程序被分解成多个小的微服务时，我们需要关注如下方面：1. 如何通过调用多个微服务，来抽象出producer（生产者）的信息。
2. 在不同的渠道上（如电脑桌面、移动设备和平板电脑），应用程序需要不同的数据来响应相同的后端服务，比如：UI（用户界面）就可能会有所不同。
3. 不同的consumer（消费者）可能需要来自可重用式微服务的不同响应格式。谁将去做数据转换或现场操作？
4. 如何处理不同类型的协议？特别是一些可能不被producer微服务所支持的协议。
解决方案API网关将有助于解决在微服务实施过程中所涉及到的上述关注点：1. API网关是任何微服务调用的统一入口。
2. 它像代理服务一样，能够将一个微服务请求路由到其相关的微服务处，并抽象出producer的细节。
3. 它既能将一个请求扇出（fan out，输出）到多个服务上，也能汇总多个结果，并发回给consumer。
4. 鉴于通用API无法解决consumer的所有请求，该方案能够为每一种特定类型的客户端创建细粒度的API。
5. 它也可以将某种协议请求（如：AMQP）转换为另一种协议（如：HTTP），反之亦然，从而方便了producer和consumer的处理。
6. 它也可以将认证与授权存储库从微服务中卸载出去。
B. 聚合器模式问题虽然我们已经在API网关模式中讨论了如何解决聚合数据的问题，不过我们此将做进一步的讨论。当我们将业务功能分解成多个较小的逻辑代码块时，有必要思考每个服务的返回数据是如何进行协作的。显然，该责任不会留给consumer，那么我们就需要理解producer应用的内部实现。解决方案聚合器模式将有助于解决该问题。它涉及到如何聚合来自不同服务的数据，然后向consumer发送最终响应。具体说来，我们有如下两种实现方法：1. 复合微服务（composite microservice）将会去调用全部所需的微服务，整合各种数据，并在回传之前转换数据。2. API网关（API Gateway）也能对多个微服务的请求进行partition（分区），并在发送给consumer之前聚合数据。我们建议：如果您用到了任何业务逻辑的话，请选用复合微服务；否则请采用API网关方案。C. 客户端UI合成模式问题当各种服务按照业务功能和子域被分解开发时，它们需要根据用户体验的预期效果，从一些不同的微服务中提取数据。在过去的单体应用中，我们只要从UI到后端服务的唯一调用中获取所有的数据，并刷新和提交到UI页面上便可。如今，情况则不同了。解决方案对于微服务来说，UI必须被设计成单屏、单页面的多段、多区域的结构。每一段都会去调用单独的后端微服务，以提取数据。像AngularJS和ReactJS之类的框架都能够实现为特定的服务合成UI组件。通过被称为单页应用（Single Page Applications，SPA）的方式，它们能够使得应用程序仅刷新屏幕的特定区域，而不是整个页面。3.数据库模式A. 按服务分配数据库问题您可能会碰到如何定义数据库架构的微服务问题。下面是具体的关注点：1. 服务必须是松散耦合的，以便能够被二次开发、部署和独立扩容。2. 各个业务交易需要在横跨多个服务时，仍保持不变。3. 某些业务交易需要从多个服务中查询到数据。4. 数据库有时需要根据规模需求被复制与分片。5. 不同的服务具有不同的数据存储需求。解决方案为了解决上述需求，我们需要通过设计为每个微服务配备一个独享的数据库模式。即：该数据库仅能被其对应微服务的API单独访问，而不能被其他服务直接访问到。例如，对于关系型数据库，我们可以使用：按服务分配私有表集（private-tables-per-service）、按服务分配表结构（schema-per-service）、或按服务分配数据库服务器（database-server-per-service）。每个微服务应该拥有一个单独的数据库ID，以便它们在独享访问的同时，禁止再访问其他的服务表集。B. 按服务共享数据库问题上面讨论的按服务分配数据库是一种理想的微服务模式，它一般被前面提到的greenfield应用和DDD式的开发。但是，如果我们面对的是需要采用微服务的单体应用就没那么容易了。解决方案按服务共享数据库的模式虽然有些违背微服务的理念，但是它对于将前面提到的brownfield应用（非新建应用）分解成较小的逻辑块是比较适用的。在该模式下，一个数据库可以匹配不止一个的微服务，当然也至多2～3个，否则会影响到扩容、自治性和独立性。C. 命令查询职责隔离（Command Query Responsibility Segregation，CQRS）问题对于按服务分配数据库的模式而言，我们如何在微服务的架构中，实现对多个服务进行联合查询数据的需求呢？解决方案CQRS建议将应用程序拆分成两个部分：命令和查询。命令部分主要处理创建、更新和删除之类的请求；查询部分则利用物化视图（materialized views）来处理各种查询。它通常配合事件溯源模式（event sourcing pattern）一起创建针对任何数据的变更事件。而物化视图则通过订阅事件流，来保持更新。D. Saga模式问题当每个服务都有自己的数据库，而且业务交易横跨多个服务时，我们该如何确保整体业务数据的一致性呢？例如：对于某个带有客户信用额度标识的电商应用而言，它需要确保新的订单不会超出客户的信用额度。但是，由于订单和客户分属不同的数据库，应用程序无法简单地实现本地交易的ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性。解决方案Saga代表了一个高层次的业务流程，它是由一个服务中的多个子请求，并伴随着逐个更新的数据所组成。在某个请求失败时，它的补偿请求会被执行。其实现方式有如下两种：1. 编排（Choreography）：没有中央协调器，每个服务都会产生并侦听其他服务的事件，以决定是否应采取行动。协调（Orchestrator）：由一个中央协调器（对象）负责集中处理某个事件（saga）的决策，和业务逻辑的排序。
