Java生鮮電商平台-服務化后的互聯網架構實戰(針對生鮮電商小程序或者APP)
“微服務架構”的話題非常之火，很多朋友都在小窗我，說怎么做服務化？解答“怎么做”之前，先得了解“為什么做”。
畫外音：做技術千萬不能是這種思路，“別人都在做，所以我們也要搞”。
並不是所有的業務都適合“服務化”，Java生鮮電商平台互聯網高可用架構，到底為什么要服務化？
服務化之前，高可用架構是什么樣的？
在服務化之前，互聯網的典型高可用架構如下：
（1）客戶端，APP，H5，小程序，PC瀏覽器；
（2）后端入口，高可用的反向代理nginx集群；
（3）站點應用，高可用的web-server集群；
（4）后端存儲，高可用db集群；
更典型的，web-server集群通過DAO/ORM等技術來訪問數據庫。
可以看到，最初是沒有服務層的，此時架構會碰到什么典型痛點呢？
架構痛點一：代碼到處拷貝
舉一個最常見的業務例子，用戶數據訪問，絕大部分公司都有一個數據庫存儲用戶數據，各個業務都有訪問用戶數據的需求。
在有用戶服務之前，各個業務線都是自己通過DAO寫SQL訪問user庫來存取用戶數據，這無形中就導致了代碼的拷貝。
架構痛點二：復雜性擴散
隨着並發量的越來越高，用戶數據的訪問數據庫成了瓶頸，需要加入緩存來降低數據庫的讀壓力，於是架構中引入了緩存，如果沒有統一的服務層，各個業務線都需要關注緩存的引入導致的復雜性。
對於寫請求，所有業務線都要升級代碼：
（1）先淘汰cache；
（2）再寫db；
對於讀請求，所有業務線也都要升級代碼：
（1）先讀cache，命中則返回；
（2）沒命中則讀db；
（3）再把數據放入cache；
這個復雜性是典型的“業務無關”的復雜性，業務方需要被迫升級。
隨着數據量的越來越大，數據庫需要進行水平拆分，於是架構中又引入了分庫分表，如果沒有統一的服務層，各個業務線都需要關注分庫分表的引入導致的復雜性。
這個復雜性也是典型的“業務無關”的復雜性，業務方需要被迫升級。
典型的耦合，還包括bug的修改，發現一個bug，多個地方都需要修改。
架構痛點三：庫的復用與耦合
服務化並不是唯一的解決上述兩痛點的方法，抽象出統一的“庫”是最先容易想到的解決（1）代碼拷貝；（2）復雜性擴散；的方法。
抽象出一個user.so，負責整個用戶數據的存取，從而避免代碼的拷貝。至於復雜性，也只有user.so這一個地方需要關注了。
解決了舊的問題，會引入新的問題，庫的版本維護會導致業務線之間的耦合。
業務線A將user.so由版本1升級至版本2，如果不兼容業務線B的代碼，會導致B業務出現問題。
業務線A如果通知了業務線B升級，則是的業務線B會無故做一些“自身業務無關”的升級，非常郁悶。當然，如果各個業務線都是拷貝了一份代碼則不存在這個問題。
畫外音：有時候拷貝代碼也是有好處的。
架構痛點四：SQL質量無法保障，業務相互影響
業務線通過DAO訪問數據庫，本質上SQL語句還是各個業務線拼裝的，資深的工程師寫出高質量的SQL，經驗沒有這么豐富的工程師可能會寫出一些低效的SQL。
假如業務線A寫了一個全表掃描的SQL，導致數據庫的CPU100%，影響的不只是一個業務線，而是所有的業務線都會受影響。
畫外音：臨時工程序員要背鍋了。
架構痛點五：瘋狂的DB耦合
業務線不只訪問user數據，還會結合自己的業務訪問自己的數據。
畫外音：user_biz表，也是用uid做主鍵。
典型的，通過join數據表來實現各自業務線的一些業務邏輯。
業務線A的table-user與table-A耦合在了一起，業務線B的table-user與table-B耦合在了一起，業務線C的table-user與table-C耦合在了一起，結果就是：table-user，table-A，table-B，table-C都耦合在了一起。
隨着數據量的越來越大，業務線ABC的數據庫是無法垂直拆分開的，必須使用一個大庫（瘋了，一個大庫300多個業務表 =_=）。
架構痛點六：…
服務化后，高可用架構如何？
互聯網高可用分層架構演進的過程中，引入了“服務層”。
以上文中的用戶業務為例，引入了高可用user-service，對業務線響應所用用戶數據的存取。
引入服務層有什么好處，到底解決什么問題呢？
好處一：調用方爽
有服務層之前，業務方訪問用戶數據，需要通過DAO拼裝SQL訪問。
有服務層之后，業務方通過RPC訪問用戶數據，就像調用一個本地函數一樣，非常之爽：
User = UserService::GetUserById(uid);
傳入一個uid，得到一個User實體，就像調用本地函數一樣，不需要關心序列化，網絡傳輸，后端執行，網絡傳輸，范序列化等復雜性。
好處二：復用性，防止代碼拷貝
所有user數據的存取，都通過user-service來進行，代碼只此一份，不存在拷貝。
升級一處升級，bug修改一處修改。
好處三：專注性，屏蔽底層復雜度
在沒有服務層之前，所有業務線都需要關注緩存、分庫分表這些細節。
在有了服務層之后，只有服務層需要專注關注底層的復雜性了，向上游屏蔽了細節。
好處四：SQL質量得到保障
原來是業務向上游直接拼接SQL訪問數據庫。
有了服務層之后，所有的SQL都是服務層提供的，業務線不能再為所欲為了。底層服務對於穩定性的要求更好的話，可以由更資深的工程師維護，而不是像原來SQL難以收口，難以控制。
好處五：數據庫解耦
原來各個業務的數據庫都混在一個大庫里，相互join，難以拆分
服務化之后，底層的數據庫被隔離開了，可以很方便的拆分出來，進行擴容。
好處六：提供有限接口，無限性能
在服務化之前，各業務線上游想怎么操縱數據庫都行，遇到了性能瓶頸，各業務線容易扯皮，相互推諉。
服務化之后，服務只提供有限的通用接口，理論上服務集群能夠提供無限性能，性能出現瓶頸，服務層一處集中優化。
好處七：…
服務化不能解決所有問題，如果沒有碰到這些問題，架構未必需要服務化。
一切脫離業務的架構設計，都是耍流氓。
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