微服务架构与领域驱动设计 王磊磊 华为 - 2012技术专家 ThoughtWorks - Lead Consultant Sybase - Tech Leader �2 关于我 • 丰富的持续交付/微服务架构/DevOPS经验 • 《微服务架构与实践》作者 • 《DevOps实践指南》译者 • 中国⾸首批EXIN DevOps Master教练 • ⻄西安DevOps ⻄西安DevOps Meetup 联合发起⼈人 • 《消费者驱动契约测试-Pact》译者 • 《使⽤用SpringBoot/Cloud构建微服务》视频作者(StuQ) 微服务架构与DDD 领域驱动设计的核⼼心 基于事件⻛风暴暴的DDD实践 01 02 03 �4 什什么是微服务架构 微服务架构 �5 Martin Fowler, Mar 2014 Microservices - the 什什么是领域驱动设计 领域驱动设计 �8 领域驱动设计解决的两个核⼼心问题： 1.业务架构如何合理理的设计划分？ 2.技术架构与业务架构保持⼀一致？ 领域驱动设计是⼀一种设计⽅方法，围绕业务概念构建领域模型， 并通过分离技术实现的复杂性，从⽽而控制软件演化的复杂度。 Tacking Complexity in the heart of software �9 微服务架构与领域驱动设计？

和平统一 微服务场景下的数据一致性解决方案 殷湘 华为PaaS微服务架构师 开源能力中心 大纲 •离 数据一致性的起因 •合 数据一致性的解决方案 •断 方案选择建议 离 数据一致性的起因 单体应用 • 单体应用由于所有模块(A/B/C)使用同一个数据库 • 数据一致性通过数据库事务保证 A B C commit rollback 微服务场景 MySQL MongoDB MongoDB Cassandra 数据一致性无法完全通过数据库保证 离 独立进程 独立部署 独立技术 独立团队 合 数据一致性的解决方案 T1 T2 T3 C2 C1 • 1987年Hector & Kenneth 发表论文 Sagas • Saga = Long Live Transaction (LLT) • LLT = T1 + T2 + T3 + ... + Tn • 每个本地事务Tx 有对应的补偿 Saga transact transact transact B C A Saga compensate compensate 和平统一 减少业务代码集成／运维难度 剥离业务与数据一致性复杂度 和平：低侵入 让运维监控更加简单 可视化事务、调用链 统一：集中式 无状态、可集群、可分片 Event Sourcing架构 高可用 系统架构 – 基于图形 requests

房资格的对应信息（验资，诚意金等） id, customer_id, sale_id, comments 1…..* 接口 内容 customers CRUD qualifications CRUD 数据库 API git clone https://github.com/apache/servciecomb-samples cd servicecomb-samples/houserush/script/docker http://servicecomb.apache.org [Github ] https://github.com/apache?q=servicecomb 最简单的微服务 组件 • 1个服务（应用+数据库） • 服务注册中心 a) https://github.com/apache/servicecomb-center 服务注册中心 b) 核心服务注册表 |---服务名---|---服务实例U http://servicecomb.apache.org [Github ] https://github.com/apache?q=servicecomb 服务间的通信 背景：为什么服务间通信重要？ • 每个微服务有自己的数据库（层） • 服务架构应用的质量很大程度取决于服务的拆分的高内聚，低耦合，不了解服务间通信，无法做出高质量的拆分。 不同的业务，涉及的不同的服务间通信有不同的要求 1. 关注事务性要求（ACID）

的通信模型演进—Reactor 黄金法则：不要阻塞Event Loop 什么才叫阻塞？ n Thead.sleep() n 等待一个锁 n 等待一个互斥信号或监视器（例如同步的代码块） n 执行一个长时间数据库操作并等待其结果 n 执行一个复杂的计算，占用了可感知的时长 n 在循环语句中长时间逗留 10000TPS=0.1ms处理一个请求 如果利⽤多核？ ServiceComb 采⽤Vert.x的背景 橙色箭头走完后，对本线程的占用即完 成了，不会阻塞等待应答，该线程可以 处理其他任务 p 当收到远端应答后，由网络数据驱动开 始走红色箭头的应答流程 p 只要有任务，线程就不会停止，会一直 执行任务，可以充分利用cpu资源，也 不会产生多余的线程切换，去无谓地消 耗cpu。 压测数据 系统: Ubuntu 18.04.1 CPU: 4vCPU Intel(R) Xeon(R) CPU E5- 40GHz 内存: 8GB 测试代码：https://github.com/GuoYL123/ReactiveBenchmark 调优后的压测数据 n 寻找拐点 n 调整consumer/producer参数（网络线程/业务线程等），提升处理能力 n 重新调整测试驱动压力（加大或减小），重复前面步骤 n 输出最终性能拐点时的各项参数，包括TPS/时延/CPU/带宽等等 Spring Cloud Gateway

及标准化化运营 活动数据，消费者数据，媒体 数据，车联网数据等，全渠道 数据收集追踪，建立数据分析 模型，辅助业务的决策优化 大数据分析 及应用 线上数字化布局 线下数字化布局 车联网及线下店端消费者旅程与线上消费 者旅程相结合，设计多种跨渠道跨屏互动， 引导进店消费者通过扫码，配车，留资等 行为整合线上数据 利用人脸识别等多种技术及平台，通过可 配置用户聚类评级模型和数据处理算法， 实现消费者深度洞察，提高销售线索质量 及转化率，助力经销商销售 新媒体营销数字化布局 从微信营销及小程序开始布局其他新兴媒体渠道，如抖 音，汽车之家等，基于360°消费者画像的精准营销触达。 营销触达数据实时跟踪分析，形成数据闭环 消费者权益及服务数字化布局 建设“一个会员、分众运营、复合模式”的会员体 系以及差异化个性化的会员权益服务体系，打造 “不止于车”的车生活异业联盟生态圈 4 github 以智能化，可持续发展思路，打造车企C2B2C用户体验优化闭环。  可配置适应业务生长，帮助企业更快速、灵活地应对不断变化的市场需求，随时调整业务模式快速配置，以最低成本适应弹性的数据需求。 • 主机厂/经销商、线上/线下线索管 理集中化 • 线索/会员/车主服务集中化 • 数据集中化 集中化 • 用户体验能力标准化 • 外部接口标准化 • 营销能力标准化、营销形式个性化 标准化 • 线索清洗评分智能化、智能分流 •

使能多微服 务技术栈开 发的微服务 应用之间协 同工作和共 同治理 使能满足第三 方认证被广泛 采纳的趋势下 认证鉴权的性 能和安全的要 求 帮助企业用 户达成业务 模型和数据 集成标准统 一 通过易于理 解的数据和 入口，管理 复杂的分布 式系统配置 分布式系统配置中心 服务中心异构通信 多语言运行环境 微服务鉴权 微服务契约工具 Apache ServiceComb 面对用户痛点持续创新 ServiceComb 契约开发工具 开发微服务 测试微服务 客户+集成商 软件开发商 部署微服务 契约仓库 微服务 运行环 境 验收微服务 协同企业遗留系统微服务化快速改造，实现基于契约的数据、服务标准化管控 微服务契约工具 https://github.com/apache/servicecomb-toolkit ServiceComb toolkit 提供契约、代码、文档相互转换和 Syncer Register Instances Discover Serf(Gossip) Syncer Follower Syncer Follower Etcd(raft) 服务实例数据通道 Syncer集群间的消息通 道 Syncer Leader Eureka/Consule /Istio/K8S… Register Instances Discover https://github

性能一流 Ø 足n支撑数百万订单量级b务 Ø 易用性q秀 服务治理演进各c阶段 服务治理实践(%)：基础能力达标 - 青铜段t 监控报警 数据分析 • 性能指标 • 来源去向 • f机分析 • 数据报表 • 调用链路 • 节点监控 • 性能监控 • b务监控 • 异常监控 • 服务注册 • 服务概要 • 提y者 提y者 • 消费者 注册中心 • 配置管理 • 服务分组 • 节点管理 • 服务鉴权 服务运营 :1?:-PMPRBJ 一站式服务治理平台 数据分析：多维度数据统计 服务治理实践(&) + 提升标准化-白银段t ����� �! • �������������������! • ��������������(�Node.js)! • ��������������� • ��Oncall��(����+������)! 服务治理实践(3) +易用性 V 细粒度埋点监控 Client� Server� :1?:服务框架最大性能 • (核(4，%K数据包3DhM测试 • 原则：框架自身不造成应用瓶颈 服务治理实践(() +性能提升 - 铂金段t 系统化性能q化实践 V 一站式性能q化平台SDBJNEJ 流程化、自动化 零门槛、u成本

Conference 2017.4 https://www.continuousdelivery.com/ • 缩短交付周期 • 降低发布⻛风险 • 质量量内嵌 组织协同 环境管理理 数据管理理 松耦合架构 反馈验证 持续集成/部署 内建质量量 微服务架构是松耦合架构机制的⼀一种实现 为什什么基于DevOps？ ● Communication ● Automation “去”中⼼心化 • ⾃自动化“⼀一切” 去“中⼼心化” - ⽤用合适的技术解决问题 数据库作为集成点 去“中⼼心化” - 业务持有数据 ⽤用户会话 Redis 会话服务 上下⽂文 购物⻋车 购物⻋车 产品数据 Mongo 产品服务 上下⽂文 上下⽂文 Redis 去“中⼼心化” - 业务持有数据 去“中⼼心化” - 智能服务⽽而⾮非智能总线 去“中⼼心化” - 智能服务⽽而⾮非智能总线 ⽇日志聚合 熔断 集中配置 基础设施 接⼊入层 业务层 - 聚合服务 - 基础服务 • ⾯面向对象设计(名词/动词)
 • 可重⽤用的逻辑 • 资源密集型部分 • 领域驱动设计 • 数据访问⽅方式 服务设计与拆分 44 Node.js Java 基础服务实现 聚合服务实现 Proxy Chained Shared Cache Asynchronous Messaging

• 后续的开发计划 微服务架构 • 微服务架构将⼀一个应⽤用分成多个相互独⽴立的服务。 • 好处是各个服务能够持续独⽴立的开发和部署。 • 难题是服务的数据需要采⽤用什什么样的⽅方式来进⾏行行存储？ 多个微服务使⽤用同⼀一数据库 A B C commit rollback ⼀一个典型的微服务架构应⽤用 EdgeService Customer Service Order 真正执⾏行行业务，不不做业务检查 • Cancel：取消执⾏行行业务 • 释放Try阶段预留留的业务资源 业务服务 try confirm cancel 通过领域建模来解决 • 微服务内：聚合通过数据库事务保证强⼀一致 • 内刚 • 微服务间：最终⼀一致 • 外柔 微服务事务⼀一致性建议 • 1987年年Hector & Kenneth 发表论⽂文 Sagas • Saga = Long T T' time • 可交换补偿 T C = T C T 对服务的要求 • 幂等 T = T T … T car rental saga T T' time C 保留留所有事务数据！ car rental saga T T' time ACID 与 Saga • ACID • 原⼦子性 （Atomicity） • ⼀一致性 （Consistency） •

spectator-reg-servo，设置较小的order，保 证比下面2类MetricsInitializer先执行 – Meters Initializer: 实现TPS、时延、线程 池、jvm资源等等数据的统计 – Publisher: 输出统计结果，内置了日志输出， 以及通过RESTful接口输出 • Metrics-prometheus提供与prometheus对接的能力 spectator RESTful/prometheus输出内容为原始数据 日志输出内容是根据原始数据分析计算后的结果 • eventLoopContext-created 如果持续增加，说明有计划外的线程切换，需要定位 • threadPool 以线程池为单位进行统计，输出最小线程数、最大线程数、 当前线程数、当前排队任务数，以及平均每秒提交任务数、完成 任务数等等数据 • consumer 以transp 默认2个线程池，每个池中线程数等于cpu数 – 参考metrics统计结果 • cpu 带宽允许的情况下，cpu应该基本占满 • 网络带宽 关注是否已经占满带宽 • RSS 如果环境（硬件、os、驱动）支持RSS特性，确认队列数是否正确配置、中断是否均匀绑定了cpu、是否关闭了自动软中断负载均衡（不关闭会导致中断绑定， 在一段时间后失效） rest server verticle rest client