微服务的拆分规范和原则

前言

前面我们了解了什么是微服务和为什么需要做微服务架构(What & Why)，本文我们就来探讨如何做微服务架构的拆分(How)

微服务拆分没有一个绝对正确的方案，服务拆分的粒度完全要根据业务场景来规划，而随着业务的发展，原先的架构方案也需要做调整。既然没有标准答案，那我们就使出“乱拳打死老师傅”的招数，想怎么拆怎么拆好了?且慢且慢，这不就成了暴力拆迁了吗，现在“扫黑除恶”正当头，我们可不能这么干。我这里总结了几个服务拆分的心法秘籍，同学们可以照着这个路子去思考服务拆分的粒度我行走江湖就靠着这套武功心法。

拆迁方案

这辈子当不成拆迁户的同学们，你们也别灰心，咱房子拆不成，微服务还是可以拆一拆的。说到拆迁，咱就得有一套方式方法， 不能暴力拆迁。不妨看一看老师一般怎么规划拆迁方案。

压力模型拆分

压力模型简单来说就是用户访问量，我们要识别出某些超高并发量的业务，尽可能把这部分业务独立拆分出来。这么做的原因非常简单，高并发业务相当于前线战场，战况非常激烈，如果我方部署兵力不够(服务器资源)，而敌方攻势又过于猛烈(剁手族们疯狂的流量)，万一战线失手了服务器压力抵挡不住，我们不希望让这种情况影响到其他用户场景。

我这里举两个例子:

• 秒杀 秒杀是一个典型的低频突发流量的场景，参加秒杀的商品的数量一般不会很多，但是在秒杀开始的时候，尤其是对爆款商品来说(比如新发布的苹果手机)，会有一个很明显的突发流量
• 商品详情页 商品详情页毫无疑问是电商场景中并发量最大的业务，- -笔成功达成的订单背后，可能会调用几十次商品详情页接口(同学们买东西都要货比三家么不是)

我在做具体规划的时候，会尽量把压力模型拆解为三个维度

• 1)高频高并发场景比如商品详情页，它既是一一个高频场景
  (时时刻刻都会发生)，同时也是高并发的场景(QPS - Qu ery per seconds极高)
• 2)低频突发流量场景比如前面提到的秒杀，它并不是高频
  场景(偶尔发生)，但是它会产生突发流量。再跟大家举-个例子，那就是“商品发布”，对新零售业务来说，当开设-个线下大型卖场以后，需要将所有库存商品一键上架，这里的商品总数是个非常庞大的数字(几十万+)，瞬间就可以打出很高的QPS
• 3)低频流量场景这一类多为后台运营团队的服务接口，比
  如商品图文编辑，添加新的优惠计算规则，，上 架新商品。它发生的频率比较低，而且也不会造成很高的并发量。

通常我们建议将高频高并发的场景隔离出来，单独作为一个微服务模块，典型的就是商品详情页的后台服务。对低频突发流量的场景，如果条件允许也可以剥离出来独立组成模块，如果必须和其他业务包在一个微服务下，那一定要做好流控措施(最典型的就是削峰策略)，而且还要考虑到异常情况下的补偿机制。对于低频流量场景，我们根据业务模型切分就好了(后面会讲到)。

业务模型拆分

业务模型拆分的维度有很多，我们在实际项目中应该综合各个不同维度做考量。我这里主要从主链路、领域模型和用户群体三个维度来讲一下
主链路拆分

在电商领域“主链路”是一个很重要的业务链条，它是指用户完成下单场景所必须经过的场景。按照我们平时买买买的剁手经验，可以识别出很多核心主链路，比如商品搜索->商品详情页->购物车模块->订单结算->支付业务，这是就是一条最简单的主链路。如果这是一场战斗的话，那么主链路就是这场战斗的正面战场，我们必须力保主链路不失守。

电商领域背后还有很多隐藏的核心主链路，比如下单之前的营销优惠结算，它会影响订单的最终价格;再比如用户地址模块，它会影响下单前的配送地址选择。如果这两个模块出了问题，大部分用户恐怕都要放弃下单了。试想，双十一我们添加了一揽子购物车，结果结算的时候发现所有优惠组合都失效了，或者是无法选择配送地址，那也只好放弃了。

各位亲，这里建议将核心主链路拆分，有以下几个目的:

• 1)异常容错为主链路建立层次化的降级策略(多级降级)
  ，以及合理的熔断策略，这部分我们将在Hystrix服务容错阶段的课程中详细解释
• 2)调配资源 主链路通常来讲都是高频场景，自然需要更多的计算资源，最主要的体现就是集群里分配的虚机数量多。举个例子，就说淘系中台业务中单品营销优惠微服务，在平日非大促阶段(非双11扩容场景)一个服务后台都有接近一万台虚机，一到了发布窗口就要通宵达旦做发布。将主链路服务单独隔离出来，这样有利于根据需要指定资源计划(比如双11阶段为每个主链路服务拟定不同的扩容计划)
• 3)服务隔离主链路是主打输出的C位，把主链路与其他打辅助的业务服务隔离开来，避免边缘服务的异常情况影响到主链路。

领域模型拆分

领域驱动设计DDD (Domain-Driven Design领域驱动设计)不是-个新概念，但老外们有个毛病，做什么事情特别喜欢提炼方法论，本来一个非常简单的概念，愣是被吹到神乎其神高深莫测。

其实领域模型是一个很简单的概念，抛掉繁文缛节的方法论，我们-样可以做好领域模型拆分。我举一个例子大家就明白了。阿里集团推出了一套大中台战略，将集团内部的公共领域服务从各个事业部中剥离出来，整合成了一个“集团级别”的大型中台业务。比如说IC订单系统，淘系商品服务，UMP营销优惠服务，汇金平台，用户账号系统等等。

从上面这个例子中我们可以看出，所谓领域模型，其实就是一套各司其职的服务集合。这里涉及到领域和合并和分拆。领域合并的例子就是淘系的营销优惠服务，曾经天猫和淘宝各有-套营销服务,如果不考虑底层技术，从业务层面来说它们做的事情是-样的， 都属于营销优惠计算的领域范围，因此后面两条技术线整合成了-套UMP营销优惠服务。领域拆分的例子就太多了，我们做微服务规划的时候要确保各个领域之间有清晰的界限，比如商品服务，和订单服务，尽管他们之间有交集(都围绕商品主数据)但是毕竟是服务于不同领域(商品域和订单域)，所以我们要将两者拆分成独立的服务。

用户群体拆分

根据用户群体做拆分，我们首先要了解自己的系统业务里有哪些用户，比如说电商领域，我们有2C的小卖家，也有2B的大客户，在集团内部有运营、采购、还有客服小二等等。对每个不同的用户群体来说，即便是相同的业务领域，也有该群体其独有的业务场景。

用户群体相当于一个二级域，我们建议先根据主链路和领域模型做一级域的拆分，再结合具体的业务分析，看是否需要在用户领域方向上做更细粒度的拆分。

前后台业务分离

同学们如果下了班当过顺丰车主的话，就会知道网约车业务不仅有一个乘客端app，也有一个司机端app。电商领域也是一样的，我们通过手淘app买买买(前台业务场景)，商家通过后台的业务系统管理商品信息(后台业务场景)。在实际项目中通常也会将前台业务和后台业务做一个隔离，这也符合高频业务(前台)和低频业务(后台)的隔离策略。

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