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自動化微服務治理

關(guān)于『設計一個微服務治理的工具』這個想法,我已經(jīng)醞釀很久了。但是,你懂的,又是因為種種原因,我擱置了蠻久了。最近,剛好因為在研究『架構(gòu)適應度函數(shù)』,所以,我有了一個新的想法。微服務架構(gòu)治理,看似和架構(gòu)適應度函數(shù)并沒有啥關(guān)系。但是,我設想的是一個用于『微服務治理的架構(gòu)適應度函數(shù)』。

創(chuàng)新互聯(lián)是由多位在大型網(wǎng)絡公司、廣告設計公司的優(yōu)秀設計人員和策劃人員組成的一個具有豐富經(jīng)驗的團隊,其中包括網(wǎng)站策劃、網(wǎng)頁美工、網(wǎng)站程序員、網(wǎng)頁設計師、平面廣告設計師、網(wǎng)絡營銷人員及形象策劃。承接:網(wǎng)站設計、成都網(wǎng)站制作、網(wǎng)站改版、網(wǎng)頁設計制作、網(wǎng)站建設與維護、網(wǎng)絡推廣、數(shù)據(jù)庫開發(fā),以高性價比制作企業(yè)網(wǎng)站、行業(yè)門戶平臺等全方位的服務。

你可以把它想象為一個用于幫助更好開發(fā)微服務應用的工具。順便一提,因為手頭上并沒有這樣的場景。所以,我先把我的相關(guān)思路記載下來,方便于后續(xù)集成。而且大部分功能已經(jīng)在 Coca 中實現(xiàn),我會將部分的功能再交由 Coca 來實現(xiàn)。如對于,數(shù)據(jù)庫的自動化分析 —— 已經(jīng)有 Tequila 進行了大量的自動化。

微服務粒度適應度函數(shù)

對于微服務架構(gòu)來說,最令人頭疼的一個問題就是微服務粒度。從最源頭上,我們應該遵循『兩個披薩團隊』這個定律,即:

單個服務的設計,所有參與人從設計、開發(fā)、測試、運維所有人加起來 只需要 2 個披薩就夠了。

但是,事實上從國內(nèi)大中小公司的實踐情況來看,并非如此。往往是一個團隊維護了超過其自身數(shù)量的微服務,即 6 個開發(fā)人員可能維護了 8 個微服務。大家常犯的一個錯誤是:通過技術(shù)維度而非業(yè)務維度劃分微服務。關(guān)于這部分的自動化,我暫時找不到頭緒。但是,我們可以判斷兩個微服務是否可以合并:即基于 Git 日志的微服務粒度合理性分析。

  • 服務提交人數(shù)。通過 git log 來查看單個微服務的提交情況
  • 變更頻率。尋找多個模塊之間,是否存在大量同時變更的情況
  • 需求關(guān)聯(lián)度。通過識別提交信息規(guī)范,來識別多個微服務、模塊、類是否存在經(jīng)常同時變更
    • 前提:匹配提交規(guī)范。

在這個時候,我們只需要使用和 coca git 類似的解析函數(shù),就能達到類似的效果。

API 的適應度函數(shù)

在 Coca 中已經(jīng)內(nèi)置了 API 分析相關(guān)的功能,可以支持識別 Spring 的 API 注解,以及服務聲明的 API 方式,同時分析調(diào)用關(guān)系等等。所以,我就不需要開發(fā)一個這樣的功能了,只需要稍微完善一下,補充一些分值情況。對于 API 設計來說,這個工具要做這么幾件事:

  • API 命名的規(guī)范。如不一致的命名方式
  • 參數(shù)合理性。如過多或者過少、是否不應該出現(xiàn)在 URL 中。
  • 是否符合 RESTful 規(guī)范。如 URL 中不應該出現(xiàn) get 和 post 等字眼,是否所有的 API 都是 post。
  • 是否出現(xiàn)跨服務使用相同的資源前綴。

對于大部分的公司來說,要做到 RESTful 的第一級都相當?shù)睦щy。

數(shù)據(jù)庫表適應度函數(shù)

微服務把服務間調(diào)用從函數(shù)調(diào)用變成了遠程調(diào)用,這也意味著,我們并不能從 A 服務直接訪問 B 服務的數(shù)據(jù)庫,而是通過訪問 B 服務的接口,借助它去訪問數(shù)據(jù)庫。但是,在某些場景下,A 和 B 是需要共用數(shù)據(jù)庫(比如說,收費的 Oracle 數(shù)據(jù)庫實例),但是我們需要強制性的限制 A 和 B 服務對于表的訪問。所以,我們需要分析多個服務之間是否存在對于同一個表的修改,又或者是存在對于多個表的修改。

  1. 表和服務關(guān)系維護。掃描 MyBatis 等這一類的工具,生成表和服務關(guān)系維護
  2. 實現(xiàn)『數(shù)據(jù)庫表-映射服務』的快照測試。

簡單來說,我們的工具在這一部分所要做的事情是:每次代碼提交時,進行自動化地掃描,生成一個快照。剛其與存儲的快照進行對比,判斷數(shù)據(jù)庫是否有問題。隨后設置一個合理的調(diào)優(yōu)公式,也就是這部分的架構(gòu)適應度函數(shù)。

分層架構(gòu)適應度函數(shù)

在解決了表面的問題之后,我們可以嘗試達到整潔架構(gòu)這一目的。對于分層架構(gòu)來說,我們要做的事情可能會稍微復雜一下。不過,好在復雜的調(diào)用關(guān)系識別,已經(jīng)由 Coca 實現(xiàn)了。于是乎,對于我們的分層架構(gòu)適應度函數(shù),只需要做到這么一些事情:

微服務之間是否存在函數(shù)調(diào)用?

  1. 單個服務的所有 API 是否在同一個包內(nèi),如 controller。
  2. 是否存在不合理的 common、util 模塊。
  3. 對于三層包架構(gòu)遷移到整潔架構(gòu)的改進可視化。
  4. 簡單來說,就是將《系統(tǒng)重構(gòu)與遷移指南》一書中記載的部分,通過自動化的方式進行識別。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適應度函數(shù)

關(guān)于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)/數(shù)據(jù)模型,已經(jīng)有一些工具可以做類似的事情。對于微服務架構(gòu)來說,我們所要做的一些判斷是:

  • 不合理的耦合。如果一個結(jié)構(gòu)體/類同時被大量的其它類調(diào)用,必然有一定的不合理之處。
  • 過大的模型。值得注意的是,在一些大數(shù)據(jù)的場景下,這個反而是正確的
  • 過于復雜的嵌套。
  • 沒有行為的模型。

然后,針對于一些不同的使用情況,還存在一些不一樣的識別模式。

模型分析

在某些特定的場景之下,團隊會將共用的模型抽取到公共的模塊中,提供給多個微服務使用。這種模式本身可能是有問題的,因為在不同的限界上下文里,它些模型本身不應該是一致的。

相似度分析

考慮到復用和耦合之間的關(guān)系,這里不會建議它們共用的。不同服務之間需要一定的 copy/paste,但是需要考慮更好的方式,如采用類似于 proto 這樣的 DSL 生成方式。同時,通過 DDD 的方式進行管理 —— 針對于不同的相似類型,有更好的命名方式。

其它細節(jié)

我們還要做好一些基礎(chǔ)設施,比如對于模塊的處理:

模塊標志

  • build.xml
  • gradle
  • pom.xml
  • bazel
    • 模塊歸屬權(quán)
    • 需求關(guān)聯(lián)
    • 提交信息識別(可輸入式正則關(guān)系,配置化)
    • 記錄包-需求-服務關(guān)系
    • 聚類分析
    • ……

嗯,這些都不是容易的事。

結(jié)論

你的微服務架構(gòu)適應度函數(shù)呢?

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當前名稱:自動化微服務治理
網(wǎng)頁網(wǎng)址:http://www.5511xx.com/article/dpgpcos.html