25、微服务数据管理与测试全解析

微服务数据管理与测试全解析

1. 数据来源发现

可视化工具在数据发现方面非常有用。潜在的数据消费者可以通过它查看可用的数据流，以及这些数据流的生产者和其他消费者是谁。若需要了解更多关于数据流的信息，潜在消费者可直接联系生产者。

2. 衡量相互关联性和复杂性

如同微服务理想状态是高内聚、松耦合一样，团队也应如此。借助相关工具，团队能够衡量微服务之间的内部连接数量以及跨边界连接数量。一般来说，外部连接越少越好，但简单的连接计数只是一个基础指标。不过，持续应用这一基础指标，能揭示团队之间的相对依赖关系。

3. 将业务需求映射到微服务

依据业务需求来设计微服务，能够实现业务需求与微服务实现的映射。在代码旁边，比如在仓库的 README 文件或微服务元数据存储中，明确阐述每个微服务的业务需求是合理的。进而，可将这些微服务与对应的团队进行映射。
业务负责人可以审视这种映射关系，并自问：“这种实现结构是否与团队的目标和优先级一致？”这是企业确保技术团队与业务沟通结构保持一致的重要工具之一。

4. 拓扑示例

假设有一个包含 25 个微服务的拓扑结构，由四个团队负责。为清晰起见，每个箭头表示向事件流生产数据以及消费过程的消费情况。例如，微服务 3 正在消费来自微服务 4 的数据流。
从映射关系来看，团队 2 负责的两个微服务（右下角）不属于其主要的业务范围。如果团队 2 的业务目标与微服务 2 和 7 所提供的功能不一致，这可能会引发问题。此外，微服务 2 和 7 对团队 1、3 和 4 存在诸多依赖，这增加了团队 2 与外部交互的“表面积”。
以下是相互关联性的衡量表格： <