微服务拆分

服务粒度——“三个火枪手”原则

三个火枪手原则就是一个微服务由三个人负责开发。一般来说,在进行微服务架构时,根据团队规模来划分微服务数量是合理的。

而为什么是3个人????

  1. 从系统规模来讲,3 个人负责开发一个系统,系统的复杂度刚好达到每个人都能全面理解整个系统,又能够进行分工的粒度;如果2个人开发一个系统,系统复杂度不够;如果4个人甚至更多人开发一个系统,系统复杂度又会无法让开发人员对系统的细节都了解很深。

  2. 从团队管理来说,3个人可以形成一个稳定的备份,即使1个人有事不在,2个人也可以支撑;如果2个人的话,少了一个人剩余的1个人压力就很大;如果是1个人就更惨了

  3. 从技术角度,3个人的技术小组能够形成有效的讨论,能快速达成一致意见;如果是2个人,可能会有意见无法统一问题;如果4个人或更多,就会出现有的成员不认真讨论,开会划水。

拆分方法

  1. 基于业务逻辑拆分:最常见的拆分方式,将系统中的业务模块按照职责范围识别出,每个业务模块拆分为一个独立的服务。但是,每个人对职责范围的理解不一样,如:电商系统中,可以分为“商品”“交易”“用户”3个服务,也可以分为“商品”,“订单”,“支付”,“买家”,“卖家”,“发货”6个服务
  2. 基于可拓展拆分:将系统中的业务模块按照稳定性排序,将成熟的和改动不大的服务拆分为稳定服务,将经常变化和迭代的服务拆分为变动服务。稳定服务的颗粒度可以粗一些(及时是逻辑上没有强关联的服务,也可以放在同一个子系统中);不稳定的服务可以划分的细一些(控制数量,参考三个火枪手原则)。这样拆分还有个好处是避免开发时不小心影响了成熟的功能。
  3. 基于可靠性拆分:将系统中的业务模块按照优先级排序,将可靠性要求高的核心服务和可靠性要求低的非核心服务拆分开来,然后重点保证核心服务的高可用。好处
  • 避免非核心服务故障影响核心服务。日志功能属于非核心服务,将其拆分出来,及时日志系统出问题,也不影响核心服务
  • 核心服务高可用方案可以更简单。核心服务的功能逻辑将变简单,且存储的数据可能更少,用到的组件也会更少明科技高可用方案要简单。
  • 降低高可用方案成本。如上一条所讲,将核心服务拆分后,功能逻辑将变简单、存储的数据更少。。。带来的核心服务占用的机器、带宽等资源将减少。
  1. 基于性能拆分:将性能要求高或性能压力大的模块拆分出来,避免改模块的性能压力问题而影响其他服务。常见的拆分方式和具体的性能瓶颈有关,可以拆分web服务、数据库、缓存等。例如电商的抢购,性能压力大的是入口排队,可以将排队功能独立成一个服务

以上拆分方式可以根据实际情况自由组合,例如可以基于可靠性拆分出服务A,基于性能拆分出服务B,基于可扩展拆分出C/D/F服务等。

基础设施

如图,为微服务的基础设施

微服务所带来的快速开发,这是建立在有良好的基础设施上,换句话说,没有自动测试、自动化部署等等等等支持,当服务拆分的越来越多的时候,也就是所有开发同学、运维同学、测试同学崩溃的时候

通常情况下,一个公司或团队要实施微服务,可以从如下优先级开始:

  1. 服务发现、服务路由、服务容错:这些是最最基本的:)
  2. 接口框架、API网关:主要是为了提高开发效率,接口框架是提升内部服务的开发效率、API网关是为了提升与外部服务对接的效率
  3. 自动化部署、自动化测试、配置中心:主要是为了提升测试和运维效率
  4. 服务监控、服务跟踪、服务安全:提升运维效率

 

<think>好的,我现在需要回答用户关于微服务架构拆分过程和最佳实践的问题。首先,用户提到了几个引用内容,我需要仔细看看这些引用里有什么有用的信息。 引用[1]介绍了微服务架构的基本概念,提到了拆分单体应用为独立的小型服务,解决复杂性等问题。这可能涉及到拆分的基本原则,比如单一职责原则。引用[2]提到最佳实践中的单一职责原则,这可能和拆分过程中的服务边界划分有关。引用[3]详细描述了如何按业务功能拆分,比如电商系统中的商品、订单、库存等模块,以及使用领域驱动设计(DDD)的理念。这里的关键点可能是如何界定微服务的边界,以及使用DDD的方法论。 用户的问题具体是微服务拆分的过程和方法,以及最佳实践。我需要结合这些引用内容,整理出一个结构化的回答。可能需要包括拆分的步骤,比如业务分析、界定边界、数据拆分、基础设施搭建等。同时,最佳实践可能涉及持续集成、监控、团队协作等方面。 另外,用户要求回答结构清晰,分步骤说明,还要生成相关问题。需要确保每个部分都引用正确的来源,比如引用[3]提到的领域驱动设计,或者引用[2]中的单一职责原则。 需要注意的是,用户要求使用中文回答,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但这个问题可能不涉及数学公式,所以可能不需要用到。不过如果有涉及性能指标或其他需要公式的地方,可能需要考虑,但根据引用内容,似乎不需要。 现在,我需要组织回答的结构: 1. 拆分过程: a. 业务领域分析(DDD) b. 界定服务边界(引用[3]的例子) c. 数据拆分(独立数据库) d. 基础设施搭建(如API网关、服务发现) 2. 最佳实践: a. 单一职责原则(引用[2]) b. 渐进式拆分(避免一次性拆分) c. 自动化与监控(引用[1]提到的云环境) d. 团队协作(引用[1]的团队协作开发) 可能还需要提到通信机制、容错设计,但引用中没有直接提到,可能需要依赖通用知识,但用户要求尽量引用站内内容,所以可能不需要。 然后生成相关问题,比如如何应对拆分后的数据一致性,或者如何选择拆分粒度,或者监控工具的选择等。 需要检查每个步骤是否都有引用支持,比如引用[3]中的电商系统例子,引用[2]的单一职责,引用[1]的团队协作和云环境。确保每个引用标识正确,例如在提到领域驱动设计时标注[^3],在单一职责时标注[^2],在团队协作时标注[^1]。 现在,需要将这些内容整合成连贯的段落,分步骤说明,并自然地加入引用标识。确保回答符合用户要求的格式,没有使用markdown,用中文,结构清晰。</think>微服务架构的拆分过程与方法可分为以下关键步骤,结合最佳实践实现高效拆分: ### 一、拆分过程 1. **业务领域分析(领域驱动设计)** 采用领域驱动设计(DDD)划分业务边界,聚合核心功能。例如电商系统拆分为商品、订单、库存等子域,每个子域对应独立的微服务[^3]。通过事件风暴(Event Storming)识别业务实体、操作流程和上下文边界。 2. **界定服务边界** - **单一职责原则**:每个微服务仅承担明确的功能,如“商品服务”仅管理商品信息与上下架逻辑,“订单服务”处理订单生命周期[^2][^3]。 - **高内聚低耦合**:通过接口定义服务间的依赖关系,避免直接数据库耦合。例如库存服务通过API与订单服务交互,而非共享数据库表[^3]。 3. **数据拆分与隔离** 每个微服务拥有独立数据库(如MySQL分库或MongoDB分集合),通过事件溯源(Event Sourcing)或异步消息(如Kafka)实现数据最终一致性[^3]。 4. **基础设施搭建** - **通信机制**:采用轻量级协议(REST/gRPC)和API网关统一路由请求。 - **服务治理**:引入服务注册中心(如Consul)和配置中心(如Spring Cloud Config)[^1]。 - **监控与日志**:集成Prometheus监控指标与ELK日志系统。 --- ### 二、最佳实践 1. **渐进式拆分** 从单体中逐步剥离高价值模块,优先拆分频繁变更或性能瓶颈的组件(如促销系统),降低风险[^3]。 2. **自动化与持续交付** 每个微服务独立构建、测试和部署,通过CI/CD流水线(如Jenkins+GitLab)实现快速迭代[^1]。 3. **团队协作模式** 按“康威定律”组织团队结构,每个小组负责1-2个微服务,提升开发效率[^1]。 4. **容错设计** 使用熔断器(Hystrix)和重试机制(Retry Policy)保障服务可用性,避免级联故障。 ---
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