微服务拆分

起点和终点

起点,既有架构形态
终点,好的架构不是设计出来的,而是进化而来的,一直在演进

业务形态不适合做微服务:
系统中包含很多强事务场景
业务相对稳定,迭代周期长
访问压力不打,可用性要求不高

康威定律

任何组织在设计一套系统时,所交付的设计方案在结构上都与改组织的沟通结构保持一致。
团队之间的运作和管理。
这里写图片描述

考虑因素与坚持的原则

服务拆分的方法论

如何拆分

1.单一职责,松耦合,高内聚
2.关注点分离
- 按职责
- 按通用性
- 按粒度级别

服务和数据的关系

1.先考虑业务功能,再考虑数据
2.无状态服务

### 抖音微服务拆分实现方案与架构设计 抖音作为一款全球知名的短视频社交平台,其背后的技术架构经历了从单体架构向微服务架构的演变过程。以下是关于抖音微服务拆分策略及其架构设计的一些析: #### 1. 单体架构到微服务架构的演进 在早期发展阶段,抖音可能采用的是传统的单体架构形式[^3]。然而,随着用户规模的增长功能需求的扩展,单体架构暴露出诸如部署困难、维护成本高等问题。因此,抖音逐步转向了微服务架构的设计思路。 - **服务化改造**:通过将原本紧密耦合的功能模块离出来形成独立的服务单元[^4]。 - **布式系统构建**:引入RPC(远程过程调用)、MQ(消息队列)等方式来支持不同服务间的通信交互。 #### 2. 微服务拆分的具体方法论 ##### (1) 领域驱动设计(DDD) 为了更好地进行服务划,抖音可能会运用领域驱动设计理念(Domain-Driven Design),即基于业务逻辑建立清晰的边界上下文(Bounded Context)[^1]。这有助于识别核心业务能力对应的子域(Subdomain),从而合理规划各个微服务的责任范围。 例如,在推荐算法方面可以单独作为一个重要的业务能力来进行封装;而对于评论管理则可视为辅助性的外围功能予以剥离处理。 ```python class RecommendationService: def __init__(self, user_profile_repo, content_data_source): self.user_profile_repo = user_profile_repo self.content_data_source = content_data_source async def get_recommendations(self, user_id): profile = await self.user_profile_repo.fetch(user_id) contents = await self.content_data_source.load() recommended_items = perform_complex_algorithm(profile, contents) return recommended_items ``` ##### (2) 数据库拆分策略 除了服务本身的割外,数据库层面也需要同步调整优化。通常会经历三个阶段: - 初期仅完成基本的服务切; - 中期加入Schema级别的细化工作以减少初期直接操作整个DB所带来的不确定性影响; - 后续再进一步深入至物理存储上的彻底隔离措施[^5]。 这种渐进式的做法能够有效规避一次性大规模重构所引发的风险隐患。 #### 3. 关键技术选型及工具链支撑 针对如此庞大的生态系统而言,选择合适的技术栈至关重要。下面列举了一些常见的选项供参考考虑: - **容器编排框架**: Kubernetes(K8s)用于自动化部署、调度以及运行容器化的应用程序实例集合。 - **配置管理中心**: Spring Cloud Config 或者 Apollo 提供统一集中式的参数设置管理机制以便于跨环境一致性控制。 - **监控告警体系**: Prometheus 结合 Grafana 可视化界面展示实时性能指标数据并及时发现潜在异常状况。 以上这些基础设施共同构成了稳定可靠的生产环境基础之上才能保障各项在线请求得到高效响应的同时维持较低延迟水平表现优异的结果呈现给最终使用者体验良好感受满意程度提高竞争优势明显增强市场份额扩大盈利空间拓宽前景光明未来可期! ---
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