【架构入门 - 可扩展篇】

随着服务的壮大，使用人数的增多，业务的递增，服务的扩展性尤为关键，在不影响现有架构的情况下如何增加机器、扩展功能？

基本思想和模式

一个字： 拆 。把大的系统拆为小的系统，下面是拆分的几个不同方法，也是拆分依赖的不同维度，以学生信息管理系统为例：

• 面向流程拆分。将整个业务流程拆分为几个阶段，比如展示层、业务层、数据层、存储层
• 面向服务拆分。将系统提供的服务拆分，比如注册登录服务、信息管理服务
• 面向功能拆分。将系统提供的功能拆分，比如将注册登录服务拆得更细致，从而有手机号注册登录、邮箱注册登录

那么我们作为架构师，应该如何选择呢？就是需要明白不同拆分方式的优缺点，适用的场景：

• 面向流程拆分。扩展时大部分情况只需要修改某一层的时候。比如将存储层从 MySQL 扩展为同时支持Oracle，就只需要扩展存储层和数据层即可
• 面向服务拆分。扩展时大部分情况只需要对某个服务扩展，或增加新的服务时。比如要增加身份证注册功能，只需要修改注册服务
• 面向功能拆分。扩展时大部分情况只需要对某个功能扩展，或增加新的功能时。比如要增加身份证注册功能，无需修改任何服务，只需要增加一个新的功能模块即可

面向流程拆分：分层

很常见的架构模式，也叫N层架构，N至少是2，比如：

1）C/S、B/S架构

划分的对象时整个业务系统，将和用户交互的部分独立为一层，后台作为另外一层，如图：

2）MVC架构

划分的对象是单个业务系统，将不同的职责划分开

3）逻辑分层架构

划分的对象可以是单个业务子系统，也可以是整个业务系统，将不同的职责划分开，与MVC架构不同在于逻辑分层架构中的层是自顶向下依赖的。比如操作系统内核架构、TCP/IP架构，比如安卓操作系统：

分层架构的核心在于： 保证各层之间的职责差异足够清晰 。之所以能够支撑系统扩展，本质在于隔离关注点，就是每层中的组件只处理本层的逻辑。这样就可以支持系统在某层上的快速扩展

但是除开分层，还需要保证层与层之间的依赖是稳定的，才能真正支撑快速扩展，这个依赖就是接口

Linux内核为支撑不同的文件系统格式，抽象出来VFS文件系统接口，如上。如果没有VFS，那么即使增加一个文件系统，也无法将依赖文件系统的系统应用上新的文件系统，因为并不知道接口是什么，而VFS统一了

优势：各层之间自顶而下结构清晰、强制约束层之间的关系是两两依赖，依赖的数量固定

缺点：如果层级多，强制两两依赖将导致性能、实现上的浪费，架构也会混乱

场景：适用互联网架构整体分层、操作系统分层，不适合互联网架构后台服务

面向服务拆分：SOA、微服务

SOA

Service Oriented Architecture，面向服务的架构，是上世纪90年代就已经出现的架构模式：

1. 服务。所有业务都是一项服务，服务就要对外提供开发的能力，其他系统可以直接使用
2. ESB，Enterprise Service Bus，企业服务总线，类似于计算机总线，ESB将企业中各个不同的服务连接在一起，并对外提供各式各样需要的接口。功能强大，但需要完成非常多的协议和数据格式的相互转换，工作量巨大，且耗费大量计算性能，容易成为系统的性能瓶颈

微服务

微服务这几年很火，但也在早就出来了，只不过Martin Fowler将它发扬光大

与SOA的区别：

1. 服务粒度。微服务更细，SOA对应的是"员工管理系统"，微服务是"员工管理系统-员工信息管理"服务
2. 服务通信。微服务仅仅使用统一的消息格式如RESTFul、RPC就好了，而SOA的ESB将服务定义、路由、消息转换、传递都给实现了，是重量级的
3. 服务交付。微服务的交付理念是"持续交付"，需要使用自动化测试、持续集成、自动化部署的敏捷最佳时间，而SOA没有要求
4. 应用场景。微服务适合快速、轻量级的Web互联网系统，而SOA适合庞大、复杂、异构的企业级系统

但微服务的坑是相当的多，稍有不慎就会陷入焦油坑，最后发现某些情况下几个单体应用的架构甚至甩了微服务好几条街

比如：服务划分过细导致服务关系复杂、团队开发效率下降、调用链太长性能下降、定位问题困难、对运维自动化要求极高、微服务数量递增管理难度极大…从而步了SOA的后尘

更多微服务资料可参看： https://www.wangtianyi.top/blog/2017/04/16/microservies-1-introduction-to-microservies/

面向功能拆分：微内核

包含两类组件：

1. 核心系统。负责系统的功能组件如模块加载，模块间通信
2. 插件模块。实现具体的业务逻辑比如手机号注册功能

比如在规则引擎架构上有以下体现，比如电商促销中会有很多规则，不可能把规则都写到代码里，那样完全无法有效扩展，架构如下：

设计关键点在于：

1. 插件管理。数据库
2. 插件连接。自己开发的规则引擎维护连接方式
3. 插件通信。数据流或事件流，规则之间不需要相互依赖，只要向规则引擎输出内容

参考

https://docs.nginx.com/nginx/admin-guide/load-balancer/http-health-check/

号外号外

最近在总结一些针对 Java 面试相关的知识点，感兴趣的朋友可以一起维护~

地址： https://github.com/xbox1994/2018-Java-Interview