了解微服务建筑学

当团队从单一应用程序对于微服务架构，他们常常会感到一种成就感。将应用程序分解为更小的、可管理的服务的想法似乎是革命性的。每项服务都可以独立开发、部署和扩展，从而提供灵活性和速度。然而，当现实世界的流量激增时，兴奋很快就会变成沮丧。

虽然微服务允许独立扩展和部署，但许多团队犯了一个严重错误：他们将所有服务链接到单个共享数据库。这导致了一个常见的陷阱：分布式单体。这种架构在扩展时可能会带来重大挑战，尤其是在重负载下。

理解微服务的本质至关重要。微服务旨在通过将应用程序划分为更小、更集中的部分来简化应用程序开发。每个服务通常执行单一功能并通过 API 与其他服务进行通信。这种模块化方法可以增强可维护性，并且可以更轻松地更新各个组件，而不会影响整个系统。

什么是分布式整体架构？

当您尝试独立扩展服务时，就会出现分布式单体，但它们都依赖于同一个数据库。这种设置会产生瓶颈，因为每个服务都将请求发送到同一源。这通常是这样展开的：

多个服务将请求汇集到一个数据库中。这可能会导致大量并发请求，从而导致数据库不堪重负。
流量增加会导致数据库过载，从而导致速度减慢和超时。
出现延迟问题会导致响应时间缓慢，从而使用户感到沮丧并影响业务绩效。

简而言之，即使您的服务可以扩展，数据库也无法跟上。这种不匹配通常会导致人们认为微服务未按预期运行。

的幻觉可扩展性

微服务提出了一个诱人的承诺：独立扩展系统的每个部分。但这个承诺可能会产生误导。以下是经常发生的情况：

服务是在孤岛中开发和部署的，这可能会导致团队之间缺乏协调。
每个服务都设计为水平扩展，这意味着您可以添加更多服务实例来处理增加的负载。
所有服务共享一个数据库实例，这会导致争用和性能问题。

这种方法会造成数据库因大量连接和查询而不堪重负的情况。并不是微服务本身有问题，而是微服务本身有问题。相反，共享数据库变成了危机点。例如，如果服务 A 需要在服务 B 写入数据时读取数据，就会出现争用，从而导致延迟。

因此，团队可能会发现自己花费更多的时间来解决数据库性能问题，而不是专注于开发新功能。这可能会导致挫败感和生产力下降。

数据库过载的常见症状

随着应用程序的扩展，您可能会注意到数据库出现压力的迹象。及早识别这些症状可以帮助您避免日后出现重大问题。常见的迹象包括：

延迟增加：请求需要更长的时间来处理，从而导致用户体验下降。
连接池疲惫：数据库无法处理服务请求的并发连接数。
事务锁：可能会发生过度锁定，从而阻止其他事务继续进行。

这些症状不仅仅表明经济放缓；而且还表明经济放缓。他们提出了关于架构如何构建的更深层次的问题。例如，如果您的服务遇到大量超时，则可能是由于数据库无法足够快地处理请求。

了解延迟峰值

数据库过载的第一个警告信号是延迟峰值。发生这种情况时没有任何错误或崩溃，但表现为请求逐渐减慢。这种情况的发展过程如下：

服务 A 引入了一个新端点，添加了多个查询，从而增加了数据库的负载。
服务 B 执行复杂的联接操作，这会增加负载，尤其是在数据库未针对此类查询进行优化的情况下。
服务 C 每隔几秒轮询一次数据，这进一步加重了数据库的负担并使问题变得更加复杂。

单独来看，这些变化可能看起来无害。然而，总的来说，它们可能会将您的数据库变成一个不堪重负的实体，难以满足需求。这里的一个实际示例可能是一个简单的电子商务应用程序，其中多个服务与产品数据库交互。如果产品详细信息服务在订单服务尝试写入新订单时查询产品信息，并且数据库无法处理同时加载，则这两个服务都可能会出现严重延迟。

微服务扩展的关键考虑因素

🚫

避免共享数据库
防止服务请求出现瓶颈。

💾

实施缓存策略
减少数据库负载并缩短响应时间。

🔑

确保数据所有权
为服务分配明确的数据责任。

🌉

使用 API 网关
管理流量并改善服务沟通。

⏳

监控延迟问题
识别并解决响应时间缓慢的问题。

监控工具对于识别这些延迟峰值非常有帮助。 New Relic 或 Datadog 等工具可以深入了解数据库性能，帮助团队查明速度下降的确切原因。

扩展服务的影响

扩展服务可能会带来意想不到的挑战。例如，将服务实例的数量从 2 个增加到 20 个可能会产生多种影响：

更开放的连接：每个新服务实例都需要连接到数据库，从而导致并发连接数更高。
闲置交易增加：这些事务会消耗资源，导致数据库速度变慢。
锁争用的可能性更高：当多个实例尝试写入数据库时，可能会发生锁定，从而导致延迟。

尽管您的应用程序可能报告服务延迟是可以接受的，但实际情况是您的数据库正在努力应对大量的请求。必须认识到，扩展服务并不等于扩展数据库。

考虑实施连接池策略以更有效地管理连接。例如，使用 HikariCP 等连接池管理器可以帮助限制并发连接数并确保数据库保持响应。

为什么缓存不是一个完整的解决方案

此时，有人通常建议实施缓存作为解决方案。虽然缓存确实可以加快响应速度，但它并没有解决核心问题：

写入仍然需要访问同一数据库：缓存读取可以提高性能，但写入操作仍然会影响数据库。
缓存失效可能会成为一项复杂的任务：保持缓存与数据库同步可能会导致不一致。
维护跨服务的数据一致性可能具有挑战性：不同的服务可能有不同的缓存状态，导致数据过时。

从本质上讲，缓存充当临时解决方案，而不是结构性解决方案。它可能会缓解一些症状，但无法解决共享数据库过载的根本问题。一种实用的方法是实现分布式缓存机制，例如 Redis 或 Memcached。然而，仔细设计缓存策略以避免陷阱很重要。

例如，您可能会考虑缓存旁模式，其中应用程序在查询数据库之前首先检查缓存中的数据。如果找不到数据，可以从数据库中检索数据并将其添加到缓存中。此方法可以帮助减少数据库的负载，同时确保经常访问的数据随时可用。

核心问题：共享数据库所有权

许多微服务架构的根本问题是数据库的共享所有权。这种设置会导致复杂性和低效率：

紧密耦合的服务：每项服务都与数据库模式紧密耦合，因此很难在不影响其他服务的情况下更改一项服务。
一项服务的更改可能会无意中影响其他服务：如果一项服务修改数据库架构，则可能会破坏其他服务的功能。
操作复杂性增加：随着服务数量的增长，管理数据库访问和确保性能变得越来越具有挑战性。

为了真正发挥微服务的优势，重新思考数据的管理和访问方式至关重要。一种有效的解决方案是采用微服务数据管理模式，其中每个服务都拥有自己的数据。这种方法可以消除共享数据库问题并导致更有效的服务交互。

例如，如果您有用户服务、订单服务和产品服务，则每个服务都可以维护其数据库。用户服务管理用户数据，订单服务处理订单信息，产品服务处理产品详细信息。这种分离允许每个服务独立扩展，而不会在共享数据库中造成瓶颈。

有效微服务扩展的策略

要有效管理微服务架构，请考虑以下策略：

分散数据所有权：每个服务都应该拥有自己的数据，减少耦合并允许独立扩展。
实施 API 网关：使用网关来管理请求并减少直接数据库交互。这有助于简化服务之间的通信。
使用事件溯源：将更改捕获为事件，允许服务在不直接访问数据库的情况下做出反应。这可以带来更具响应性的架构。
考虑数据库分片：将您的数据库分成更小、更易于管理的部分。这允许不同的服务与自己的数据库分片交互，从而减少争用。
优化查询：确保您的数据库查询高效。分析和重构慢速查询以尽量减少其对性能的影响。

这些方法可以帮助减轻共享数据库带来的挑战，同时保持微服务的优势。

有效扩展微服务

解耦服务

确保服务独立运行。

分布式数据库

为每个服务分配单独的数据库。

优化请求

减少并发请求数。

实施负载平衡

在服务之间均匀分配流量。

成功实施微服务的示例

一些组织已成功实施微服务，同时避免数据库过载。例如：

Netflix：采用微服务和独立数据存储的组合来支持高流量负载。他们采用独特的数据策略，使他们能够有效地管理大规模基础设施。
优步：实现事件驱动的架构，允许服务在没有直接数据库依赖的情况下进行通信。这种架构使他们能够无缝处理数百万次乘车和交易。

两家公司都展示了正确的数据管理如何能够成功实现微服务扩展。他们为如何在大规模应用程序中有效利用微服务制定了行业标准。

除了这些例子之外，规模较小的公司也取得了成功。例如，初创公司可能会使用微服务构建一个简单的电子商务平台，其中每项服务处理特定方面，例如支付、产品列表或用户帐户。通过确保每个服务都有自己的数据库，他们可以根据需要扩展每个部分，而不会在数据库层出现瓶颈。

结论

总之，虽然微服务提供了可扩展架构的途径，但与共享数据库结合使用时也可能带来重大挑战。了解此设置的局限性对于避免可能影响性能的陷阱至关重要。架构良好的微服务解决方案可以提高应用程序的敏捷性和响应能力。

如果您想更深入地优化微服务架构，请考虑探索诸如免费在线图表制作者用于数据可视化。通过分散数据所有权并重新思考服务与数据库的交互方式，您可以实现真正可扩展的微服务架构。