微服务的拆分原则

服务拆分一定要考虑几个问题:

  • 什么时候拆?
  • 如何拆?
    一般情况下,对于一个初创的项目,首先要做的是验证项目的可行性。因此这一阶段的首要任务是敏捷开发,快速产出生产可用的产品,投入市场做验证。为了达成这一目的,该阶段项目架构往往会比较简单,很多情况下会直接采用单体架构,这样开发成本比较低,可以快速产出结果,一旦发现项目不符合市场,损失较小。
    如果这一阶段采用复杂的微服务架构,投入大量的人力和时间成本用于架构设计,最终发现产品不符合市场需求,等于全部做了无用功。
    所以,对于大多数小型项目来说,一般是先采用单体架构,随着用户规模扩大、业务复杂后再逐渐拆分为微服务架构。这样初期成本会比较低,可以快速试错。但是,这么做的问题就在于后期做服务拆分时,可能会遇到很多代码耦合带来的问题,拆分比较困难(前易后难)。
    而对于一些大型项目,在立项之初目的就很明确,为了长远考虑,在架构设计时就直接选择微服务架构。虽然前期投入较多,但后期就少了拆分服务的烦恼(前难后易)。
    之前我们说过,微服务拆分时粒度要小,这其实是拆分的目标。具体可以从两个角度来分析:
  • 高内聚:每个微服务的职责要尽量单一,包含的业务相互关联度高、完整度高。
  • 低耦合:每个微服务的功能要相对独立,尽量减少对其它微服务的依赖,或者依赖接口的稳定性要强。

高内聚首先是单一职责,但不能说一个微服务就一个接口,而是要保证微服务内部业务的完整性为前提。目标是当我们要修改某个业务时,最好就只修改当前微服务,这样变更的成本更低。

一旦微服务做到了高内聚,那么服务之间的耦合度自然就降低了。

当然,微服务之间不可避免的会有或多或少的业务交互,比如下单时需要查询商品数据。这个时候我们不能在订单服务直接查询商品数据库,否则就导致了数据耦合。而应该由商品服务对应暴露接口,并且一定要保证微服务对外接口的稳定性(即:尽量保证接口外观不变)。虽然出现了服务间调用,但此时无论你如何在商品服务做内部修改,都不会影响到订单微服务,服务间的耦合度就降低了。

明确了拆分目标,接下来就是拆分方式了。我们在做服务拆分时一般有两种方式:

  • 纵向拆分
  • 横向拆分

所谓纵向拆分,就是按照项目的功能模块来拆分。例如商城项目中,就有用户管理功能、订单管理功能、购物车功能、商品管理功能、支付功能等。那么按照功能模块将他们拆分为一个个服务,就属于纵向拆分。这种拆分模式可以尽可能提高服务的内聚性。

而横向拆分,是看各个功能模块之间有没有公共的业务部分,如果有将其抽取出来作为通用服务。例如用户登录是需要发送消息通知,记录风控数据,下单时也要发送短信,记录风控数据。因此消息发送、风控数据记录就是通用的业务功能,因此可以将他们分别抽取为公共服务:消息中心服务、风控管理服务。这样可以提高业务的复用性,避免重复开发。同时通用业务一般接口稳定性较强,也不会使服务之间过分耦合。

相关推荐
lucky_syq1 小时前
第5篇 · S1·下:前沿架构:MoE、Reasoning 模型、长上下文、多模态、SSM/Mamba 与模型谱系
人工智能·学习·架构
lucky_syq2 小时前
第3篇 · S1·上:什么是大语言模型 + Transformer 架构深讲
人工智能·语言模型·架构·transformer
这个DBA有点耶3 小时前
迁移中的数据一致性挑战:如何确保百万行数据“搬得对”
mysql·架构·dba
zlinear数据采集卡3 小时前
数据采集卡从入门到精通(10):采样率与分辨率的核心关系——反比律、架构分布与过采样
arm开发·嵌入式硬件·算法·fpga开发·架构·开源
Hy行者勇哥4 小时前
软硬件一体化公司 企业标准体系架构
架构
她的男孩5 小时前
我用 LLM 把后台 CRUD 效率提升 10 倍:AI 代码生成器的架构与落地实践
java·后端·架构
全栈技术负责人5 小时前
解密 MCP(Model Context Protocol):大模型时代的“Type-C”总线与三驾马车架构深度解析
开发语言·ai·架构
加多7 小时前
DeepSeek Harness 深度分析:用途、问题、架构原理与使用指南
人工智能·架构
小马过河R7 小时前
数据仓库入门:是什么、怎么做、和数据库有什么区别?
大数据·数据库·数据仓库·架构·驾驭工程·fde
骑士雄师7 小时前
【无标题】
微服务