【AICon】AI 基础设施、LLM运维、大模型训练与推理,一场会议,全方位涵盖! >>> 了解详情
写点什么

作为首席架构师,我是如何选择并落地架构方案的?

  • 2016-08-31
  • 本文字数:6693 字

    阅读完需:约 22 分钟

无架构,不系统,架构是大型系统的关键。从形上看,架构是系统的骨架,支撑和链接各个部分;从神上看,架构是系统的灵魂,深刻体现业务本质。

架构可细分为业务架构、应用架构、技术架构,业务架构是战略,应用架构是战术,技术架构是装备。其中应用架构承上启下,一方面承接业务架构的落地,另一方面影响技术选型。

如何针对当前需求,选择合适的应用架构,如何面向未来,保证架构平滑过渡,这个是软件开发者,特别是架构师,都需要深入思考的问题。本文基于作者在大型互联网系统的实践和思考,和大家一起探讨应用架构的选型。

本文主要内容包括:

  • 应用架构本质
  • 单体式
  • 分布式
  • SOA 架构
  • SOA 落地方式
  • 应用架构进化

应用架构本质

应用作为独立可部署的单元,为系统划分了明确的边界,深刻影响系统功能组织、代码开发、部署和运维等各方面,应用架构定义系统有哪些应用、以及应用之间如何分工和合作。

分有两种方式,一种是水平分,按照功能处理顺序划分应用,比如把系统分为 web 前端 / 中间服务 / 后台任务,这是面向业务深度的划分。另一种是垂直分,按照不同的业务类型划分应用,比如进销存系统可以划分为三个独立的应用,这是面向业务广度的划分。

应用的反映应用之间如何协作,共同完成复杂的业务 case,主要体现在应用之间的通讯机制和数据格式,通讯机制可以是同步调用 / 异步消息 / 共享 DB 访问等,数据格式可以是文本 /XML/JSON/ 二进制等。

应用的偏向于业务,反映业务架构,应用的合偏向于技术,影响技术架构。分降低了业务复杂度,系统更有序,合增加了技术复杂度,系统更无序。

应用架构的本质是通过系统拆分,平衡业务和技术复杂性,保证系统形散神不散

系统采用什么样的应用架构,受业务复杂性影响,包括企业发展阶段和业务特点;同时受技术复杂性影响,包括 IT 技术发展阶段和内部技术人员水平。业务复杂性(包括业务量大)必然带来技术复杂性,应用架构目标是解决业务复杂性的同时,避免技术太复杂,确保业务架构落地。

常见的应用架构有多种,下面根据系统拆分方式,以及如何平衡业务与技术的角度进行分析,讨论各自的适用性,给企业应用架构选型提供参考。

单体式应用

1、架构模型

系统只有一个应用,相应地,代码放在一个工程里管理;打包成一个应用;部署在一台机器;在一个 DB 里存储数据。单体式应用的架构如下图所示:

单体式应用采用分层架构,按照调用顺序,从上到下一般为表示层、业务层、数据访问层、DB 层,表示层负责用户体验,业务层负责业务逻辑,数据访问层负责 DB 层的数据存取。

单体应用在水平方向上,上下层之间职责划分清晰;但垂直方向上缺乏清晰的边界,上下层模块之间是多对多的依赖关系,比如业务模块 1 (图中 BO1)可能调用数据层所有模块 DAO 1~3, DAO1 也可能被业务层所有模块 BO1~3 调用。

单体应用通过水平分层,降低了业务复杂性;同时模块之间是进程内部调用,技术实现简单。

但单体应用对系统的切分不彻底,只有水平切分,并且是逻辑上,因此适合业务比较单一,但深度上比较复杂的系统,比如 TCP/IP 网络通讯,从应用层 / 传输层 / 网络层 / 链路层,层层推进,类似这样的系统可以方便地增加水平层次去适配。

对于广度上复杂的业务,由于缺乏垂直切分,强行把不同业务绑定在一起,整个系统神散形不散,带来一系列问题。比如 OTA 网站包含机票 / 酒店 / 旅游等多个垂直业务板块,每块都比较独立,就不适合放在一起开发维护。

2、优缺点

单体式应用的优点和缺点都很鲜明,如下图所示。

单体式应用的优点明显:

  • 现有 IDE 都是集成开发环境,非常适合单体式应用,开发、编译、调试一站式搞定。
  • 一个应用包含所有功能,容易测试和部署。
  • 运行在一个物理节点,环境单一,运行稳定,故障恢复简单。

单体式应用的缺点也明显:

  • 业务边界模糊,模块职责不清晰,当系统逐渐变大,代码依赖复杂,难以维护。

  • 所有人同时在一个工程上开发,容易发生代码修改冲突,依赖复杂导致项目协调困难,并且局部修改影响不可知,需要全覆盖测试,需要重新部署,难以支持大团队并行开发。

  • 当系统很大时,编译和部署耗时。

  • 应用水平扩展难,一方面状态在应用内部管理,无法透明路由;另

    一方面,不同模块对资源需求差异大,当业务量增大时,一视同仁地为所有模块增加机器导致硬件浪费。

作者之前曾在一家大型电商公司工作,当时整个网站是一个单体应用,有数百万行代码,有专门的团队负责代码合并,有专门的团队负责编译脚本开发,有一套复杂的火车模型协调不同团队,整套流程体系很精密很复杂,但这何尝不是单体应用的无奈和代价。

分布式架构应用

1、架构模型

在分布式应用架构中,应用相互独立,每个应用代码独立开发,独立部署,应用通过有限的 API 接口互相关联。API 接口属于应用一部分,一般和表示层处于同一层次,两者共享业务逻辑层,API 和表示层采用同样的 web 端技术,通讯协议一般使用 HTTP,数据格式是 JSON,应用集成方式比较简化。

分布式架构首先对系统按照业务进行垂直切分,对广度上复杂的业务实现物理解耦,应用内部还是水平切分,对深度上复杂的业务实现逻辑解耦。分布式架构也可以解决业务量大的问题,对于某些高并发 / 大流量系统,把系统切分为不同应用,针对资源需求特点(比如 CPU/IO/ 存储密集型),通过加强硬件配置满足不同应用的需求,避免一刀切方式带来的资源浪费。

技术上,API 采用标准的 HTTP/JSON 进行通讯,调用双方实现难度都不大,但是 API 一般是“裸奔”的,在系统层面,调用依赖关系不透明,调用可靠性缺乏保障,因此只适用应用之间依赖链路少,调用量不大的系统,即应用之间耦合确实够松的系统。

2、优缺点

分布式架构每个应用内部高内聚,独立开发、测试和部署,支持开发敏捷;同时应用之间松耦合,业务边界清晰,业务依赖明确,支持大项目并行开发,实现业务敏捷。

在分布式架构中,应用的表示层和 API 没有物理分离,需要同时满足自身业务需求和关联业务需求,相互影响,比如 API 接口会随着外部应用的需求经常变化,这会导致整个应用重新部署。

运行时,API 以 HTTP/REST 方式通过网络对外提供接口,其通信可靠性和数据的封装性相对于进程内调用比较差,如果没有一些可靠的技术机制,如路由保障 / 失败重试 / 监控等, 裸奔的 API 方式将严重影响系统整体可用性。

SOA 架构

1、架构模型

广义上,SOA 也是分布式应用架构一种,但内涵不同。

这里有两种类型的“应用”,应用 1~N 是前端应用,面向用户,服务 1~N 是 service,只提供业务逻辑和数据。这些应用都是独立部署,前端应用不再通过 API 直接关联,而是通过后端服务共享业务逻辑。

此外相对于“裸奔”的 API,SOA 架构提供配套的服务治理,包括服务注册、服务路由、服务授权、服务降级、服务监控等等。这些功能通过专门的中间件支持,有中心化和去中心化两种方式,具体技术实现机制和适用场景,网上有很多专门介绍,这里就不展开了。

SOA 架构在分布式架构垂直切分的基础上,进一步把原来单体应用的业务逻辑层独立成 service,做到物理上的彻底分离。

每个 service 专注于特定职责,实现系统核心业务逻辑,service 之间通过互相调用,可以完成复杂业务逻辑,解决业务深度上的问题;同时 service 面向众多的应用,以共享的方式支持逻辑复用。所以,SOA 架构既体现业务的分,又体现业务的合,更多地从业务整体上考虑系统拆分。

相比分布式应用架构,基于 SOA 的系统有大量的 service 应用,整个系统基于服务调用,所以对服务依赖的透明性和服务调用的可靠性提出很高要求,需要专门的 SOA 框架支持,还需要配套的监控体系和自动化的运维系统支持,技术复杂性高,SOA 架构可以集中体现一个企业的 IT 技术能力。

2、优缺点

SOA 架构优缺点如下图所示:

相比较普通 API 方式,SOA 架构更进一步:

  • 每个 service 都是浓缩的精华,聚焦某方面核心业务,同时以复用的方式供整个系统共享。
  • 服务作为独立的应用,独立部署,接口清晰,很容易做自动化测试和部署。
  • 服务是无状态的,很容易做水平扩展;通过容器虚拟化技术,实现故障隔离和资源高效利用,业务量大的时候,加机器即可。
  • 基于 SOA 的系统可以根据服务运行情况,灵活调控服务资源,包括服务上下架、服务升降级等,使系统真正具备可运营的能力。

当然天下没有免费的午餐,SOA 也带来了额外复杂性和弊端:

  • 系统依赖复杂,给开发 / 测试 / 部署带来一系列挑战。
  • 端到端的调用链路长,可靠性降低,依赖网络状况、服务框架及具体 service 的质量。
  • 分布式数据一致性和分布式事务支持困难,一般通过最终一致性简化解决。
  • 端到端的测试和排障复杂,SOA 对运维提出更高要求。

SOA 落地方式

在实践中,SOA 架构不断深入发展,具体落地形式也多种多样。

1、面向外部 SOA

SOA 的前身是 web service,web service 初衷是企业之间通过 Internet 进行互联,如下图所示:

每个公司把自己的优势资源通过 web service 发布,如图中天气服务 / 机票服务 / 酒店预订服务来自不同公司,其他企业可以直接调用服务或整合多个服务,实现企业间资源共享。

2、面向应用 SOA

面向应用 SOA 把原单体应用里的业务逻辑层剥离出来,作为单独的服务对外提供。

举一个电商的例子,这里有两个应用,顾客使用的商品详情页,展示商品的信息、商品库存,商品价格;内部客服人员使用的客服系统,根据顾客来电要求,修改订单,同时也需要获取商品的基本信息、价格信息等。

经过 SOA 改造后,应用架构如下图所示:

这里的 service 实现底层数据对于前端页面的透明化,表示层和业务逻辑各自独立维护,同时全部业务逻辑对其他应用开放,新应用可以自由整合来自多个服务的接口,快速支持业务创新。

但每个 service 是原系统业务逻辑的封装,接口设计面向原应用的业务 case,如果其它应用的需求有差异,则自己创建 service 访问底层数据。如此导致 service 职责不够聚焦,类似的接口分散化,同时底层数据表被多方访问,数据模型修改困难,数据一致性难以保障。

最终系统整体依赖复杂,容易形成网状结构,修改时,往往牵一发动全身。

3、微内核 SOA

每个企业都有自己的核心数据,比如对于电商系统来说,用户 / 商品 / 订单 / 库存 / 价格都是核心数据,称之为主数据。微内核 SOA 聚焦各类主数据,封装相关表的所有访问,架构示意如下:

每个服务独占式地封装对应主数据表的访问,这些服务构成系统的基础服务,一起组成系统的微内核,供所有上层应用共享。

微内核服务是原子服务,接口粒度比较细,可以在其上构造聚合服务,为上层应用提供粗粒度服务。可以是信息聚合,比如图中商品聚合服务整合商品的基本信息 / 库存 / 价格;也可以是流程聚合,比如下单接口,调用来自多个服务的接口,共同完成复杂的下单操作。

这里服务是分层次的,聚合服务是上层,基础服务是底层,依赖规则如下:

  • 上层服务可以调用同层服务和基础服务
  • 基础服务是原子服务,不可相互调用
  • 前端应用可调用聚合服务和跨层调用基础服务

微内核的微表示服务数量有限,接口粒度细;内核表示这些基础服务处于调用底层,负责核心数据和业务,这和操作系统的内核概念上类似,主数据相当于核心的硬件,如 cpu/ 内存 / 外存等,微内核的各个基础服务分别负责这些核心资源的管理,屏蔽底层的复杂性,对上层应用提供统一入口和透明化访问。

最近微服务很火,其特征是职责单一、接口粒度细、轻量级通讯协议等,微内核 SOA 架构有微服务的形,同时有业务内核的神,是架构形散神不散思想的很好体现,这个在淘宝、京东、一号店等大型电商系统都已有丰富实践。

4、方式比较

面向企业外部 SOA,业务场景有特殊性,不深入分析,这里主要比较面向应用 SOA 和微内核 SOA 的区别,一个大型 B2C 电商系统,应用和主数据是多对多依赖关系,如下图所示:

面向应用的服务从特定应用出发,整合应用对相关数据的访问需求;从特定主数据出发,收敛各个业务对数据的访问需求。

在面向应用的服务设计下,数据表的访问入口是发散的,来自多个应用,这带来一系列弊端:

1)数据模型碎片化

每个应用都会基于自己的需求,往表里加字段,很多电商的商品表 / 订单表有多达 200 个字段,都是野蛮增长,缺少控制的结果。

2)数据模型修改困难

类似的访问需求散布在多个服务,缺乏整合,同时表 schema 修改会影响很多服务和应用。

3)连接资源利用率低

多个服务直连数据库,并且每个服务会尽可能多地配置连接数,在应用数量多,业务并发量大的情况下,往往导致数据库连接数不够。

微内核 SOA 通过收敛对主数据的访问,保证数据模型一致性、优化接口和有效利用数据库连接资源。同时通过服务分层,简化系统依赖关系。更为重要的是,微内核服务保证了业务模型的一致性,比如电商系统的商品体系,包含单品 / 系列商品 / 组合商品 / 搭售商品 / 虚拟商品等一系列复杂概念,这些复杂逻辑在基础商品服务里处理,对上层业务透明一致。

如果业务模式简单,应用数量少,特定主数据的访问绝大多数(比如说 80%)来自某个应用,则服务设计以应用为中心是可以的,不利影响比较小。

对于大型互联网系统,业务广度和深度都复杂,但无论多复杂的系统,主数据类型都是有限的,可以通过聚焦有限的基础业务,以此支持无限的应用业务,结果是底层业务模型稳定,上层业务可以灵活扩展。

面向应用的服务设计是 SOA 初级阶段,从具体业务着手,自底向上,难度小;微内核服务设计是 SOA 高级阶段,从全局着手,对业务和数据模型高度抽象,自顶向下,难度大。

值得注意的是,在提供基础服务同时,每个应用也可以创建自己需要的服务(但主数据的访问必须通过基础服务),所以微内核的服务和面向应用的服务可以有机结合在一起,当业务应用变得很多,并且不断增长,可以考虑逐步往基础服务过渡,整合特定主数据有关的业务逻辑。

顺便提一下,应用架构会影响组织架构,如果采用面向应用的服务设计,具体 service 一般由相关应用的团队负责;如果是微内核的服务设计,一般由单独的共享服务部门负责所有基础服务开发,和各个业务研发部门并列,保证设计的中立性和需求响应的及时性。

应用架构的进化

软件是人类活动的虚拟,业务架构是生产活动的体现,应用架构是具体分工合作关系的体现。

单体应用类似原始氏族时代,氏族内部有简单分工,氏族之间没有联系;分布式架构类似封建社会,每个家庭自给自足,家庭之间有少量交换关系;SOA 架构类似工业时代,企业提供各种成品服务,我为人人,人人为我,相互依赖。微内核的 SOA 架构类似后工业时代,有些企业聚焦提供水电煤等基础设施服务,其他企业在之上提供生活服务,依赖有层次。

业务架构是生产力,应用架构是生产关系,技术架构是生产工具。业务架构决定应用架构,应用架构需要适配业务架构,并随着业务架构不断进化,同时应用架构依托技术架构最终落地。

企业一开始业务比较简单,比如进销存,此时面向内部用户,提供简单的信息管理系统(MIS),支持数据增删改查即可,单体应用可以满足要求。

随着业务深入,进销存每块业务都变复杂,同时新增客户关系管理,以更好支持营销,业务的深度和广度都增加,这时需要对系统按照业务拆分,变成一个分布式系统。

更进一步,企业转向互联网 + 战略,拓展在线交易,线上系统和内部系统业务类似,没必要重做一套,此时把内部系统的逻辑做服务化改造,同时供线上线下系统使用,变成一个简单的 SOA 架构。

紧接着业务模式越来越复杂,订单、商品、库存、价格每块玩法都很深入,比如价格区分会员等级,访问渠道(无线还是 PC),销售方式(团购还是普通)等,还有大量的价格促销,这些规则很复杂,容易相互冲突,需要把分散到各个业务的价格逻辑进行统一管理,以基础价格服务的方式透明地提供给上层应用,变成一个微内核的 SOA 架构。

同时不管是企业内部用户,还是外部顾客所需要的功能,都由很多细分的应用提供支持,需要提供 portal,集成相关应用,为不同用户提供统一视图,顶层变成一个 AOA 的架构(application orientated architecture)。

随着业务和系统不断进化,最后一个比较完善的大型互联网应用架构如下图所示:

最终整个系统化整为零,形神兼备,支持积木式拼装,支持开发敏捷和业务敏捷。

应用架构,需要站在业务和技术中间,在正确的时间点做正确的架构选择,保证系统有序进化。

作者介绍

王庆友,前 1 号店首席架构师,先后就职于 eBay、腾讯、1 号店等公司,精通电商业务,擅长复杂系统业务建模和架构分析,同时在构建大规模的分布式系统方 面有丰富实践,尤其在大型系统的 SOA 改造方面有很深入的理论和实践,目前在寻找合作机会,微信号 Brucetwins,个人公众号 software-arch,欢迎一起聊架构。


感谢郭蕾对本文的审校。

给InfoQ 中文站投稿或者参与内容翻译工作,请邮件至 editors@cn.infoq.com 。也欢迎大家通过新浪微博( @InfoQ @丁晓昀),微信(微信号: InfoQChina )关注我们。

2016-08-31 17:525975

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

排查dubbo接口重复注销问题,我发现了一个巧妙的设计

捉虫大师

dubbo

如何通过openLooKeng更高效访问HBase?

openLooKeng

Java 大数据 Bigdata MySQL 高可用

百度智能云成中国跳水队独家AI合作伙伴圆梦东京!

百度大脑

百度智能云

微信小程序登录流程详解

frank-say

生命中的无奈

小天同学

读书 读后感 生命 4月日更

特斯拉行车数据被篡改?专家称车企很难自证清白,保留“数据指纹”的区块链技术在路上

CECBC

指纹

浪潮云再次入围央采2021年云计算服务采购名单

浪潮云

云计算

面向软件 IT 专业的高校大学生课余时间自学情况调查

xiezhr

大学生日常 IT 高校学院 问卷调查

What CANN Can?一辆小车背后的智能故事

脑极体

云信技术系列课 | RTC 系统音频弱网对抗技术发展与实践

网易云信

WebRTC 音频

C盘内存杀手,原来是这款出人意料的被闲置的软件|iTunes

彭宏豪95

效率 工具 4月日更 iTunes

容器 & 服务: 扩容(二)

程序员架构进阶

Kubernetes 28天写作 弹性扩容 4月日更

音视频编解码--编码参数CRF

Fenngton

ffmpeg 视频编解码 视频压缩 码率控制 CRF

云原生新边界——阿里云边缘计算云原生落地实践

阿里巴巴云原生

云计算 容器 运维 云原生 边缘计算

IT 专业高校大学生就业方向状况调查问卷

架构精进之路

调查报告 4月日更 InfoQ 写作平台 1 周年

智能小车系列-串口设置

波叽波叽啵😮一口盐汽水喷死你

串口 树莓派串口 ttyAMA0

获取chrome80谷歌浏览器存储的指定网站Cookie数据方法详解

老猿Python

Python chrome 爬虫 Cookie

Spring Cloud Stream 体系及原理介绍

阿里巴巴云原生

Java 负载均衡 微服务 云原生 中间件

最新、最全、最详细的 Git 学习笔记总结(2021最新版)

民工哥

后端 Git Submodule linux运维 代码管理

Jcenter 停止服务,说一说我们的迁移方案

Antway

android maven Gradle

软件 IT 专业的高校学生有关在线课程的问卷调查

程序员历小冰

【XXX高校】软件IT专业学生(恋爱观)调查问卷

洛神灬殇

调查报告 大学生 恋爱

Linux 上 定时备份postgresql 数据库

Yang

数据库 postgresql

边开飞机边换引擎?我们造了个新功能保障业务流量无损迁移

阿里巴巴云原生

容器 运维 k8s 中间件 弹性计算

赋能制造产业智能化转型 百度大脑开放日福州解密

百度大脑

百度大脑 开放日 智能化

LeetCode题解:151. 翻转字符串里的单词,栈,JavaScript,详细注释

Lee Chen

算法 大前端 LeetCode

智能小车系列-动力系统(ezPWM)

波叽波叽啵😮一口盐汽水喷死你

pwm ezPWM PWM信号

如何从 0 到 1 开发 PyFlink API 作业

Apache Flink

flink pyflink python 3.5+

UT之最后一测

好好学习,天天向上

资讯|WebRTC M90 更新

网易云信

WebRTC

2021高校IT专业大学生就业意向调查问卷

黑马腾云

作为首席架构师,我是如何选择并落地架构方案的?_架构_王庆友_InfoQ精选文章