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微服务治理:自动化分析方式

关于『设计一个微服务治理的工具』这个想法,我已经酝酿很久了。但是,你懂的,又是因为种种原因,我搁置了蛮久了。最近,刚好因为在研究『架构适应度函数』,所以,我有了一个新的想法。微服务架构治理,看似和架构适应度函数并没有啥关系。但是,我设想的是一个用于『微服务治理的架构适应度函数』。

你可以把它想象为一个用于帮助更好开发微服务应用的工具。顺便一提,因为手头上并没有这样的场景。所以,我先把我的相关思路记载下来,方便于后续集成。而且大部分功能已经在 Coca 中实现,我会将部分的功能再交由 Coca 来实现。如对于,数据库的自动化分析 —— 已经有 Tequila 进行了大量的自动化。

微服务粒度适应度函数

对于微服务架构来说,最令人头疼的一个问题就是微服务粒度。从最源头上,我们应该遵循『两个披萨团队』这个定律,即:

单个服务的设计,所有参与人从设计、开发、测试、运维所有人加起来 只需要 2 个披萨就够了。

但是,事实上从国内大中小公司的实践情况来看,并非如此。往往是一个团队维护了超过其自身数量的微服务,即 6 个开发人员可能维护了 8 个微服务。

大家常犯的一个错误是:通过技术维度而非业务维度划分微服务。关于这部分的自动化,我暂时找不到头绪。但是,我们可以判断两个微服务是否可以合并:即基于 Git 日志的微服务粒度合理性分析

  • 服务提交人数。通过 git log 来查看单个微服务的提交情况
  • 变更频率。寻找多个模块之间,是否存在大量同时变更的情况
  • 需求关联度。通过识别提交信息规范,来识别多个微服务、模块、类是否存在经常同时变更
    • 前提:匹配提交规范。

在这个时候,我们只需要使用和 coca git 类似的解析函数,就能达到类似的效果。

API 的适应度函数

在 Coca 中已经内置了 API 分析相关的功能,可以支持识别 Spring 的 API 注解,以及服务声明的 API 方式,同时分析调用关系等等。所以,我就不需要开发一个这样的功能了,只需要稍微完善一下,补充一些分值情况。

对于 API 设计来说,这个工具要做这么几件事:

  1. API 命名的规范。如不一致的命名方式
  2. 参数合理性。如过多或者过少、是否不应该出现在 URL 中。
  3. 是否符合 RESTful 规范。如 URL 中不应该出现 getpost 等字眼,是否所有的 API 都是 post
  4. 是否出现跨服务使用相同的资源前缀。

对于大部分的公司来说,要做到 RESTful 的第一级都相当的困难。

数据库表适应度函数

微服务把服务间调用从函数调用变成了远程调用,这也意味着,我们并不能从 A 服务直接访问 B 服务的数据库,而是通过访问 B 服务的接口,借助它去访问数据库。但是,在某些场景下,A 和 B 是需要共用数据库(比如说,收费的 Oracle 数据库实例),但是我们需要强制性的限制 A 和 B 服务对于表的访问。

所以,我们需要分析多个服务之间是否存在对于同一个表的修改,又或者是存在对于多个表的修改。

  1. 表和服务关系维护。扫描 MyBatis 等这一类的工具,生成表和服务关系维护
  2. 实现『数据库表-映射服务』的快照测试。

简单来说,我们的工具在这一部分所要做的事情是:每次代码提交时,进行自动化地扫描,生成一个快照。刚其与存储的快照进行对比,判断数据库是否有问题。随后设置一个合理的调优公式,也就是这部分的架构适应度函数。

分层架构适应度函数

在解决了表面的问题之后,我们可以尝试达到整洁架构这一目的。对于分层架构来说,我们要做的事情可能会稍微复杂一下。不过,好在复杂的调用关系识别,已经由 Coca 实现了。

于是乎,对于我们的分层架构适应度函数,只需要做到这么一些事情:

  1. 微服务之间是否存在函数调用?
  2. 单个服务的所有 API 是否在同一个包内,如 controller。
  3. 是否存在不合理的 common、util 模块。
  4. 对于三层包架构迁移到整洁架构的改进可视化。

简单来说,就是将《系统重构与迁移指南》一书中记载的部分,通过自动化的方式进行识别。

数据结构适应度函数

关于数据结构/数据模型,已经有一些工具可以做类似的事情。对于微服务架构来说,我们所要做的一些判断是:

  • 不合理的耦合。如果一个结构体/类同时被大量的其它类调用,必然有一定的不合理之处。
  • 过大的模型。值得注意的是,在一些大数据的场景下,这个反而是正确的
  • 过于复杂的嵌套。
  • 没有行为的模型。

然后,针对于一些不同的使用情况,还存在一些不一样的识别模式。

模型分析

在某些特定的场景之下,团队会将共用的模型抽取到公共的模块中,提供给多个微服务使用。这种模式本身可能是有问题的,因为在不同的限界上下文里,它些模型本身不应该是一致的。

相似度分析

考虑到复用和耦合之间的关系,这里不会建议它们共用的。不同服务之间需要一定的 copy/paste,但是需要考虑更好的方式,如采用类似于 proto 这样的 DSL 生成方式。同时,通过 DDD 的方式进行管理 —— 针对于不同的相似类型,有更好的命名方式。

其它细节

我们还要做好一些基础设施,比如对于模块的处理:

  • 模块标志
  • build.xml
  • gradle
  • pom.xml
  • bazel
  • 模块归属权
  • 需求关联
  • 提交信息识别(可输入式正则关系,配置化)
  • 记录包-需求-服务关系
  • 聚类分析
  • ……

嗯,这些都不是容易的事。

结论

你的微服务架构适应度函数呢?


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Phodal Huang

Developer, Consultant, Writer, Designer

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出版有《前端架构:从入门到微前端》、《自己动手设计物联网》、《全栈应用开发:精益实践》

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