04 _ 可扩展架构案例(一):电商平台架构是如何演变的?[通俗易懂]

04 _ 可扩展架构案例(一):电商平台架构是如何演变的?[通俗易懂]本章,我就针对最近十几年电商平台的架构变化过程,来具体说明下,为了支持业务的快速发展,架构是如何一步步演进的。从2003年淘宝上线开始,国内电商平台经历了高速的发展,在这个过程中,系统遇到了很多的挑战,比如说:如何针对当前的业务现状,选择合适的架构呢?如何在业务发展过程中,升级改造架构,并保证系统的平滑过渡呢?接下来,我会结合自己的工作实践,和你一起探讨架构的演变历程,你可以从中了解到各种架构的优劣点和适用性,然后在实际工作中选择合适的架构。这里,我总结了国内电商平台架构发展的大致过程,你可以结合图片

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

本章,我就针对最近十几年电商平台的架构变化过程,来具体说明下,为了支持业务的快速发展,架构是如何一步步演进的。

从2003年淘宝上线开始,国内电商平台经历了高速的发展,在这个过程中,系统遇到了很多的挑战,比如说:

  • 如何针对当前的业务现状,选择合适的架构呢?
  • 如何在业务发展过程中,升级改造架构,并保证系统的平滑过渡呢?

接下来,我会结合自己的工作实践,和你一起探讨架构的演变历程,你可以从中了解到各种架构的优劣点和适用性,然后在实际工作中选择合适的架构。

这里,我总结了国内电商平台架构发展的大致过程,你可以结合图片参考下。

04 _ 可扩展架构案例(一):电商平台架构是如何演变的?[通俗易懂]

我们可以看到,从最初的单体架构到最新的中台架构,架构的可扩展性越来越强,这些都是系统不断适应业务复杂化的结果。下面,我就结合电商业务的变化,按照顺序和你介绍下各个架构。

单体架构

在单体架构中,只有一个应用,所有代码跑在一个进程,所有的表放在一个DB里。第一代电商平台都是单体架构,比如说淘宝,在最初的3年,它的系统就是一个巨大的单体应用。

单体应用内部一般采用分层结构,从上到下,一般分为表示层、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的数据存取。

04 _ 可扩展架构案例(一):电商平台架构是如何演变的?[通俗易懂]

我们可以看到,各个层的职责,正好对应业务处理的不同阶段,所以,单体架构在水平方向上,通过层次化的划分,降低了业务的深度复杂性(所谓的业务深度,指的是业务流程从开始到结束的长度)。

不过在垂直方向上,单体应用缺乏清晰的边界,上下层模块之间是多对多的网状依赖关系,比如业务层的某个模块(上图中BO1),可能调用数据访问层的所有模块(DAO1~3), 同样的道理,数据访问层的某个模块,也可能被业务层的所有业务模块给调用。

所以,单体架构中的模块只是在逻辑上独立,并没有在物理上严格分开,导致系统在落地时,模块的职责和边界划分比较随意,相应地,模块之间的依赖关系也比较模糊。所以,在单体架构中,模块结构是否合理,很大程度上依赖于开发者的个人水平。

在电商发展的初期,业务并不复杂,比如前台的首页、搜索页、详情页、结算页等,页面的功能都比较简单,可以放在一个应用里处理,这样,使用单体架构就可以快速落地系统。但当业务开始变得复杂时,每个页面都发展为一个独立的业务体系,比如说首页,它原先展示相对固定的内容,现在发展为一个动态的千人千面系统。

这样一来,业务的复杂度急剧上升,模块的数量也大幅度增加了,我们就很难在单体架构里,通过构建一个清晰的模块体系来支持系统的扩展。而且,所有代码放在一个代码库里管理,如果多团队并行开发的话,很容易发生代码冲突,这样也难以满足系统的快速扩展。

举个例子,07年的时候,eBay网站总体上也是一个单体应用,它的核心工程有数百万行代码,由于代码合并和编译非常复杂,他们甚至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,另外还有一套复杂的火车模型,来协调不同团队之间的并行开发和上线。

所以,当业务系统的体量变大时,单体架构的弊端就充分暴露出来了,我们就需要对系统进行有效的拆分,比如把首页、搜索页、详情页、结算页拆成一个个独立的应用,分别进行管理。于是,分布式架构就应运而生了。

分布式架构

分布式架构,简单来说就是系统由多个独立的应用组成,它们互相协作,成为一个整体。

分布式架构包括了多个应用,每个应用分别负责不同的业务线,当一个应用需要另一个应用的功能时,会通过API接口进行调用。在分布式架构中,API接口属于应用的一部分,它和表示层共享底层的业务逻辑,你可以认为,API相当于应用在实现本身业务的基础上,开了个小窗口,给外部使用。

关于分布式的具体架构,你可以参考下图:

04 _ 可扩展架构案例(一):电商平台架构是如何演变的?[通俗易懂]

你可以看到,分布式架构在单体应用的基础上,进一步对系统按照业务线,进行了业务广度上的切分(所谓业务广度,指的是不同业务线的数量),这样就把一个大系统的业务复杂度,分割成多个小业务的复杂度,从而降低了整体的复杂度。通过拆分后,各个应用之间的耦合度低,就可以很好地支持多团队的并行开发。

但分布式架构也有局限性,作为应用的开发者,除了要满足自身业务的需求之外,同时还需要考虑外部业务的需求,这两部分经常会打架。比如,由于自身业务的需求,引起底层的业务逻辑修改,这时会同时影响API接口功能,导致其他业务受影响;同样的道理,外部业务需求过来,需要API接口做调整,即使不影响底层业务逻辑,也会导致整个应用重新部署,影响自身业务的稳定性。

另外,在分布式架构下,每个应用都是从头到尾,自搭一套完整的体系,导致业务之间重复造轮子,造成资源浪费。举个例子,在2008年,淘宝还没有开始服务化改造之前,不同业务线的用户、商品、订单逻辑非常类似,导致了整个系统有超过1/3的核心代码重复。

所以,你可以发现,分布式架构适用于业务相关性低、耦合少的业务系统。举个例子,企业内部的管理系统,分别服务于不同的职能部门,比如财务系统和HR系统,就比较适合按照分布式架构去落地。

但在电商场景下,业务都是围绕交易展开的,各个页面(应用)都需要和商品、用户、订单、库存打交道,对于这样业务相互依赖、应用之间需要紧密协作的场景,在系统架构方面,是否有更好的手段,可以更高效地集成这些应用呢?

答案是有的,SOA架构就可以有效地解决这个问题。 接下来,我们就具体了解下。

SOA架构

SOA架构(Service Oriented Architecture)是一种面向服务的架构,它的发展经历了两个阶段:传统的SOA架构,它解决的是企业内部大量异构系统集成的问题;新的SOA架构,它解决的是系统重复建设的问题。下面我就来和你详细介绍一下。

从2000年开始,很多传统企业进入了信息化建设高潮,先后采购了很多系统,比如ERP、OA、CRM等等。这些系统都是由不同的供应商提供的,落地后,就形成了很多的信息孤岛。随着业务的发展,企业需要打通这些不同的系统,那么问题来了,这些系统使用不同的技术,事先也没有提供开放接口给外部使用,那我们如何才能有效地集成这些系统呢?

解决的办法是,每个系统首先把外部需要的能力,封装为一个个粗粒度的接口,打包成一个独立的服务;然后,外部系统通过这个服务访问系统内部,解决不同系统相互集成的问题。经过这样的改造,系统最后就变成了一个面向服务的SOA架构。

这就是一个传统的SOA架构,如下图所示:

04 _ 可扩展架构案例(一):电商平台架构是如何演变的?[通俗易懂]

你可以看到,在SOA架构中,每个服务都对应一个现有的系统,所有这些服务都部署在一个中心化的平台上,我们称之为企业服务总线ESB(Enterprise Service Bus),ESB负责管理所有调用过程的技术复杂性,包括服务的注册和路由、各种通信协议的支持等等。

比如说,09年的时候,eBay就基于Axis 2,开发了自己的SOA框架,让各个系统通过提供标准的服务,来满足外部调用需求。 比如后台搜索系统,本身是C++开发的,但是它通过提供Java服务,封装常见的搜索功能,就方便了其他系统(大多是Java)和搜索系统进行集成。

以上讲的是传统SOA架构,它主要用于解决遗留系统的集成问题。而新的SOA架构,它利用服务共享的思想,解决系统的重复开发问题。

举个淘宝的例子,淘宝的系统基本是自建的,系统相互打通的问题不大。但经过一段时间的自然生长,系统重复建设的问题很突出,前面也提到,有超过1/3的核心代码重复。针对这种情况,我们就可以通过服务化手段,把通用的逻辑和数据从各个业务系统里抽取出来,封装成独立的服务,提供给所有业务进行共享。

基于这个思路,淘宝花了2~3年时间,先后落地了用户、商品、订单、库存、店铺、营销等服务,搭建了共享服务体系。通过共享,淘宝不仅提升了开发效率和质量,也加强了系统的扩展能力。

新的SOA架构如下图所示:

04 _ 可扩展架构案例(一):电商平台架构是如何演变的?[通俗易懂]

所以我们可以看到,相对于分布式架构,SOA架构给系统的扩展带来了一系列的好处:

  • 首先,它通过服务化思想,提供更好的业务封装性,并通过标准技术,能更友好地对外输出业务能力;
  • 其次,SOA服务不依附于某个具体应用,它可以独立地部署和扩展,这样避免了直接影响现有的系统;
  • 最后,服务通过封装通用的业务逻辑,可以供所有应用共享,解决了重复造轮子的问题。

不过,虽然SOA服务化的思想很好,但在系统实现上比较重,落地比较困难。那有没有更轻量级的架构,使得系统各个部分更容易构建和相互协作呢?

这时候,微服务架构便悄悄地登场了。

微服务架构

关于微服务,大家都不陌生,但究竟什么是微服务,每个人的理解可能都不一样。接下来,我就基于自己的服务化实践,和你分享我的看法。

微服务概念的提出,一开始是用来和单体架构做区分的。我们知道,单体架构和分布式架构,实际上都是围绕一个大的业务线来构建应用,当业务变得复杂时,就无法做到模块边界和依赖关系的清晰划分,模块局部的调整往往会导致系统整体的调整,使得系统很难扩展。

而微服务围绕更小的业务单元构建独立的应用。

比如说,一个飞机航班预订系统,我们可以把它划分为预订航班、时间表查询、计算票价、分配座位等几个小应用(微服务)来落地。那么经过划分后,每个小应用都比较简单,只关注于一个业务功能即可。

这里要注意的是,每个微服务,都是负责端到端的业务,包括前端的UI展现部分和后端业务逻辑。微服务的团队成员可能包括产品、开发、测试、运维等人员,由这个小团队负责应用的整个生命周期管理。

因此,从一定程度上说,微服务叫做微应用,或者说微产品,更合适一点,你也可以认为微服务架构是拆分得更细的分布式架构。

另外,微服务强调围绕业务,进行清晰的业务和数据边界划分,并通过良好定义的接口输出业务能力,这和SOA架构里的服务有点类似。但两者不同的地方在于,微服务是去中心化的,不需要SOA架构中ESB的集中管理方式。

一方面,微服务强调所谓的哑管道,即客户端可以通过HTTP等简单的技术手段,访问微服务,避免重的通信协议和数据编码支持。另一方面,微服务强调智能终端,所有的业务逻辑包含在微服务内部,不需要额外的中间层提供业务规则处理。

这样子,微服务提供方可以自由地选择语言和工具,来落地微服务,服务的部署和维护上也更灵活,从这个意义上来说,你也可以认为微服务是轻量级的SOA服务。

所以说,微服务兼有应用和服务的特征,你可以把微服务理解为:

微服务=小应用+小服务。

以上就是微服务架构设计的初衷,但在实践中,我们更多地把微服务当做一个小服务,而不是一个端到端的小应用,那么为什么会这样呢?这里有几个原因。

首先,我们很难把一个大系统,按照端到端业务的方式,拆分为一个个应用;而拆分为服务是比较灵活的,我们可以把系统核心的业务逻辑和数据封装成服务,其它部分还是以应用的方式落地。另一方面,微服务要求团队人员跨多个职能,构建独立的小团队,来负责服务完整的生命周期,这就需要把现有的职能团队打散后重组,这种人员组织的调整实际上也很难落地。

我们可以看到,微服务强调围绕端到端的小业务功能,通过组建跨职能的团队,来进行落地,这只是一种理想化的做法。所以,在实践中,我们往往弱化微服务的小应用定位,然后扩大化微服务小服务的定位,我们不再强调端到端的业务封装,而是可以有各种类型的微服务。

比如说,封装底层基础业务的是共享微服务,封装流程的是聚合微服务,封装具体业务场景的服务端是应用微服务,封装基础中间件(如Redis缓存、消息推送)的是系统微服务。当然,这些服务在具体落地时,我们还是采取去中心化的机制,使用轻量级的通讯框架,最后把它们打造成一个个技术上轻量级的、功能职责上细分的微服务。

所以,基于这样的思路,微服务就很容易构建,同时,也像水电煤一样,容易被我们使用。然后,我们在这个基础上组装微服务,像搭积木一样搭建系统,这样的系统更具弹性,更容易扩展。

值得注意的是,我们需要对服务依赖关系进行有效的管理,打造一个有序的微服务体系。否则的话,东一个服务,西一个服务,这样会让系统变得碎片化,难以维护和扩展。

所以我这里也放了一张图,来帮助你理解,一个有序的层次化微服务体系大致是什么样子的。

04 _ 可扩展架构案例(一):电商平台架构是如何演变的?[通俗易懂]

总结

电商平台架构的发展过程,从单体架构到分布式架构,再到SOA架构和微服务架构,每种架构都针对前一种架构的缺点做了改进,架构的扩展性也变得越来越好,可以满足更高的业务复杂性要求。

但值得注意的是,每种架构都有两面性,既有优点,又有缺点,在实际系统中,这些架构也都是并存的。架构没有最好,只有最合适的。我们做架构设计时,一定要根据当前业务的特点,选择合适的架构。

最后,给你留个思考题:现在人人都在落地微服务,你在这方面有什么经验和教训吗?

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/149198.html原文链接:https://javaforall.cn

【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛

【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

(0)


相关推荐

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

关注全栈程序员社区公众号