從0到1搭建后端架構(gòu)的演進(jìn)(MVC,服務(wù)拆分,微服務(wù),領(lǐng)域驅(qū)動)

產(chǎn)品是一款服務(wù)于人力資源的SaaS在線服務(wù)，面向HR有Web Android/iOS 小程序多個客戶端

后端采用RESTful風(fēng)格API來提供服務(wù)。主要使用Python語言，方便快速迭代。

架構(gòu)的演進(jìn)經(jīng)歷了4個大的階段：

一、MVC

項目剛開始的時候，后端同事不超過5個，這個階段主要的工作是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的原型，沒有太多的考慮架構(gòu)

使用Django來快速實(shí)現(xiàn)功能，DB的表結(jié)構(gòu)設(shè)計好之后，抽象出功能View

由于產(chǎn)品設(shè)計也很不完善，后端需要很多的預(yù)留設(shè)計，避免產(chǎn)品邏輯的變更帶來整個表結(jié)構(gòu)的變動

在這個階段代碼上最重要的是確定適合團(tuán)隊的代碼規(guī)范，代碼檢查規(guī)則。

整體上架構(gòu)如上圖

• Nginx負(fù)責(zé)負(fù)載均衡，分發(fā)流量到多個Django服務(wù)
• Django處理邏輯
• 異步任務(wù)就交給Celery
• 數(shù)據(jù)量比較大的地方使用Redis做緩存
• 同時還有實(shí)時消息通知的需要使用了Nginx Push Module

問題與優(yōu)化方式：

• Django并發(fā)性能差
• 使用uWSGI Master+Worker 配合 gevent 攜程支持高并發(fā)Redis連接數(shù)過多
• 使用redis-py自帶的連接池來實(shí)現(xiàn)連接復(fù)用MySQL連接數(shù)過多
• 使用djorm-ext-pool（https://github.com/djangonauts/djorm-ext-pool)連接池復(fù)用連接Celery配置gevent支持并發(fā)任務(wù)

隨著開發(fā)的功能越來越多，Django下的app也越來越多，這就帶了發(fā)布上的不方便，每次發(fā)布版本都需要重啟所有的Django服務(wù)，如果發(fā)布遇到問題，只能加班解決了。而且單個Django工程下的代碼量也越來越多，不好維護(hù)。

二、服務(wù)拆分

隨著后端團(tuán)隊的壯大，分給每個同事的需求也越來越細(xì)

如果繼續(xù)在一個工程里面開發(fā)所有的代碼,維護(hù)起來的代價太高

而我們的上一個架構(gòu)中在Django里面已經(jīng)按模塊劃分了一個個app

app內(nèi)高類聚，app之間低耦合，這就為服務(wù)的拆分帶來了便利。

拆分的過程沒有遇到太大的問題，初期的拆分只是代碼的分離

把公用的代碼抽離出來實(shí)現(xiàn)一個公用的Python庫，數(shù)據(jù)庫，Redis還是共用，隨著負(fù)載的增加，數(shù)據(jù)庫也做了多實(shí)例。

如上圖，服務(wù)之間盡量避免相互調(diào)用，需要交互的地方采用http請求的方式，內(nèi)網(wǎng)的調(diào)用使用hosts指向內(nèi)網(wǎng)地址。

問題與優(yōu)化方式：

• Nginx Push Module由于長時間沒有維護(hù)，長連接最大數(shù)量不夠，
• 使用Tornado + ZeroMQ實(shí)現(xiàn)了tormq（https://github.com/zhu327/tormq）服務(wù)來支撐消息通知
• 服務(wù)之間的調(diào)用采用http的方式，并且要求有依賴的服務(wù)主機(jī)配置hosts指向被調(diào)用的地址，這樣帶來的維護(hù)上的不方便。
• 以及在調(diào)用鏈的過程中沒有重試，錯誤處理，限流等等的策略，導(dǎo)致服務(wù)可用性差。
• 隨著業(yè)務(wù)拆分，繼續(xù)使用Nginx維護(hù)配置非常麻煩，經(jīng)常因為修改Nginx的配置引發(fā)調(diào)用錯誤。
• 每一個服務(wù)都有一個完整的認(rèn)證過程，認(rèn)證又依賴于用戶中心的數(shù)據(jù)庫，修改認(rèn)證時需要重新發(fā)布多個服務(wù)。

三、微服務(wù)架構(gòu)

• 首先是在接入層引入了基于OpenResty的Kong API Gateway，定制實(shí)現(xiàn)了認(rèn)證，限流等插件。
• 在接入層承接并剝離了應(yīng)用層公共的認(rèn)證，限流等功能。
• 在發(fā)布新的服務(wù)時，發(fā)布腳本中調(diào)用Kong admin api注冊服務(wù)地址到Kong，并加載api需要使用插件。

為了解決相互調(diào)用的問題，維護(hù)了一個基于gevent+msgpack的RPC服務(wù)框架doge，借助于etcd做服務(wù)治理，并在rpc客戶端實(shí)現(xiàn)了限流，高可用，負(fù)載均衡這些功能。

• 在這個階段最難的技術(shù)選型，開源的API網(wǎng)關(guān)大多用Golang與OpenResty(lua)實(shí)現(xiàn)，為了應(yīng)對我們業(yè)務(wù)的需要還要做定制。
• 前期花了1個月時間學(xué)習(xí)OpenResty與Golang，并使用OpenResty實(shí)現(xiàn)了一個短網(wǎng)址服務(wù)shorturl用在業(yè)務(wù)中。
• 最終選擇Kong是基于Lua發(fā)布的便利性，Kong的開箱即用以及插件開發(fā)比較容易。
• 性能的考量倒不是最重要的，為了支撐更多的并發(fā)，還使用了云平臺提供的LB服務(wù)分發(fā)流量到2臺Kong服務(wù)器組成的集群。
• 集群之間自動同步配置。

餓了么維護(hù)一個純Python實(shí)現(xiàn)的thrift協(xié)議框架thriftpy，并提供很多配套的工具, 如果團(tuán)隊足夠大，這一套RPC方案其實(shí)是合適的，但是我們的團(tuán)隊人手不足，水平參差不齊，很難推廣這一整套學(xué)習(xí)成本高昂的方案。

最終我們開發(fā)了類Duboo的RPC框架doge，代碼主要參考了weibo開源的motan。

四、領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計

• 在這一架構(gòu)中我們嘗試從應(yīng)用服務(wù)中抽離出數(shù)據(jù)服務(wù)層
• 每一個數(shù)據(jù)服務(wù)包含一個或多個界限上下文，界限上下文類只有一個聚合根來暴露出RPC調(diào)用的方法。
• 數(shù)據(jù)服務(wù)不依賴于應(yīng)用服務(wù)，應(yīng)用服務(wù)可以依賴多個數(shù)據(jù)服務(wù)。
• 有了數(shù)據(jù)服務(wù)層，應(yīng)用就解耦了相互之間的依賴，高層服務(wù)只依賴于底層服務(wù)。

在我離職時領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計還在學(xué)習(xí)設(shè)計階段，還沒有落地，但是我相信前公司的后端架構(gòu)一定會往這個方向繼續(xù)演進(jìn)。

Service Mesh這種新一代的微服務(wù)架構(gòu)正在成為主流，雖然現(xiàn)在的工作與微服務(wù)無關(guān)了，但是也還會繼續(xù)關(guān)注學(xué)習(xí)。

架構(gòu)的設(shè)計，技術(shù)的選型，不能完全按照流行的技術(shù)走，最終還是服務(wù)于產(chǎn)品，服務(wù)于客戶的需求。設(shè)計過程中由于團(tuán)隊，人員的結(jié)構(gòu)問題，有很多的妥協(xié)之處，如何在妥協(xié)中找到最優(yōu)解才是最大的挑戰(zhàn)，更多相關(guān)問題的討論，請大家持續(xù)關(guān)注腳本之家！