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0、2T架構(gòu)師學(xué)習(xí)資料干貨分享

本文討論Redis如何簡化微服務(wù)中設(shè)計(jì)模式的實(shí)現(xiàn)：例如有界上下文，異步消息傳遞，基于編排的sagas，事件源，CQRS，遙測等。

微服務(wù)架構(gòu)繼續(xù)變得越來越流行，但是卻被廣泛誤解。盡管大多數(shù)概念上都同意微服務(wù)應(yīng)該是細(xì)粒度的且面向業(yè)務(wù)的，但通常對于架構(gòu)的權(quán)衡和復(fù)雜性缺乏認(rèn)識(shí)。例如，對于DevOps架構(gòu)師來說，將微服務(wù)與Kubernetes相關(guān)聯(lián)是很常見的事情，而對于應(yīng)用程序開發(fā)人員來說，將實(shí)現(xiàn)歸結(jié)為使用Spring Boot的情況很常見。盡管這些技術(shù)是相關(guān)的，但是容器和開發(fā)框架都無法獨(dú)自克服微服務(wù)架構(gòu)的陷阱，尤其是在數(shù)據(jù)層。

Martin Fowler，Chris Richardson以及其他思想領(lǐng)袖早已解決與微服務(wù)架構(gòu)和定義的相關(guān)特性的權(quán)衡，成功指導(dǎo)實(shí)施。包括的原則又：隔離、自主團(tuán)隊(duì)授權(quán)、擁抱最終一致性以及基礎(chǔ)設(shè)施的自動(dòng)化。雖然遵循這些原則可以避免早期采用者和DIY者所遭受的痛苦，但將它們合并到體系結(jié)構(gòu)中的復(fù)雜性擴(kuò)大了對最佳實(shí)踐和設(shè)計(jì)模式的需求，尤其是隨著實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展到數(shù)百個(gè)微服務(wù)時(shí)。

隨著Redis迅速成為微服務(wù)體系結(jié)構(gòu)的主要組成部分，值得討論如何簡化設(shè)計(jì)模式的實(shí)現(xiàn)-例如有限上下文，異步消息傳遞，基于編排的sagas，事件源，CQRS，遙測等。

設(shè)計(jì)模式：受限上下文/有界上下文/界限上下->域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)

我們的第一個(gè)挑戰(zhàn)是從邏輯上將業(yè)務(wù)劃分為多個(gè)微子域，以便每個(gè)人都可以由一個(gè)授權(quán)的小型自治團(tuán)隊(duì)提供支持。每個(gè)子域的范圍應(yīng)受其團(tuán)隊(duì)管理其支持的微服務(wù)生命周期的能力的約束-從開始到后期制作。這種從臨時(shí)項(xiàng)目到自主域所有權(quán)的轉(zhuǎn)變激發(fā)了對微服務(wù)設(shè)計(jì)各個(gè)方面的責(zé)任感，并賦予了敏捷的決策能力-從而縮短了產(chǎn)品上市時(shí)間。

考慮一下前綴“微”，這暗示了在有限的業(yè)務(wù)子域中支持微服務(wù)的整個(gè)生命周期所需的團(tuán)隊(duì)規(guī)模。搜索公眾號互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)師復(fù)“2T”，送你一份驚喜禮包。

在我們的模型體系結(jié)構(gòu)的上下文中，讓我們從付款處理域開始，開始組織設(shè)計(jì)過程，該域包括欺詐檢測，付款，結(jié)算等。由于這個(gè)范圍對于一個(gè)小型團(tuán)隊(duì)來說可能太復(fù)雜了，因此，我們選擇將其所有權(quán)范圍縮小到欺詐檢測子域。

欺詐檢測由工作流的前三個(gè)微服務(wù)組成-包括數(shù)字身份，統(tǒng)計(jì)分析和基于AI的交易風(fēng)險(xiǎn)評分。由于他們的范圍可能仍然太小而無法管理，因此讓我們將欺詐檢測進(jìn)一步分為兩個(gè)子域-最終看起來更易于管理。

在非常高的層次上，我們剛剛遵循的過程稱為域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)（DDD），該過程受推薦的模式支持，該模式將每個(gè)微服務(wù)的范圍和所有權(quán)聲明綁定到一個(gè)稱為bounded context的業(yè)務(wù)子域。但是請稍等-Redis適合放置在哪里？

注意，每個(gè)微服務(wù)都有其自己的專用數(shù)據(jù)庫以進(jìn)行隔離。擁有藍(lán)色邊界上下文的授權(quán)自治團(tuán)隊(duì)選擇RediSearch支持其“ Authenticate Digital Identity”微服務(wù)，并選擇RedisBloom支持其“概率欺詐檢測檢查點(diǎn)”微服務(wù)。同時(shí)，擁有紫色邊界上下文的另一個(gè)團(tuán)隊(duì)選擇RedisAI實(shí)時(shí)支持“交易風(fēng)險(xiǎn)評分”。

盡管每個(gè)微服務(wù)都需要自己的最佳數(shù)據(jù)模型來處理其獨(dú)特的數(shù)據(jù)訪問模式和SLA，但使用Redis就不必需要評估、內(nèi)置、管理三個(gè)不同的數(shù)據(jù)庫。實(shí)際上，使用Redis Enterprise，他們可以在單個(gè)多租戶群集中部署所有三個(gè)Redis數(shù)據(jù)庫，而無需考慮其發(fā)布周期。?

設(shè)計(jì)模式：異步消息傳遞->服務(wù)間通信

既然我們已經(jīng)為每個(gè)微服務(wù)確定了一個(gè)有限的上下文和最佳數(shù)據(jù)模型，那么下一個(gè)挑戰(zhàn)就是在不破壞對隔離的合規(guī)性的情況下實(shí)現(xiàn)它們之間的通信。這可以通過擁抱最終的一致性來解決，后者假定服務(wù)間通信的接收端上的微服務(wù)在出站傳輸期間將不可用，但是，一旦恢復(fù)可用性，便可以使用該消息。

由于我們已經(jīng)選擇Redis作為多個(gè)微服務(wù)的主要數(shù)據(jù)庫，因此我們可以通過使用Redis Streams來實(shí)現(xiàn)此模式，從而簡化架構(gòu)。Redis Streams是不可變的按時(shí)間排序的日志數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它允許生產(chǎn)者將異步消息發(fā)布到多個(gè)訂閱的使用者。這確保了發(fā)布事件的微服務(wù)將與使用它們的微服務(wù)保持脫鉤狀態(tài)，因此不會(huì)對可用性和發(fā)布周期產(chǎn)生交叉依賴。此外，Redis Streams可以配置為處理不同的交付保證，支持消費(fèi)者群體以及本質(zhì)上類似于Kafka的其他細(xì)微差別-也是跨微服務(wù)架構(gòu)的主要內(nèi)容。

設(shè)計(jì)模式：基于編排的Saga->分布式事務(wù)

現(xiàn)在，我們已經(jīng)啟用了服務(wù)間通信，接下來的挑戰(zhàn)是處理跨越多個(gè)有界上下文的事務(wù)，而又不會(huì)破壞對隔離的合規(guī)性。在過去，這是很簡單的實(shí)現(xiàn)，因?yàn)槭聞?wù)范圍內(nèi)的所有操作都是針對單個(gè)RDBMS執(zhí)行的，該RDBMS提供行鎖定，死鎖檢測和回滾功能。一旦數(shù)據(jù)跨多個(gè)數(shù)據(jù)庫分布，兩階段提交協(xié)議（2PC）就成為分布式事務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)。但是，盡管這兩種方法都可行，但在設(shè)計(jì)時(shí)并沒有考慮到最終的一致性。

如果我們假設(shè)在分布式事務(wù)期間將不存在依賴項(xiàng)，那么我們還應(yīng)該假設(shè)頻繁的回滾將導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)的零星不可用性—這既不是云本機(jī)，也不是縮短產(chǎn)品上市時(shí)間。

這可以通過放寬對ACID保證的嚴(yán)格要求來解決，ACID保證已經(jīng)支持了大多數(shù)傳統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)數(shù)十年來的關(guān)系數(shù)據(jù)庫。盡管關(guān)系數(shù)據(jù)庫在微服務(wù)體系結(jié)構(gòu)中占有一席之地，但它們的相關(guān)性卻變得越來越重要。例如，如果不要求引用完整性，那么為什么沒有授權(quán)的自治團(tuán)隊(duì)會(huì)選擇使用NoSQL數(shù)據(jù)庫優(yōu)化其微服務(wù)，該數(shù)據(jù)庫專門用于處理其特定的數(shù)據(jù)訪問模式和SLA。

回想一下，我們的付款處理工作流程由多個(gè)微服務(wù)組成，這些微服務(wù)組織到單獨(dú)的有界上下文中，并由Redis（NoSQL數(shù)據(jù)庫）支持。在這種情況下，推薦的處理分布式事務(wù)的模式是基于編排的Saga，它執(zhí)行一系列隔離的本地事務(wù)，并發(fā)布事件，從而促進(jìn)工作流階段之間的過渡。

參與Saga的每個(gè)微服務(wù)都將僅偵聽其自己的與工作流相關(guān)的事件，該事件將通知它執(zhí)行本地?cái)?shù)據(jù)庫事務(wù)，然后將其自己的事件發(fā)布給消息代理。這種事件驅(qū)動(dòng)的編排可以包括補(bǔ)償用于回滾的微服務(wù)和用于復(fù)雜業(yè)務(wù)流程的決策服務(wù)。

值得注意的是，在基于編排的Saga中，沒有中央?yún)f(xié)調(diào)器，這避免了將參與的微服務(wù)的發(fā)布周期耦合在一起。但是，它并不總是正確的解決方案。在某些情況下，強(qiáng)一致性是絕對必要的，例如帳戶轉(zhuǎn)帳。在這種情況下，基于編排的Saga可能會(huì)更適合，或者在同一有限上下文中依靠微服務(wù)之間的2PC。

設(shè)計(jì)模式：事務(wù)發(fā)件箱和消息中繼->一致性

既然我們已經(jīng)設(shè)計(jì)了跨越多個(gè)有界上下文的事務(wù)，那么我們的下一個(gè)挑戰(zhàn)是減輕微服務(wù)的數(shù)據(jù)庫和消息代理之間的不一致風(fēng)險(xiǎn)，即使兩者都使用Redis。回想一下，在前兩種設(shè)計(jì)模式中，每個(gè)微服務(wù)都在本地提交到其數(shù)據(jù)庫，然后發(fā)布了一個(gè)事件。如果使用雙寫模式的某些變體來實(shí)現(xiàn)此目的，則通信可能會(huì)丟失并且分布式事務(wù)可能會(huì)變得孤立（尤其是在云環(huán)境中）。

可以將代碼復(fù)雜性添加到每個(gè)微服務(wù)中，以處理各種失敗和不一致的情況，但是請考慮將這種工作累加到數(shù)百個(gè)團(tuán)隊(duì)中，并考慮不正確實(shí)施的風(fēng)險(xiǎn)-所有這些都不會(huì)增加業(yè)務(wù)價(jià)值。

為了避免各種應(yīng)用程序級別實(shí)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)和成本，建議的模式是事務(wù)發(fā)件箱和消息重播。Redis通過使用Redis Streams作為事務(wù)發(fā)件箱，并使用RedisGears作為消息中繼，簡化并支持這兩種模式的組合實(shí)現(xiàn)，稱為后寫。在Redis中，輔助線程可以偵聽更改的數(shù)據(jù)事件，按時(shí)間順序持久地存儲(chǔ)它們，并在可用時(shí)將其發(fā)布到消息代理。可以通過基礎(chǔ)架構(gòu)自動(dòng)化在每個(gè)Redis數(shù)據(jù)庫上統(tǒng)一啟用或升級此功能。?

設(shè)計(jì)模式：遙測->可觀察性

現(xiàn)在，我們已經(jīng)減輕了主數(shù)據(jù)庫和輔助數(shù)據(jù)平臺(tái)之間不一致的風(fēng)險(xiǎn)，我們的下一個(gè)挑戰(zhàn)是衡量整個(gè)體系結(jié)構(gòu)及其支持的業(yè)務(wù)交易中微服務(wù)的運(yùn)行狀況，即可觀察性。

觀測是充滿了數(shù)以百計(jì)的分布式系統(tǒng)中的一個(gè)必須具備的孤立和最終一致的部件。

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可觀察性建立在三大支柱上：指標(biāo)，日志記錄和可追溯性。我們將首先關(guān)注指標(biāo)，這些指標(biāo)通常存儲(chǔ)在時(shí)間序列數(shù)據(jù)模型中，該數(shù)據(jù)模型可以處理大量按時(shí)間順序排列的事件和時(shí)間點(diǎn)查詢。最佳地，可以實(shí)時(shí)跟蹤指標(biāo)，以便可以檢測到SLA / SLO異常，并在發(fā)生異常時(shí)可以緩解這些異常。

為了觀察分布式系統(tǒng)的運(yùn)行狀況，我們首先需要它的數(shù)據(jù)。推薦的模式是遙測，它是從遠(yuǎn)程源自動(dòng)收集和傳輸數(shù)據(jù)以進(jìn)行監(jiān)視。Redis通過其后寫功能將數(shù)據(jù)無縫推入另一個(gè)Redis數(shù)據(jù)模型RedisTimeSeries中，從而簡化了該模式的實(shí)現(xiàn)。注意，使用Redis，我們只需要一個(gè)平臺(tái)即可實(shí)現(xiàn)此模式。

現(xiàn)在，RedisTimeSeries中提供了指標(biāo)，我們可以跨多個(gè)維度實(shí)時(shí)查詢它們-業(yè)務(wù)KPI，應(yīng)用程序SLA / SLO，基礎(chǔ)架構(gòu)利用率等。使用RedisInsight可視化基礎(chǔ)架構(gòu)級別的指標(biāo)。以及使用用于Grafana的Redis數(shù)據(jù)源可視化業(yè)務(wù)級別指標(biāo)。

設(shè)計(jì)模式：事件源->審核和重播

既然我們已經(jīng)對度量標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)實(shí)施了遙測，那么我們的下一個(gè)挑戰(zhàn)是啟用可觀察性的其余支柱-日志記錄和可追溯性。與指標(biāo)不同，時(shí)間序列數(shù)據(jù)模型將無法使日志的固有屬性受益，因?yàn)樗鼈儫o法匯總或縮減采樣。相反，它們需要一個(gè)不可變且按時(shí)間排序的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)可用于按事件發(fā)生的順序?qū)徍?，恢?fù)或重放事件鏈。

由于微服務(wù)需要隔離，因此它們不能依賴共享的RDBMS來維護(hù)捕獲整體中所有事件的事務(wù)日志。因此，推薦的模式是事件源，它在微服務(wù)數(shù)據(jù)庫級別的不可變且按時(shí)間排序的日志中記錄每個(gè)更改的數(shù)據(jù)事件。這種模式在大多數(shù)事件驅(qū)動(dòng)的體系結(jié)構(gòu)中很常見。

通常使用消息代理和事件存儲(chǔ)來實(shí)現(xiàn)事件源。回想一下，我們已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了使用RedisGears捕獲更改數(shù)據(jù)事件并將其存儲(chǔ)在Redis Streams中的模式，Redis Streams是一個(gè)不可變的按時(shí)間順序排列的日志數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。因此，Redis可用作數(shù)據(jù)庫，消息代理和事件存儲(chǔ)。

Redis Streams還可以通過允許外部進(jìn)程作為隔離的消費(fèi)者組訂閱其事件流，從而超出單個(gè)微服務(wù)的范圍來簡化事件源。這允許在業(yè)務(wù)流程，域甚至架構(gòu)級別進(jìn)行觀察。例如，工作流仲裁器或系統(tǒng)范圍的分析平臺(tái)。

現(xiàn)在，我們已經(jīng)在Redis Streams中捕獲了更改數(shù)據(jù)事件，我們可以使用可觀察性的不同過濾器（微服務(wù)ID，事務(wù)關(guān)聯(lián)ID等）以本地方式可視化它們。

設(shè)計(jì)模式：命令查詢責(zé)任隔離（CQRS）->性能

請注意，當(dāng)我們定義與欺詐相關(guān)的有界上下文時(shí)，我們省去了付款處理工作流程的最后階段。這是因?yàn)槠涫跈?quán)的自治團(tuán)隊(duì)選擇了非Redis數(shù)據(jù)庫來支持其微服務(wù)。

因此，現(xiàn)在讓我們假設(shè)“批準(zhǔn)|?基于磁盤的數(shù)據(jù)庫支持“拒絕付款”微服務(wù)，該數(shù)據(jù)庫并未針對查詢性能進(jìn)行優(yōu)化。由于它大概具有強(qiáng)大的耐用性保證，因此它是記錄保存的合理選擇-但是，如果其有限上下文還包含需要此數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢的微服務(wù)，該怎么辦。這意味著我們的下一個(gè)挑戰(zhàn)是在Redis不是記錄系統(tǒng)時(shí)優(yōu)化查詢性能。

推薦的模式是CQRS，它將數(shù)據(jù)集的寫（命令）和讀（查詢）責(zé)任分開。通過使用單獨(dú)的數(shù)據(jù)庫來實(shí)現(xiàn)CQRS，可以優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或數(shù)據(jù)模型，以適應(yīng)隔離區(qū)兩側(cè)的數(shù)據(jù)訪問模式及其各自的SLA。由于我們的目標(biāo)是優(yōu)化性能，因此數(shù)據(jù)復(fù)制的方向通常會(huì)從基于磁盤的數(shù)據(jù)庫（例如MongoDB，Cassandra，RDBMS等）導(dǎo)入Redis。

這就是要抓到的地方–要實(shí)現(xiàn)這種模式，我們將需要解決近實(shí)時(shí)連續(xù)數(shù)據(jù)復(fù)制問題，保持異構(gòu)數(shù)據(jù)庫之間最終的一致性，并轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)以避免Command和Query數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之間的阻抗不匹配。這聽起來應(yīng)該很熟悉，因?yàn)槲覀兪窃赗edis是源數(shù)據(jù)庫時(shí)執(zhí)行此操作的-回憶事務(wù)發(fā)件箱和消息中繼模式。但是，由于在這種情況下，Redis是目標(biāo)，而其他大多數(shù)數(shù)據(jù)庫都不支持后寫操作，因此我們需要外部實(shí)現(xiàn)來復(fù)制更改后的數(shù)據(jù)事件。

在這種情況下，我們可以通過使用可以與Command和Query數(shù)據(jù)庫集成的Change Data Capture（CDC）框架來簡化CQRS的實(shí)現(xiàn)。CDC框架通常使用事務(wù)日志拖尾或輪詢發(fā)布者模式來掃描Command數(shù)據(jù)庫上的更改數(shù)據(jù)事件，并將它們作為轉(zhuǎn)換后的有效負(fù)載復(fù)制到Query數(shù)據(jù)庫。請注意，這與在緩存旁模式中使用Redis有何不同，因?yàn)樗粫?huì)在微服務(wù)級別耦合數(shù)據(jù)庫—保持隔離。

設(shè)計(jì)模式：共享數(shù)據(jù)->可重用性

既然我們已經(jīng)解決了在Redis不在記錄系統(tǒng)中時(shí)優(yōu)化性能的問題，那么我們的下一個(gè)挑戰(zhàn)是處理微服務(wù)之間的共享數(shù)據(jù)，這些服務(wù)由不同的受限上下文或微服務(wù)體系結(jié)構(gòu)之外的數(shù)據(jù)庫分隔。

后者的一個(gè)真實(shí)示例是一個(gè)扼殺程序從單片架構(gòu)遷移到微服務(wù)架構(gòu)。在這種情況下，作為混合云部署的一部分，微服務(wù)的數(shù)據(jù)庫可能依賴于外部記錄系統(tǒng)多年，甚至無限期依賴。當(dāng)我們引入CQRS模式時(shí)，我們實(shí)際上已經(jīng)解決了這個(gè)問題，但是讓我們擴(kuò)展問題說明，使其包含共享相同數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)訪問模式的微服務(wù)。

在這種情況下，以下是一些適用的模式，其中Redis簡化了實(shí)現(xiàn)：

只讀副本—將源數(shù)據(jù)復(fù)制到多個(gè)目標(biāo)
共享數(shù)據(jù)庫-允許在單獨(dú)的有界上下文之間進(jìn)行交叉依賴
域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)-包括所有在單個(gè)有限上下文中共享數(shù)據(jù)的微服務(wù)

這是要抓住的地方-盡管這些模式解決了一些有限上下文之間的共享數(shù)據(jù)，但它們都無法在全球范圍內(nèi)擴(kuò)展。搜索公眾號互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)師復(fù)“2T”，送你一份驚喜禮包。

對于全局?jǐn)?shù)據(jù)，建議的模式是API網(wǎng)關(guān)的隔離數(shù)據(jù)庫。由于該數(shù)據(jù)庫可能會(huì)被流過體系結(jié)構(gòu)的每個(gè)事務(wù)訪問，因此我們必須將業(yè)務(wù)連續(xù)性，可伸縮性和性能視為選擇該數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵成功標(biāo)準(zhǔn)。幸運(yùn)的是，這是Redis Enterprise在數(shù)千個(gè)生產(chǎn)部署中大放異彩的地方。

Redis Enterprise是關(guān)鍵任務(wù)會(huì)話數(shù)據(jù)，身份驗(yàn)證令牌和臨時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)，具有亞毫秒級的規(guī)模性能，并具有Active-Active跨集群復(fù)制和多可用性區(qū)域部署的99.999％SLA。

Redis 如何簡化實(shí)現(xiàn)微服務(wù)的設(shè)計(jì)模式？

Redis 如何簡化實(shí)現(xiàn)微服務(wù)的設(shè)計(jì)模式？