汇付天下钛客头条 | 关于单元化架构,满满干货和经验之谈
作者:鼎刷 发表时间:2019-12-10 来源:鼎刷官网
业内有这么一句话:业务的高可用架构最关键的目标是数据不丢,业务不停
 
随着公司的不断发展,服务场景不断延伸,我们对于业务高可用、高性能、一致性场景方面的要求就在逐渐提高,底层系统应用也在经过几代应用架构的演变之后,慢慢形成了现在的单元化架构。

今天,小钛带领大家一同来了解看看,我们汇付天下的单元化架构演进之路,满满都是实操干货和经验之谈。

 
 
1
单元化架构演进之路
 
其实,从应用服务架构本质来说,从本地服务,到远程服务,再经历SOA、ESB、微服务、到最新的Service Mesh技术,服务一直在解决的是单个实例最小细力度上的问题。
 
但单元化架构从业务所涉及到的所有外部依赖,从整体的角度来架构和规划,解决的是最终业务的高可用、高性能、一致性的场景,而不是简单的某个应用服务集群。 
 
 
Via 网络,侵删)
洋葱细胞的显微镜截图,单元化要达到的目的就是让每个单元像细胞一样独立工作
      
因此,我们可以简单理解为,单元化的核心是不把鸡蛋放到同一个篮子里面,而是把业务划分出各个逻辑的单元,可以把它们放到各个地方,各个系统之间也没有过强的依赖,当某一个地域出现问题之后,不会影响到其他地方,只需要把流量切换一下就可以了。
 
 
 
同时,按照业务的维度,我们可以把业务划分成各个逻辑单元。但如果发生跨单元调用,延时也会比较长,最终对于用户使用体验来讲是非常差的。所以要遵循单元封闭的逻辑,让每一个单元内的调用关系都封闭在自己的单元内,不要发生跨单元的调用。
 
单元化最大的难点是集中化存储,这里面包括共享内存 Redis、MQ迁移、文件存储、数据库存储……其中,数据库存储的拆分(数据按业务模式拆分)和整合(数据汇总)是最大难点。
 
每个业务系统在同一个机房区域内需要有自己的数据,在某个网络区域内需要有自己的数据库,最终在单个 VM 和 Docker 节点上要有自己的数据,当一个区域挂掉后,数据会自动同步不影响另一个区域服务使用。
 
单元化数据拆分与整合,可以从业务层和系统层面去考虑。
 
从业务层面去拆分耦合的数据,使其业务能在最小单元内可用。最常用的手法就是通过业务场景,对入口数据进行业务拆分,拆分的手段一般有 Hash、指定业务数据规则,最终对应的数据以耦合最低的方式落地到可用单元区域。
 
从系统层面,最小化数据同步延迟,最大程度容错处理,就是两地数据库通讯加速,两地数据的高可靠性加强。这个可能就使得在硬件层面需要投入巨大成本。
 
而使用数据库来进行数据拆分,一种是依赖分布式数据库中间件,如阿里云 DRDS 或开源的 sharding-sphere、sharding-jdbc 、Mycat 等等;还有一种依赖数据库自身的能力,与中间件深度结合,如阿里云的 OceanBase,本身在支持异地多副本一致性,低延迟及良好的灾备;这种好处在于,业务层不需要过多关心数据层多地部署,对业务单元化来说是一个很好的方式,但从成本上可能比较昂贵。
 
数据的整合,因为有拆分必然需要整合。这里的整合对业务来说,一般有每个单元都要用到的业务数据,还有事后需要数据汇总的数据,还有一类事物强一致性数据(如金融账务数据、电商库存数据),则必须要建立主单元中心。 
 
对于单元中的数据恢复,则需要建立一个共享中心单元,用做数据在各个单元之间的数据同步。
 

 
 
 
2
一点方法与经验之谈
 
以上解释了单元化的基本概念,但单元化不是一蹴而就的,我们在公司的单元化架构演进过程中,也得出了一些方法和经验。 
 
单元化架构的演进,是一步一步来的,为什么这么说呢?因为公司业务的增长各有不同,对系统高可用的要求,对数据的一致性要求,对请求的吞吐量要求,也都不同,本质还是ROI的回报问题。 
 
最后,我们还需要关心的是,单元化架构之下的发布、监控、容灾、弹性,也发生了具体的变化,那么该如何去实施与运维,也是我们需要重点去考虑的。 
 
汇付天下单元化架构的基础,是基于我们自研的单元化中间件API网关和微服务框架 Pegasus,实现单个机房内应用级别的深度隔离和容灾。
 
 
随着业务场景和要求的不断变化,需要我们的架构师们做持续地探索和研究。
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