微服务架构设计原则

在微服务架构的设计过程中，首先需要通过统一的API网关对外提供服务，各微服务之间通过REST或gRPC协议通信。单个微服务可以调用多个不同的微服务来完成自己的功能，同时每个微服务都需要有自己独立的数据存储。微服务的部署、运维等需要通过自动化的手段来实现。

服务注册中心

一个服务可以有多个实例，但如何知道这个服务有哪些实例呢？为了减少手工维护的麻烦，需要有一个服务注册中心来完成相关的管理工作。每个服务实例启动时，都向服务注册中心注册自己的IP地址等信息。这样，当一个服务在调用其他服务的接口时，就可以通过服务注册中心查询到其他服务的实例，然后向该实例发起请求。

API网关

API 网关往往是微服务应用的统一入口，在完成微服务的开发之后，还需要考虑哪些微服务的API需要公开。之所以需要API网关，其中一个原因是，如果让外部服务直接访问微服务，当微服务开发人员在迭代过程中更新、修改微服务的API时，会影响到调用这个微服务的外部服务，从而影响这个应用。另一个原因是，有些微服务会提供gRPC或AMQP等非REST协议，这往往会受限于防火墙而无法穿透，因此需要API网关对所有微服务向外部公开的API进行封装。
API网关作为从防火墙外部进入应用的API请求的单一入口，负责请求路由、登录认证和协议转换。来自外部的所有请求先到达API网关，API网关将一部分请求直接路由到相应的服务上。在有些场景中，API网关使用API组合的模式处理其他请求，调用多个服务并聚合结果。API 网关还可以在客户端友好的协议与客户端不友好的协议之间转换。在微服务中，API网关往往采用后端前置模式，为一组微服务提供独立的API网关。

使用API网关的好处是它封装了应用的内部结构，外部不必调用特定的微服务，而是直接与API网关通信。
API网关的功能包括：路由、负载均衡、统一认证和鉴权、监控、日志、限流降级等。

API网关的缺点是增加了部署和运维的复杂度，同时需要适配大量接口，导致难以维护。

另外，因为通过API网关会在调用链增加一跳，所以会导致性能的下降。

跨服务通信

跨服务通信通常通过同步的REST和gRPC或者异步的消息队列来实现。

API设计

在单体应用中，因为应用独享数据库，所以实现诸如查询等操作相对简单。为了实现不同数据的聚合，可以通过执行SQL语句中的join来关联各个相关表。而在微服务架构中，因为所涉及的数据可能分布在多个微服务所拥有的数据库中，所以接口的设计和编写就变得很复杂。

1.API组合模式

客户端调用拥有数据的多个微服务，并组合服务返回结果。一般在实际操作过程中会创建一个单独的API组合服务来实现API组合的功能，对内调用各个微服务，对外提供标准的REST查询接口。API组合服务会尽可能并行调用各个微服务，最大限度地缩短查询等操作的响应时间。

API 组合的缺点在于它需要调用多个微服务和查询多个数据库，这带来了额外的开销，需要更多的计算和网络资源，也相应增加了运行应用程序的成本。同时因为API组合需要调用多个微服务，所以它的可用性也会随着所涉及服务数量的增加而降低。虽然可以通过缓存等方式来提升性能及可用性，但这仍然是一大隐患。另外，单体应用通常使用一个数据库事务执行查询等操作，即使它执行多个数据库查询，数据库的ACID事务属性也可以确保应用具有一致的数据视图。而通过API组合模式，因为数据分布于不同的微服务中，所以可能会造成数据的不一致。

2.CQRS模式

CQRS（Command and Query Responsibility Segregation）比API组合模式更强大，但也更复杂，它在提供接口的客户端维护一个或多个只读视图数据库，这类视图数据库的唯一目标就是支持查询类调用。CQRS 使用事务来维护从多个微服务复制而来的只读视图，借此来实现对多个微服务的数据查询。

CQRS将持久化数据的使用分为两个部分：修改更新类和查询类。涉及查询类的微服务独自位于视图数据库中，通过订阅事件的方式与源数据库同步，视图数据库会订阅相关领域事件并更新数据库，从而确保视图数据库不断更新。
CQRS一般包括4个子模块。
查询API：提供查询服务。
事件处理程序：负责订阅、处理一个或多个服务发布的事件来更新数据库。
数据库访问：实现数据库访问逻辑，查询API与事件处理程序都会使用该模块来更新和查询数据库。它往往采用数据访问对象（DAO），把上层代码映射到数据库API使用的数据类型上。
视图数据库：负责持久化相关领域模型的视图。NoSQL往往是CQRS的最好选择，因为它不受 NoSQL 事务处理能力的限制，只需要提供简单的事务并行执行固定查询即可。

独立的查询模型可以用来处理查询场景，查询模型往往比修改更新模型简单得多，因为它不需要负责实现具体的业务逻辑。尤其在微服务中，可以高效地实现跨微服务的查询。使用CQRS视图将会更加有效，因为该方法通过视图数据库预先加载了来自源数据库的数据。CQRS使用专有视图数据库来避免单个数据库的限制，每个视图数据库都有效地实现特定的查询，因为相关的微服务不必同时处理修改更新类和查询类操作，从而大大增强了隔离性。
CQRS 的缺点在于开发人员必须编写修改更新和查询两类操作的代码，因此大大增加了运维成本。

另外，由于数据库间实时同步的差异，也会造成数据一致性的缺陷。

数据一致性处理

1.数据库事务ACID强一致性模型

2.CAP原理

在只访问一个数据库的单体应用中，事务管理较为明朗，因为可以通过数据库ACID 特性来保障事务的完整。而在微服务架构下，事务往往需要横跨多个微服务，每个微服务都有自己的数据库。当对应用进行微服务拆分之后，对于更新多个微服务所拥有的数据的操作，传统的事务处理已经无法满足要求，所以需要更为高级的事务管理机制。
分布式系统的最大难点在于各个节点的状态如何同步。

传统应用采用集中式架构，因为不存在分区，所以可以同时确保一致性和可用性。在分布式系统中，因为分区无法避免，所以可以认为CAP中的P（Partition tolerance，分区容错性）总是存在，而CAP中的C（Consistency，一致性）和A（Availability，可用性）无法同时满足。所以在进行应用系统设计时应该考虑到这种问题，只能选择一个目标。如果追求一致性，那么就无法保证所有节点的可用性，ZooKeeper 的实现其实就是保证了一致性和分区容错性；如果追求所有节点的可用性，那么就没法做到一致性，大部分分布式应用的设计都选择这种模式。

3.BASE原理

BASE是Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和 Eventually consistent（最终一致性）的缩写，是对CAP中AP的扩展。其核心理念如下。
基本可用：当分布式系统出现故障时，允许损失部分可用功能，保证核心功能可用。
软状态：允许系统中存在中间状态，这个状态不影响系统可用性，但会损失部分一致性。
最终一致性：是指经过一段时间后，所有节点数据都将达到一致。
BASE解决了CAP中没有考虑到的网络延迟问题，在BASE中用软状态和最终一致性来保证延迟后数据的一致性。BASE与ACID的理念是相反的，ACID秉持的是一种强一致性的理念，而BASE原理则是通过牺牲强一致性来获得可用性的，并允许数据在一定时间内是不一致的，但最终达到一致状态。

4.分布式事务