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掌握这几种微服务模式助你成为更出色的工程师
阅读量:4605 次
发布时间:2019-06-09

本文共 2276 字,大约阅读时间需要 7 分钟。

导读:对于很多工程师来说,进入微服务领域是很困难的。99%的服务属于五类之一,通过这种方式划分责任考虑如何通过管道服务一起管理特性,就像在Unixshell脚本中一样。

所有的微服务有什么共同之处,域驱动设计之父Eric Evans将其定义为:“(服务)可以消费和生成消息。”

考虑到这一点,对于每个服务模式,会讨论产生或使用消息的类型。

这些消息可以再分为两类:事件和命令。

开始之前,因为上下文很重要,我首先从Matt Walters那里看到了这些微服务模式,它是libraryservicebus的创建者。Servicebus是一个名为NServiceBus的流行.Net库的节点改编,由Udi Dahan创建和推广。

通过Servicebus,可以轻松编写发送和监听命令,并使用AMQP作为通用语言发布和订阅事件,使用JSON有效负载。这意味着其他编程语言可以轻松实现相同的接口,并能够无缝地参与由多种语言编写的部件组成的系统。

1.模型服务(Model Services)

如果想到MVC,那么可以使用这种类型的服务。模型服务是模型应该存在的地方。边界通常是在聚合或实体层面进行,具体取决于域的复杂性。

模型服务使用与上下文相关的消息。例如,如果有一个库存服务,与消耗相关的命令消息将是inventory.product.create或inventory.product.increaseStock。作为响应,你希望生成一些事件消息,以便系统的其余部分能够了解模型是如何变化的,并响应这些更改。本例中生成的事件消息将是inventory.product.created和inventory.product.stockLevelIncreased。

2. Denormalizer服务

除了分布式系统之外,Denormalizer正是关系数据库所做的事情。它们将多个规范化的输入源合并到一个可读的数据结构中,客户端可以使用这些数据结构。

例如,假设一个电商应用。当库存水平增加或减少,或在库存中可用时,应用程序应该知道它。

想象一下,如果你是应用工程师,他们使用的是与MongoDB类似的东西——他们只是从外部系统获得了实时的库存,而无需编写一行代码。这也适用于RethinkDB和GraphQL订阅!

如果团队需要在Kafka中为大数据提供数据,只需添加一个Kafka的denormalizer服务。

3.网关服务

网关服务非常类似于Denormalizers。但是,它不是连接到数据库,而是与API连接。

最近在和一个叫LiftIgniter的推荐引擎合作,库存需要同步。该服务订阅inventory.product.updated 和inventory.product.added 事件,并将格式化数据发布到适当的端点。

后来,又增加了一项服务,监听相同的事件,并通过建立Magento网关服务,保持更新库存的水平。

4.Ingestor服务

到目前为止,我们讨论的都是通过系统传播的数据,或者在模型服务中创建的数据。但是,经常需要将外部数据输入到系统中。从概念上讲,来自外部源的数据需要被输入到系统其它部分所讲的通用语言中。

Ingestor服务通常只会产生信息。这些服务通常包括通过HTTP接收API POST,或者运行CRON作业,并在一个时间间隔内抓取。获取或接收的数据随后使用通用语言(AMQP w/ JSON)发布到系统中。

5.适配器服务

适配器服务是更少见,但值得一提。与网关服务类似,适配器使用消息,使用该数据来调用系统上的库。这个例子是使用ImageMagick这样的图形处理工具。ImageMagick是一个强大的工具,但是没有Node.js绑定。适配器服务通过执行子进程来解决这个问题,然后以系统的通用语言生成消息。

6.API服务

API服务应该保持轻量级。如果您正在将一大堆业务逻辑构建到API中,那么正在构建一个庞然大物。 它比我们用“n层”架构看到的应用程序和服务器的组合稍好一些,但最终导致臭名昭著的“大泥球”。

要实现这一点,可以使用上面的 Denormalizer 服务,将数据的查询效率视图映射到API读取的数据库中。这就产生了一个单向的数据流。

Unidirectional Systems

使用上述模式可以让企业在单向工作流中使用不可变事件。如果你已经进入应用程序开发,肯定熟悉Redux如何改变了状态管理的游戏。有一个存储在组件树下的状态可以轻松地解释操作如何影响状态,因为它们是所有发生在集中位置的简单的不可变事实。

如果遵循上述模式,将使用更复杂的称为命令查询责任隔离(Command Query Responsibility Segregation ,CQRS)的方法。命令是由模型服务消费的,而事件的生成则是由Denormalizer或网关服务所消耗的。然后对读模型进行查询。

因为使用的是不可变消息,这使得事件采购成为构建模型服务的完美模式。值得一提的是Matt Walters的另一个创造,一个名为[sourced]的微观框架,与servicebus完美协调,可以轻松添加事件采购功能来消费服务的事件,并持久存储到数据库中。

 

 

总结:关于微服务模式这一块,想说的内容已经说完了,希望我的经验可以帮到你们,觉得写的好的,可以点赞关注一下,你的点赞关注就是对我最大的支持。

转载于:https://www.cnblogs.com/lfs2640666960/p/8666767.html

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