在微服务的架构下, 产品或许会有上百个或上千个微服务。所以, 当这些上百个或上千个微服务, 同时都依赖于某个库 (Library) 时, 则当此共享的库, 即使只是针对某个微服务做些很少量的修改, 也可能会对其他上百个或上千个微服务, 造成不可预期的影响。
但在实际的项目中, 产品中的微服务又无法避免的会对某些库 (Library) 产生依赖; 共享某些库 (Library)。
所以, 架构师必需要知道要如何管理微服务间的共享?
微服务会形成共享的原因, 主要是来自于:
- 微服务共同继承于某个抽象的接口。
- 微服务同时依赖于某个共享的库 (Library)。
架构师可采用以下的四种方案, 管理微服务间的共享:
A.Compile Binding: 将多个微服务会共享的代码, 置入在一共享的项目中。在编译的时候, 共享的代码便与特定的微服务的代码编译在一起。
此种方案, 从开发的角度, 其好处是显而易见的: 不需重启运维中的微服务, 而是在编译, 单元测试的时候, 特定的微服务便可立即知道, 在共享项目中的任何的修改或变更, 对微服务自身的影响为何? 然而, Compile Binding 却存在著个严重的问题: 当共享的项目与数十个、上百个微服务是 Compile Binding 时, 则有的微服务可编译, 可测试通过, 可发布、有的微服务却发生了无法编译, 或测试不通过、有的微服务则发生了无法发布....; 真的是一场灾难。更糟糕的是, 当灾难发生时, 各个微服务也没法对所共享的项目, 有任何的选择权或控制权; 各个微服务无法选择自身所要的共享项目的版本。
B.JAR File/ Shared Library: 各微服务间共享著编译, 构建后的包 (Shared Library) ; 如: JAR包。
此方案最大的好处便是: 各个微服务间对其所共享的 Shared Library 拥有所谓的选择权; 也就是说, 某个微服务可选择 1.0 版的 JAR, 另一个微服务则可以选择 1.5 版的 JAR。当然, 缺点是: 当有数十个、上百个, 甚至是上千个微服务共享某个发生变更的 Shared Library 时, 则这些为数众多的微服务便得一一的重新启动后, 才能执行测试, 才能得知 Shared Library 的改变, 对各个微服务的影响。Share Library 应尽量的能细分到某一特殊功能的粒度; 如: 某一庞大的 Backend.jar 应细分为 Persistence.jar, SQL.jar, Security.jar。某一大而全的 Utility.jar 亦应细分为Calculator.jar, MaxTime.jar。这样的细分粒度, 将有利于能更精确的分析出, Shared Library 在每个版本中到底变更些了什么? 各微服务针对这些变更, 所应采取的相对应的措施为何?
C.Replication:将各微服务都会用到模块 (代码) , Copy-Paste 到各个微服务中。
此方案虽然违背了DRY (Do not RepeatYourself.), 但却使得每个微服务维持了自身的边界上下文 (Bounded Context), 而使得产品中的数百个或甚至数千个微服务间的依赖降低; 产品中的数百个或甚至数千个微服务间的依赖越少, 各微服务便得以更高效的方式进行开发、测试、发布。
当然, 架构师必需要确保: Copy-Paste 到各个微服务中的模块 (代码) 的质量是稳定的与变更的频率是不高的。因为, 任何一个质量上的缺陷或任意的变更, 将会造成数百个或甚至数千个微服务维护的工作量。
D.Service Consolidation: 当某个SharedLibrary; 如: 某个.jar; 被多个微服务所共用时, 则当此 Shared Library 有变更时, 多个共用此 Shared Library 的微服务, 将必需再次的被测试, 再次的被发布。架构师此时应重新的思考: 这些共用 Shared Library 的微服务, 那些或全部可与 Shared Library 合并为一单一的微服务; 合并后, 将可减化 Shared Library 变更后的测试与发布的复杂度与工作量。
本文作者:
方俊贤 (Ken Fang), 曾任职于 IJI, Rational, Telelogic, Borland◦ 有将近二十年在半导体, 电信产业与军事研究单位, 从事软件工程与精益敏捷开发相关咨询服务的经验。 主要专长是精益敏捷开发, 有价值的产品需求挖掘, 使用者行为场景分析, 动态注入框架设计, ROA, 既有软件架构优化, 探索式测试, 敏捷测试与持续集成。
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