摘要：考慮到這一點(diǎn)，對(duì)于每個(gè)服務(wù)模式，會(huì)討論產(chǎn)生或使用消息的類(lèi)型。本例中生成的事件消息將是和。該服務(wù)訂閱和事件，并將格式化數(shù)據(jù)發(fā)布到適當(dāng)?shù)亩它c(diǎn)。如果遵循上述模式，將使用更復(fù)雜的稱為命令查詢責(zé)任隔離，的方法。

導(dǎo)讀：對(duì)于很多工程師來(lái)說(shuō)，進(jìn)入微服務(wù)領(lǐng)域是很困難的。99％的服務(wù)屬于五類(lèi)之一，通過(guò)這種方式劃分責(zé)任考慮如何通過(guò)管道服務(wù)一起管理特性，就像在Unixshell腳本中一樣。

所有的微服務(wù)有什么共同之處，域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)之父Eric Evans將其定義為:“(服務(wù))可以消費(fèi)和生成消息?！?/p>

考慮到這一點(diǎn)，對(duì)于每個(gè)服務(wù)模式，會(huì)討論產(chǎn)生或使用消息的類(lèi)型。

這些消息可以再分為兩類(lèi):事件和命令。

開(kāi)始之前，因?yàn)樯舷挛暮苤匾沂紫葟腗att Walters那里看到了這些微服務(wù)模式，它是libraryservicebus的創(chuàng)建者。Servicebus是一個(gè)名為NServiceBus的流行.Net庫(kù)的節(jié)點(diǎn)改編，由Udi Dahan創(chuàng)建和推廣。

通過(guò)Servicebus，可以輕松編寫(xiě)發(fā)送和監(jiān)聽(tīng)命令，并使用AMQP作為通用語(yǔ)言發(fā)布和訂閱事件，使用JSON有效負(fù)載。這意味著其他編程語(yǔ)言可以輕松實(shí)現(xiàn)相同的接口，并能夠無(wú)縫地參與由多種語(yǔ)言編寫(xiě)的部件組成的系統(tǒng)。

1.模型服務(wù)（Model Services）

如果想到MVC，那么可以使用這種類(lèi)型的服務(wù)。模型服務(wù)是模型應(yīng)該存在的地方。邊界通常是在聚合或?qū)嶓w層面進(jìn)行，具體取決于域的復(fù)雜性。

模型服務(wù)使用與上下文相關(guān)的消息。例如，如果有一個(gè)庫(kù)存服務(wù)，與消耗相關(guān)的命令消息將是inventory.product.create或inventory.product.increaseStock。作為響應(yīng)，你希望生成一些事件消息，以便系統(tǒng)的其余部分能夠了解模型是如何變化的，并響應(yīng)這些更改。本例中生成的事件消息將是inventory.product.created和inventory.product.stockLevelIncreased。

Denormalizer服務(wù)

除了分布式系統(tǒng)之外，Denormalizer正是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)所做的事情。它們將多個(gè)規(guī)范化的輸入源合并到一個(gè)可讀的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，客戶端可以使用這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

例如，假設(shè)一個(gè)電商應(yīng)用。當(dāng)庫(kù)存水平增加或減少，或在庫(kù)存中可用時(shí)，應(yīng)用程序應(yīng)該知道它。

想象一下，如果你是應(yīng)用工程師，他們使用的是與MongoDB類(lèi)似的東西——他們只是從外部系統(tǒng)獲得了實(shí)時(shí)的庫(kù)存，而無(wú)需編寫(xiě)一行代碼。這也適用于RethinkDB和GraphQL訂閱!

如果團(tuán)隊(duì)需要在Kafka中為大數(shù)據(jù)提供數(shù)據(jù)，只需添加一個(gè)Kafka的denormalizer服務(wù)。

3.網(wǎng)關(guān)服務(wù)

網(wǎng)關(guān)服務(wù)非常類(lèi)似于Denormalizers。但是，它不是連接到數(shù)據(jù)庫(kù)，而是與API連接。

最近在和一個(gè)叫LiftIgniter的推薦引擎合作，庫(kù)存需要同步。該服務(wù)訂閱inventory.product.updated 和inventory.product.added 事件，并將格式化數(shù)據(jù)發(fā)布到適當(dāng)?shù)亩它c(diǎn)。

后來(lái)，又增加了一項(xiàng)服務(wù)，監(jiān)聽(tīng)相同的事件，并通過(guò)建立Magento網(wǎng)關(guān)服務(wù)，保持更新庫(kù)存的水平。

4.Ingestor服務(wù)

到目前為止，我們討論的都是通過(guò)系統(tǒng)傳播的數(shù)據(jù)，或者在模型服務(wù)中創(chuàng)建的數(shù)據(jù)。但是，經(jīng)常需要將外部數(shù)據(jù)輸入到系統(tǒng)中。從概念上講，來(lái)自外部源的數(shù)據(jù)需要被輸入到系統(tǒng)其它部分所講的通用語(yǔ)言中。

Ingestor服務(wù)通常只會(huì)產(chǎn)生信息。這些服務(wù)通常包括通過(guò)HTTP接收API POST，或者運(yùn)行CRON作業(yè)，并在一個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)抓取。獲取或接收的數(shù)據(jù)隨后使用通用語(yǔ)言(AMQP w/ JSON)發(fā)布到系統(tǒng)中。

5.適配器服務(wù)

適配器服務(wù)是更少見(jiàn)，但值得一提。與網(wǎng)關(guān)服務(wù)類(lèi)似，適配器使用消息，使用該數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)用系統(tǒng)上的庫(kù)。這個(gè)例子是使用ImageMagick這樣的圖形處理工具。ImageMagick是一個(gè)強(qiáng)大的工具，但是沒(méi)有Node.js綁定。適配器服務(wù)通過(guò)執(zhí)行子進(jìn)程來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，然后以系統(tǒng)的通用語(yǔ)言生成消息。

6.API服務(wù)

API服務(wù)應(yīng)該保持輕量級(jí)。如果您正在將一大堆業(yè)務(wù)邏輯構(gòu)建到API中，那么正在構(gòu)建一個(gè)龐然大物。 它比我們用“n層”架構(gòu)看到的應(yīng)用程序和服務(wù)器的組合稍好一些，但最終導(dǎo)致臭名昭著的“大泥球”。

要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，可以使用上面的 Denormalizer 服務(wù)，將數(shù)據(jù)的查詢效率視圖映射到API讀取的數(shù)據(jù)庫(kù)中。這就產(chǎn)生了一個(gè)單向的數(shù)據(jù)流。

Unidirectional Systems

使用上述模式可以讓企業(yè)在單向工作流中使用不可變事件。如果你已經(jīng)進(jìn)入應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)，肯定熟悉Redux如何改變了狀態(tài)管理的游戲。有一個(gè)存儲(chǔ)在組件樹(shù)下的狀態(tài)可以輕松地解釋操作如何影響狀態(tài)，因?yàn)樗鼈兪撬邪l(fā)生在集中位置的簡(jiǎn)單的不可變事實(shí)。

如果遵循上述模式，將使用更復(fù)雜的稱為命令查詢責(zé)任隔離(Command Query Responsibility Segregation ，CQRS)的方法。命令是由模型服務(wù)消費(fèi)的，而事件的生成則是由Denormalizer或網(wǎng)關(guān)服務(wù)所消耗的。然后對(duì)讀模型進(jìn)行查詢。

因?yàn)槭褂玫氖遣豢勺兿?，這使得事件采購(gòu)成為構(gòu)建模型服務(wù)的完美模式。值得一提的是Matt Walters的另一個(gè)創(chuàng)造，一個(gè)名為[sourced]的微觀框架，與servicebus完美協(xié)調(diào)，可以輕松添加事件采購(gòu)功能來(lái)消費(fèi)服務(wù)的事件，并持久存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。

微服務(wù)體系

總結(jié)：關(guān)于微服務(wù)模式這一塊，想說(shuō)的內(nèi)容已經(jīng)說(shuō)完了，希望我的經(jīng)驗(yàn)可以幫到你們，覺(jué)得寫(xiě)的好的，可以點(diǎn)贊關(guān)注一下，你的點(diǎn)贊關(guān)注就是對(duì)我最大的支持。