今天来看看架构的演变过程

一、单体架构

从图中可以看到，所有服务耦合在一起，数据库存在单点，一旦其中一个服务出现问题时，整个工程都需要重新发布，从而导致整个业务不能提供响应 

这种架构对于小项目而言是没有什么问题的，反而更加灵活，但是当业务量暴增的时候，就无法灵活应对了 

二、第一次切分 

单体架构无法满足业务增长的需求，需要对数据库进行进一步的切分，以提高扩展性 

业务通过进程间的服务进行互相调用，数据库之间没有耦合性，不会存在单点故障 

前端只需要调用相应的服务，返回自身需要的数据库，然后与用户进行交互

在进行第一次切分后，相对于单体架构已经有所进步，但数据库层面仍然存在问题 

根据数据量需要评估是否使用读写分离的设计，服务层面也增加了相应的复杂性，前端调用随着调用接口数量的增加也急需治理 

三、服务拆分带来的问题 

服务拆分后，又有新的问题出现了 

客户端如何访问这些服务？这些服务的调用情况？切分是否合理？是否安全？如果受到攻击应该如何应对？是否可以使用限流或降级的方式来及时解决？ 

应对这些问题，API 网关是一个不错的解决方案。当有新的设备需要调用这些接口时，可以复用原有接口，不需要二次开发 

接口的维护也会更有条理性，对于访问次数、安全等问题，都可以在这一层进行解决 

当多种服务需要互相调用时，服务的数量会急剧增加，服务的治理就成为新的问题，另外还有不同服务的版本问题，如果不能管理起来，服务的调用就会非常混乱

一般的分布式服务都有一个注册中心，例如，Dubbo 是基于 ZooKeeper 进行的二次开发，自身提供管理控制台，可以对服务进行注册和查找，SpringCloud 有 Eureka，还有 etcd、Consul 等可供选择 

如此一来，整体上已经达到了一个非常好的状态，但是每个应用服务仍然存在着单点问题，当一个服务出现问题时，有可能导致连锁反应，最终导致整个系统瘫痪。这时需要除监控告警外的一种容错机制来保障整体服务的可运行性

通过网关层的反向代理来实现高可用是一个不错的解决方案 

访问层无须了解整个体系有多少应用服务，只需要关心服务是否能提供服务，并且对必要的接口进行检测即可。当发现服务无法正常提供服务时，提供相应的告警机制，通知相关人员处理 

随着服务的切分、业务的扩展，数据量的激增也是一个非常大的问题，若采用传统的方案应对，各种关系型数据库都有瓶颈，吧运算量比较大、比较耗资源的运算通过跨库来统计查询的需求 

随着数据量的不断增涨，需要将业务和统计分离 

统计一般都是比较耗时的应用，比如计算用户的留存情况，需要分析一周甚至更长周期内的用户数据，若使用在线分析显然不现实，对于大数据量的分析和数据挖掘，需要从业务中抽取数据进行离线分析，然后将分析的结果进行展示 

参考资料：《微服务架构实战》—— 张锋 

 一  叶  知  秋，奥  妙  玄  心