(3)弹力设计篇之“异步通讯设计”

异步三种方式:请求响应、直接订阅和中间人订阅。

事件驱动设计的特点

异步通讯设计的重点。

一、异步通讯的三种方式

1.请求响应式

发送方(sender)会直接请求接收方(receiver),直接返回——收到请求,正在处理。返回结果两种方法:

(1)发送方轮询一下,问干没干完。

(2)发送方注册回调方法接收方处理完后回调请求方

以前的网上支付中常见,页面先从商家跳转到支付宝或银行,商家会把回调的 URL 传给支付页面,支付完再跳转回商家的 URL。这种情况下有一定耦合的。发送方依赖于接收方,把自己的回调发送给接收方,处理完后回调。

2.通过订阅的方式

接收方(receiver)会来订阅发送方(sender)的消息,发送方会把相关的消息或数据放到接收方所订阅的队列中,而接收方会从队列中获取数据。发送方并不关心订阅方的处理结果,它只是告诉订阅方有事要干,收完消息后给个ACK 就好了,你干成啥样我不关心。这个方式常用于像 MVC设计模式下,如下图所示。

这就好像下订单的时候,一旦用户支付完成了,需要把这个事件通知给订单处理以及物流,订单处理变更状态,物流服务需要从仓库服务分配相应的库存并准备配送,后续这些处理的结果无需告诉支付服务。

为什么要做成这样?好了,重点来了!前面那种请求响应的方式就像函数调用一样,这种方式有数据有状态的往来(也就是说需要有请求数据、返回数据,服务里面还可能需要保存调用的状态),所以服务是有状态的。如果我们把服务的状态给去掉(通过第三方的状态服务来保证),那么服务间的依赖就只有事件了。接收方依赖于发送方。还是有一定的耦合

3.通过 Broker 的方式

所谓 Broker,就是一个中间人,发送方(sender)和接收方(receiver)都互相看不到对方,它们看得到的是一个 Broker,发送方向 Broker 发送消息,接收方向 Broker 订阅消息。如下图所示。

完全的解耦。依赖于一个中间件 Broker。这个 Broker是一个像数据总线一样的东西,所有的服务要接收数据和发送数据都发到这个总线上,就像协议一样,让服务间的通讯变得标准和可控。所有人都依赖于一个总线,需要有如下的特性:

(1)高可用的(整个系统的关键);

(2)高性能(水平扩展)的;

(3)持久化不丢数据的。

要做到这三条还是比较难的。当然,好在现在开源软件或云平台上 Broker 的软件是非常成熟的,所以节省了我们很多的精力。

二、事件驱动设计

上述的第二种和第三种方式就是比较著名的事件驱动架构(EDA – Event DrivenArchitecture)。正如前面所说,事件驱动最好是使用 Broker 方式,服务间通过交换消息来完成交流和整个流程的驱动。

如下图所示,这是一个订单处理流程。下单服务通知订单服务有订单要处理,而订单服务生成订单后发出通知,库存服务和支付服务得到通知后,一边是占住库存,另一边是让用户支付,等待用户支付完成后通知配送服务进行商品配送。

每个服务都是“自包含”的。所谓“自包含”也就是没有和别人产生依赖。而要把整个流程给串联起来,我们需要一系列的“消息通道(Channel)”。各个服务做完自己的事后,发出相应的事件,而又有一些服务在订阅着某些事件来联动。

好处:

服务间依赖没有了,服务间是平等的,每个服务都是高度可重用并可被替换的。

服务的开发、测试、运维,以及故障处理都是高度隔离的。

服务间通过事件关联,所以服务间是不会相互 block 的。

在服务间增加一些 Adapter(如日志、认证、版本、限流、降级、熔断等)相当容易

服务间的吞吐也被解开了,各个服务可以按照自己的处理速度处理

不好:

业务流程不再那么明显和好管理。整个架构变复杂。解决这个问题需要有一些可视化的工具来呈现整体业务流程。

事件可能会乱序。这会带来非常 Bug 的事。解决这个问题需要很好地管理一个状态机的控制。

事务处理变得复杂。需要使用两阶段提交来做强一致性,或是退缩到最终一致性。

三、异步通讯的设计重点

为什么要异步通讯?

解耦:最佳通过 Broker 的机制。让各个服务的隔离性更好,这样不会出现“一倒倒一片”的故障。性能不受干扰(服务间的),获得更大的吞吐量

削峰:利用 Broker 或队列把抖动的吞吐量变成均匀

设计注意:不受其他服务的干扰,在部署、扩容和运维上都独立

不依赖于消息的顺序,分布式的很难保证消息的顺序。

服务消息跟踪机制(Broker 上需要),因为业务处理流程不那么直观,因为像接力一样,否则不容易调试。

总控方管理业务状态,因为服务间只通过消息交互,总控方维护状态变迁逻辑,故障后知道处理到了哪一步,可在故障清除后继续处理。(跨行的交易,为了保证整体数据的一致性,有对账系统(总控),银行有的交易是 T+1(隔天结算),就是因为要对账)

消息传递中,可能有的业务逻辑会有像 TCP 协议那样的 send 和 ACK 机制。比如:A 服务

发出一个消息之后,开始等待处理方的 ACK,如果等不到的话,就需要做重传。需要幂等的处理。

评论:

有些业务:下完订单并支付后,用消息通知的方式,立刻流单也不是很好。

一方面可能要等到某个时机才流单,尤其是大促时,用户取消订单的很多。

另外,也想在高峰期优先全部资源搞下单和支付处理,不搞其他,等高峰小一些的时候,才处理售后的一些业务。

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