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无服务器架构开发是目前许多软件开发程序员都在学习的一种架构模式,下面我们就通过案例分析来了解一下,无服务器架构开发都有哪些注意事项。
单体和微服务应用
静态页面和站点适合用于内容少、更新频率低的场景,反之,就需要动态站点了。比如淘宝的商品页面,采用静态页面方式管理商品信息是不现实的。如何根据用户请求动态地返回结果呢?我们来看两种常见的解决方案:
Web单体应用:所有的应用逻辑都在一个应用中完成,结合数据库,这种分层架构可以快速实现一些复杂度较低的应用;
微服务应用:随着业务发展,功能多了,访问量高了,团队大了,这时候一般就需要将单体应用中的逻辑拆分成多个执行单元,比如商品页面上的评论信息、售卖信息、配送信息等,都可以对应一个单独的微服务。这种架构的好处是每个单元是高度自治的,易于开发(比如使用不同技术)、部署和扩展。但是这种架构也引入了分布式系统的一些问题,如服务间通信的负载均衡、失败处理等。
服务编排
这是引入微服务架构导致的麻烦的一个问题。单体应用在一定程度上可以比较容易地处理这个流程,因为使用了一个数据库,可以通过数据库事务保持数据一致性。但是现实中可能不得不去跟一些外部服务打交道,需要一定的机制保证流程的前进和回退顺利完成,解决这个问题的一个模式是Saga模式,而实现这种模式有两种不同架构:
一种做法是采用事件驱动模式,驱动流程完成。在这个架构里,有一个消息总线,感兴趣的服务如库存服务监听事件,监听者可以使用服务器或者函数。借助于函数计算和消息主题的集成,这个架构也可以完全不使用服务器。
这个架构模块是松耦合的,职责清晰。不足之处是随着流程变得更长更加复杂,这个系统变得难以维护。比如很难直观地了解业务逻辑,执行时的状态也不宜跟踪,可运维性比较差。
数据流水线
随着业务的进一步发展,数据变得越来越多,这时候就可以挖掘数据的价值。比如,分析用户对网站的使用行为并做相应的推荐。一个数据流水线包括数据采集、处理、分析等多个环节。这样的服务如果从头搭建虽然是可行的,但是也是复杂的,我们这里讨论的业务是电商,而不是去提供一个数据流水线服务。有了这样一个目标,我们做选择时就会变得简单明确。
日志服务(SLS)提供了数据采集、分析和投递功能;
函数计算(FC)可以对日志服务的数据进行实时处理,将结果写入其它服务,如日志服务、OSS;
Serverless工作流服务可以定时批量处理数据,通过函数定义灵活的数据处理逻辑,构建ETL作业;
数据湖分析(DLA)提供了Serverless化的交互式查询服务,它使用标准SQL分析对象存储(OSS)、数据库(PostgreSQL/MySQL等)、NoSQL(TableStore等)等多个数据源的数据。
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