第 218 章:微服务设计原则

学习目标

掌握服务拆分方法
学会接口设计约定
了解服务间依赖管理
掌握容错设计模式

一、Martin Fowler 微服务特征

1.1 9 大特征

Componentization via Services
Organized around Business Capability(组织围绕业务能力)
Products not Projects(产品而非项目)
Smart Endpoints and Dumb Pipes(智能端点 + 哑管道)
Decentralized Governance(去中心化治理)
Decentralized Data Management(去中心化数据)
Infrastructure Automation(基础设施自动化)
Design for Failure(故障容错设计)
Evolutionary Design(演进式设计)

二、服务拆分策略

2.1 业务能力法(Business Capability)

每个服务对应一个业务能力。

电商业务能力
├── 客户管理(注册/资料/积分)
├── 商品管理(SPU/SKU/类目)
├── 订单管理(下单/取消/退款)
├── 支付管理(交易/退费)
├── 库存管理(进出库/锁定)
├── 物流管理(配送/签收)
└── 营销管理(优惠券/活动)

2.2 演进式拆分

不要从大单体一步拆为微服务 → 走绞杀者模式。

策略:

大单体 + 集成层(数据同步 + 接口代理)
新功能作为独立服务
老模块逐步重写为服务
完全切量后下掉旧单体

2.3 反例

❌ 按技术层拆分:

├── controller-service
├── service-service
└── dao-service

✅ 按业务能力拆分

2.4 服务数量

服务数	阶段
1	单体
2-10	微服务初期
10-50	成熟微服务
50+	平台化(需中台)

服务越多,运维复杂度指数级上升。

三、接口设计

3.1 RESTful 规范

GET    /users                  # 查询列表
GET    /users/{id}             # 查询单个
POST   /users                  # 新建
PUT    /users/{id}             # 全量更新
PATCH  /users/{id}             # 部分更新
DELETE /users/{id}             # 删除

子资源:

GET    /users/{id}/orders      # 查询用户的订单
POST   /users/{id}/orders      # 用户下单

3.2 版本管理

URL 路径版本:

/api/v1/users
/api/v2/users

Header 版本:

Accept: application/vnd.myapp.v2+json

语义化版本: v1, v2.major.minor

3.3 兼容性原则

变更	兼容性
新增字段	✅ 兼容
新增端点	✅ 兼容
字段语义变化	❌ 不兼容(部署 v2)
删除字段	❌ 不兼容
修改字段名	❌ 不兼容

3.4 接口幂等

java

// 通过幂等键保证不重复
@PostMapping("/orders")
public Result<Order> create(
    @RequestHeader("Idempotency-Key") String idempotencyKey,
    @RequestBody OrderRequest req
) {
    // 同一 Key 多次调用返回同一结果
    return idempotentService.execute(idempotencyKey, () -> orderService.create(req));
}

四、数据隔离

4.1 每个服务独享数据库

❌ 多服务共享数据库
├── order-db (user / order / payment 表)
└── 多个服务直接访问同一库

✅ 服务与库一一对应
├── order-service → order-db
├── user-service → user-db
└── payment-service → payment-db

4.2 跨服务数据访问

方式一:通过 API

java

// 订单服务需要用户信息 → 调用用户服务
@FeignClient("user-service")
public interface UserClient {
    @GetMapping("/users/{id}")
    UserDTO getUser(@PathVariable Long id);
}

方式二:数据同步(本地副本)

通过 MQ 异步同步:

java

// 用户服务发布用户变更事件
@EventListener
public void on(UserUpdatedEvent event) {
    kafkaTemplate.send("user-events", event);
}

// 订单服务订阅并存储本地副本
@KafkaListener(topics = "user-events")
public void handle(UserUpdatedEvent event) {
    userCacheRepository.save(event.userId(), event.name(), event.phone());
}

4.3 分布式事务

策略:

可补偿操作:Saga
最终一致:消息队列
强一致场景:TCC(侵入性强)

五、服务依赖治理

5.1 循环依赖

❌ 循环依赖 = 死锁风险

解决:

提取共同依赖到 C
事件驱动(单向)
接口下沉

5.2 依赖分析

工具:ArchUnit,Structure101

5.3 防腐层(ACL)

外部系统变更不能影响本服务。

java

// 防腐层:隔离老系统
@Component
public class LegacyOrderAdapter implements OrderPort {

    @Autowired
    private LegacySoapClient legacyClient;  // 老 SOAP 服务

    @Override
    public OrderDTO queryById(String orderId) {
        LegacyOrder legacy = legacyClient.queryOrder(orderId);
        // 转换为内部模型
        return new OrderDTO(
            legacy.getOrderNo(),
            legacy.getTotalAmount(),
            OrderStatus.fromCode(legacy.getStatus())
        );
    }
}

六、容错设计

6.1 Design for Failure

每个服务必须考虑下游不可用。

java

@Service
public class OrderService {

    @CircuitBreaker(name = "inventory", fallbackMethod = "fallback")
    @Retry(maxAttempts = 3)
    @TimeLimiter(name = "inventory")
    public CompletableFuture<Boolean> checkStock(String skuId) {
        return CompletableFuture.supplyAsync(() ->
            inventoryClient.checkStock(skuId)
        );
    }

    public CompletableFuture<Boolean> fallback(String skuId, Throwable t) {
        log.warn("库存查询失败,默认有库存", t);
        return CompletableFuture.completedFuture(true);
    }
}

6.2 隔离策略

策略	说明
线程池隔离	不同服务独立线程池
信号量隔离	共享线程,仅限信号量
进程隔离	不同服务独立进程
舱壁模式	借鉴船舶水密隔舱

6.3 限流保护

java

// Sentinel 限流
@SentinelResource(value = "createOrder", blockHandler = "rateLimitHandler")
public Order createOrder(OrderRequest req) {
    return orderService.create(req);
}

public Order rateLimitHandler(OrderRequest req, BlockException ex) {
    throw new BizException("系统繁忙,请稍后再试");
}

6.4 超时控制

yaml

# OpenFeign 超时
feign:
  client:
    config:
      default:
        connectTimeout: 5000
        readTimeout: 10000

# Resilience4j 超时
resilience4j:
  timelimiter:
    configs:
      default:
        timeoutDuration: 3s

原则: 总是设置超时,默认 3 秒

6.5 重试

维度	建议
重试次数	2-3 次
重试间隔	指数退避 1s, 2s, 4s
重试条件	仅对幂等 + 临时故障重试
终止条件	超过最大次数

java

@Retry(name = "inventory")
public InventoryResponse query(String skuId) {
    return inventoryClient.query(skuId);
}

七、安全

7.1 网关统一鉴权

java

@Component
public class AuthFilter implements GlobalFilter {

    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        ServerHttpRequest req = exchange.getRequest();
        String token = req.getHeaders().getFirst("Authorization");

        if (!authService.validate(token)) {
            return Mono.error(new UnauthorizedException());
        }

        return chain.filter(exchange);
    }
}

7.2 服务间传递用户上下文

java

// Feign 拦截器
@Component
public class UserContextFeignInterceptor implements RequestInterceptor {

    @Override
    public void apply(RequestTemplate template) {
        String userId = UserContextHolder.getUserId();
        template.header("X-User-Id", userId);
    }
}

接收方:

java

public class OrderController {

    @GetMapping
    public List<Order> list(@RequestHeader("X-User-Id") String userId) {
        return orderService.listByUser(userId);
    }
}

7.3 零信任架构

不信任内网
每个调用都要鉴权
最小权限
加密传输(mTLS)

八、可观测性

8.1 三大支柱

8.2 健康检查

java

@RestController
public class HealthController {

    @GetMapping("/actuator/health")
    public ResponseEntity<Health> health() {
        return ResponseEntity.ok(
            Health.up()
                .withDetail("db", checkDb())
                .withDetail("redis", checkRedis())
                .build()
        );
    }
}

K8s liveness / readiness:

yaml

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /actuator/health/liveness
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 30
  periodSeconds: 10

readinessProbe:
  httpGet:
    path: /actuator/health/readiness
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 10
  periodSeconds: 5

8.3 集中式日志

应用 A logs → Filebeat → Elasticsearch
应用 B logs → Filebeat → Elasticsearch
应用 C logs → Filebeat → Elasticsearch
                              ↓
                          Kibana

每条日志必含: traceId, userId, level, service

8.4 统一监控

yaml

# Prometheus 拉所有服务的 /actuator/prometheus
scrape_configs:
  - job_name: 'orders'
    static_configs:
      - targets: ['order-service:8080']

九、契约测试

9.1 消费者驱动(CDC)

消费方定义契约,提供方实现契约。

java

// 消费方定义期望
@SpringBootTest
@AutoConfigureStubRunner(
    ids = "com.example:inventory-service:1.0.0:stubs"
)
public class OrderContractTest {

    @Autowired
    private InventoryClient inventoryClient;

    @Test
    public void shouldReturnTrueWhenStockSufficient() {
        // 调用 stub 的 inventoryClient
        boolean available = inventoryClient.checkStock("SKU-001");
        assertThat(available).isTrue();
    }
}

9.2 Pact / Spring Cloud Contract

工具自动验证双方契约一致。

十、本章小结

主题	要点
拆分	按业务能力,渐进式
接口	RESTful + 版本 + 幂等
数据	每服务一库
容错	超时 + 重试 + 熔断 + 限流
安全	网关 + mTLS + 用户透传
观测	指标 + 日志 + 追踪
测试	单元 + 集成 + 契约 + E2E

动手练习

为订单服务定义完整 RESTful 接口(包含版本控制)
给订单 + 库存服务之间加 OpenFeign + Sentinel + Resilience4j
实现一个统一的鉴权网关过滤器
用 Spring Cloud Contract 写一个消费者驱动的契约测试

第 218 章:微服务设计原则 ​

一、Martin Fowler 微服务特征 ​

1.1 9 大特征 ​

二、服务拆分策略 ​

2.1 业务能力法(Business Capability) ​

2.2 演进式拆分 ​

2.3 反例 ​

2.4 服务数量 ​

三、接口设计 ​

3.1 RESTful 规范 ​

3.2 版本管理 ​

3.3 兼容性原则 ​

3.4 接口幂等 ​

四、数据隔离 ​

4.1 每个服务独享数据库 ​

4.2 跨服务数据访问 ​

4.3 分布式事务 ​

五、服务依赖治理 ​

5.1 循环依赖 ​

5.2 依赖分析 ​

5.3 防腐层(ACL) ​

六、容错设计 ​

6.1 Design for Failure ​

6.2 隔离策略 ​

6.3 限流保护 ​

6.4 超时控制 ​

6.5 重试 ​

七、安全 ​

7.1 网关统一鉴权 ​

7.2 服务间传递用户上下文 ​

7.3 零信任架构 ​

八、可观测性 ​

8.1 三大支柱 ​

8.2 健康检查 ​

8.3 集中式日志 ​

8.4 统一监控 ​

九、契约测试 ​

9.1 消费者驱动(CDC) ​

9.2 Pact / Spring Cloud Contract ​

十、本章小结 ​

动手练习 ​

推荐阅读 ​

第 218 章:微服务设计原则

一、Martin Fowler 微服务特征

1.1 9 大特征

二、服务拆分策略

2.1 业务能力法(Business Capability)

2.2 演进式拆分

2.3 反例

2.4 服务数量

三、接口设计

3.1 RESTful 规范

3.2 版本管理

3.3 兼容性原则

3.4 接口幂等

四、数据隔离

4.1 每个服务独享数据库

4.2 跨服务数据访问

4.3 分布式事务

五、服务依赖治理

5.1 循环依赖

5.2 依赖分析

5.3 防腐层(ACL)

六、容错设计

6.1 Design for Failure

6.2 隔离策略

6.3 限流保护

6.4 超时控制

6.5 重试

七、安全

7.1 网关统一鉴权

7.2 服务间传递用户上下文

7.3 零信任架构

八、可观测性

8.1 三大支柱

8.2 健康检查

8.3 集中式日志

8.4 统一监控

九、契约测试

9.1 消费者驱动(CDC)

9.2 Pact / Spring Cloud Contract

十、本章小结

动手练习

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