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1.1 分布式數(shù)據(jù)管理之痛點

為了確保微服務(wù)之間松耦合，每個服務(wù)都有自己的數(shù)據(jù)庫, 有的是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(SQL)，有的是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(NoSQL)。

開發(fā)企業(yè)事務(wù)往往牽涉到多個服務(wù)，要想做到多個服務(wù)數(shù)據(jù)的一致性并非易事，同樣，在多個服務(wù)之間進行數(shù)據(jù)查詢也充滿挑戰(zhàn)。

我們以一個在線B2B商店為例，客戶服務(wù) 包括了客戶的各種信息，例如可用信用等。

管理訂單，提供訂單服務(wù)，則需要驗證某個新訂單與客戶的信用限制沒有沖突。

在單體應(yīng)用中，訂單服務(wù)只需要使用傳統(tǒng)事務(wù)交易就可以一次性檢查可用信用和創(chuàng)建訂單。

相反微服務(wù)架構(gòu)下，訂單和客戶表分別是相應(yīng)服務(wù)的私有表，如下圖所示：

訂單服務(wù)不能直接訪問客戶表，只能通過客戶服務(wù)發(fā)布的API來訪問或者使用分布式事務(wù), 也就是眾所周知的兩階段提交 (2PC)來訪問客戶表，2PC意義圖如下所示：

這里存在兩個挑戰(zhàn)，***個挑戰(zhàn)是2PC除要求數(shù)據(jù)庫本身支持外，還要求服務(wù)的數(shù)據(jù)庫類型需要保持一致。

但是現(xiàn)在的微服務(wù)架構(gòu)中，每個服務(wù)的數(shù)據(jù)庫類型可能是不一樣的，有的可能是MySQL數(shù)據(jù)庫，有的也可能是NoSQL數(shù)據(jù)庫;

第二個挑戰(zhàn)是如何實現(xiàn)從多個服務(wù)中查詢數(shù)據(jù)。假設(shè)應(yīng)用程序需要顯示一個客戶和他最近的訂單。如果訂單服務(wù)提供用于檢索客戶訂單的API，那么應(yīng)用程序端可以通過JOIN方式來檢索此數(shù)據(jù)，即應(yīng)用程序***從客戶服務(wù)檢索客戶，并從訂單服務(wù)檢索客戶的訂單。

然而，如果訂單服務(wù)僅支持通過其主鍵查找訂單(也許它使用僅支持基于主鍵的檢索的NoSQL數(shù)據(jù)庫)， 在這種情況下，就沒有方法來檢索查詢所需的數(shù)據(jù)。

為解決這兩大痛點，就需要我們使用到分步式數(shù)據(jù)管理了。

1.2 分布式數(shù)據(jù)管理之舉措

在介紹分布式數(shù)據(jù)管理(CRUD)解決方案之前，有必要介紹下CAP原理和最終一致性相關(guān)概念。

1.2.1 CAP原理和最終一致性

1.2.1.1 CAP原理(CAP Theorem)

在足球比賽里，一個球員在一場比賽中進三個球，稱之為帽子戲法(Hat-trick)。在分布式數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，也有一個帽子原理(CAP Theorem)，不過此帽子非彼帽子。CAP原理中，有三個要素：

1)一致性(C onsistency)

2)可用性(A vailability)

3)分區(qū)容忍性(P artition tolerance)

CAP原理指的是，這三個要素最多只能同時實現(xiàn)兩點，不可能三者兼顧。

因此在進行分布式架構(gòu)設(shè)計時，必須做出取舍。而對于分布式數(shù)據(jù)系統(tǒng)，分區(qū)容忍性是基本要求 ，否則就失去了價值，因此設(shè)計分布式數(shù)據(jù)系統(tǒng)，就是在一致性和可用性之間取一個平衡。

對于大多數(shù)web應(yīng) 用，其實并不需要強一致性，因此犧牲一致性而換取高可用性，是目前多數(shù)分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的方向。

當(dāng)然，犧牲一致性，并不是完全不管數(shù)據(jù)的一致性，否則數(shù)據(jù)是混亂的，那么系統(tǒng)可用性再高分布式再好也沒有了價值。

犧牲一致性，只是不再要求關(guān)系型數(shù) 據(jù)庫中的強一致性，而是只要系統(tǒng)能達到最終一致性即可，考慮到客戶體驗，這個最終一致的時間窗口，要盡可能的對用戶透明，也就是需要保障“用戶感知到的一致性”。

通常是通過數(shù)據(jù)的多份異步復(fù)制來實現(xiàn)系統(tǒng)的高可用和數(shù)據(jù)的最終一致性的，“用戶感知到的一致性”的時間窗口則 取決于數(shù)據(jù)復(fù)制到一致狀態(tài)的時間。

1.2.1.2 最終一致性(eventually consistent)

對于一致性，可以分為從客戶端和服務(wù)端兩個不同的視角。

從客戶端來看，一致性主要指的是多并發(fā)訪問時更新過的數(shù)據(jù)如何獲取的問題。

從服務(wù)端來看，則是更新如何復(fù)制分布到整個系統(tǒng)，以保證數(shù)據(jù)最終一致。

一致性是因為有并發(fā)讀寫才有的問題，因此在理解一致性的問題時，一定要注意結(jié)合考慮并發(fā)讀寫的場景。

從客戶端角度，多進程并發(fā)訪問時，更新過的數(shù)據(jù)在不同進程如何獲取的不同策略，決定了不同的一致性。

對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，要求更新過的數(shù)據(jù)能被后續(xù)的 訪問都能看到，這是強一致性 ;如果能容忍后續(xù)的部分或者全部訪問不到，則是弱一致性 ; 如果經(jīng)過一段時間后要求能訪問到更新后的數(shù)據(jù)，則是最終一致性。

從服務(wù)端角度，如何盡快將更新后的數(shù)據(jù)分布到整個系統(tǒng)，降低達到最終一致性的時間窗口，是提高系統(tǒng)的可用度和用戶體驗非常重要的方面。

那么問題來了，如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)的最終一致性呢?答案就在事件驅(qū)動架構(gòu)。

1.2.2 事件驅(qū)動架構(gòu)簡介

Chris Richardson作為微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計領(lǐng)域的權(quán)威，給出了分布式數(shù)據(jù)管理的***解決方案。

對于大多數(shù)應(yīng)用而言，要實現(xiàn)微服務(wù)的分布式數(shù)據(jù)管理，需要采用事件驅(qū)動架構(gòu)(event-driven architecture)。

在事件驅(qū)動架構(gòu)中，當(dāng)某件重要事情發(fā)生時，微服務(wù)會發(fā)布一個事件，例如更新一個業(yè)務(wù)實體。

當(dāng)訂閱這些事件的微服務(wù)接收此事件時，就可以更新自己的業(yè)務(wù)實體，也可能會引發(fā)更多的事件發(fā)布，讓其他相關(guān)服務(wù)進行數(shù)據(jù)更新，最終實現(xiàn)分布式數(shù)據(jù)最終一致性。

可以使用事件來實現(xiàn)跨多服務(wù)的業(yè)務(wù)交易。交易一般由一系列步驟構(gòu)成，每一步驟都由一個更新業(yè)務(wù)實體的微服務(wù)和發(fā)布激活下一步驟的事件構(gòu)成。

1.2.2.1 事件驅(qū)動示例1

下圖展現(xiàn)如何使用事件驅(qū)動方法，在創(chuàng)建訂單時檢查信用可用度，微服務(wù)之間通過消息代理(Messsage Broker)來交換事件。

1. 訂單服務(wù)創(chuàng)建一個帶有NEW狀態(tài)的Order (訂單)，發(fā)布了一個“Order Created Event(創(chuàng)建訂單)”的事件。

2. 客戶服務(wù) 消費Order Created Event事件，為此訂單預(yù)留信用，發(fā)布“Credit Reserved Event(信用預(yù)留)”事件。

3. 訂單服務(wù)消費Credit Reserved Event，改變訂單的狀態(tài)為OPEN。

1.2.2.2 事件驅(qū)動示例2

下圖展現(xiàn)如何使用事件驅(qū)動方法，在創(chuàng)建訂單時觸發(fā)支付業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)更新，微服務(wù)之間通過消息代理(Messsage Broker)來交換事件。

1. 訂單服務(wù)創(chuàng)建一個待支付的訂單，發(fā)布一個“創(chuàng)建訂單”的事件。

2. 支付服務(wù)消費“創(chuàng)建訂單”事件，支付完成后發(fā)布一個“支付完成”事件。

3. 訂單服務(wù)消費“支付完成”事件，訂單狀態(tài)更新為待出庫。

1.2.3 事件驅(qū)動架構(gòu)之分布式數(shù)據(jù)更新

上節(jié)通過示例概要介紹了通過事件驅(qū)動方式，實現(xiàn)了分布式數(shù)據(jù)最終一致性保證?？v觀微服務(wù)架構(gòu)下的事件驅(qū)動業(yè)務(wù)處理邏輯，其核心要點在于，可靠的事件投遞和避免事件的重復(fù)消費。

可靠事件投遞有以下兩個特性：

1) 每個服務(wù)原子性的完成業(yè)務(wù)操作和發(fā)布事件;

2) 消息代理確保事件投遞至少一次(at least once);

而避免事件重復(fù)消費則要求消費事件的服務(wù)實現(xiàn)冪等性，比如支付服務(wù)不能因為重復(fù)收到事件而多次支付。

BTW：當(dāng)前流行的消息隊列如Kafka等，都已經(jīng)實現(xiàn)了事件的持久化和at least once的投遞模式，所以可靠事件投遞的第二條特性已經(jīng)滿足，這里就不展開。接下來章節(jié)講重點講述如何實現(xiàn)可靠事件投遞的***條特性和避免事件重復(fù)消費，即服務(wù)的業(yè)務(wù)操作和發(fā)布事件的原子性和避免消費者重復(fù)消費事件要求服務(wù)實現(xiàn)冪等性。

1.2.3.1 如何實現(xiàn)事件投遞操作原子性?

事件驅(qū)動架構(gòu)會碰到數(shù)據(jù)庫更新和發(fā)布事件原子性問題。例如，訂單服務(wù)必須向ORDER表插入一行，然后發(fā)布Order Created event，這兩個操作需要原子性。比如更新數(shù)據(jù)庫后，服務(wù)癱了(crashes)造成事件未能發(fā)布，系統(tǒng)變成不一致狀態(tài)。那么如何實現(xiàn)服務(wù)的業(yè)務(wù)操作和發(fā)布事件的原子性呢?

1.2.3.1.1 使用本地事務(wù)發(fā)布事件

獲得原子性的一個方法是將服務(wù)的業(yè)務(wù)操作和發(fā)布事件放在一個本地數(shù)據(jù)庫事務(wù)里，也就是說，需要在本地建立一個EVENT表，此表在存儲業(yè)務(wù)實體數(shù)據(jù)庫中起到消息列表功能。當(dāng)應(yīng)用發(fā)起一個(本地)數(shù)據(jù)庫交易，更新業(yè)務(wù)實體狀態(tài)時，會向EVENT表中插入一個事件，然后提交此次交易。另外一個獨立應(yīng)用進程或者線程查詢此EVENT表，向消息代理發(fā)布事件，然后使用本地交易標志此事件為已發(fā)布，如下圖所示：

訂單服務(wù)向ORDER表插入一行，然后向EVENT表中插入Order Created event，事件發(fā)布線程或者進程查詢EVENT表，請求未發(fā)布事件，發(fā)布他們，然后更新EVENT表標志此事件為已發(fā)布。

此方法也是優(yōu)缺點都有。優(yōu)點是可以確保事件發(fā)布不依賴于2PC，應(yīng)用發(fā)布業(yè)務(wù)層級事件而不需要推斷他們發(fā)生了什么;而缺點在于此方法由于開發(fā)人員必須牢記發(fā)布事件，因此有可能出現(xiàn)錯誤。

1.2.3.1.2 使用事件源

Event sourcing (事件源)通過使用以事件中心的數(shù)據(jù)存儲方式來保證業(yè)務(wù)實體的一致性。事件源保存了每個業(yè)務(wù)實體所有狀態(tài)變化的事件，而不是存儲實體當(dāng)前的狀態(tài)。應(yīng)用可以通過重放事件來重建實體現(xiàn)在的狀態(tài)。只要業(yè)務(wù)實體發(fā)生變化，新事件就會添加到事件表中。因為保存事件是單一操作，因此肯定是原子性的。

為了理解事件源工作方式，考慮以事件實體作為一個例子說明。傳統(tǒng)方式中，每個訂單映射為ORDER表中一行。但是對于事件源方式，訂單服務(wù)以事件狀態(tài)改變方式存儲一個訂單：創(chuàng)建的，已批準的，已發(fā)貨的，取消的;每個事件包括足夠信息來重建訂單的狀態(tài)。

事件源方法有很多優(yōu)點：解決了事件驅(qū)動架構(gòu)關(guān)鍵問題，使得業(yè)務(wù)實體更新和事件發(fā)布原子化，但是也存在缺點，因為是持久化事件而不是對象，導(dǎo)致數(shù)據(jù)查詢時，必須使用 Command Query Responsibility Segregation (CQRS) 來完成查詢業(yè)務(wù)，從開發(fā)角度看，存在一定挑戰(zhàn)。

1.2.3.2 如何避免事件重復(fù)消費?

要避免事件重復(fù)消費，需要消費事件的服務(wù)實現(xiàn)服務(wù)冪等，因為存在重試和錯誤補償機制，不可避免的在系統(tǒng)中存在重復(fù)收到消息的場景，服務(wù)冪等能提高數(shù)據(jù)的一致性。在編程中,一個冪等操作的特點是其任意多次執(zhí)行所產(chǎn)生的影響均與一次執(zhí)行的影響相同，因此需要開發(fā)人員在功能設(shè)計實現(xiàn)時，需要特別注意服務(wù)的冪等性。

1.2.4 事件驅(qū)動架構(gòu)之分布式數(shù)據(jù)查詢

微服務(wù)架構(gòu)下，由于分布式數(shù)據(jù)庫的存在，導(dǎo)致在執(zhí)行用戶業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢時，通常需要跨多個微服務(wù)數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)查詢，也就是分布式數(shù)據(jù)查詢。那么問題來了，由于每個微服務(wù)的數(shù)據(jù)都是私有化的，只能通過各自的REST接口獲取，如果負責(zé)業(yè)務(wù)查詢的功能模塊，通過調(diào)用各個微服務(wù)的REST接口來分別獲取基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，然后在內(nèi)存中再進行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)拼裝后，再返回給用戶。該方法無論從程序設(shè)計或是查詢性能角度看，都不是一個很好的方法。那么如何解決微服務(wù)架構(gòu)下的分布式數(shù)據(jù)查詢問題呢? 在給出解決方案之前，需要讀者首先了解下物化視圖和命令查詢職責(zé)分離等相關(guān)概念。

1.2.4.1 什么是物化視圖(merialized views)?

物化視圖是包括一個查詢結(jié)果的數(shù)據(jù)庫對像，它是遠程數(shù)據(jù)的的本地副本，或者用來生成基于數(shù)據(jù)表求和的匯總表。物化視圖存儲基于遠程表的數(shù)據(jù)，也可以稱為快照。這個基本上就說出了物化視圖的本質(zhì)，它是一組查詢的結(jié)果，這樣勢必為將來再次需要這組數(shù)據(jù)時大大提高查詢性能。物化視圖有兩種刷新模式ON DEMAND和ON COMMIT，用戶可根據(jù)實際情況進行設(shè)置。

物化視圖對于應(yīng)用層是透明的，不需要有任何的改動，終端用戶甚至都感覺不到底層是用的物化視圖?？傊?，使用物化視圖的目的一個是提高查詢性能，另一個是由于物化視圖包含的數(shù)據(jù)是遠程數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)快照或拷貝，微服務(wù)可通過物化視圖和命令查詢職責(zé)分離(CQRS)技術(shù)(參見以下章節(jié))實現(xiàn)分布式數(shù)據(jù)查詢。

1.2.4.2 什么是命令查詢職責(zé)分離(CQRS)?

在常用的單體應(yīng)用架構(gòu)中，通常都是通過數(shù)據(jù)訪問層來修改或者查詢數(shù)據(jù)，一般修改和查詢使用的是相同的實體。在一些業(yè)務(wù)邏輯簡單的系統(tǒng)中可能沒有什么問題，但是隨著系統(tǒng)邏輯變得復(fù)雜，用戶增多，這種設(shè)計就會出現(xiàn)一些性能問題;另外更重要的是，在微服務(wù)架構(gòu)下，通常需要跨多個微服務(wù)數(shù)據(jù)庫來查詢數(shù)據(jù)，此時，我們可借助命令查詢職責(zé)分離(CQRS)來有效解決這些問題。

CQRS使用分離的接口將數(shù)據(jù)查詢操作(Queries)和數(shù)據(jù)修改操作(Commands)分離開來，這也意味著在查詢和更新過程中使用的數(shù)據(jù)模型也是不一樣的。這樣讀和寫邏輯就隔離開來了。使用CQRS分離了讀寫職責(zé)之后，可以對數(shù)據(jù)進行讀寫分離操作來改進性能，同時提高可擴展性和安全。如下圖：

主數(shù)據(jù)庫處理CUD，從庫處理R，從庫的的結(jié)構(gòu)可以和主庫的結(jié)構(gòu)完全一樣，也可以不一樣，從庫主要用來進行只讀的查詢操作。在數(shù)量上從庫的個數(shù)也可以根據(jù)查詢的規(guī)模進行擴展，在業(yè)務(wù)邏輯上，也可以根據(jù)專題從主庫中劃分出不同的從庫。從庫也可以實現(xiàn)成ReportingDatabase，根據(jù)查詢的業(yè)務(wù)需求，從主庫中抽取一些必要的數(shù)據(jù)生成一系列查詢報表來存儲。

使用ReportingDatabase的一些優(yōu)點通常可以使得查詢變得更加簡單高效：

· ReportingDatabase的結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)表會針對常用的查詢請求進行設(shè)計。

· ReportingDatabase數(shù)據(jù)庫通常會去正規(guī)化，存儲一些冗余而減少必要的Join等聯(lián)合查詢操作，使得查詢簡化和高效，一些在主數(shù)據(jù)庫中用不到的數(shù)據(jù)信息，在ReportingDatabase可以不用存儲。

· 可以對ReportingDatabase重構(gòu)優(yōu)化，而不用去改變操作數(shù)據(jù)庫。

· 對ReportingDatabase數(shù)據(jù)庫的查詢不會給操作數(shù)據(jù)庫帶來任何壓力。

· 可以針對不同的查詢請求建立不同的ReportingDatabase庫。

1.2.4.3 如何實現(xiàn)事件驅(qū)動架構(gòu)下的數(shù)據(jù)查詢服務(wù)?

事件驅(qū)動不僅可以用于分布式數(shù)據(jù)一致性保證，還可以借助物化視圖和命令查詢職責(zé)分離技術(shù)，使用事件來維護不同微服務(wù)擁有數(shù)據(jù)預(yù)連接(pre-join)的物化視圖，從而實現(xiàn)微服務(wù)架構(gòu)下的分布式數(shù)據(jù)查詢。維護物化視圖的服務(wù)訂閱了相關(guān)事件并在事件發(fā)生時更新物化視圖。例如，客戶訂單視圖更新服務(wù)(維護客戶訂單視圖)會訂閱由客戶服務(wù)和訂單服務(wù)發(fā)布的事件(您還可以使用事件來維護由多個微服務(wù)擁有的數(shù)據(jù)組成的物化視圖。 

例如上圖中間的 “客戶訂單視圖更新”服務(wù)，主要負責(zé)客戶訂單視圖的更新。該服務(wù)訂閱了客戶服務(wù)和訂單服務(wù)發(fā)布的事件。當(dāng)“客戶訂單視圖更新”服務(wù)收到了上圖左側(cè)的客戶或者訂單更新事件，則會觸發(fā)更新客戶訂單物化視圖數(shù)據(jù)集。這里可以使用文檔數(shù)據(jù)庫(例如MongoDB)來實現(xiàn)客戶訂單視圖，為每個用戶存儲一個文檔。而上圖右側(cè)的客戶訂單視圖查詢服務(wù)負責(zé)響應(yīng)對客戶以及最近訂單(通過查詢客戶訂單視圖數(shù)據(jù)集)的查詢。

總之，上圖所示業(yè)務(wù)邏輯，用到了事件驅(qū)動、物化視圖和命令查詢職責(zé)分離等技術(shù)，有效解決了微服務(wù)架構(gòu)下分布式數(shù)據(jù)查詢的問題。

1.2.5 事件驅(qū)動架構(gòu)優(yōu)缺點

事件驅(qū)動架構(gòu)既有優(yōu)點也有缺點，此架構(gòu)可以實現(xiàn)跨多個服務(wù)的事務(wù)實現(xiàn)，且提供最終數(shù)據(jù)一致性，并且使得服務(wù)能夠自動維護查詢視圖;而缺點在于編程模式比傳統(tǒng)基于事務(wù)的交易模式更加復(fù)雜，必須實現(xiàn)補償事務(wù)以便從應(yīng)用程序級故障中恢復(fù)，例如，如果信用檢查不成功則必須取消訂單;另外，應(yīng)用必須應(yīng)對不一致的數(shù)據(jù)，比如當(dāng)應(yīng)用讀取未更新的最終視圖時也會遇見數(shù)據(jù)不一致問題。另外一個缺點在于訂閱者必須檢測和忽略冗余事件，避免事件重復(fù)消費。

1.3 總結(jié)

在微服務(wù)架構(gòu)中，每個微服務(wù)都有自己私有的數(shù)據(jù)集。不同微服務(wù)可能使用不同的SQL或者NoSQL數(shù)據(jù)庫。盡管數(shù)據(jù)庫架構(gòu)有很強的優(yōu)勢，但是也面對數(shù)據(jù)分布式管理的挑戰(zhàn)。***個挑戰(zhàn)就是如何在多服務(wù)之間維護業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一致性;第二個挑戰(zhàn)是如何從多服務(wù)環(huán)境中獲取一致性數(shù)據(jù)。

***解決辦法是采用事件驅(qū)動架構(gòu)。其中碰到的一個挑戰(zhàn)是如何原子性的更新狀態(tài)和發(fā)布事件。有幾種方法可以解決此問題，包括將數(shù)據(jù)庫視為消息隊列和事件源等。

從目前技術(shù)應(yīng)用范圍和成熟度看，推薦使用***種方式(本地事務(wù)發(fā)布事件)，來實現(xiàn)事件投遞原子化，即可靠事件投遞。

需要提醒：!!!數(shù)據(jù)一致性是微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計中唯恐避之不及卻又不得不考慮的話題。通過保證事件驅(qū)動實現(xiàn)最終數(shù)據(jù)的一致性，此方案的優(yōu)劣，也不能簡單的一言而概之，而是應(yīng)該根據(jù)場景定奪，適合的才是***的。另外，我們在對微服務(wù)進行業(yè)務(wù)劃分的時候就盡可能的避免“可能會產(chǎn)生一致性問題”的設(shè)計。如果這種設(shè)計過多，也許是時候考慮改改設(shè)計了。