怎么分析微服務架構(gòu)和SOA區(qū)別

這篇文章將為大家詳細講解有關(guān)怎么分析微服務架構(gòu)和SOA區(qū)別，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識有一定的了解。

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微服務架構(gòu)和SOA區(qū)別

微服務現(xiàn)在辣么火，業(yè)界流行的對比的卻都是所謂的Monolithic單體應用，而大量的系統(tǒng)在十幾年前都是已經(jīng)是分布式系統(tǒng)了，那么微服務作為新的理念和原來的分布式系統(tǒng)，或者說SOA（面向服務架構(gòu)）是什么區(qū)別呢？

我們先看相同點：

• 需要Registry，實現(xiàn)動態(tài)的服務注冊發(fā)現(xiàn)機制；

• 需要考慮分布式下面的事務一致性，CAP原則下，兩段式提交不能保證性能，事務補償機制需要考慮；

• 同步調(diào)用還是異步消息傳遞，如何保證消息可靠性？SOA由ESB來集成所有的消息；

• 都需要統(tǒng)一的Gateway來匯聚、編排接口，實現(xiàn)統(tǒng)一認證機制，對外提供APP使用的RESTful接口；

• 同樣的要關(guān)注如何再分布式下定位系統(tǒng)問題，如何做日志跟蹤，就像我們電信領(lǐng)域做了十幾年的信令跟蹤的功能；

那么差別在哪？

• 是持續(xù)集成、持續(xù)部署？對于CI、CD（持續(xù)集成、持續(xù)部署），這本身和敏捷、DevOps是交織在一起的，我認為這更傾向于軟件工程的領(lǐng)域而不是微服務技術(shù)本身；

• 使用不同的通訊協(xié)議是不是區(qū)別？微服務的標桿通訊協(xié)議是RESTful，而傳統(tǒng)的SOA一般是SOAP，不過目前來說采用輕量級的RPC框架Dubbo、Thrift、gRPC非常多，在Spring Cloud中也有Feign框架將標準RESTful轉(zhuǎn)為代碼的API這種仿RPC的行為，這些通訊協(xié)議不應該是區(qū)分微服務架構(gòu)和SOA的核心差別；

• 是流行的基于容器框架還是虛擬機為主？Docker和虛擬機還是物理機都是架構(gòu)實現(xiàn)的一種方式，不是核心區(qū)別；

微服務架構(gòu)的精髓在切分

• 服務的切分上有比較大的區(qū)別，SOA原本是以一種“集成”技術(shù)出現(xiàn)的，很多技術(shù)方案是將原有企業(yè)內(nèi)部服務封裝為一個獨立進程，這樣新的業(yè)務開發(fā)就可重用這些服務，這些服務很可能是類似供應鏈、CRM這樣的非常大的顆粒；而微服務這個“微”，就說明了他在切分上有講究，不妥協(xié)。無數(shù)的案例證明，如果你的切分是錯誤的，那么你得不到微服務承諾的“低耦合、升級不影響、可靠性高”之類的優(yōu)勢，而會比使用Monolithic有更多的麻煩。

• 不拆分存儲的微服務是偽服務：在實踐中，我們常常見到一種架構(gòu)，后端存儲是全部和在一個數(shù)據(jù)庫中，僅僅把前端的業(yè)務邏輯拆分到不同的服務進程中，本質(zhì)上和一個Monolithic一樣，只是把模塊之間的進程內(nèi)調(diào)用改為進程間調(diào)用，這種切分不可取，違反了分布式第一原則，模塊耦合沒有解決，性能卻受到了影響。

分布式設(shè)計第一原則 — “不要分布你的對象”

• 微服務的“Micro”這個詞并不是越小越好，而是相對SOA那種粗粒度的服務，我們需要更小更合適的粒度，這種Micro不是無限制的小。

如果我們將兩路（同步）通信與小/微服務結(jié)合使用，并根據(jù)比如“1個類=1個服務”的原則，那么我們實際上回到了使用Corba、J2EE和分布式對象的20世紀90年代。遺憾的是，新生代的開發(fā)人員沒有使用分布式對象的經(jīng)驗，因此也就沒有認識到這個主意多么糟糕，他們正試圖重復歷史，只是這次使用了新技術(shù)，比如用HTTP取代了RMI或IIOP。

微服務和Domain Driven Design

一個簡單的圖書管理系統(tǒng)肯定無需微服務架構(gòu)。既然采用了微服務架構(gòu)，那么面對的問題空間必然是比較宏大，比如整個電商、CRM。

如何拆解服務呢？

使用什么樣的方法拆解服務？業(yè)界流行1個類=1個服務、1個方法=1個服務、2 Pizza團隊、2周能重寫完成等方法，但是這些都缺乏實施基礎(chǔ)。我們必須從一些軟件設(shè)計方法中尋找，面向?qū)ο蠛驮O(shè)計模式適用的問題空間是一個模塊，而函數(shù)式編程的理念更多的是在代碼層面的微觀上起作用。
Eric Evans 的《領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計》這本書對微服務架構(gòu)有很大借鑒意義，這本書提出了一個能將一個大問題空間拆解分為領(lǐng)域和實體之間的關(guān)系和行為的技術(shù)。目前來說，這是一個最合理的解決拆分問題的方案，透過限界上下文（Bounded Context，下文簡稱為BC）這個概念，我們能將實現(xiàn)細節(jié)封裝起來，讓BC都能夠?qū)崿F(xiàn)SRP（單一職責）原則。而每個微服務正是BC在實際世界的物理映射，符合BC思路的微服務互相獨立松耦合。

微服務架構(gòu)是一件好事，逼著大家關(guān)注設(shè)計軟件的合理性，如果原來在Monolithic中領(lǐng)域分析、面向?qū)ο笤O(shè)計做不好，換微服務會把這個問題成倍的放大

以電商中的訂單和商品兩個領(lǐng)域舉例，按照DDD拆解，他們應該是兩個獨立的限界上下文，但是訂單中肯定是包含商品的，如果貿(mào)然拆為兩個BC，查詢、調(diào)用關(guān)系就耦合在一起了，甚至有了麻煩的分布式事務的問題，這個關(guān)聯(lián)如何拆解？BC理論認為在不同的BC中，即使是一個術(shù)語，他的關(guān)注點也不一樣，在商品BC中，關(guān)注的是屬性、規(guī)格、詳情等等（實際上商品BC這個領(lǐng)域有價格、庫存、促銷等等，把他作為單獨一個BC也是不合理的，這里為了簡化例子，大家先認為商品BC就是商品基礎(chǔ)信息）， 而在訂單BC中更關(guān)注商品的庫存、價格。所以在實際編碼設(shè)計中，訂單服務往往將關(guān)注的商品名稱、價格等等屬性冗余在訂單中，這個設(shè)計解脫了和商品BC的強關(guān)聯(lián)，兩個BC可以獨立提供服務，獨立數(shù)據(jù)存儲

小結(jié)

微服務架構(gòu)首先要關(guān)注的不是RPC/ServiceDiscovery/Circuit Breaker這些概念，也不是Eureka/Docker/SpringCloud/Zipkin這些技術(shù)框架，而是服務的邊界、職責劃分，劃分錯誤就會陷入大量的服務間的相互調(diào)用和分布式事務中，這種情況微服務帶來的不是便利而是麻煩。
DDD給我們帶來了合理的劃分手段，但是DDD的概念眾多，晦澀難以理解，如何抓住重點，合理的運用到微服務架構(gòu)中呢？

我認為如下的幾個架構(gòu)思想是重中之重

• 充血模型

• 事件驅(qū)動

微服務和充血模型

DDD那么復雜的理論，聚合根、值對象、事件溯源，到底我們該怎么入手呢？

實際上DDD和面向?qū)ο笤O(shè)計、設(shè)計模式等等理論有千絲萬縷的聯(lián)系，如果不熟悉OOA、OOD，DDD也是使用不好的。不過學習這些OO理論的時候，大家往往感覺到無用武之地，因為大部分的Java程序員開發(fā)生涯是從學習J2EE經(jīng)典的分層理論開始的（Action、Service、Dao），在這種分層理論中，我們基本沒有啥機會使用那些所謂的“行為型”的設(shè)計模式，這里的核心原因，就是J2EE經(jīng)典分層的開發(fā)方式是“貧血模型”。

Martin Fowler在他的《企業(yè)應用架構(gòu)模式》這本書中提出了兩種開發(fā)方式“事務腳本”和“領(lǐng)域模型”，這兩種開發(fā)分別對應了“貧血模型”和“充血模型”。

事務腳本開發(fā)模式

事務腳本的核心是過程，可以認為大部分的業(yè)務處理都是一條條的SQL，事務腳本把單個SQL組織成為一段業(yè)務邏輯，在邏輯執(zhí)行的時候，使用事務來保證邏輯的ACID。最典型的就是存儲過程。當然我們在平時J2EE經(jīng)典分層架構(gòu)中，經(jīng)常在Service層使用事務腳本。

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使用這種開發(fā)方式，對象只用于在各層之間傳輸數(shù)據(jù)用，這里的對象就是“貧血模型”，只有數(shù)據(jù)字段和Get/Set方法，沒有邏輯在對象中。

我們以一個庫存扣減的場景來舉例：

• 業(yè)務場景

首先談一下業(yè)務場景，一個下訂單扣減庫存（鎖庫存），這個很簡單
先判斷庫存是否足夠，然后扣減可銷售庫存，增加訂單占用庫存，然后再記錄一個庫存變動記錄日志（作為憑證）

• 貧血模型的設(shè)計

首先設(shè)計一個庫存表 Stock，有如下字段

設(shè)計一個Stock對象(Getter和Setter省略)

1 2 3 4 5 6

public class Stock {     private String spuId;     private String skuId;     private int stockNum;     private int orderStockNum; }

• Service入口

設(shè)計一個StockService，在其中的lock方法中寫邏輯
入?yún)?spuId, skuId, num)
實現(xiàn)偽代碼

1 2 3 4 5 6 7

count = select stocknum from stock where spuId=xx and skuid=xx if count>num {      update stock set stocknum=stocknum-num, orderstocknum=orderstocknum+num  where skuId=xx and spuId=xx } else {      //庫存不足，扣減失敗 } insert stock_log set xx=xx, date= new Date()

• ok，打完收工，如果做的好一些，可以把update和select count合一，這樣可以利用一條語句完成自旋，解決并發(fā)問題（高手）。

小結(jié)一下：
有沒有發(fā)現(xiàn)，在這個業(yè)務領(lǐng)域非常重要的核心邏輯 — 下訂單扣減庫存中操作過程中，Stock對象根本不用出現(xiàn)，全部是數(shù)據(jù)庫操作SQL，所謂的業(yè)務邏輯就是由多條SQL構(gòu)成。Stock只是CRUD的數(shù)據(jù)對象而已，沒邏輯可言。

• 馬丁福勒定義的“貧血模型”是反模式，面對簡單的小系統(tǒng)用事務腳本方式開發(fā)沒問題，業(yè)務邏輯復雜了，業(yè)務邏輯、各種狀態(tài)散布在大量的函數(shù)中，維護擴展的成本一下子就上來，貧血模型沒有實施微服務的基礎(chǔ)。

• 雖然我們用Java這樣的面向?qū)ο笳Z言來開發(fā)，但是其實和過程型語言是一樣的，所以很多情況下大家用數(shù)據(jù)庫的存儲過程來替代Java寫邏輯反而效果會更好，（ps：用了Spring boot也不是微服務），

領(lǐng)域模型的開發(fā)模式

• 領(lǐng)域模型是將數(shù)據(jù)和行為封裝在一起，并與現(xiàn)實世界的業(yè)務對象相映射。各類具備明確的職責劃分，使得邏輯分散到合適對象中。這樣的對象就是“充血模型” 。

• 在具體實踐中，我們需要明確一個概念，就是領(lǐng)域模型是有狀態(tài)的，他代表一個實際存在的事物。還是接著上面的例子，我們設(shè)計Stock對象需要代表一種商品的實際庫存，并在這個對象上面加上業(yè)務邏輯的方法

這樣做下單鎖庫存業(yè)務邏輯的時候，每次必須先從Repository根據(jù)主鍵load還原Inventory這個對象，然后執(zhí)行對應的lock(num)方法改變這個Inventory對象的狀態(tài)（屬性也是狀態(tài)的一種），然后再通過Repository的save方法把這個對象持久化到存儲去。

完成上述一系列操作的是Application,Application對外提供了這種集成操作的接口

領(lǐng)域模型開發(fā)方法最重要的是把扣減造成的狀態(tài)變化的細節(jié)放到了Inventory對象執(zhí)行，這就是對業(yè)務邏輯的封裝。
Application對象的lock方法可以和事務腳本方法的StockService的lock來做個對比，StockService是完全掌握所有細節(jié)，一旦有了變化（比如庫存為0也可以扣減），Service方法要跟著變；而Application這種方式不需要變化，只要在Inventory對象內(nèi)部計算就可以了。代碼放到了合適的地方，計算在合適層次，一切都很合理。這種設(shè)計可以充分利用各種OOD、OOP的理論把業(yè)務邏輯實現(xiàn)的很漂亮。

• 充血模型的缺點

從上面的例子，在Repository的load 到執(zhí)行業(yè)務方法，再到save回去，這是需要耗費一定時間的，但是這個過程中如果多個線程同時請求對Inventory庫存的鎖定，那就會導致狀態(tài)的不一致，麻煩的是針對庫存的并發(fā)不僅難處理而且很常見。
貧血模型完全依靠數(shù)據(jù)庫對并發(fā)的支撐，實現(xiàn)可以簡化很多，但充血模型就得自己實現(xiàn)了，不管是在內(nèi)存中通過鎖對象，還是使用redis的遠程鎖機制，都比貧血模型復雜而且可靠性下降，這是充血模型帶來的挑戰(zhàn)。更好的辦法是可以通過事件驅(qū)動的架構(gòu)來取消并發(fā)。

領(lǐng)域模型和微服務的關(guān)系

上面講了領(lǐng)域模型的實現(xiàn)，但是他和微服務是什么關(guān)系呢？在實踐中，這個Inventory是一個限界上下文的聚合根，我們可以認為一個聚合根就是一個微服務進程。

不過問題又來了，一個庫存的Inventory一定和商品信息是有關(guān)聯(lián)的，僅僅靠Inventory中的冗余那點商品ID是不夠的，商品的上下架狀態(tài)等等都是業(yè)務邏輯需要的，那不是又把商品Sku這樣的重型對象引入了這個微服務？兩個重型的對象在一個服務中？這樣的微服務拆不開啊，還是必須依靠商品庫？！

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事件驅(qū)動架構(gòu)

我們采用了領(lǐng)域驅(qū)動的開發(fā)方式，使用了充血模型，享受了他的好處，但是也不得不面對他帶來的弊端。這個弊端在分布式的微服務架構(gòu)下面又被放大。

事務一致性

事務一致性的問題在Monolithic下面不是大問題，在微服務下面卻是很致命，我們回顧一下所謂的ACID原則

• Atomicity – 原子性，改變數(shù)據(jù)狀態(tài)要么是一起完成，要么一起失敗

• Consistency – 一致性，數(shù)據(jù)的狀態(tài)是完整一致的

• Isolation – 隔離線，即使有并發(fā)事務，互相之間也不影響

• Durability – 持久性， 一旦事務提交，不可撤銷

在單體服務和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的時候，我們很容易通過數(shù)據(jù)庫的特性去完成ACID。但是一旦你按照DDD拆分聚合根-微服務架構(gòu)，他們的數(shù)據(jù)庫就已經(jīng)分離開了，你就要獨立面對分布式事務，要在自己的代碼里面滿足ACID。
對于分布式事務，大家一般會想到以前的JTA標準，2PC兩段式提交。我記得當年在Dubbo群里面，基本每周都會有人詢問Dubbo啥時候支撐分布式事務。實際上根據(jù)分布式系統(tǒng)中CAP原則，當P(分區(qū)容忍)發(fā)生的時候，強行追求C（一致性），會導致（A）可用性、吞吐量下降，此時我們一般用最終一致性來保證我們系統(tǒng)的AP能力。當然不是說放棄C，而是在一般情況下CAP都能保證，在發(fā)生分區(qū)的情況下，我們可以通過最終一致性來保證數(shù)據(jù)一致。

例：
在電商業(yè)務的下訂單凍結(jié)庫存場景。需要根據(jù)庫存情況確定訂單是否成交。
假設(shè)你已經(jīng)采用了分布式系統(tǒng)，這里訂單模塊和庫存模塊是兩個服務，分別擁有自己的存儲（關(guān)系型數(shù)據(jù)庫），

在一個數(shù)據(jù)庫的時候，一個事務就能搞定兩張表的修改，但是微服務中，就沒法這么做了。
在DDD理念中，一次事務只能改變一個聚合內(nèi)部的狀態(tài)，如果多個聚合之間需要狀態(tài)一致，那么就要通過最終一致性。訂單和庫存明顯是分屬于兩個不同的限界上下文的聚合，這里需要實現(xiàn)最終一致性，就需要使用事件驅(qū)動的架構(gòu)。

事件驅(qū)動實現(xiàn)最終一致性

事件驅(qū)動架構(gòu)在領(lǐng)域?qū)ο笾g通過異步的消息來同步狀態(tài)，有些消息也可以同時發(fā)布給多個服務，在消息引起了一個服務的同步后可能會引起另外消息，事件會擴散開。嚴格意義上的事件驅(qū)動是沒有同步調(diào)用的。

例子：
在訂單服務新增訂單后，訂單的狀態(tài)是“已開啟”，然后發(fā)布一個Order Created事件到消息隊列上

庫存服務在接收到Order Created 事件后，將庫存表格中的某sku減掉可銷售庫存，增加訂單占用庫存，然后再發(fā)送一個Inventory Locked事件給消息隊列

訂單服務接收到Inventory Locked事件，將訂單的狀態(tài)改為“已確認”

有人問，如果庫存不足，鎖定不成功怎么辦？ 簡單，庫存服務發(fā)送一個Lock Fail事件， 訂單服務接收后，把訂單置為“已取消”。

好消息，我們可以不用鎖！事件驅(qū)動有個很大的優(yōu)勢就是取消了并發(fā)，所有請求都是排隊進來，這對我們實施充血模型有很大幫助，我們可以不需要自己來管理內(nèi)存中的鎖了。取消鎖，隊列處理效率很高，事件驅(qū)動可以用在高并發(fā)場景下，比如搶購。

是的，用戶體驗有改變，用了這個事件驅(qū)動，用戶的體驗有可能會有改變，比如原來同步架構(gòu)的時候沒有庫存，就馬上告訴你條件不滿足無法下單，不會生成訂單；但是改了事件機制，訂單是立即生成的，很可能過了一會系統(tǒng)通知你訂單被取消掉。 就像搶購“小米手機”一樣，幾十萬人在排隊，排了很久告訴你沒貨了，明天再來吧。如果希望用戶立即得到結(jié)果，可以在前端想辦法，在BFF（Backend For Frontend）使用CountDownLatch這樣的鎖把后端的異步轉(zhuǎn)成前端同步，當然這樣BFF消耗比較大。

沒辦法，產(chǎn)品經(jīng)理不接受，產(chǎn)品經(jīng)理說用戶的體驗必須是沒有庫存就不會生成訂單，這個方案會不斷的生成取消的訂單，他不能接受，怎么辦？那就在訂單列表查詢的時候，略過這些cancel狀態(tài)的訂單吧，也許需要一個額外的視圖來做。我并不是一個理想主義者，解決當前的問題是我首先要考慮的，我們設(shè)計微服務的目的是本想是解決業(yè)務并發(fā)量。而現(xiàn)在面臨的卻是用戶體驗的問題，所以架構(gòu)設(shè)計也是需要妥協(xié)的:( 但是至少分析完了，我知道我妥協(xié)在什么地方，為什么妥協(xié)，未來還有可能改變。

多個領(lǐng)域多表Join查詢

• 我個人認為聚合根這樣的模式對修改狀態(tài)是特別合適，但是對搜索數(shù)據(jù)的確是不方便，比如篩選出一批符合條件的訂單這樣的需求，本身聚合根對象不能承擔批量的查詢?nèi)蝿?，因為這不是他的職責。那就必須依賴“領(lǐng)域服務（Domain Service）”這種設(shè)施。

當一個方法不便放在實體或者值對象上，使用領(lǐng)域服務便是最佳的解決方法，請確保領(lǐng)域服務是無狀態(tài)的。

• 我們的查詢?nèi)蝿胀軓碗s，比如查詢商品列表，要求按照上個月的銷售額進行排序； 要按照商品的退貨率排序等等。但是在微服務和DDD之后，我們的存儲模型已經(jīng)被拆離開，上述的查詢都是要涉及訂單、用戶、商品多個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。如何搞？ 此時我們要引入一個視圖的概念。比如下面的，查詢用戶名下訂單的操作，直接調(diào)用兩個服務自己在內(nèi)存中join效率無疑是很低的，再加上一些filter條件、分頁，沒法做了。于是我們將事件廣播出去，由一個單獨的視圖服務來接收這些事件，并形成一個物化視圖（materialized view），這些數(shù)據(jù)已經(jīng)join過，處理過，放在一個單獨的查詢庫中，等待查詢，這是一個典型的以空間換時間的處理方式。

經(jīng)過分析，除了簡單的根據(jù)主鍵Find或者沒有太多關(guān)聯(lián)的List查詢，我們大部分的查詢?nèi)蝿湛梢苑诺絾为毜牟樵儙熘?，這個查詢庫可以是關(guān)系數(shù)據(jù)庫的ReadOnly庫，也可以是NOSQL的數(shù)據(jù)庫，實際上我們在項目中使用了ElasticSearch作為專門的查詢視圖，效果很不錯

限界上下文（Bounded Context）和數(shù)據(jù)耦合

除了多領(lǐng)域join的問題，我們在業(yè)務中還會經(jīng)常碰到一些場景，比如電商中的商品信息是基礎(chǔ)信息，屬于單獨的BC，而其他BC，不管是營銷服務、價格服務、購物車服務、訂單服務都是需要引用這個商品信息的。但是需要的商品信息只是全部的一小部分而已，營銷服務需要商品的id和名稱、上下架狀態(tài)；訂單服務需要商品id、名稱、目錄、價格等等。這比起商品中心定義一個商品（商品id、名稱、規(guī)格、規(guī)格值、詳情等等）只是一個很小的子集。這說明不同的限界上下文的同樣的術(shù)語，但是所指的概念不一樣。 這樣的問題映射到我們的實現(xiàn)中，每次在訂單、營銷模塊中直接查詢商品模塊，肯定是不合適，因為

• 商品中心需要適配每個服務需要的數(shù)據(jù)，提供不同的接口

• 并發(fā)量必然很大

• 服務之間的耦合嚴重，一旦宕機、升級影響的范圍很大。

特別是最后一條，嚴重限制了我們獲得微服務提供的優(yōu)勢“松耦合、每個服務自己可以頻繁升級不影響其他模塊”。這就需要我們通過事件驅(qū)動方法，適當冗余一些數(shù)據(jù)到不同的BC去，把這種耦合拆解開。這種耦合有時候是通過Value Object嵌入到實體中的方式，在生成實體的時候就冗余，比如訂單在生成的時候就冗余了商品的信息；有時候是通過額外的Value Object列表方式，營銷中心冗余一部分相關(guān)的商品列表數(shù)據(jù)，并隨時關(guān)注監(jiān)聽商品的上下級狀態(tài)，同步替換掉本限界上下文的商品列表。

下圖一個下單場景分析，在電商系統(tǒng)中，我們可以認為會員和商品是所有業(yè)務的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，他們的變更應該是通過廣播的方式發(fā)布到各個領(lǐng)域，每個領(lǐng)域保留自己需要的信息。

保證最終一致性

最終一致性成功依賴很多條件

• 依賴消息傳遞的可靠性，可能A系統(tǒng)變更了狀態(tài)，消息發(fā)到B系統(tǒng)的時候丟失了，導致AB的狀態(tài)不一致

• 依賴服務的可靠性，如果A系統(tǒng)變更了自己的狀態(tài)，但是還沒來得及發(fā)送消息就掛了。也會導致狀態(tài)不一致

我記得JavaEE規(guī)范中的JMS中有針對這兩種問題的處理要求，一個是JMS通過各種確認消息（Client Acknowledge等）來保證消息的投遞可靠性，另外是JMS的消息投遞操作可以加入到數(shù)據(jù)庫的事務中-即沒有發(fā)送消息，會引起數(shù)據(jù)庫的回滾（沒有查資料，不是很準確的描述，請專家指正）。不過現(xiàn)在符合JMS規(guī)范的MQ沒幾個，特別是保一致性需要降低性能，現(xiàn)在標榜高吞吐量的MQ都把問題拋給了我們自己的應用解決。所以這里介紹幾個常見的方法，來提升最終一致性的效果。

使用本地事務

還是以上面的訂單扣取信用的例子

• 訂單服務開啟本地事務，首先新增訂單；

• 然后將Order Created事件插入一張專門Event表，事務提交；

• 有一個單獨的定時任務線程，定期掃描Event表，掃出來需要發(fā)送的就丟到MQ，同時把Event設(shè)置為“已發(fā)送”。

方案的優(yōu)勢是使用了本地數(shù)據(jù)庫的事務，如果Event沒有插入成功，那么訂單也不會被創(chuàng)建；線程掃描后把event置為已發(fā)送，也確保了消息不會被漏發(fā)（我們的目標是寧可重發(fā)，也不要漏發(fā)，因為Event處理會被設(shè)計為冪等）。
缺點是需要單獨處理Event發(fā)布在業(yè)務邏輯中，繁瑣容易忘記；Event發(fā)送有些滯后；定時掃描性能消耗大，而且會產(chǎn)生數(shù)據(jù)庫高水位隱患；

我們稍作改進，使用數(shù)據(jù)庫特有的MySQL Binlog跟蹤（阿里的Canal）或者Oracle的GoldenGate技術(shù)可以獲得數(shù)據(jù)庫的Event表的變更通知，這樣就可以避免通過定時任務來掃描了

不過用了這些數(shù)據(jù)庫日志的工具，會和具體的數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)（甚至是特定的版本）綁定，決策的時候請慎重。

使用Event Sourcing 事件溯源

事件溯源對我們來說是一個特別的思路，他并不持久化Entity對象，而是只把初始狀態(tài)和每次變更的Event記錄下來，并在內(nèi)存中根據(jù)Event還原Entity對象的最新狀態(tài)，具體實現(xiàn)很類似數(shù)據(jù)庫的Redolog的實現(xiàn)，只是他把這種機制放到了應用層來。

雖然事件溯源有很多宣稱的優(yōu)勢，引入這種技術(shù)要特別小心，首先他不一定適合大部分的業(yè)務場景，一旦變更很多的情況下，效率的確是個大問題；另外一些查詢的問題也是困擾。

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網(wǎng)頁標題：怎么分析微服務架構(gòu)和SOA區(qū)別
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