如何實現(xiàn)微服務(wù)前端數(shù)據(jù)加載

這篇文章主要講解了“如何實現(xiàn)微服務(wù)前端數(shù)據(jù)加載”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“如何實現(xiàn)微服務(wù)前端數(shù)據(jù)加載”吧！

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目前在不少團隊里已經(jīng)逐步實踐落地了微服務(wù)架構(gòu)，比如前端圈很流行的 BFF（Backend For Frontend）其實就是微服務(wù)架構(gòu)的一種變種，即讓前端團隊維護一套“膠水層/接入層/API層”的服務(wù)，調(diào)用后臺團隊提供的若干個微服務(wù)，將微服務(wù)的結(jié)果進行邏輯組裝，從而包裝出對外的 API。

在這種架構(gòu)下，服務(wù)在大體上可以分為兩種角色：

1. 前端服務(wù)（Frontend），包裝底層的微服務(wù)，對外直接暴露可調(diào)用的 API。例如在 BFF 架構(gòu)里，很可能就是一個 Node.js 寫成的 HTTP Server。

2. 后臺微服務(wù)（Microservices），通常由后端團隊提供的單體服務(wù)，承載不同模塊的功能，提供一系列的內(nèi)部調(diào)用接口。

最簡單的情形

我們先考慮一種最簡單的情形，也就是每當(dāng)有外部請求進來，那么前端服務(wù)都會向若干個后臺微服務(wù)請求數(shù)據(jù)，然后進行邏輯處理，返回響應(yīng)：

這種樸素的模型明顯存在一個問題：每個外部請求都會觸發(fā)多次內(nèi)部服務(wù)調(diào)用，這樣的做法非常浪費資源，因為對于大多數(shù)內(nèi)部微服務(wù)而言，請求的結(jié)果在一定的時間內(nèi)都是 可緩存 的。

比如用戶的頭像可能幾天幾周甚至幾個月才更新一次，這種情況下前端服務(wù)完全可以緩存用戶的頭像一段時間，這段時間內(nèi)，讀取用戶頭像可以從直接從緩存內(nèi)讀取，而不需要請求后臺，很大程度上節(jié)省了后臺服務(wù)的負擔(dān)。

加入本地緩存

于是我們在前端服務(wù)中加入了本地內(nèi)存緩存（Local Cache），讓大多數(shù)請求都命中本地緩存，從而減少了后臺服務(wù)的負擔(dān)：

本地緩存通常是放置在內(nèi)存里的，而內(nèi)存空間比較有限，所以我們需要引入 緩存淘汰 的機制，限制內(nèi)存最大容量。具體的緩存淘汰算法就有很多了，比如 FIFO、LFU、LRU、MRU、ARC 等等，可以根據(jù)業(yè)務(wù)的實際情況來選擇合適的算法。

引入本地緩存之后，依然會有一個問題：緩存只能在單個服務(wù)實例（服務(wù)實例可以理解為服務(wù)器、K8S Pod之類的概念）上生效，而大多數(shù)前端服務(wù)為了能夠橫向擴容，一般都是無狀態(tài)的，所以會有大量并存的實例。

也就是說，本地緩存可能只會在某臺服務(wù)器上生效，而其他平行的服務(wù)器上沒有緩存，如果請求打到了沒有緩存的服務(wù)器上，那么依然無法命中緩存。

另外一個問題就是，緩存邏輯和應(yīng)用邏輯是耦合的，每一個接口的代碼里可能都會存在類似這樣的邏輯：

var cachedData = cache.get(key)  if (cachedData !== undefined) {  return cachedData  } else {  return fetch('...')  }

Don't Repeat Yourself! 我們顯然需要把這段緩存邏輯抽象出來，避免重復(fù)代碼。

加入 Cache 層和中心化緩存

為了解決上面兩個問題，我們繼續(xù)改進我們的架構(gòu)：

加入 中心化的遠程緩存 （比如 redis、Memcache），讓遠程緩存可以作用到所有實例上面；

將緩存、RPC 等非應(yīng)用層的邏輯 抽象為單獨的組件（Cache Layer） ，用來封裝后臺微服務(wù)的讀寫、本地緩存、遠程緩存相關(guān)的邏輯。

抽象出這樣一層 Cache Layer 之后，我們便可以進一步演進我們的服務(wù)。

加入緩存刷新機制

雖然我們有了中心化的緩存，但緩存畢竟只是短期內(nèi)有效的。一旦緩存失效，那就還是得向后臺服務(wù)請求數(shù)據(jù)，在這種臨界條件下，請求耗時就會增加，出現(xiàn)耗時的毛刺現(xiàn)象（每隔一段時間，有小部分請求耗時變大）。

那么 有沒有辦法可以讓緩存一直保持“新鮮”呢 ？這就需要緩存刷新的機制了，大體上講，緩存刷新分為主動刷新和被動刷新兩種：

主動刷新

主動刷新即每當(dāng)數(shù)據(jù)有更新的時候，刷新緩存，下游服務(wù)永遠只讀取緩存內(nèi)的數(shù)據(jù)。

讀多寫少的后臺服務(wù)非常適合這種模式，因為讀請求永遠不會打到數(shù)據(jù)庫里，而是被分流到性能、擴展性高幾個檔次的緩存組件上面，從而很大程度上減輕數(shù)據(jù)庫的壓力。

當(dāng)然主動刷新也并不是完美無缺的，它意味著 前后端服務(wù)必須要在緩存組件上產(chǎn)生耦合 （比如需要約定緩存 key 的命名、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等），這就帶來了一定的隱患，一旦后端微服務(wù)錯誤地寫入了緩存，或者緩存組件出現(xiàn)可用性問題，結(jié)果很可能是災(zāi)難性的。所以這種模式更適合單個服務(wù)內(nèi)部，而不是多個服務(wù)之間。

被動刷新

被動刷新即讀取緩存數(shù)據(jù)的時候，根據(jù)緩存的剩余有效期或者類似指標(biāo)，決定要不要異步刷新緩存（類似 HTTP 協(xié)議的 stale-while-revalidate ）。

這種模式相比于主動刷新，優(yōu)點是服務(wù)間的耦合更少一些，但缺點在于 1. 只能根據(jù)訪問熱點進行緩存，無法全量緩存；2. 只能根據(jù)相關(guān)指標(biāo)被動刷新，降低了數(shù)據(jù)的即時性。

如果團隊的前端服務(wù)（如 BFF）和后臺服務(wù)是由兩套人員開發(fā)維護，比較適合使用這樣的緩存模式。當(dāng)然具體選擇哪種模式，得根據(jù)實際情況來決定。

緩存是一個非常靈活并且萬金油的組件，這里篇幅有限就不再深入，更多關(guān)于緩存的設(shè)計模式，可以參考這里：

donnemartin/system-design-primer  github.com

請求收斂

對于大流量的業(yè)務(wù)而言，可能同時會有成百上千的請求打到同一個前端服務(wù)實例上，這些請求會觸發(fā)大量的對緩存、后臺服務(wù)的讀請求，大多數(shù)情況下，這些并發(fā)的讀請求是可以 收歸為少數(shù)幾個請求 的。

這種思路和 Facebook 開源的dataloader 非常相似，將并行的、參數(shù)相同的請求收歸到一起，從而降低后端服務(wù)的壓力（在 GraphQL 的使用場景下很容易出現(xiàn)這種問題）。

容災(zāi)緩存

我們不妨考慮一種極端的情況：如果后臺服務(wù)全掛了，前端服務(wù)能不能使用緩存里的來“撐住”一段時間？這就是容災(zāi)緩存的概念，即 在服務(wù)異常的時候，降級到使用緩存中的數(shù)據(jù)來響應(yīng)外部請求，保證一定的可用性 。容災(zāi)緩存的邏輯，同樣可以抽象到 Cache Layer 中。

感謝各位的閱讀，以上就是“如何實現(xiàn)微服務(wù)前端數(shù)據(jù)加載”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對如何實現(xiàn)微服務(wù)前端數(shù)據(jù)加載這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識點的文章，歡迎關(guān)注！

標(biāo)題名稱：如何實現(xiàn)微服務(wù)前端數(shù)據(jù)加載
鏈接URL：http://muchs.cn/article24/iejcce.html

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