前言&背景
故事开始前先给大家讲一个段子，近些年随着软件系统架构的发展，我们经历了从单体应用到分布式系统，并且逐步向云原生迈进，而其中微服务架构是最具有代表性，但在微服务设计时又存在各式各样的问题，比如微服务拆分粒度过细，服务间调用深度过长，可能就要重新梳理业务考虑进行服务合并，这时就会有人问：“你们为什么把微服务拆了又合？”，你告诉他我们在“建中台”；然后随着业务的快速扩张，资源的利用上hold不住了，又要考虑对系统进行拆解，这时又会有人问：“你们为什么又把微服务合了又拆？”，你告诉他我们在“拆中台”；然后，当然还有然后，拆过之后发现有些服务拆的不合理，可能又要进行合并，此时有人问起：“What the hell are you doing ?”，你可以像一位老者一样回答他：“天下大势，分久必合，合久必分。周末七国分争，并入于秦。及秦灭之后，楚、汉分争，又并入于汉。汉高祖一统天下，后来光武中兴，遂分为三中台...”
以上类似的场景在实际应用微服务设计时，很多人或许感同身受。如何对微服务进行合理的拆分和设计？ 是否有相关的标准和规范可以参考，答案是有的，不过仅仅是方法论。从哲学的角度上讲并不存在普适的方案，不过根据经验可以总结和抽象一些方法作为指导，但是过度抽象之后又非常晦涩难懂，实施起来并不是一件容易的事。
微服务发展简史
首先我们先来回顾一下软件系统架构的发展历程：单体架构 --> 分布式/集群架构 --> 服务化架构（SOA面向服务） --> 微服务架构 --> 网格化/单元化架构
总的来说微服务架构囊括了之前架构的所有特点，分布式集群部署，面向服务的设计，而微服务更加关注的是服务拆分的粒度，即：一个服务要拆分到多大的维度合适。但随着系统业务量的增加，服务规模也越来越大，相应的也出现了一些新的问题，比如底层系统资源问题、服务间通信和治理问题、服务整体运维的问题，而SpringCloud、Dubbo等微服务框架只能解决软件开发层面的问题。早期的微服务，人们关注的重点都是软件开发层面，近几年随着容器化管理技术Docker、容器编排技术Kubernetes等，运维层面技术的成熟和推广，微服务体系由原来的注重开发，逐渐演变为设计、开发、运维一体化的DevOps管理模式。
通过服务架构的发展历程，我们可以看出：微服务实现了服务间的解耦，但同时也引发了很多非业务性问题。 比如：服务发现、服务限流、服务监控、服务权限控制、服务版本控制等。Spring Cloud等微服务框架，虽然为我们提供了，例如：解决服务发现问题的注册中心Eurek、解决限流问题的断路器Hystrix,以及解决服务调用问题的Ribbon、Fegin等技术，但是我们看看是它如何使用的？导入dependency依赖，将它们和我们的业务代码一起打包部署，也就是说Spring Cloud是一种”侵入式”解决方式，它虽然简化了我们处理非业务问题的难度，但是开发人员还是需要对这部分功能一定了解。
我们希望让业务开发人员，只关心业务代码开发，而不必将精力耗费在非业务代码的开发上，Service Mesh（服务网格）技术就是这种思想的体现，它可以帮助将非业务功能从代码中剥离处理，将整个服务间的网络通信抽离下沉到基础设施层面，例如：服务发现、负载均衡、版本控制、蓝绿部署等问题。
我们再回到微服务设计要解决的根本问题，即：微服务如何进行设计和拆分 ，下面梳理了一些在微服务架构设计时常用的原则和方法论：
- AKF拆分原则
- 业务拆分原则
- 领域驱动设计
- 分层架构设计
AKF拆分原则
我们先来聊一聊微服务设计的最基本原则：AKF扩展立方体（Scalability Cube）
AKF扩展立方体是《架构即未来》一书中提出的可扩展模型，这个立方体有三个轴线，每个轴线描述扩展性的一个维度。理论上按照这三个扩展模式，可以将一个单体系统进行无限的扩展。
- X轴：指的是水平复制。很好理解，就是将单体系统多运行几个实例，做个集群加负载均衡的模式。为了更好的支撑这种水平伸缩能力，所以系统最好设计成前后端分离并且无状态服务。这种扩展能力成本最低，实施也最简单，适合发展初期，业务复杂度低，增加系统容量就可以解决大部分问题。
- Y轴：指应用中职责的划分。这部分就是我们常说的微服务拆分模式，基于不同的业务进行拆分。这种属于业务上解耦的扩展能力，可以使团队更聚焦，同时解决代码复杂度的问题，但其中必然会牵扯到底层数据的隔离与传递，所以难度系数较大，适合业务复杂，数据量大，团队规模大的场景。
- Z轴：指根据服务或者数据进行分区，比如按地域进行划分。这是实现成本最高的一种扩展方式，一般在超大型系统会有类似的需求，比如当一个互联网系统突然用户量激增，单一的集群模式可能无法承载，那就需要按照用户所在的地区进行服务和数据的分区。和传统意义上的分库本表或者逻辑上多租户不一样，需要对多个分区进行一定的物理隔离，类似近些年金融行业单元化架构，多数据中心的思路。适用于用户指数级的快速增长，并可以按照某种规则进行分区。
在关注AKF三个轴线拆分的同时，还需要思考3S原则，即：Safety（安全）、Scale（规模）、Speed（速度）
业务拆分原则
接下来从系统业务角度切入，谈谈微服务的拆分和设计原则。
明确微服务拆分，设计原则；以业务需求为中心、高度自治及持续演进为目标实现微服务化。
对于跨服务的调用首先是从业务角度考虑，做到高内聚，低耦合，通过拆分的原则尽量减少这种耦合的发生。
领域驱动设计
领域驱动设计(DDD:Domain-Driven Design)，是一套更高级的对软件系统分析和设计的面向对象建模方法。和传统以数据驱动设计为中心的架构有很大区别，领域驱动设计更加关注的是领域模型，那么何为领域？直白些讲领域其实就是指一块业务范围。而领域驱动设计就是将业务与业务之间的关系，以及业务内部的逻辑构建出来。
在领域驱动设计中，首先要做的并且也是最重要的一步，就是达成共识，将团队中包括技术人员、领域专家、产品经理等对该领域相关的业务知识达成共识，大家能够简单清晰准确的描述该领域的业务含义和规则，这就是统一语言（Ubiquitous Language）。通过达成这种共识来解决在一些中大型软件系统中的业务复杂度，是一套行之有效方式。
有了通用语言后，如何将业务模型进行组织和落地，这部分就是模型驱动设计（Model-Driven Design）阶段。DDD将这个模型设计过程分为了两个阶段：
- 战略设计（Strategic design）
- 战术设计（Tactical design）
所谓战略设计，也称为高层设计，指将系统拆成不同的领域，换句话说：哪些是核心域（核心竞争力），哪些是通用域（非核心共用的，可外采的），哪些是支撑域（非核心特有的，可外包的）。
所谓战术设计，指如何具体的组织不同的业务模型，换句话说：这些模型是什么角色（实体、值对象）？这些模型之间是什么关系（聚合、聚合根）？这些模型如何协作和演变（领域事件、领域服务、工厂、仓库、应用服务）？
然后对领域模型进行界限上下文划分，并标识出之间的依赖关系，形成类似上图一样的领域模型设计，最终再将界限上下文或其中的领域模型映射成微服务。
领域驱动设计这种面向业务的设计方法，与今天的敏捷式开发和微服务架构体系具备天然的契合度。
分层架构设计
最后基于以上的设计原则和方法，我们再来看看分层架构设计，对于分层设计我想大家应该都会不陌生，但在微服务架构中应该如何进行分层，可以参考如下中台建设场景：
聚合域：聚合中台业务完成业务流程
业务域：提供中台业务能力接口
通用域：提供数据的原子操作接口
分层架构的好处是可以让服务之间关系更加清晰，同层之间尽量不要相互调用，也要避免跨层级调用，整个调用链的深度也要控制在一定范围。
结束语
没有最好的设计模式和架构方案，只有对系统持续的优化和演进，需要找到系统性能的瓶颈点，找到架构设计中腐化的地方，找到确实可行的方法，然后，不断优化和提升系统的质量，架构的魅力正在于此。
“你写的每一行代码都是你的名片，你fix掉的每一个bug都算数，这不是编程的技术，这是编程的艺术。” -- 致敬《飞驰人生》
