为什么微服务并不是越早越好？

微服务架构，为什微服务并是为什微服务并分层架构演进过程中很重要的一环，那微服务是为什微服务并不是越早越好呢?今天和大家一起聊聊这一个问题。

什么时候进行DAO层的为什微服务并分层抽象?

最开始，分层架构长什么样?为什微服务并

一个业务系统最初的分层架构如上：

web-server层从db层获取数据并进行加工处理; db层存储数据;

此时，web-server层如何获取底层的为什微服务并数据呢?

web-server层获取数据的一段伪代码如上，不用纠结代码的为什微服务并细节，也不用纠结不同编程语言与不同数据库驱动的为什微服务并差异，其获取数据的为什微服务并过程大致为：

创建一个与数据库的连接，初始化资源; 根据业务拼装一个SQL语句; 通过连接执行SQL语句，为什微服务并并获得结果集; 通过游标遍历结果集，为什微服务并取出每行数据，为什微服务并亦可从每行数据中取出属性数据; 关闭数据库连接，为什微服务并回收资源;

如果业务不复杂，为什微服务并这段代码写1次2次还可以，为什微服务并但如果业务越来越复杂，每次都这么获取数据，就略显低效了，有大量冗余、重复、每次必写的代码。网站模板

如何让数据的获取更加高效快捷呢?

通过技术手段能够实现：

表与类的映射; 属性与成员的映射; SQL与函数的映射;

绝大部分公司正在用的ORM，DAO等技术，就是一种分层抽象，可以提高数据获取的效率，屏蔽连接，游标，结果集这些复杂性。

于是，分层架构就演进了。

当手写代码从DB中获取数据，成为通用痛点的时候，就应该分层抽象出DAO层，简化数据获取过程，提高数据获取效率，向上游屏蔽底层的复杂性。

然后呢?

抽象出DAO层之后，系统架构并不会一成不变：

随着业务越来越复杂，业务系统会不断进行垂直拆分; 随着数据量越来越大，数据库会进行水平切分; 随着读并发的越来越大，会增加缓存降低数据库的压力;

于是系统架构变成了这个样子：

业务系统垂直拆分，站群服务器数据库水平切分，缓存这些都是常见的架构优化手段。

此时，web-server层如何获取底层的数据呢?

根据楼主的经验，以用户数据为例，流程一般是这样的：

先查缓存：先用uid尝试从缓存获取数据，如果cache hit，数据获取成功，返回User实体，流程结束; 确定路由：如果cache miss，先查询路由配置，确定uid落在哪个数据库实例的哪个库上; 查询DB：通过DAO从对应库获取uid对应的数据实体User; 插入缓存：将kv(uid, User)放入缓存，以便下次缓存查询数据能够命中缓存;

如果业务不复杂，这段代码写1次2次还可以，但如果业务越来越复杂，每次都这么获取数据，就略显低效了，有大量冗余、重复、每次必写的代码。

特别的，业务垂直拆分成非常多的子系统之后：

一旦底层有稍许变化，源码下载所有上游的系统都需要升级修改; 子系统之间很可能出现代码拷贝; 一旦拷贝代码，出现一个bug，多个子系统都需要升级修改;

不相信业务会垂直拆分成多个子系统?举两个例子：

58同城有招聘、房产、二手、二手车、黄页等5大头部业务，都需要访问用户数据; 到家集团有月嫂、保姆、快狗打车、蓝服等多个业务，也都需要访问用户数据;

如果每个子系统都需要关注缓存，分库，读写分离的复杂性，调用层会疯掉的。

如何让数据的获取更加高效快捷呢?

服务化，数据服务层的抽象势在必行。

通过抽象数据服务层：

web-server层可以通过RPC接口，像调用本地函数一样调用远端的数据; 数据服务层，只有这一处需要关注缓存，分库，读写分离这些复杂性;

于是，分层架构就又演进了。

当业务越来越复杂，垂直拆分的系统越来越多，数据库实施了水平切分，数据层实施了缓存加速之后，底层数据获取复杂性成为通用痛点的时候，就应该抽象出数据服务层，简化数据获取过程，提高数据获取效率，向上游屏蔽底层的复杂性。

那微服务是不是越早越好呢?

互联网分层架构是一个很有意思的问题，服务化的引入，并不是越早越好：

请求处理时间可能会增加; 运维可能会更加复杂; 定位问题可能会更加麻烦;

千万别鲁莽的在“微服务”大流之下，草率的进行微服务改造，看似“高大上架构”的背后，隐藏着更多并未接触过的“大坑”。还是那句话，架构和业务的特点和阶段有关：一切脱离业务的架构设计，都是耍流氓。

【本文为专栏作者“58沈剑”原创稿件，转载请联系原作者】

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