京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SOA架构设计经验分享—架构、职责、数据一致性
.背景介绍
最近一段时间都在做系统分析和设计工作,面对的业务是典型的重量级企业应用方向。突然发现很多以往觉得很简单的问题变得没有想象的那么容易,最大的问题就是职责如何分配。论系统架构设计的最大的问题,其实也就是职责的分配,分配的合理,实现起来就会很柔性,反之就会使架构很混乱。
软件的生命周期大概可以归纳为四个基本的过程,分析、设计、实现、测试,当然这仅仅是一个最为粗略的表示而已。不同的方法论有着不同的使用这几个过程的方式。RUP使用快速迭代的过程,在这个几个子过程中适当的输出一些过程制品,每次迭代都是进行相同的分析、设计、实现、测试。而在Scrum中,不提倡输出任何文档形式的过程制品,也同样有着上述几个过程,强调以人为中心,通过沟通来解决大部分的问题。
不能用好与不好来判断哪一种方法论,只能根据目前的实际情况综合权衡。RUP的每次迭代中有几个关键的制品对系统分析、设计很重要,可以说是非常重要,如:词汇表、业务规则文档、用例、领域草图。这几个制品对分析、设计很重要,需要从这几个制品中提炼出设计模型最终才能落地。这主要用在业务复杂的应用系统中。而Scrum更加的轻量级,可以用在互联网项目中,业务不是太复杂的情况下。
其实我为什么要强调软件工程及开发方法论,是因为我最近发现,做设计其实是建立在分析的基础上的,但是这里面又有很多问题。大型企业级应用,并不能通过一次性分析就可以得出准确和全部的需求,初期阶段建立的需求70%都是不准确的。所以做架构需要有分析的能力才行且是建立在适当的开发方论上的分析,什么时候该用RUP,什么时候该用Scrum,什么时候该用XP都很有讲究。分析与设计都需要有一个执行上下文,不同的上下文对分析、设计的执行有着不同的要求。
有句话我觉得对架构者来说很有启发:分析就是做正确的事,设计就是正确的做事。架构跟语言跟平台关系不大,毕竟架构是设计过程中的子过程,我想如果你的设计不合理,你用任何语言任何平台都解决不了问题。(这里的架构上下文指:企业应用架构不是基础设施的系统架构)
2.SOA的架构层次
进行SOA类型的架构设计就需要搞清楚SOA架构模型才行。并不能想当然的对系统进行简单的拆分就行,需要搞清楚SOA的架构模型是怎样的,每一块是干什么用的,这样设计由分析阶段输出的需求时才能正确的划分职责。
如果把SOA的架构简单的理解为是多个子系统之间的整合其实有点太过于简单,也没有真正搞清楚SOA的架构模型。按照SOA的正确方法论及目标模型,其实SOA在实现架构落地上,需要考虑到对服务的组合,不断的重用现有的服务,让企业应用可以逐步集成,快速实现业务的迭代。其实这就是本节要讲的服务的分层,通过分层将服务按照使用类型进行分配,上层服务对下层服务的包装,下层服务负责原子性的操作,上层服务对下层服务进行业务性的组合。
我们来看具体的每一层的作用及主要职责。
2.1.应用服务(原子服务)
应用服务就是诸如:订单服务、仓库服务、销售服务、客户管理服务,这些服务直接对应不同的应用系统,直接服务这些应用系统的原子操作。订单服务直接原子性的插入订单,没有任何跨其他服务的分支逻辑。仓库服务只管自己的仓库逻辑。同样其他的应用服务只管好自己的职责,杜绝对其他服务的调用。
图1:
应用服务位于UI与后台之间,后台我们可以认为它是一异构的系统或者是数据库之类的。应用服务的位置位于前端与后端之间,起到类似一个服务API的作用,但是SOA中的服务还远远不止这一个应用服务,如果我们的SOA架构中只有一种类型的服务,那么这会增加我们系统的耦合程度,因为你没有对系统的服务进行层次的划分,你的业务功能会直接的落到某一个应用线上的服务,继续往下看。
2.2.组合服务
组合服务是对应用服务的一个组合,根据实际项目的规模大小,不一定非要进行物理的隔离,在代码层面的服务化也是可以的,在将来的某一天有必要的情况下再进行物理的拆分,毕竟物理的拆分有着严重的成本和代价,对系统的稳定性带来很多挑战。所以经验告诉我们必要的时候在进行拆分。”分布式系统设计的第一个原则就是尽量不要分布式“,这是马丁.福勒大师说的,现在理解确实感同身受。
图2:
组合服务对下层的应用服务进行了组合,完成了一个基本的业务动作,应用服务中是最基本的基础性的原子性的操作。但是在复杂的业务需求下大部分业务功能都需要跨越多个应用线来完成一个最外层的企业动作。提交订单可能需要穿过很多应用线,订单管理、仓库、财务等等环节。所以这里我们还需要一个能在最外层对组合服务进行编排的业务服务。这个编排服务可以完全是自动化的,通过工作流引擎进行组合自动化来完成,这对企业应用的自动化流程很有意义。
2.3.业务服务(编排服务)
业务服务是最外层的服务,向下编排了组合服务。业务服务位于最上层,当需要有跨越多个应用线来完成的业务,这个业务就放入业务服务中。比如提交订单,先检查库存、扣减库存(冻结库存),然后下单,再往后通知财务,再往后通知物流等等都是一个复杂的企业服务线。这种最外层的业务逻辑如果你不进行SOA分层然后将其放入最外层的业务服务中,你把它放入任何一个应用线都会使系统调用混乱不堪。所以问题就是需要进行纵向的划分层次。如果进行了SOA的层次划分后就不会出现互相乱用的情况。其实这里可以参考阿里的服务设计方法。(李智慧写的一本大型互联网架构与实践里面也讲到了服务要划分层次)
图3:
当在业务服务中执行的业务逻辑时,需要跨越多个应用线来完成。这部分的逻辑也说是职责,如果不放入这个位置,放在哪个应用线都不合适,放入哪个应用线都会使系统调用出现混乱。其实这里的问题就是我们不能用一个维度来进行SOA系统的设计,本来服务就具有组合特性,所以适当的提升服务的层次是有好处的,但是应用服务和组合服务可以在代码层面上进行构建,而业务服务也叫编排服务是需要进行物理隔离的,毕竟考虑到系统复杂度和稳定性问题这是值得的。在排查问题,系统性能、稳定性等等方面,物理的隔离有一定的作用,毕竟业务服务本来就是来组合多个应用线的,这样做会使整个系统架构很清晰。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11