高并发系统设计（十六）：【系统架构】一体化架构的痛点和服务化架构的优势
常见的中型服务架构
目前来看，工程的部署方式还是采用一体化架构，也就是说所有的功能模块，比方说电商系统中的订单模块、用户模块、支付模块、物流模块等等，都被打包到一个大的Web工程中，然后部署在应用服务器上。
一体化架构的痛点
先来回想一下，当初为什么选用了一体化架构。
在电商项目刚刚启动的时候，只是希望能够尽量快地将项目搭建起来，方便将产品更早地投放市场，快速完成验证。
在系统开发的初期，这种架构确实给你的开发运维，带来了很大的便捷，主要体现在：
- 开发简单直接，代码和项目集中式管理；
- 只需要维护一个工程，节省维护系统运行的人力成本；
- 排查问题的时候，只需要排查这个应用进程就可以了，目标性强。
但随着功能越来越复杂，开发团队规模越来越大，你慢慢感受到了一体化架构的一些缺陷，这主要体现在以下几个方面。
第一点，在技术层面上，数据库连接数可能成为系统的瓶颈。
数据库的连接是比较重的一类资源，不仅连接过程比较耗时，而且连接MySQL的客户端数量有限制，最多可以设置为16384（在实际的项目中，可以依据实际业务来调整）。
这个数字看着很大，但是因为你的系统是按照一体化架构部署的，在部署结构上没有分层，应用服务器直接连接数据库，那么当前端请求量增加，部署的应用服务器扩容，数据库的连接数也会大增，给你举个例子。
不仅要支撑来自客户端的外网流量，还要部署单独的应用服务，支撑来自其它部门的内网调用，也要部署队列处理机，处理来自消息队列的消息，这些服务也都是与数据库直接连接的，林林总总加起来，在高峰期的时候，数据库的连接数也不小。
所以，一旦遇到一些大的运营推广活动，服务器就要扩容，数据库连接数也随之增加，基本上就会处在最大连接数的边缘。这就像一颗定时炸弹，随时都会影响服务的稳定。
第二点，一体化架构增加了研发的成本，抑制了研发效率的提升。
《人月神话》中曾经提到：一个团队内部沟通成本，和人员数量n有关，约等于n(n-1)/2，也就是说随着团队人员的增加，沟通的成本呈指数级增长，一个100人的团队，需要沟通的渠道大概是100（100-1）/2 = 4950。那么为了减少沟通成本，我们一般会把团队拆分成若干个小团队，每个小团队5～7人，负责一部分功能模块的开发和维护。
比方说，垂直电商系统团队就会被拆分为用户组、订单组、支付组、商品组等等。当如此多的小团队共同维护一套代码，和一个系统时，在配合时就会出现问题。
不同的团队之间沟通少，假如一个团队需要一个发送短信的功能，那么有的研发同学会认为最快的方式，不是询问其他团队是否有现成的，而是自己写一套，但是这种想法是不合适的，这样一来就会造成功能服务的重复开发。
由于代码部署在一起，每个人都向同一个代码库提交代码，代码冲突无法避免；同时，功能之间耦合严重，可能只是更改了很小的逻辑，却导致其它功能不可用，从而在测试时需要对整体功能回归，延长了交付时间。
模块之间互相依赖，一个小团队中的成员犯了一个错误，就可能会影响到，其它团队维护的服务，对于整体系统稳定性影响很大。
第三点，一体化架构对于系统的运维也会有很大的影响。
想象一下，在项目初期，代码可能只有几千行，构建一次只需要一分钟，那可以很敏捷灵活地频繁上线变更修复问题。但是当你的系统扩充到几十万行，甚至上百万行代码的时候，一次构建的过程，包括编译、单元测试、打包和上传到正式环境，花费的时间可能达到十几分钟，并且，任何小的修改，都需要构建整个项目，上线变更的过程非常不灵活。
而这些问题，都可以通过微服务化拆分来解决。
如何使用微服务化解决这些痛点
项目的一体化的架构，数据库已经做了垂直分库，分出了用户库、内容库和互动库，并且已经将工程拆分了业务池，拆分成了用户池、内容池和互动池。当前端的请求量越来越大时，无论哪个业务池子，用户模块都是请求量最大的模块儿，用户库也是请求量最大的数据库。这很好理解，无论是内容还是互动，都会查询用户库获取用户数据，所以，即使做了业务池的拆分，但实际上，每一个业务池子都需要连接用户库，并且请求量都很大，这就造成了用户库的连接数比其它都要多一些，容易成为系统的瓶颈。
怎么解决这个问题呢？
其实，可以把与用户相关的逻辑，部署成一个单独的服务，其它无论是用户池、内容池还是互动池，都连接这个服务来获取和更改用户信息，那么也就是说，只有这个服务可以连接用户库，其它的业务池都不直连用户库获取数据。
由于这个服务只处理和用户相关的逻辑，所以，不需要部署太多的实例就可以承担流量，这样就可以有效地控制用户库的连接数，提升了系统的可扩展性。那么如此一来，也可以将内容和互动相关的逻辑，都独立出来，形成内容服务和互动服务，这样，我们就通过按照业务做横向拆分的方式，解决了数据库层面的扩展性问题。
再比如，做社区业务的时候，会有多个模块需要使用地理位置服务，将IP信息或者经纬度信息，转换为城市信息。比如，推荐内容的时候，可以结合用户的城市信息，做附近内容的推荐；展示内容信息的时候，也需要展示城市信息等等。
那么，如果每一个模块都实现这么一套逻辑就会导致代码不够重用。因此可以把将IP信息或者经纬度信息，转换为城市信息，包装成单独的服务供其它模块调用，也就是可以将与业务无关的公用服务抽取出来，下沉成单独的服务。
按照以上两种拆分方式将系统拆分之后，每一个服务的功能内聚，维护人员职责明确，增加了新的功能只需要测试自己的服务就可以了，而一旦服务出了问题，也可以通过服务熔断、降级的方式减少对于其他服务的影响。
另外，由于每个服务都只是原有系统的子集，代码行数相比原有系统要小很多，构建速度上也会有比较大的提升。
解决的痛点
- 系统中，使用的资源出现扩展性问题，尤其是数据库的连接数出现瓶颈；
- 大团队共同维护一套代码，带来研发效率的降低，和研发成本的提升；
- 系统部署成本越来越高。
