169人参与2021-08-23
产品是一款服务于人力资源的saas在线服务,面向hr有web android/ios 小程序多个客户端
后端采用restful风格api来提供服务。主要使用python语言,方便快速迭代。
架构的演进经历了4个大的阶段:
项目刚开始的时候,后端同事不超过5个,这个阶段主要的工作是实现产品的原型,没有太多的考虑架构
使用django来快速实现功能,db的表结构设计好之后,抽象出功能view
由于产品设计也很不完善,后端需要很多的预留设计,避免产品逻辑的变更带来整个表结构的变动
在这个阶段代码上最重要的是确定适合团队的代码规范,代码检查规则。
整体上架构如上图
问题与优化方式:
随着开发的功能越来越多,django下的app也越来越多,这就带了发布上的不方便,每次发布版本都需要重启所有的django服务,如果发布遇到问题,只能加班解决了。而且单个django工程下的代码量也越来越多,不好维护。
随着后端团队的壮大,分给每个同事的需求也越来越细
如果继续在一个工程里面开发所有的代码,维护起来的代价太高
而我们的上一个架构中在django里面已经按模块划分了一个个app
app内高类聚,app之间低耦合,这就为服务的拆分带来了便利。
拆分的过程没有遇到太大的问题,初期的拆分只是代码的分离
把公用的代码抽离出来实现一个公用的python库,数据库,redis还是共用,随着负载的增加,数据库也做了多实例。
如上图,服务之间尽量避免相互调用,需要交互的地方采用http请求的方式,内网的调用使用hosts指向内网地址。
问题与优化方式:
为了解决相互调用的问题,维护了一个基于gevent+msgpack的rpc服务框架doge,借助于etcd做服务治理,并在rpc客户端实现了限流,高可用,负载均衡这些功能。
饿了么维护一个纯python实现的thrift协议框架thriftpy,并提供很多配套的工具, 如果团队足够大,这一套rpc方案其实是合适的,但是我们的团队人手不足,水平参差不齐,很难推广这一整套学习成本高昂的方案。
最终我们开发了类duboo的rpc框架doge,代码主要参考了weibo开源的motan。
在我离职时领域驱动设计还在学习设计阶段,还没有落地,但是我相信前公司的后端架构一定会往这个方向继续演进。
service mesh这种新一代的微服务架构正在成为主流,虽然现在的工作与微服务无关了,但是也还会继续关注学习。
架构的设计,技术的选型,不能完全按照流行的技术走,最终还是服务于产品,服务于客户的需求。设计过程中由于团队,人员的结构问题,有很多的妥协之处,如何在妥协中找到最优解才是最大的挑战,更多相关问题的讨论,请大家持续关注移动技术网!
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