資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：考慮到這一點，對于每個服務模式，會討論產生或使用消息的類型。本例中生成的事件消息將是和。該服務訂閱和事件，并將格式化數(shù)據(jù)發(fā)布到適當?shù)亩它c。如果遵循上述模式，將使用更復雜的稱為命令查詢責任隔離，的方法。
導讀：對于很多工程師來說，進入微服務領域是很困難的。99％的服務屬于五類之一，通過這種方式劃分責任考慮如何通過管道服務一起管理特性，就像在Unixshell腳本中一樣。
所有的微服務有什么共同之處，域驅動設計之父Eric Evans將其定義為:“(服務)可以消費和生成消息。”
考慮到這一點，對于每個服務模式，會討論產生或使用消息的類型。
這些消息可以再分為兩類:事件和命令。
開始之前，因為上下文很重要，我首先從Matt Walters那里看到了這些微服務模式，它是libraryservicebus的創(chuàng)建者。Servicebus是一個名為NServiceBus的流行.Net庫的節(jié)點改編，由Udi Dahan創(chuàng)建和推廣。
通過Servicebus，可以輕松編寫發(fā)送和監(jiān)聽命令，并使用AMQP作為通用語言發(fā)布和訂閱事件，使用JSON有效負載。這意味著其他編程語言可以輕松實現(xiàn)相同的接口，并能夠無縫地參與由多種語言編寫的部件組成的系統(tǒng)。
1.模型服務（Model Services）
如果想到MVC，那么可以使用這種類型的服務。模型服務是模型應該存在的地方。邊界通常是在聚合或實體層面進行，具體取決于域的復雜性。
模型服務使用與上下文相關的消息。例如，如果有一個庫存服務，與消耗相關的命令消息將是inventory.product.create或inventory.product.increaseStock。作為響應，你希望生成一些事件消息，以便系統(tǒng)的其余部分能夠了解模型是如何變化的，并響應這些更改。本例中生成的事件消息將是inventory.product.created和inventory.product.stockLevelIncreased。
Denormalizer服務
除了分布式系統(tǒng)之外，Denormalizer正是關系數(shù)據(jù)庫所做的事情。它們將多個規(guī)范化的輸入源合并到一個可讀的數(shù)據(jù)結構中，客戶端可以使用這些數(shù)據(jù)結構。
例如，假設一個電商應用。當庫存水平增加或減少，或在庫存中可用時，應用程序應該知道它。
想象一下，如果你是應用工程師，他們使用的是與MongoDB類似的東西——他們只是從外部系統(tǒng)獲得了實時的庫存，而無需編寫一行代碼。這也適用于RethinkDB和GraphQL訂閱!
如果團隊需要在Kafka中為大數(shù)據(jù)提供數(shù)據(jù)，只需添加一個Kafka的denormalizer服務。
3.網(wǎng)關服務
網(wǎng)關服務非常類似于Denormalizers。但是，它不是連接到數(shù)據(jù)庫，而是與API連接。
最近在和一個叫LiftIgniter的推薦引擎合作，庫存需要同步。該服務訂閱inventory.product.updated 和inventory.product.added 事件，并將格式化數(shù)據(jù)發(fā)布到適當?shù)亩它c。
后來，又增加了一項服務，監(jiān)聽相同的事件，并通過建立Magento網(wǎng)關服務，保持更新庫存的水平。
4.Ingestor服務
到目前為止，我們討論的都是通過系統(tǒng)傳播的數(shù)據(jù)，或者在模型服務中創(chuàng)建的數(shù)據(jù)。但是，經常需要將外部數(shù)據(jù)輸入到系統(tǒng)中。從概念上講，來自外部源的數(shù)據(jù)需要被輸入到系統(tǒng)其它部分所講的通用語言中。
Ingestor服務通常只會產生信息。這些服務通常包括通過HTTP接收API POST，或者運行CRON作業(yè)，并在一個時間間隔內抓取。獲取或接收的數(shù)據(jù)隨后使用通用語言(AMQP w/ JSON)發(fā)布到系統(tǒng)中。
5.適配器服務
適配器服務是更少見，但值得一提。與網(wǎng)關服務類似，適配器使用消息，使用該數(shù)據(jù)來調用系統(tǒng)上的庫。這個例子是使用ImageMagick這樣的圖形處理工具。ImageMagick是一個強大的工具，但是沒有Node.js綁定。適配器服務通過執(zhí)行子進程來解決這個問題，然后以系統(tǒng)的通用語言生成消息。
6.API服務
API服務應該保持輕量級。如果您正在將一大堆業(yè)務邏輯構建到API中，那么正在構建一個龐然大物。 它比我們用“n層”架構看到的應用程序和服務器的組合稍好一些，但最終導致臭名昭著的“大泥球”。
要實現(xiàn)這一點，可以使用上面的 Denormalizer 服務，將數(shù)據(jù)的查詢效率視圖映射到API讀取的數(shù)據(jù)庫中。這就產生了一個單向的數(shù)據(jù)流。
Unidirectional Systems
使用上述模式可以讓企業(yè)在單向工作流中使用不可變事件。如果你已經進入應用程序開發(fā)，肯定熟悉Redux如何改變了狀態(tài)管理的游戲。有一個存儲在組件樹下的狀態(tài)可以輕松地解釋操作如何影響狀態(tài)，因為它們是所有發(fā)生在集中位置的簡單的不可變事實。
如果遵循上述模式，將使用更復雜的稱為命令查詢責任隔離(Command Query Responsibility Segregation ，CQRS)的方法。命令是由模型服務消費的，而事件的生成則是由Denormalizer或網(wǎng)關服務所消耗的。然后對讀模型進行查詢。
因為使用的是不可變消息，這使得事件采購成為構建模型服務的完美模式。值得一提的是Matt Walters的另一個創(chuàng)造，一個名為[sourced]的微觀框架，與servicebus完美協(xié)調，可以輕松添加事件采購功能來消費服務的事件，并持久存儲到數(shù)據(jù)庫中。
微服務體系
總結：關于微服務模式這一塊，想說的內容已經說完了，希望我的經驗可以幫到你們，覺得寫的好的，可以點贊關注一下，你的點贊關注就是對我最大的支持。
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