Python的后端架构演进过程

架构的演进经历了4个大的阶段:1.MVC2.服务拆分3.微服务架构4.领域驱动设计.

1.MVC

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,Nginx负责负载均衡,分发流量到多个Django服务,Django处理逻辑,需要异步任务就交给Celery,然后数据量比较大的地方使用Redis做缓存.同时还有实时消息通知的需要使用了NginxPushModule.

问题与优化方式:

Django并发性能差使用uWSGIMaster+Worker配合gevent携程支持高并发

Redis连接数过多使用redis-py自带的连接池来实现连接复用

MySQL连接数过多使用djorm-ext-pool连接池复用连接

Celery配置gevent支持并发任务

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.

2.服务拆分

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:

NginxPushModule由于长时间没有维护,长连接最大数量不够,使用Tornado+ZeroMQ实现了tormq服务来支撑消息通知

服务之间的调用采用http的方式,并且要求有依赖的服务主机配置hosts指向被调用的地址,这样带来的维护上的不方便.以及在调用链的过程中没有重试,错误处理,限流等等的策略,导致服务可用性差.随着业务拆分,继续使用Nginx维护配置非常麻烦,经常因为修改Nginx的配置引发调用错误.每一个服务都有一个完整的认证过程,认证又依赖于用户中心的数据库,修改认证时需要重新发布多个服务.

3.微服务架构

首先是在接入层引入了基于OpenResty的KongAPIGateway,定制实现了认证,限流等插件.在接入层承接并剥离了应用层公共的认证,限流等功能.在发布新的服务时,发布脚本中调用Kongadminapi注册服务地址到Kong,并加载api需要使用插件.

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.

在这个阶段最难的技术选型,开源的API网关大多用Golang与OpenResty(lua)实现,为了应对我们业务的需要还要做定制.前期花了1个月时间学习OpenResty与Golang,并使用OpenResty实现了一个短网址服务shorturl用在业务中.最终选择Kong是基于Lua发布的便利性,Kong的开箱即用以及插件开发比较容易.性能的考量倒不是最重要的,为了支撑更多的并发,还使用了云平台提供的LB服务分发流量到2台Kong服务器组成的集群.集群之间自动同步配置.

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.

4.领域驱动设计

在这一架构中我们尝试从应用服务中抽离出数据服务层,每一个数据服务包含一个或多个界限上下文,界限上下文类只有一个聚合根来暴露出RPC调用的方法.数据服务不依赖于应用服务,应用服务可以依赖多个数据服务.有了数据服务层,应用就解耦了相互之间的依赖,高层服务只依赖于底层服务.

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.

总结

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.

以上内容为大家介绍了Python的后端架构演进过程，希望对大家有所帮助，如果想要了解更多Python相关知识，请关注IT培训机构:开发教育。http://www.baikegou.com/

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