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SaaS架构:应用服务、应用结构设计

2024-10-15 21:00:03极客资料围观16

这篇文章介绍了SaaS架构:应用服务、应用结构设计,分享给大家做个参考,收藏极客之家收获更多编程知识

大家好,我是汤师爷~

应用架构设计通常包括以下步骤:

  • 根据业务架构,将业务需求转化为IT系统,识别核心应用服务。
  • 划分应用结构,设计应用结构与业务流程、数据之间的关系。
  • 设计应用结构之间的交互和集成关系。

本文主要分享一下应用服务、应用结构设计设计。

应用服务设计

应用服务的概念

应用服务是对一个或一组密切相关的业务对象及其操作的封装。

应用服务应明确定义其责任范围,将相关业务功能和对象组合在一起,避免暴露内部细节。它需要整合因同一原因变化的功能和数据,同时分离因不同原因变化的部分。这种设计方法确保了服务的内聚性和灵活性。

应用服务的概念源于SOA和微服务架构的兴起,通过将系统功能拆分为多个独立的服务,可以提高系统的可维护性、可扩展性和灵活性。

应用服务如何划分?

应用服务在应用架构中起着至关重要的作用,它将系统的核心功能”打包“,并提供给外部的业务流程使用,可以视为SaaS系统对外的“门面”。

用户或其他系统通过调用应用服务来实现特定的业务功能。那么,如何设计应用服务呢?

1、对齐业务能力,设计颗粒度适中的服务,职责单一,避免跨服务调用。

在设计应用服务的粒度时,可以参考领域驱动设计(DDD)中的"限界上下文"概念。业务对象类似于限界上下文中的聚合根,是应用服务的核心。

通常情况下,每个业务能力都对应一到多个独立的应用服务,同时每个应用服务也支持特定的业务能力。如图所示。

如果一个应用服务支撑了过多的业务能力,需要评估其内部是否关联了过多的业务对象。在这种情况下,可以考虑对多个业务对象进行分组,从而将该应用服务拆分为多个更小、更专注的服务。

2、围绕业务对象,提供具体的业务功能,具有明确的业务含义,不能包含不相关的功能。

从外部视角看来,应用服务通常是带有明确的业务含义,一般围绕某一个或一组密切相关的业务对象业务对象操作,不应该包含不相关的业务功能。

例如,”商城交易服务”专注于订单确认、下单和支付等功能,不应处理用户认证、商品推荐等其他业务。

3、服务可注册、可监控、可度量

应用服务的公共 API 应注册到 API 管理平台,形成一份服务列表,供消费者订阅调用。

应用服务对外提供服务时候,应能监控其运行状态,并支持启停操作。同时,服务应可度量,包括订阅数量、调用次数、响应时间等指标。

服务化架构的价值

面向服务的架构最大的价值就在于它的敏捷性和灵活性。

敏捷性体现在服务可以快速调整,独立演化。

灵活性则体现在每个服务都有清晰的业务边界,功能内聚性强,能够单独管理生命周期。具体来说:

  1. 轻量级应用:采用基于服务设计的轻应用,各个服务独立开发、部署和运营,可以独立交付,影响范围小,提升交付效率。
  2. 服务复用、灵活编排:通过服务的复用,柔性编排,可以快速响应业务的变化,支持复杂的业务流程。
  3. 局部扩展性高:系统被拆分为独立服务后,易于横向扩展,只需扩展必要的部分,成本更低,效果更好。

示例:订单履约能力的应用服务划分

如图所示,订单履约能力是零售企业业务能力地图中的 L2 业务能力。订单履约能力可以细分为多个末级业务能力:ToC 履约服务、订单派单、订单管理、拣货管理、发货管理和履约逆向。

基于这些末级业务能力,我们可以设计出相应的应用服务。

应用结构设计

应用结构描述了应用服务内部的层次结构和组织关系,它决定了系统的模块化程度,以及后续的开发和维护难度。

应用结构的抽象层次

在应用结构设计中,我们通常会把系统抽象为不同的层次。比如,将系统划分为系统级、应用级、模块级和代码级。

这种抽象级别的划分帮助我们在不同层面处理复杂性,确保系统结构清晰且易于维护。如图所示:

  • 系统级:关注的是各个系统的整体布局和治理方式,比如各个系统之间的关系,以及它们如何协同工作。
  • 应用级:聚焦于各个应用的整体架构,包括应用与其他应用的交互方式,以及各个应用在整个系统中的角色。
  • 模块级:对应用内部的进一步细化,它涉及到代码的模块化设计、数据和状态的管理等。通过合理的模块划分,可以提高代码的可维护性、可重用性,减少重复劳动。
  • 代码级:关注的是代码本身的结构和实现方式。这一层级的设计直接影响到代码的质量和实现细节。

抽象级别的存在,主要是为了帮助我们更好地管理系统的复杂性。

1、分解复杂度

如果将所有的细节混杂在一起,整个系统将变得难以理解、维护和扩展。通过设置不同的抽象级别,我们可以将系统的复杂性分解到各个层次,每个层次只需关注特定的功能和职责。

这种分层处理方式使开发人员在专注于系统某一部分时,无需过多关注其他部分的细节,从而大大简化了系统的设计和开发过程。

2、团队协作边界清晰

在大型项目中,通常会有多个团队并行开发。如果系统没有明确的边界,各团队之间很容易产生冲突和重复劳动。

通过清晰的抽象级别划分,不同团队可以专注于系统的不同层次或模块,互不干扰。

3、扩展性强

随着业务需求的变化,系统往往需要不断地扩展和升级。如果系统的架构设计没有合理的抽象级别,扩展和升级就会变得异常困难,甚至可能引发系统的全面重构。

而在有抽象级别的系统中,变更往往只需要聚焦在特定的层次上进行,而不会影响整个系统。例如,一次业务改造只影响模块级别,我们可以在不改变系统整体架构的情况下,替换或新增某个模块,以满足新的业务需求。

应用结构如何划分?

在前文中,我们提到应用服务的设计方法,那么应用服务如何通过一步步转化为代码结构呢?

应用服务会由一系列的应用结构来实现。如图所示。

基于应用服务的划分方案,我们可以进一步细化应用结构,以便更好地组织和管理系统功能。

这个过程涉及多个层次的设计方法:

  • 系统和子系统的划分应与业务域和业务子域的粒度保持一致。这有助于我们更好地将业务需求映射到技术实现。
  • 一个或多个相关的应用服务可组合成一个可独立部署的应用单元。
  • 应用单元内部可进一步分层。例如,参考领域驱动设计(DDD)的分层方法,可分为用户界面层、应用层、领域层和基础设施层。
  • 应用单元各层级内部可细分为多个模块,每个模块又包含多个代码单元。

在上述设计方法中,一个应用服务可以单独部署,也可以多个应用服务组合在一起部署。

那应用单元有哪些划分的具体原则呢?应用的划分原则可以参考以下:

1、业务划分原则

最关键的是参考应用服务的划分边界。如果需要提高应用的粒度,可以参考业务域和业务子域的划分。

将相同业务变更因素的功能和数据整合,提升系统内聚性。同时,把不同业务变更因素的功能和数据分开,减少系统耦合度。

2、技术划分原则

在业务初期,尽量从单体应用开始,避免过早划分应用单元,以减少分布式数据库事务和数据不一致的问题。

应用单元内部可进一步分层,避免应用间出现循环依赖或双向依赖,始终保持不同层级间的单向依赖,高层级可以依赖低层级,同层级间不应互相依赖。

仅当真正遇到技术痛点时,例如规模、性能、安全等问题,才考虑拆分应用。如果不拆分会严重影响业务稳定性,则应进行拆分。不要为了拆分而拆分,因为每次拆分都会增加系统复杂度。

示例:订单履约的应用结构划分

如图所示,是订单履约的应用结构划分。

应用层定义软件的应用功能,它负责接收用户请求,协调领域层能力来执行任务,并将结果返回给用户,核心模块包括:

  • C端履约服务
    • 预计送达时间:为消费者提供订单的预计处理时间、配送时效等,通常基于订单处理时间、配送情况、配送距离等多种因素计算。
    • 实时订单状态查询:允许消费者实时查看他们的订单所处阶段。包括订单待接单、拣货、打包、已发货、配送中等状态。
    • 配送轨迹跟踪:提供订单从出库到最终送达的完整路径跟踪,消费者可以查看订单的当前位置和过往的配送节点,了解配送进度。
    • 配送信息修改:在订单还未最终发出之前,消费者可能需要更改配送信息,如地址或配送时间。
    • 配送费用明细:显示消费者的订单配送费用的详细分解,包括配送费、包装费、服务费等。
    • 确认收货:消费者可以通过系统确认收货,是完成订单流程的最后一步。
  • B端管理模块:
    • 订单派单:接收来自销售平台的订单,并按照既定规则自动分配给对应的门店/仓库。
    • 订单管理:全面管理订单的生命周期,包括订单的确认、处理、状态跟踪、修改和取消等管理操作。
    • 拣货管理:管理仓库内的拣货操作,确保商品被准确无误地从货架上拣选出来,并进行打包和发货。
    • 发货管理:全面管理发货单的生命周期,根据订单的地址、商品大小、重量和客户选择的履约方式,匹配合适的发货方式,并对发货流程进行跟踪。
    • 逆向履约:当客户不满意或需退换商品时,逆向履约模块负责处理退货请求,并管理退货退款和换货流程。

领域层是业务逻辑的核心,专注于表示业务概念、业务状态流转和业务规则,沉淀可复用的服务能力,模块包括:

  • 履约服务表达:负责向客户提供履约服务的明确信息。包括预计的送货时间、费用计算、服务选项(如定时达、次日达等)以及履约可达性要求。
  • 订单履约调度:提供订单履约调度的核心能力,确保订单被高效地处理和执行。它涉及订单从接收到最终准备配送的所有调度和处理过程,包括订单拆分、分配、拣货、包装、发货等。

订单履约系统与其他系统的依赖关系:

  • 商品管理系统:提供的商品信息,包括价格、规格、描述、分类、SKU等。
  • 中央库存系统:需要访问中央库存系统来确认下单商品的实物库存情况,包括库存数量和库存位置。
  • 配送系统:一旦商品打包完成,将依赖配送系统来处理商品的实际配送工作,包括配送安排、跟踪和状态更新。配送系统提供的配送状态和时间信息,对于订单履约系统中订单状态的更新至关重要。
  • 基础数据系统:提供组织机构信息、用户权限信息、服务商信息等基础数据。这些标准化的数据确保各个系统数据的一致性
  • 数据分析系统:订单履约系统将产生大量数据,包括订单数据、履约过程数据、配送时效数据等,这些数据需传输到数据分析系统。数据分析系统基于采集到的数据,提供分析与洞察,帮助优化订单履约流程,提升客户满意度,并提供预测分析,来辅助库存管理和需求预测。

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