去一家小公司从0到1搭建后端架构，做个总结！

Posted 2022-02-06 程序员大咖

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作者：硅步

来源：zhu327.github.io/2018/07/19/python后端架构演进

来腾讯之前在前公司做了3年的后端开发，经历一款SaaS产品从0到10（还没有到100, 哈哈哈）的过程，3年间后端的架构逐步演变，在微服务的实践过程中遇到的问题也越来越多，在这里总结下。

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：1. MVC 2. 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Nginx Push Module。

问题与优化方式：

1、Django并发性能差 使用uWSGI Master+Worker 配合 gevent 携程支持高并发

2、Redis连接数过多 使用redis-py自带的连接池来实现连接复用

3、mysql连接数过多 使用djorm-ext- pool（https://github.com/djangonauts/djorm-ext-pool）连接池复用连接

4、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：

• Nginx Push Module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（https://github.com/zhu327/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。

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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Kong API Gateway，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Kong admin api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。

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。

作者：硅步

来源：zhu327.github.io/2018/07/19/python后端架构演进

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