Итак, если границы нашего сервиса вписываются в ограниченный контекст в нашей области и наши микросервисы представляют собой подобные ограниченные контексты, значит, мы взяли хороший старт в обеспечении слабой связанности и сильного зацепления микросервисов.
В ThoughtWorks мы сами столкнулись с проблемами слишком быстрого разбиения на микросервисы. Помимо консалтинга, мы также создали несколько продуктов. Одним из них был SnapCI — работающий на хост-машине инструментарий непрерывной интеграции и непрерывной доставки (эти понятия будут рассматриваться в главе 6). Ранее команда работала над другим подобным продуктом, Go-CD — инструментом доставки с открытым исходным кодом, который может развертываться локально, а не размещаться в облаке.
Хотя на самой ранней стадии в проектах SnapCI и Go-CD существовал повторно используемый код, в конечном итоге SnapCI оказался обладателем совершенно нового кода. Тем не менее предыдущий опыт команды в области разработки инструментария по доставке компакт-дисков стимулировал разработчиков к более быстрому определению границ и построению создаваемой системы в виде набора микросервисов.
Через несколько месяцев стало понятно, что сценарий использования SnapCI имел достаточно отличий, чтобы признать изначально определенные границы сервисов не совсем правильными. Это повлекло за собой внесение в сервисы множества изменений и связанные с этим большие затраты. В итоге команда опять объединила сервисы в единую монолитную систему, чтобы лучше понять, где должны пролегать границы. Год спустя команда смогла разбить монолитную систему на микросервисы, границы которых оказались гораздо более стабильными. И это далеко не единственный известный мне пример подобной ситуации. Преждевременная декомпозиция системы на микросервисы может обойтись весьма дорого, особенно если область вам плохо известна. Во многих отношениях куда проще иметь весь исходный код, требующий декомпозиции и разбиения на микросервисы, чем пытаться создавать микросервисы с самого начала.
Приступая к обдумыванию ограниченных контекстов, имеющихся в вашей организации, нужно размышлять не в понятиях совместно используемых данных, а в понятиях возможностей, предоставляемых такими контекстами всей остальной области. Товарный склад, к примеру, может предоставить возможность получения текущего списка запасов, а финансовый контекст — выдать состояние счетов на конец месяца или позволить внести новичка в платежную ведомость. Для этих возможностей может понадобиться взаимный обмен информацией, то есть совместно используемые модели, но мне довольно часто приходилось наблюдать, что обдумывание данных приводило к созданию безжизненных, основанных на CRUD (create — «создание», read — «чтение», update — «обновление», delete — «удаление») сервисов. Поэтому сначала нужно задать себе вопрос «Чем этот контекст занимается?», а затем уже вопрос «А какие данные ему для этого нужны?».
При проведении моделирования в виде сервисов эти возможности становятся ключевыми операциями, которые могут быть показаны по сети другим участникам системы.
В самом начале вы, наверное, определите ряд приблизительных ограниченных контекстов. Но они, в свою очередь, могут содержать следующие ограниченные контексты. Например, можно разбить товарный склад по признакам возможностей, связанных с выполнением заказа, управлением запасами или получением товаров. Рассуждая о границах своих микросервисов, сначала нужно оперировать понятиями наиболее крупных, приблизительных ограниченных контекстов, а затем, выискивая преимущества разбиения в пределах этих границ, приступать к дальнейшему дроблению на вложенные контексты.
Для пущего эффекта я видел эти вложенные контексты скрытыми ото всех остальных сотрудничающих микросервисов. Для внешнего мира они по-прежнему используются с целью реализации бизнес-возможностей на товарном складе, но при этом не знают, что, как показано на рис. 3.2, их запросы фактически открыто отображаются на два и более отдельных сервиса. Временами, как показано на рис. 3.3, можно прийти к решению, что для ограниченного контекста более высокого уровня больше смысла в том, чтобы не быть промоделированным в качестве границы сервиса, и вместо единой границы товарного склада можно выделить запасы, выполнение заказов и получение товаров.
Рис. 3.2. В микросервисах представляются вложенные ограниченные контексты, скрытые внутри товарного склада
Рис. 3.3. Ограниченные контексты внутри товарного склада, выскочившие на свои собственные контексты самого верхнего уровня
В общем, какого-либо непреложного правила о том, какой из подходов имеет больший смысл, просто не существует. Но выбор подхода с вложенными контекстами, а не подхода с полным отделением должен основываться на структуре вашей организации. Если выполнение заказов, управление запасами и получение товаров управляются разными командами, то они, по-видимому, заслуживают своего статуса микросервисов самого верхнего уровня. Если же все они управляются одной командой, больше смысла будет в модели с вложениями. Все дело во взаимосвязанности организационных структур и архитектуры программного продукта, которая рассматривается ближе к концу книги, в главе 10.
Еще одной причиной, по которой нужно отдавать предпочтение подходу с использованием вложений, может быть разбиение архитектуры на части с целью упрощения тестирования. Например, при тестировании сервисов, использующих товарный склад, не нужно будет ставить заглушки на каждый сервис внутри контекста товарного склада, как при более приблизительном API. Это также может дать вам единицу изолированности при рассмотрении более масштабных тестов. К примеру, я могу принять решение об использовании сквозных тестов при запуске всех сервисов внутри контекста товарного склада, но для всех других сотрудничающих компонентов системы могу их заглушить. Более подробно тестирование и изоляция будут рассматриваться в главе 7.
Изменения, реализуемые в нашей системе, зачастую относятся к изменениям, требующимся бизнесу, чтобы определить поведение системы. Мы изменяем функциональность, то есть возможности, которые раскрываются для наших потребителей. Если наши системы прошли декомпозицию по ограниченным контекстам, представляющим область, изменения, которые нужно произвести, скорее всего, должны быть изолированы одной отдельно взятой границей микросервиса. Это сократит количество мест, в которые нужно вносить изменение, и позволит быстро развернуть это изменение.
Важно также продумать обмен данными между этими микросервисами с точки зрения одних и тех же бизнес-концепций. Моделирование программного продукта относительно вашей области бизнеса не должно останавливаться на замысле ограниченных контекстов. Одинаковые понятия и идеи, совместно используемые отделами вашей организации, должны быть отображены в интерфейсах. Было бы полезно продумать формы, отправляемые между этими микросервисами, почти так же, как и формы, отправляемые в пределах всей организации.
Полезно было бы взглянуть на то, что может пойти не так, когда сервисы смоделированы неправильно. В недавнем прошлом я с рядом коллег работал с клиентом из Калифорнии, помогая компании внедрить несколько инструкций по очищению кода и приближению к автоматизированному тестированию. Начали мы с самого легкодоступного — декомпозиции сервиса и тут заметили нечто более тревожное. Я не могу вдаваться в подробности того, чем занималось приложение, но оно относилось к категории общедоступных и имело обширную глобальную клиентскую базу.
Команда и система разрослись. Изначально в представлении отдельно взятого человека система вбирала в себя все больше и больше функций и у нее становилось все больше и больше пользователей. В конце концов организация решила увеличить штат команды — создать новую группу разработчиков, находящуюся в Бразилии, и переложить на нее часть работы. Система подверглась разбиению, причем одна половина приложения, по существу, утратила конкретное «гражданство» и стала представлять собой общедоступный сайт (рис. 3.4). Другая половина системы стала простым интерфейсом удаленного вызова процедуры (Remote Procedure Call (RPC)) в отношении хранилища данных. Представьте, что вы, по сути, берете в своем исходном коде уровень хранилища данных и превращаете его в отдельный сервис.
Рис. 3.4. Граница сервиса, проложенная по техническому стыку
В оба сервиса пришлось часто вносить изменения. И оба сервиса рассматривались в понятиях низкоуровневого вызова методов в RPC-стиле, которые обладали излишней хрупкостью (этот вопрос будет рассматриваться в главе 4). Сервисный интерфейс был также слишком многословен, что влекло за собой проблемы с производительностью. Все это вылилось в необходимость усовершенствования механизмов RPC-пакетирования. Я назвал это луковой архитектурой, поскольку в ней имелось множество уровней и она заставляла меня плакать, когда ее приходилось разрезать.
На первый взгляд идея разбиения ранее монолитной системы по географическим или организационным линиям была вполне осмысленной, и ее развернутое представление будет рассмотрено в главе 10. Но в данном случае вместо того, чтобы разрезать стек по вертикали на бизнес-ориентированные куски, команда сделала выбор в пользу того, что ранее было API внутри процесса, и произвела горизонтальный разрез.
Принятие решения о моделировании границ сервиса по техническим стыкам нельзя признать абсолютно неправильным. Я действительно видел оправданность такого подхода, когда организация, к примеру, рассчитывала на достижение определенных целей в повышении производительности. Но поиск подобных стыков должен стать вторичной, но отнюдь не первичной побудительной причиной.