孫巨集良 2023年8月9日
基於複雜業務場景，尤其是微服務架構下的複雜業務場景。我們將業務拆分、解藕，將服務能力拆分復用，從而盡可能隔離複雜服務間的相互影響。
當服務鏈條長，依賴複雜的時候，每個業務服務只關心自己的業務邏輯，但是如何去獲取關聯服務的資料卻成了比較頭疼的問題。
考慮一下這樣的業務場景：客服系統接入使用者後，如何獲取散落在各個系統的資料從而支援客服回答使用者的問題呢？
說真的，圖中示意的系統和資料與真實情況下相比簡直是九牛一毛。這是要客服的rd把每個服務的介面都調一遍嗎？簡直是在虐待我們可憐的rd同學～ 就算不用把每乙個服務都調一遍，部分服務可以由相關的服務包裝起來，但是包裝的服務怎麼知道你要不要被包裝服務的資料呢？如果不關心你要什麼資料，那麼它相關聯的n多系統真的都要呼叫一遍嗎？如果不包裝，那些間接的關係，客服的rd又如何能知道這麼多複雜系統的相互關係呢？
痛點問題：能不能在不關心複雜業務邏輯的情況下，通過乙個主鍵id獲取到其他所需要的資料？
之前在我們的專案中，廣泛使用了「寬表」的方案，該方案只需要有乙個服務關心整體的業務邏輯，通過監聽binlog、業務訊息等推送發現資料變化，獲取並按照業務邏輯組裝資料，寫到乙個大寬表中。寬表的載體我們不做討論。這種方案能夠將資料獲取的複雜性遮蔽在自己的服務內，並且支援篩選、分頁查詢等資料表天然支援的特性。真乃苦了乙個人幸福千萬家的好設計～
但這種設計我卻不敢苟同～優勢明顯，缺點也不太容易接受。為啥要苦乙個人啊？這個同步來資料的實時性怎麼樣啊？乙個表動不動就有上百列啊有木有？最不能接受的是，所有業務系統的底表變化、資料邏輯變化都會直接引起這個服務的崩潰啊！！誰會想著告訴你我們的業務變了呢？
構建有向加權圖，資料型別當作頂點，資料的轉換方式當做路徑。通過計算頂點間的最短路徑，就可以得到獲取目標資料所需要的呼叫。
我們將可以將上面的示意圖生成如下圖所示：圖資料結構
其中，圓代表資料頂點，箭頭代表某種轉換，可以使用根部資料獲取頭部資料，相同顏色的箭頭為同一轉換。由於乙個轉換可以一次性轉換出多個資料，因此我們簡單畫一條箭頭到所屬的業務服務上。圖中我們假設，「訂單號」可以轉換到使用者資訊和訂單id；而訂單號除了獲取使用者資訊外，還可以獲取到提供商品的倉庫、商品、物流等資訊；而要獲取**商資訊，就不得不通過商品獲取了。
通過訂單id獲取全部資料的路徑是什麼？ 黃（使用者資訊、商品資訊、物流）、綠（供貨商）、紅（供貨倉庫）
通過訂單號獲取全部資料的路徑是什麼？藍（訂單id，使用者資訊）、黃（商品資訊、物流）、綠（供貨商）、紅（倉庫）
我們只需要將有哪些頂點寫入配置、將有哪些轉換寫入配置，接可以得到這張轉換圖。而我們不關心從乙個頂點到乙個目標訂單到底要怎麼轉換，交給最短路徑的演算法即可。
當然，上述模型表述較為簡單，
業務服務只需要提供自己緊密關聯的資料轉換方式即可，方式的形式不限，可以使用策略模式支援不同方式；
資料使用方只需要關心自己當前的資料以及想要得到的資料，無需關心資料的轉換過程；
業務服務直接提供資料介面時，資料一致性極高；
業務服務無需分別做資料轉換的工作；
對業務變化有一定的適應能力；
存在多條路徑時，能夠找到最優的路徑（實效、可靠性等）
串聯呼叫，獲取時常由介面呼叫總時長決定，可能較慢；
串聯呼叫，路徑服務損壞將造成整體的不可用；
所有資料頂點唯一，不可以重名；
不支援任意資料的篩選、查詢；
可以通過重試機制解決串聯路徑中，單個服務不穩定的問題；
可以通過備份儲存的方式，儲存返回結果，對窗簾路徑中單個服務當機降級；
結合寬表的能力優勢，寬表拼裝資料時可以使用本方案，將兩種能力進行結合解決篩選查詢的問題；
作者介紹：
我是來自 車好多集團-毛豆新車 的一名毛豆粒，負責**鏈履約中颱的架構設計。在我看來，新車業務商品價值高、管理複雜，流程多、系統也多。如何構建一套高可用、低耦合、可快速迭代且能適應業務飛速發展的技術架構是我內心的追求。
也希望看到文章的朋友，對我們的團隊感興趣、加入我們。
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