4.2　微服務的拆分規范

4.2.1　領域模型

領域模型是領域驅動設計（Domain-Driven Design，DDD）中的概念，它是對具有清晰邊界的領域對象的一種抽象表示（這種抽象是從業務結合技術的視角出發），領域模型強調的是“邊界劃分”，它通常只關注業務復雜度，從業務視角將應用劃分為一個個獨立的業務子域，比如訂單域、商品域、導購域等；再根據不同的需求場景及團隊對領域知識的不斷積累和認知，對領域內的業務做進一步劃分。

4.2.2　計算密集型業務和I/O密集型業務

計算密集型業務通常分為CPU密集型和GPU密集型兩種，它們的特點都是需要大量的計算資源來完成自身業務，對網絡帶寬的占用不多。比較典型的業務是淘系業務的營銷優惠計算引擎和用戶畫像系統，以及各大互聯網公司中的機器學習系統。將核心主鏈路的計算密集型業務拆分成獨立的微服務，可以有針對性地調配高算力類型的硬件資源進行擴縮容。

I/O密集型業務的特點是需要占用大量網絡帶寬、存儲介質和內存空間以完成自身業務，但只需少量的計算資源。這類業務的典型代表是文件的上傳下載功能，比如淘系商品的圖片空間和視頻空間服務，抖音的小視頻上傳等。將這類業務拆分為獨立服務，可以有針對性地調配存儲資源。在網絡搭建上，我們推薦使用專線服務該類業務，以避免發生網絡阻塞從而影響主鏈路系統。

4.2.3　區分高頻、低頻業務場景和突發流量

分析業務的使用頻率是服務拆分的一個重點。以電商場景為例，主鏈路業務中典型的高頻場景是商品主搜、商品詳情頁等導流端場景，而后臺商品發布服務則是低頻場景。區分高頻、低頻場景，不僅可以對集群資源進行更加精準的調配，在大促等峰值流量沖擊階段，也可以做到細粒度流量整形和服務降級（犧牲非主鏈路上的低頻場景能力，將服務器資源調配給主鏈路上的高頻場景）。

針對雙11爆款商品、微博熱搜等典型的突發流量場景，我們也有特殊的服務拆分手段。在某個資源成為突發熱點的前后，其業務屬性并沒有發生本質的變化，為了防止熱點資源影響整個業務，在服務拆分手段上我們傾向于使用“熱點隔離”的方案。對于秒殺活動等可以預知的突發熱點，我們可以預先將底層數據、緩存從主庫遷移到獨立的“熱點庫”，甚至可以將服務請求路由到專門搭建的熱點集群。而對熱搜等無法提前預知的熱點來說，則可以通過流技術（比如，使用Stream分析RPC接口日志的方式來統計訪問量）分析統計實時業務數據，在某個資源接近熱點閾值的時候，將其動態遷移到熱點庫，這也是目前一線大廠對熱點數據的主要拆分手段。

4.2.4　規劃業務主鏈路

主鏈路規劃是大型應用微服務治理中必不可少的一個環節，其目的是識別出最低限度地完成業務所必須調用的服務鏈路。以電商場景為例，商品搜索、詳情頁、添加購物車和訂單結算是完成下單必不可少的主鏈路服務，而商品用戶評論、導購推薦欄等功能并不包含在主鏈路內，在大促等大流量場景下可以通過彈性縮容和降級的方式，把邊緣業務的系統資源讓給主鏈路上的關鍵服務。

主鏈路服務的故障將對業務產生重大的影響，通過對主鏈路服務進行細粒度的服務拆分，就可以根據具體的業務場景，更加細粒度地運用限流策略、彈性計算和降級策略等流控和容災技術，在峰值場景下保障主鏈路服務的可用性。