姓名：榮皓宇
學號：17101223406
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【嵌牛導讀】:互聯網架構設計上，數據庫可以讀寫分離，服務能否讀寫分離呢
【嵌牛鼻子】:服務，讀、寫分離
【嵌牛提問】:那讀寫分離到底可以應用在什么場景下呢？
【嵌牛正文】:
緣起
互聯網架構設計上，數據庫可以讀寫分離，服務能否讀寫分離呢？
下面是兩種常見的“服務讀寫分離”架構：
一、單純服務讀寫分離
如上圖，服務化之后：
業務方通過RPC分別調用讀服務和寫服務
服務層分為讀服務與寫服務
底層是高可用的數據庫集群
二、服務和數據庫同時讀寫分離
讀服務與寫服務讀寫的是不同的數據庫，如上圖：
寫服務訪問寫庫
讀服務訪問讀庫
寫庫與讀庫是一個組從同步的集群。
這種架構設計好還是不好，網友進行了激烈的討論，感興趣的同學可以看下《服務讀寫分離(讀服務，寫服務)，是否可行？》的評論，這里，分享下個人的觀點。
三、先說結論
樓主旗幟鮮明的反對服務區分讀寫分離。
四、小理由
調用方對同一個基礎服務，某一個RPC接口，在讀服務，還是寫服務，容易困惑
對于同一個基礎服務，服務數量翻倍了，運維更加復雜
五、強理由
一般來說，垂直拆分，是按照“子業務”維度進行拆分，而不是按照“讀寫”維度進行拆分，這是模塊化設計的基本準則
完全打破了“服務化數據庫私有”的微服務初衷
兩個服務因為同一份數據庫資源訪問而耦合在一起，當數據庫資源發生變化的時候（例如：ip變化，域名變化，表結構變化，水平切分變化等），有兩個依賴點需要修改。
而好的設計，有變化產生時，只有一個需要修改（低耦合，高內聚），前段時間的“耦合”系列文章，已經多次提到了這一點：
沒法很好的添加緩存
大部分互聯網業務是讀多寫少的業務，數據庫讀取最容易成為瓶頸，常見提升讀性能的方式是，增加緩存。
如上圖，讀服務的下游增加一個緩存，當有讀請求訪問時：
a）先訪問緩存，如果命中，直接返回
b）如果緩存不命中，訪問數據庫，然后將數據放入緩存中，以便下一次能夠命中
額，然后，這個架構中，這個方案是不可行的。
因為，寫服務修改數據庫時，緩存中的數據沒有辦法得到淘汰！！！
OK，有朋友說，寫數據庫之前，可以由寫服務來淘汰緩存：
即，讀服務與寫服務都可以操作緩存。額，這個設計，又違背了“服務化緩存私有”的微服務初衷，兩個服務因為同一份緩存資源訪問而耦合在一起，當緩存資源發生變化的時候，有兩個依賴點需要修改。
況且，如果真的兩個服務訪問相同的數據庫和緩存，為什么不合成一個服務呢？
硬要拆成兩個服務，不是自己玩自己么？
OK，有另外的朋友說，可以由寫服務發消息來淘汰緩存：
如上圖：
a）緩存私有，只有讀服務操縱緩存
b）數據庫發生寫請求時，寫服務給MQ發消息，由讀服務來淘汰緩存
這種設計：
a）讀服務來淘汰緩存，本質是一個寫請求，不是很奇怪么？
b）引入了一個MQ組件，引入更大的一致性風險
c）讀服務和寫服務如果是一個進程，豈不是更好么，干嘛硬要跨進程通信呢？
所以，還是一個服務更好：
a）調用方無二義性，不糾結
b）好維護
c）數據庫，緩存私有，無耦合
六、結論
互聯網微服務架構，應該按照“子業務”進行微服務拆分，而不應該按照“讀寫”來進行微服務拆分，避免過度設計。
以上僅為個人架構經驗，希望邏輯是清晰的，供大伙參考，歡迎共同探討（估計反對的聲音會很多）。
末了，不少朋友提到了CQRS，未來撰文談談個人對CQRS的使用場景的理解。
