摘要：当不用服务时，非常容易写事务或者其他逻辑保持数据一致性，服务化后难以做到这一点回滚可能都是调用服务，依然可能失败不必要的服务间请求增多。
讲故事环节
我先讲个故事
很久很久以前（其实现在大部分网站都是这样），我们做一个网站，所有的功能代码都会在一个代码库中，部署的时候 db 几台机器、nginx 几台机器、业务 server 几台机器。其中业务 server 的所有逻辑都是在一个进程中的，例如网站的登录、用户的评论、新建问题、某个活动等等。
一起看起来很美好。
突然有一天，老板说我们搞个红包活动吧，微信红包，上线后由于中国人的薅羊毛心态，活动页面 qps 瞬间暴增，导致网站的登录逻辑 qps 也暴增，活动页面压垮的同时，所有其他业务全部504，扩容时也是整个 server 一台一台的加。扩容后发现，其实 qps 大的页面就只有这个活动也，容器上其他页面全部都是资源浪费。
所以造成上面现象的问题有这么几个
降级逻辑，一个边缘东西跪了不应该影响全站（除非是极为核心逻辑、例如登录）
不能定点扩容
这时候就在想，如果登录是一个服务，自己的业务也写成一个服务，主站的其他业务不动，登录、活动、主站业务分机器部署，活动 qps 来的时候我只要扩展登录和活动的容器就好了。而且这样在活动的这个服务中可以方便的接入登录的降级。
什么是降级简单的理解，降级就是指需要被降级的东西跪了的时候，业务不会5xx。
土办法的做法就是加 try except，这样就会有这么一个问题，例如下面的代码中，do_something 可能是 mysql 的一次写，其他耗时操作的一次查，当 do_something 彻底跪了的时候，如果用 try except，每个 qps 来的时候，do_something 会依然执行，例如 mysql 跪了起不来，do_something 每次都会去连接 mysql，然后500。
try:
do_something()
except Exception as ex:
logging.error(ex, exc_info=1)
那么我们明知道这个地方跪了，为什么还要一直打他呢？降级时可不可以在一定时间内返回一个默认值，不去真实的做 do_something，或者在接下来的一定次数的 qps 返回一个默认值？
Hystrix的降级策略
所以什么是服务化看看下面知乎的这个专栏好了
知乎服务化
知乎的一个回答
实施微服务，我们需要哪些基础框架？ 这个捡着看
优点
根据服务扩容简单
降级容易做（就可以评论跪了整个网站其他功能还活着）
上线时只上自己对应的服务即可，不影响其他业务（数据相关还会影响）
缺点
业务拆分定级，否则会服务爆炸（是个功能就写个服务，后期服务巨多无比）
数据一致性难以保持。当不用服务时，非常容易写事务或者其他逻辑保持数据一致性，服务化后难以做到这一点（回滚可能都是调用服务，依然可能失败）
不必要的服务间请求增多。不用服务时，很多东西查一次可以用上下文的形式传递，服务化后服务内部可能需要自己重新查一遍。
批量接口难以实现
服务间解耦，一般采用消息系统（kafka），需要消息系统稳定
非 rpc 层的单测是骗自己的，毕竟 rpc 调用的地方都会 mock
怎么服务化业务拆分是逃不掉的，服务化后还需要慢慢替换原有实现。
我们重点说下技术手段
你可以选择 rest 或者 rpc，协议的话 HTTP 开销比较大，业界现在似乎比较主流的选择是 thrift 协议，然后做一个 rpc。给出饿了么实现的一套 python 版本 thriftpy。
所以坑爹的点就在于，你拿到一套 thrift 的协议的时候，例如 thriftpy，他不像 django、ruby on rails之类的会有非常明确的代码分层要求，如果内部不在强行定义规范，每个开发写出的服务都不一样。
那么当你服务有多个容器后，怎么方便分组部署呢？首先你需要服务发现 consul, 例如我们定义一个服务叫做用户服务 member，他可能在物理机 A 3001端口，3002端口，物理机 B 3001端口起了3个 rpc server，consul 可以注册一个 member，物理机端口的事儿同样注册在里面，业务方只要用 member 这个名字就好了，不必知道具体打的是哪一台物理机的那个 server。
配套食用的可能还有 haproxy 做负载均衡的，我没用过表示只知道这玩意儿。
你真的需要服务化么这个是非常需要思考的问题。如果你的网站 qps 非常低，搞毛幺蛾子。
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