摘要：考虑到这一点，对于每个服务模式，会讨论产生或使用消息的类型。本例中生成的事件消息将是和。该服务订阅和事件，并将格式化数据发布到适当的端点。如果遵循上述模式，将使用更复杂的称为命令查询责任隔离，的方法。
导读：对于很多工程师来说，进入微服务领域是很困难的。99％的服务属于五类之一，通过这种方式划分责任考虑如何通过管道服务一起管理特性，就像在Unixshell脚本中一样。
所有的微服务有什么共同之处，域驱动设计之父Eric Evans将其定义为:“(服务)可以消费和生成消息。”
考虑到这一点，对于每个服务模式，会讨论产生或使用消息的类型。
这些消息可以再分为两类:事件和命令。
开始之前，因为上下文很重要，我首先从Matt Walters那里看到了这些微服务模式，它是libraryservicebus的创建者。Servicebus是一个名为NServiceBus的流行.Net库的节点改编，由Udi Dahan创建和推广。
通过Servicebus，可以轻松编写发送和监听命令，并使用AMQP作为通用语言发布和订阅事件，使用JSON有效负载。这意味着其他编程语言可以轻松实现相同的接口，并能够无缝地参与由多种语言编写的部件组成的系统。
1.模型服务（Model Services）
如果想到MVC，那么可以使用这种类型的服务。模型服务是模型应该存在的地方。边界通常是在聚合或实体层面进行，具体取决于域的复杂性。
模型服务使用与上下文相关的消息。例如，如果有一个库存服务，与消耗相关的命令消息将是inventory.product.create或inventory.product.increaseStock。作为响应，你希望生成一些事件消息，以便系统的其余部分能够了解模型是如何变化的，并响应这些更改。本例中生成的事件消息将是inventory.product.created和inventory.product.stockLevelIncreased。
Denormalizer服务
除了分布式系统之外，Denormalizer正是关系数据库所做的事情。它们将多个规范化的输入源合并到一个可读的数据结构中，客户端可以使用这些数据结构。
例如，假设一个电商应用。当库存水平增加或减少，或在库存中可用时，应用程序应该知道它。
想象一下，如果你是应用工程师，他们使用的是与MongoDB类似的东西——他们只是从外部系统获得了实时的库存，而无需编写一行代码。这也适用于RethinkDB和GraphQL订阅!
如果团队需要在Kafka中为大数据提供数据，只需添加一个Kafka的denormalizer服务。
3.网关服务
网关服务非常类似于Denormalizers。但是，它不是连接到数据库，而是与API连接。
最近在和一个叫LiftIgniter的推荐引擎合作，库存需要同步。该服务订阅inventory.product.updated 和inventory.product.added 事件，并将格式化数据发布到适当的端点。
后来，又增加了一项服务，监听相同的事件，并通过建立Magento网关服务，保持更新库存的水平。
4.Ingestor服务
到目前为止，我们讨论的都是通过系统传播的数据，或者在模型服务中创建的数据。但是，经常需要将外部数据输入到系统中。从概念上讲，来自外部源的数据需要被输入到系统其它部分所讲的通用语言中。
Ingestor服务通常只会产生信息。这些服务通常包括通过HTTP接收API POST，或者运行CRON作业，并在一个时间间隔内抓取。获取或接收的数据随后使用通用语言(AMQP w/ JSON)发布到系统中。
5.适配器服务
适配器服务是更少见，但值得一提。与网关服务类似，适配器使用消息，使用该数据来调用系统上的库。这个例子是使用ImageMagick这样的图形处理工具。ImageMagick是一个强大的工具，但是没有Node.js绑定。适配器服务通过执行子进程来解决这个问题，然后以系统的通用语言生成消息。
6.API服务
API服务应该保持轻量级。如果您正在将一大堆业务逻辑构建到API中，那么正在构建一个庞然大物。 它比我们用“n层”架构看到的应用程序和服务器的组合稍好一些，但最终导致臭名昭著的“大泥球”。
要实现这一点，可以使用上面的 Denormalizer 服务，将数据的查询效率视图映射到API读取的数据库中。这就产生了一个单向的数据流。
Unidirectional Systems
使用上述模式可以让企业在单向工作流中使用不可变事件。如果你已经进入应用程序开发，肯定熟悉Redux如何改变了状态管理的游戏。有一个存储在组件树下的状态可以轻松地解释操作如何影响状态，因为它们是所有发生在集中位置的简单的不可变事实。
如果遵循上述模式，将使用更复杂的称为命令查询责任隔离(Command Query Responsibility Segregation ，CQRS)的方法。命令是由模型服务消费的，而事件的生成则是由Denormalizer或网关服务所消耗的。然后对读模型进行查询。
因为使用的是不可变消息，这使得事件采购成为构建模型服务的完美模式。值得一提的是Matt Walters的另一个创造，一个名为[sourced]的微观框架，与servicebus完美协调，可以轻松添加事件采购功能来消费服务的事件，并持久存储到数据库中。
微服务体系
总结：关于微服务模式这一块，想说的内容已经说完了，希望我的经验可以帮到你们，觉得写的好的，可以点赞关注一下，你的点赞关注就是对我最大的支持。
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