服務讀寫分離架構，絕不推薦
緣起
在《服務讀寫分離(讀服務，寫服務)，是否可行?》中，對背景做了交代，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。
1. 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：
2. 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：
- 先訪問緩存，如果***，直接返回
- 如果緩存不***，訪問數據庫，然后將數據放入緩存中，以便下一次能夠***
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：
- 緩存私有，只有讀服務操縱緩存
- 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：
- 讀服務來淘汰緩存，本質是一個寫請求，不是很奇怪么?
- 引入了一個MQ組件，引入更大的一致性風險
- 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：
- 調用方無二義性，不糾結
- 好維護
- 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。
【本文為51CTO專欄作者“58沈劍”原創稿件，轉載請聯系原作者】
