2.2 互联网架构作为最佳实践为何失效

如果把互联网架构比作社会主义,Oinone就是也要做有中国特色的社会主义,才能符合国情。

随着业务和生态的发展,企业对效率、性能、体验和智能化等方面的要求越来越高,但很多企业的系统面临着严重的系统架构落后和系统间割裂等问题,这些问题导致原有系统在业务发展下面临着效率和性能的双重挑战。与此同时,互联网平台的技术水平远远领先于传统企业系统,但是是否可以直接将互联网架构照搬到企业数字化转型中呢?显然,这是不合适的,因为互联网架构在企业数字化转型中面临着许多水土不服的问题。本章节将结合互联网中台架构的发展,分析这些问题的原因。

借鉴互联网中台理念

我们要先看互联网架构的发展,是如何一步步到今天提的中台架构概念的,每一步又解决了什么具体问题,我们以阿里架构变迁史为例来看下(如下图2-2所示):

2.2 互联网架构作为最佳实践为何失效

图2-2 阿里架构变迁史

在2009年,淘宝上线了五彩石项目,这标志着淘宝从单体应用向服务化应用的时代迈出了一步。那么,淘宝为什么要开发五彩石项目呢?因为当时淘宝面临两个非常严峻的问题,一个是性能问题,数据库连接不足,数据库成为了瓶颈;另一个是效率问题,当时淘宝有百余个研发人员,但核心系统只有一套测试、预发、线上环境,导致研发需求排队等待。在开始五彩石项目之前,淘宝还做了千岛湖项目,用来验证服务化架构的可行性,将用户中心独立出来。随后,淘宝开启了五彩石项目,目标是通过增加人力来提升效率,通过增加机器来提升性能。

随着淘宝的业务发展,他们又面临了一个问题:各个服务之间有很多重复的建设,效率低下。为了解决这个问题,淘宝开始从服务化转向平台化,并创立了“共享业务事业部”,将重复建设的公共业务分配给这个事业部,以避免成本浪费。这些公共业务包括商品平台、交易平台和结算平台等。平台化的目标是规避服务化没有规划导致的重复建设问题。

但是随着业务的快速发展,淘宝变成了一个拥有几十个事业部的巨型企业,而这带来了新的问题:效率问题。例如,如果需要在一个业务线上做出改动,需要与十几个平台进行沟通,这是非常低效的。同时,对于一个平台来说,需要面对来自不同事业部的需求,这需要平台研发人员具备理解和抽象所有业务线需求的能力,这让平台研发人员感觉回到了单体应用时代,所有的需求都要排队,即使增加人力也无法提高效率。这个问题主要表现在交易平台上。

为了解决这个问题,淘宝提出了中台的概念,中台是在一套规范下建立的,让具有专业技能的团队自主决策业务系统发展的平台。中台的目标是弱化平台的业务特性,提供通用能力。简而言之,就是将“共享业务”中的“业务”两个字去掉,只提供通用能力的平台

我们将每个阶段的核心目标总结为一句话:

  1. 从单体到服务:通过增加人员和机器来提高效率和性能;

  2. 从服务化到平台化:解决服务化阶段因缺乏规划而导致的重复建设问题;

  3. 平台化到中台化:在一套规范下,让各业务团队自行决定业务系统发展,适用于多个业务线或多个场景应用的独立发展。

类似地,在企业数字化转型过程中,也面临着类似的问题:

  1. 随着企业业务在线化,对系统性能和稳定性提出了更高的要求,但由于内部系统之间的割裂,导致很多重复建设。因此,我们需要进行服务化和平台化;

  2. 没有一个供应商能够解决企业所有的商业场景问题,所以需要多个供应商共同参与。我们可以将供应商类比为各业务线,在一套规范下让供应商或业务线自行决定业务系统的发展。

然而,阿里的中台架构方案并不能直接照搬到企业中。因为阿里的中台架构采用了平台共建模式,即让业务线基于平台设计的规范共同开发。这本质上还是平台主导模式,对企业来说历史包袱较大。在企业中,让不同背景的研发一起共建交易或商品平台是非常复杂的事情。平台化已经足够复杂,再加上共建会导致企业架构的负载过重,这对企业来说就不再是赋能,而是“内耗”。

互联网中台架构在企业实践中遇到的问题

在1.3《Oinone的生态思考》一文中,《与中台的渊源》部分提到,在阿里云为企业提供数字化项目时,客户经常会对以下三个问题提出质疑,这些问题非常突出:

1我们听说你们具备敏捷响应能力,但为什么改动需求如此缓慢?不仅所需时间更长,而且成本更高?

2我们听说你们有能力中心,但为什么当我们引入新供应商或开发新场景时,前期建立的能力中心无法支持我们?

3我们听说你们的性能很好,但为什么我们需要投入更多的物理资源来支持项目?

在探讨互联网架构的适用性时,我想提出以下两个问题:

1企业应用程序的性能问题是否与互联网平台公司遇到的性能问题相同?

2企业应用程序的开发效率问题是否与互联网平台公司遇到的效率问题相同?

通过比较企业和互联网之间的差异,我们可以了解水土不服的核心原因。

企业 互联网
企业IT组织能力无法与数字化转型的速度匹配,缺乏足够的人才支持。为了提高开发效率,企业需要寻找工具和技术来降低开发难度,同时提高个人开发效率 互联网企业拥有众多优秀的人才,需要解决团队协作和知识共享的问题,即协同开发的效率。
企业无法制定并主导技术规范,这导致了能力复用的不足。为了提高效率和减少开发成本,企业需要建立统一的技术规范和标准,以便能力复用和组织协同。 互联网企业可以自定义技术规范,因此能力复用更易于保障。
企业往往当前业务量相对小,期望数字化建设能打动业务发展,对业务发展的预期比较高,所以企业的诉求是即满足当下成本效应又能兼顾未来对发展预期 互联网企业起步时的系统目标负载就高,通常会忽略资源起步门槛的问题,当然也可以通过自动扩容、云计算等方式来解决初期的负载问题。

表2-1从企业与互联网的对比,看水土不服的核心原因

我们可以看到企业和互联网架构在很多方面存在着不同的需求和问题。因此,在提供数字化服务时,Oinone需要注意与企业的组织能力进行匹配,并根据企业自身的特性来提供在线化的服务能力。这就像在社会主义制度下需要有中国特色一样,Oinone也需要有适合中国企业的特色。

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  • 4.1.8 函数之事务管理

    一、事务管理介绍 函数Function支持事务字段为isTransaction(默认为false),事务传播行为propagationBehavior(默认PROPAGATION_SUPPORTS),事务隔离级别isolationLevel(默认使用数据库默认的事务隔离级别),所以不会默认为函数添加事务。另外事务配置提供全局配置。 平台事务管理兼容Spring声明式与编程式事务,支持多数据源事务管理。事务管理中多数据源嵌套独立事务,不会造成死锁风险。使用多数据源或分表操作,不会导致脏读。如果需要多数据源分布式事务,请使用PamirsTransational分布式事务管理方案(@PamirsTransational(enableXa=true))。分布式事务一般用于量小的跨模块配置管理场景 使用方式 声明式事务,使用@PamirsTransactional注解在需要事务管理的类或方法上标注。在非无代码场景下,与@Transactional注解功能一致。 编程式事务,使用PamirsTransactionTemplate即可。在非无代码场景下,与TransactionTemplate功能一致。 配置式事务,使用TxConfig模型在模块安装时初始化存储事务配置数据。 事务特性 原子性 (atomicity):强调事务的不可分割. 一致性 (consistency):事务的执行的前后数据的完整性保持一致. 隔离性 (isolation):一个事务执行的过程中,不应该受到其他事务的干扰 持久性(durability) :事务一旦结束,数据就持久到数据库 事务隔离级别 事务隔离级别指的是一个事务对数据的修改与另一个并行的事务的隔离程度,当多个事务同时访问相同数据时,如果没有采取必要的隔离机制,就可能发生以下问题: 问题 描述 脏读 一个事务读到另一个事务未提交的更新数据,所谓脏读,就是指事务A读到了事务B还没有提交的数据,比如银行取钱,事务A开启事务,此时切换到事务B,事务B开启事务–>取走100元,此时切换回事务A,事务A读取的肯定是数据库里面的原始数据,因为事务B取走了100块钱,并没有提交,数据库里面的账务余额肯定还是原始余额,这就是脏读 不可重复读 在一个事务里面的操作中发现了未被操作的数据 比方说在同一个事务中先后执行两条一模一样的select语句,期间在此次事务中没有执行过任何DDL语句,但先后得到的结果不一致,这就是不可重复读 幻读 是指当事务不是独立执行时发生的一种现象,例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改,这种修改涉及到表中的全部数据行。 同时,第二个事务也修改这个表中的数据,这种修改是向表中插入一行新数据。那么,以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行,就好象 发生了幻觉一样。 表4-1-8-1 事务隔离级别 Pamirs(Spring)支持的隔离级别 隔离级别 描述 DEFAULT 使用数据库本身使用的隔离级别 ORACLE(读已提交) MySQL(可重复读) READ_UNCOMITTED 读未提交(脏读)最低的隔离级别,一切皆有可能。 READ_COMMITED 读已提交,ORACLE默认隔离级别,有不可重复读以及幻读风险。 REPEATABLE_READ 可重复读,解决不可重复读的隔离级别,但还是有幻读风险。 SERLALIZABLE 串行化,最高的事务隔离级别,不管多少事务,挨个运行完一个事务的所有子事务之后才可以执行另外一个事务里面的所有子事务,这样就解决了脏读、不可重复读和幻读的问题了 表4-1-8-2 隔离级别与描述 隔离级别 脏读可能性 不可重复读可能性 幻读可能性 加锁度 READ_UNCOMITTED 是 是 是 否 READ_COMMITED 否 是 是 否 REPEATABLE_READ 否 否 是 否 SERLALIZABLE 否 否 否 是 表4-1-8-3 隔离级别说明表 事务的传播行为 保证同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRED 支持当前事务,如果不存在 就新建一个(默认) PROPAGATION_SUPPORTS 支持当前事务,如果不存在,就不使用事务 PROPAGATION_MANDATORY 支持当前事务,如果不存在,抛出异常 保证没有在同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRES_NEW 如果有事务存在,挂起当前事务,创建一个新的事务 PROPAGATION_NOT_SUPPORTED 以非事务方式运行,如果有事务存在,挂起当前事务 PROPAGATION_NEVER 以非事务方式运行,如果有事务存在,抛出异常 PROPAGATION_NESTED 如果当前事务存在,则嵌套事务执行 A中嵌套B事务,嵌套PROPAGATION_REQUIRES_NEW方法勿与A在同类中。 异常状态 PROPAGATION_REQUIRES_NEW (两个独立事务) PROPAGATION_NESTED (B的事务嵌套在A的事务中) PROPAGATION_REQUIRED (同一个事务) A抛异常 B正常 A回滚,B正常提交 A与B一起回滚 A与B一起回滚 A正常 B抛异常 1.如果A中捕获B的异常,并没有继续向上抛异常,则B先回滚,A再正常提交; 2.如果A未捕获B的异常,默认则会将B的异常向上抛,则B先回滚,A再回滚 B先回滚,A再正常提交 A与B一起回滚 A抛异常B抛异常 B先回滚,A再回滚 A与B一起回滚 A与B一起回滚 A正常 B正常 B先提交,A再提交 A与B一起提交 A与B一起提交 表4-1-8-4 事务传播行为 二、声明式事务(举例) Step1 修改PetShopBatchUpdateAction 用@PamirsTransactional或者@Transactional注解来声明事务,PamirsTransactional跟Spring的Transactional区别在于PamirsTransactional支持多库事务,但此多库事务为非严格的分布式多库事务,之所以选择这个方案,原因如下 a. 不损害任何性能。 b. 事务保障率超过4个9 c. 经过阿里的大厂验证,特别是在阿里的结算平台中得到了很好的验证 @PamirsTransactional更多配置项请详见4.1.7【函数之元数据详解】一文,自己多试试。同时@PamirsTransactional百分百兼容@Transactional @Action(displayName = "确定",bindingType = ViewTypeEnum.FORM,contextType = ActionContextTypeEnum.SINGLE) @PamirsTransactional //@Transactional public PetShopBatchUpdate conform(PetShopBatchUpdate data){ if(data.getPetShopList() == null || data.getPetShopList().size()==0){ throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.PET_SHOP_BATCH_UPDATE_SHOPLIST_IS_NULL).errThrow(); } List<PetShopProxy> proxyList = data.getPetShopList(); for(PetShopProxy petShopProxy:proxyList){ petShopProxy.setDataStatus(data.getDataStatus()); } new PetShopProxy().updateBatch(proxyList); throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.SYSTEM_ERROR).errThrow(); // return data; } 图4-1-8-1 修改PetShopBatchUpdateAction Step2 重启看效果 进入店铺管理列表页,选择记录点击【批量更新数据状态】按钮,修改记录的数据状态为【未启用】,提交看效果。期望效果为:提示系统异常,数据修改失败 图4-1-8-2 数据状态显示已启用 图4-1-8-3 批量更新数据状态…

    2024年5月23日
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  • 3.3.2 模型的类型

    本文会介绍不同类型模型以及其简单的应用场景,方便大家理解不同类型模型的用途 模型分为元模型和业务模型。元数据是指描述应用程序运行所必需的数据、规则和逻辑的数据集;元模型是指用于描述内核元数据的一套模式集合;业务模型是指用于描述业务应用元数据的一套模式集合。 元模型分为模块域、模型域和函数域三个域。域的划分规则是根据元模型定义数据关联关系的离散性来判断,离散程度越小越聚集到一个域。在4.1.4【模块元数据详解】一文中介绍的ModuleDefinition就是元模型。而我们在开发中涉及的就是业务模型 一、模型类型 抽象模型:往往是提供公共能力和字段的模型,它本身不会直接用于构建协议和基础设施(如表结构等)。 传输模型:用于表现层和应用层之间的数据交互,本身不会存储,没有默认的数据管理器,只有数据构造器。 存储模型:存储模型用于定义数据表结构和数据的增删改查(数据管理器)功能,是直接与连接器进行交互的数据容器。 代理模型:用于代理存储模型的数据管理器能力的同时,扩展出非存储数据信息的交互功能的模型。 二、模型定义种类 模型定义就是模型描述,不同定义类型,代表计算描述模型的元数据的规则不同 静态模型定义:模型元数据不持久化、不进行模型定义的计算(默认值、主键、继承、关联关系) 静态计算模型定义:模型元数据不持久化但初始化时进行模型定义计算获得最终的模型定义 动态模型定义:模型元数据持久化且初始化时进行模型定义计算获得最终的模型定义 静态模型定义需要使用@Model.Static进行注解;静态计算模型定义使用@Model.Static(compute=true)进行注解;动态模型定义不注解@Model.Static注解。 三、安装与更新 使用@Model.model来配置模型的不可变更编码。模型一旦安装,无法在对该模型编码值进行修改,之后的模型配置更新会依据该编码进行查找并更新;如果仍然修改该注解的配置值,则系统会将该模型识别为新模型,存储模型会创建新的数据库表,而原表将会rename为废弃表。 如果模型配置了@Base注解,表明在【oinone的设计器】中该模型配置不可变更;如果字段配置了@Base注解,表明在【oinone的设计器】中该字段配置不可变更。 四、基础配置 模型基类 所有的模型都需要继承以下模型中的一种,来表明模型的类型,同时继承以下模型的默认数据管理器(详见3.3.3模型的数据管理器一节)。 继承BaseModel,构建存储模型,默认无id属性。 继承BaseRelation,构建多对多关系模型,默认无id属性。 继承TransientModel,构建临时模型(传输模型),临时模型没有数据管理器,也没有id属性。 继承EnhanceModel,构建数据源为ElasticSearch的增强模型。 快捷继承 继承IdModel,构建主键为id的模型。继承IdModel的模型会数据管理器会增加queryById方法(根据id查询单条记录) 继承CodeModel,构建带有唯一编码code的主键为id的模型。可以使用@Model.Code注解配置编码生成规则。也可以直接覆盖CodeModel的generateCode方法或者自定义新增的前置扩展点自定义编码生成逻辑。继承CodeModel的模型会数据管理器会增加queryByCode方法(根据唯一编码查询单条记录) 继承VersionModel,构建带有乐观锁,唯一编码code且主键为id的模型。 继承IdRelation,构建主键为id的多对多关系模型。 模型继承关系图 图3-3-2-1 模型继承关系图 AbstractModel抽象基类是包含createDate创建时间、writeDate更新时间、createUid创建用户ID、writeUid更新用户ID、aggs聚合结果和activePks批量主键列表等基础字段的抽象模型。 TransientModel传输模型抽象基类是所有传输模型的基类,传输模型不存储,没有数据管理器。 TransientRelation传输关系模型是所有传输关系模型的基类,传输关系模型不存储,用于承载多对多关系,没有数据管理器。 BaseModel存储模型基类提供数据管理器功能,数据模型主键可以不是ID。 IdModel带id模型抽象基类,在BaseModel数据管理器基础之上提供根据ID查询、更新、删除数据的功能。 BaseRelation关系模型抽象基类用于承载多对多关系,是多对多关系的中间模型,数据模型主键可以不是ID。 IdRelation带id关系模型抽象基类,在BaseRelation数据管理器基础之上提供根据ID查询、更新、删除数据的功能。 CodeModel带code模型抽象基类,提供按配置生成业务唯一编码功能,根据code查询、更新、删除数据的功能。 EnhanceModel增强模型,提供全文检索能力。此模型会在4.1.25【框架之搜索引擎】一文中展开介绍。 五、抽象模型(举例) 抽象模型本身不会直接用于构建协议和基础设施(如表结构等),而是通过继承的机制供子模型复用其字段和函数。子模型可以是所有类型的模型。 比如demo模块要管理的一些公共模型字段,我们可以建一个AbstractDemoIdModel和AbstractDemoCodeModel,demo模块中的实体模型就可以继承它们。我们来为demo模块的模型统一增加一个数据状态这么一个字段,用做数据的生效与失效管理。 Step1 引入DataStatusEnum类 pamirs-demo-api的pom.xml包增加依赖,便于引入DataStatusEnum类,当然也可以自己建,这里只是oinone提供了统一的数据记录状态的枚举,以及相应的通用方法,这边就直接引入 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-core-common</artifactId> </dependency> 图3-3-2-2 引入通用类库 Step2 修改DemoModule DataStatusEnum枚举类本身也会做为数据字典,以元数据的方式被管理起来,当一个模块依赖另一个模块的元数据相关对象,则需要改模块的模块依赖定义。为DemoModule增加CommonModule的依赖注解 package pro.shushi.pamirs.demo.api; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.action.UxRoute; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.navigator.UxHomepage; import pro.shushi.pamirs.core.common.CommonModule; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Module; import pro.shushi.pamirs.meta.base.PamirsModule; import pro.shushi.pamirs.meta.common.constants.ModuleConstants; @Component @Module( name = DemoModule.MODULE_NAME, displayName = "oinoneDemo工程", version = "1.0.0", dependencies = {ModuleConstants.MODULE_BASE, CommonModule.MODULE_MODULE} ) @Module.module(DemoModule.MODULE_MODULE) @Module.Advanced(selfBuilt = true, application = true) @UxHomepage(@UxRoute(PetShop.MODEL_MODEL)) public class DemoModule implements PamirsModule { public static final String MODULE_MODULE = "demo_core"; public static final String MODULE_NAME = "DemoCore"; @Override public String[] packagePrefix() { return new String[]{ "pro.shushi.pamirs.demo"}; } } 图3-3-2-3 定义模块依赖 Step3 新建AbstractDemoCodeModel和AbstractDemoIdModel 并新增AbstractDemoIdModel和AbstractDemoCodeModel分别继承IdModel和CodeModel,实现IDataStatus接口不是必须的,刚好DataStatus有配套的通用逻辑,暂时也先加进去,具体使用会在本文的【代理模型】这段介绍 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.core.common.behavior.IDataStatus; import pro.shushi.pamirs.core.common.enmu.DataStatusEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.sys.Base; import pro.shushi.pamirs.meta.base.common.CodeModel; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; @Base @Model.model(AbstractDemoCodeModel.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.ABSTRACT) @Model(displayName = "AbstractDemoCodeModel") public abstract class AbstractDemoCodeModel extends CodeModel implements IDataStatus { public static final String MODEL_MODEL="demo.AbstractDemoCodeModel"; @Base @Field.Enum @Field(displayName = "数据状态",defaultValue = "DISABLED",required =…

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