[聚合文章] 服务读写分离架构，绝不推荐

缘起

在《 服务读写分离(读服务，写服务)，是否可行？ 》中，对背景做了交代， 互联网架构设计上，数据库可以读写分离，服务能否读写分离呢？

下面是两种常见的“服务读写分离”架构：

一、单纯服务读写分离

如上图，服务化之后：

• 业务方通过 RPC 分别调用读服务和写服务

• 服务层分为读服务与写服务

• 底层是高可用的数据库集群

二、服务和数据库同时读写分离

读服务与写服务读写的是不同的数据库，如上图：

• 写服务访问写库

• 读服务访问读库

写库与读库是一个组从同步的集群。

这种架构设计好还是不好，网友进行了激烈的讨论，感兴趣的同学可以看下《 服务读写分离(读服务，写服务)，是否可行？ 》的评论，这里，分享下个人的观点。

三、先说结论

楼主 旗帜鲜明 的 反对 服务区分读写分离。

四、小理由

• 调用方对同一个基础服务，某一个 RPC 接口，在读服务，还是写服务，容易困惑

• 对于同一个基础服务，服务数量翻倍了，运维更加复杂

五、强理由

• 一般来说， 垂直拆分 ，是 按照“子业务”维度进行拆分，而不是按照“读写”维度进行拆分 ，这是 模块化设计 的基本准则

• 完全 打破了“服务化数据库私有”的微服务初衷

两个服务因为同一份数据库资源访问而耦合在一起 ，当数据库资源发生变化的时候（例如： ip 变化，域名变化，表结构变化，水平切分变化等），有两个依赖点需要修改。

而好的设计，有变化产生时，只有一个需要修改 （低耦合，高内聚），前段时间的“耦合”系列文章，已经多次提到了这一点：

《 小小的数据库，大大的耦合 》

《 小小的IP，大大的耦合 》

《 小小的公共库，大大的耦合 》

《 服务化了，耦合却更加严重了 》

• 没法很好的添加缓存

大部分互联网业务是读多写少的业务，数据库读取最容易成为瓶颈， 常见提升读性能的方式 是， 增加缓存 。

如上图，读服务的下游增加一个缓存，当有读请求访问时：

a ）先访问缓存，如果命中，直接返回

b ）如果缓存不命中，访问数据库，然后将数据放入缓存中，以便下一次能够命中

额，然后，这个架构中，这个方案是不可行的。

因为， 写服务修改数据库时，缓存中的数据没有办法得到淘汰！！！

OK ，有朋友说，写数据库之前，可以由写服务来淘汰缓存：

即，读服务与写服务都可以操作缓存。额，这个设计，又 违背了“服务化缓存私有”的微服务初衷 ，两个服务因为同一份缓存资源访问而耦合在一起，当缓存资源发生变化的时候，有两个依赖点需要修改。

况且，如果真的两个服务访问 相同的数据库和缓存 ，为什么不合成一个服务呢 ？

硬要拆成两个服务，不是自己玩自己么？

OK ，有另外的朋友说，可以由写服务发消息来淘汰缓存：

如上图：

a）缓存私有，只有读服务操纵缓存

b）数据库发生写请求时，写服务给 MQ 发消息，由读服务来淘汰缓存

这种设计：

a）读服务来淘汰缓存，本质是一个写请求，不是很奇怪么？

b）引入了一个 MQ 组件，引入更大的 一致性风险

c） 读服务和写服务如果是一个进程，岂不是更好 么，干嘛硬要跨进程通信呢？

所以，还是一个服务更好：

a）调用方无二义性，不纠结

b ）好维护

c ）数据库，缓存私有，无耦合

六、结论

互联网微服务架构，应该按照“子业务”进行微服务拆分，而不应该按照“读写”来进行微服务拆分，避免过度设计 。

以上仅为个人架构经验，希望逻辑是清晰的，供大伙参考，欢迎共同探讨（估计反对的声音会很多）。

末了，不少朋友提到了 CQRS ，未来撰文谈谈个人对 CQRS 的使用场景的理解。