微服务:把一个简单的问题,拆成 100 个网络问题

场景:
你要开发一个“我的订单列表”页面。
需要展示:订单信息、商品详情、商家名字。
单体时代:
一条 SQL JOIN 搞定:
SELECT * FROM orders JOIN products JOIN merchants ...
耗时:50ms。
微服务时代:
你不能 JOIN 了,因为数据库拆分了。
代码变成了这样:
恐怖故事:
前端发一个请求,后端在内部发起了 20 次 RPC 调用。假设内网延迟 10ms。总耗时 = 50ms (订单) + 10 * (10ms + 10ms) = 250ms。如果稍微有点网络波动,或者某个服务卡了一下,页面加载时间直接飙到 2 秒。后果:
你被迫引入 BFF 层 或者做 数据冗余,为了解决这个自己制造出来的性能问题,又写了更多的烂代码。
这是微服务最痛的地方。
单体应用: @Transactional 注解一加,要么全成功,要么全失败(回滚)。
场景:
用户下单。
恐怖故事:
订单创建成功了。库存扣减成功了。积分服务挂了!(或者超时了)。现在怎么办?订单已经生成了,库存已经少了,但用户没拿到积分。你不能回滚“订单库”和“库存库”,因为它们在不同的服务器上,归不同的数据库管。后果:
你必须手动写 补偿逻辑 (Saga 模式) 或者引入极其复杂的 TCC (Try-Confirm-Cancel) 框架。
代码量膨胀 3 倍,逻辑复杂度指数级上升。
最后你发现,为了保证数据一致性,你花的时间比写业务逻辑还多。
这是架构设计最失败的产物。
你把代码物理上拆开了,但逻辑上依然紧密耦合。
场景:
产品经理说:“我们要给用户加一个‘实名认证状态’字段。”
恐怖故事:
修改 用户服务:数据库加字段,接口加字段。修改 认证服务:适配这个字段。修改 订单服务:下单时要校验这个字段。修改 风控服务:风控规则要读取这个字段。部署地狱:
运维问:“先发哪个服务?”
你说:“必须同时发!因为它们之间互相调用,接口变了,版本不兼容。如果先发用户服务,订单服务会报错;如果先发订单服务,读不到新字段也会报错。”
结果,你虽然有 10 个服务,但每次上线都得 10 个团队坐在一起,喊“1、2、3”一起按发布按钮。
后果:
这叫**“分布式单体”**。你失去了单体的简单,却承受了微服务的痛苦。
场景:
用户投诉:“我下不了单,提示系统错误。”
恐怖故事:
客服 找前端。前端 甩锅:“后端接口返回 500”。API 网关 甩锅:“我透传的,是订单服务挂了”。订单服务 甩锅:“不是我,我调库存服务超时了”。库存服务 甩锅:“我没挂,是数据库慢查询”。DBA 甩锅:“数据库负载正常,是网络抖动”。后果:
以前查 Bug,只需要看一个 Log 文件。
现在,你需要打开 10 个终端窗口,去 grep 50 台服务器上的日志。
请求像皮球一样踢来踢去,没有人知道到底是哪一环断了。
防御手段:
必须引入 全链路追踪系统 (Distributed Tracing),如 SkyWalking 或 Jaeger。给每个请求打上 TraceID。但这又是一套巨大的基础设施维护成本。
在微服务里,任何一个微小的服务挂了,都可能拖死整个系统。
场景:
你的首页有一个不重要的功能:“显示今日星座运势”。它调用了一个外部的“星座服务”。
恐怖故事:
“星座服务”突然挂了(响应很慢,一直不返回)。首页的所有请求,在调用“星座服务”时,线程全部卡住 (Blocked),等待超时。Web 服务器的线程池(比如 Tomcat 只有 200 个线程)瞬间被耗尽。结果: 整个首页打不开了!用户:“什么垃圾 App,连首页都进不去!”你:“冤枉啊!我核心功能都是好的,就是一个边缘的星座服务卡死了全站!”后果:
必须给每一个远程调用加 熔断器 (Hystrix / Sentinel)。
当星座服务挂了时,直接快速失败(Fast Fail),不要卡死线程,保住核心业务。
微服务不是为了“性能”而生的(实际上它通常会降低性能),它是为了**“规模”**而生的。
什么时候用单体? 团队少于 50 人,QPS 少于 10 万,业务逻辑还在快速迭代。Martin Fowler 说过:单体优先 (MonolithFirst)。什么时候用微服务? 当你的单体代码编译一次需要 30 分钟,当你的团队有 500 人,当两个人改同一个文件每天都在冲突时。相关知识
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网址: 微服务:把一个简单的问题,拆成 100 个网络问题 https://www.huajiangbk.com/newsview2555141.html
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