你好，我是王庆友。在上一讲中，我以订单服务为例，和你一起讨论了如何从头开始，设计一个共享服务。今天我们再来聊一聊：如何对现有系统做微服务化改造。

很多早期的互联网公司都有巨大的单体应用，底层的数据表集中放在一个数据库里，这些表加起来可能有几百张。对于这样的应用系统和数据库，我们往往需要对它们进行拆分，通过微服务化改造，保证系统能够不断地扩展和复用。

相比从头开始落地服务，对现有系统做微服务化改造，这会面临更多的挑战。

首先，应用和数据表紧密耦合在一起，代码模块和表是多对多的依赖关系。一个模块会访问多张表，多个模块也会对同一张表进行访问，而且由于表都在一个数据库里，开发人员往往会随意对表做关联，有时候甚至 Join 5~6 张表以上。这样，代码模块和表之间的关系是剪不断，理还乱，我们很难清晰地划分代码和数据表的边界，也就很难把它们封装成独立的微服务。

还有，系统现在已经在运行了，我们的改造不能影响业务的稳定性。那微服务落地后，现有的系统要怎么对接微服务，数据要怎么迁移，才能保证系统的平滑过渡呢？

所以，要想应对这些挑战，一方面，我们要保证比较合理的服务设计，才能达到优化系统架构的目的；另一方面，我们要做到整个过程对现有系统的影响比较小，才能达到系统改造顺利落地的目的。

接下来，我就以 1 号店库存服务化改造为例，让你深入理解，我们是如何把库存相关的功能和数据表，从现有系统里剥离出来，最终构建独立的库存服务，并实现和业务系统平滑对接的。

改造背景和目标

我们先来看下这次架构改造的背景和目标。

1 号店作为一个网上超市，售卖的商品种类有数十万个，包括 1 号店自营和第三方商家的商品。由于历史原因，所有商品相关的表都存在产品库里面，这里面有产品的表（产品、分类、品牌、组合关系、属性等）、商品 SKU 的表、商家和供应商的表、库存和价格的表等等，这些表加起来，数量超过了上百张。

我们知道，商品是电商业务的核心，几乎所有的前后台系统都需要访问这个产品库，而这些系统的开发人员，早期的时候，只关心如何实现业务功能，对这些表的访问是怎么方便怎么来，有些 SQL 语句会对大量的表做 Join 关联。所以说，虽然系统是类似分布式的，但数据库是集中式的，如下图所示：

这样的方式，就给系统的维护带来了一系列的问题。

  1. 从应用方面来说，各个系统功能重复建设，比如很多系统都会直接访问库存相关的表，类似的库存逻辑散布在很多地方；另外，如果修改了库存表的某个字段，这些系统同时会受影响，正所谓牵一发而动全身。
  2. 从数据库方面来说，数据库的可用性是比较差的，如果某个系统有慢查询，它就很可能拖垮整个产品数据库，导致它不可用；还有，这么多系统同时访问产品库，数据库的连接数也经常不够用。

所以，我们这次架构改造的目标，首先是对这个大数据库按照业务维度进行垂直拆分，比如分成产品数据库、库存数据库、价格数据库等等；然后基于这些拆分后的库，构建微服务，以接口的方式来支持数据库表的访问；最后将各个业务系统统一接入微服务，最终完成整个商品体系的微服务化改造。

微服务改造过程

你可以看到，这里涉及了多个微服务，如果同时进行服务化改造的话，牵扯太大，很难落地。于是，我们选择从库存微服务开始。一方面，库存的业务很重要，库存的规则也比较复杂，如果我们能够对库存逻辑进行优化，这会带来明显的业务价值；另一方面，电商的库存概念相对独立，涉及的表也比较少，我们可以相对容易地把它从现有体系中剥离出来。

整个改造过程，从确定库存相关的表开始，到最后把库存表从产品库迁移出来，落到单独的库存数据库为止，一共分为两个阶段，每个阶段包含了 3 个步骤，具体如下图所示：

  1. 准备阶段：这个阶段为微服务改造做好前期的准备工作，具体步骤包括了圈表、收集 SQL 和 SQL 拆分。
  2. 实施阶段：这个阶段实际落地微服务，具体步骤包括微服务开发、服务接入和数据库独立。

通过这些良好定义的步骤，我们就很好地保证了整个库存微服务改造的有序和可控。接下来，我就具体说明下改造的各个步骤，包括哪些人负责哪些事情、具体的挑战在什么地方，这样，你可以深入地理解整个改造过程。

准备阶段

**准备阶段的第一步，就是圈表。**产品数据库有 100 多张表，圈表就是用来确定库存微服务具体包含哪些表，也就是确定服务的数据模型。在确定了表以后，库存微服务就负责这些表的访问，当然，库存微服务也不会访问其它的表，而业务系统后续将通过库存微服务的接口，实现对这些表的访问。

圈表是微服务改造中比较有挑战性的地方，它实际上对应了服务的边界划分。只是针对老系统做服务化改造的时候，我们更多的是从数据库表的角度来考虑划分，这样更好落地。

针对库存微服务来说，我们要求圈定的表，一方面要满足所有的库存访问需求，这些表之间关系紧密，和其它的表关联不大；另一方面，这些表的数量不能太多，一般不超过十几张。这样，我们既容易拆分数据库，又能控制服务的粒度，保证功能聚焦。

在这个例子中，由于库存的概念比较独立，圈表相对比较容易，一共有 15 张表和库存直接相关，包括自营库存表 (这里有分表，实际是 12 张)、商家虚拟库存表、活动库存表和库存共享表，这些库存表之间是紧密相关的，它们一起决定了前台用户能看到的可用库存数量。

这些库存相关的表都有商品 ID 字段，和商品基本信息表关联，我们知道，库存数量的计算不依赖于商品的具体信息。所以，这些库存表和其它表的关系比较弱，这样我们就可以比较清晰地实现库存表和其它表的切分，简化了库存服务的落地。

在微服务改造中，确定哪些表属于这个服务，会直接影响后续的所有改造工作，这需要有经验的业务架构师和数据架构师参与进来，通过深入地分析现有的业务场景和表的关系，才能对库表进行合理的划分。

所以，你可以发现，**对现有系统的改造，服务的边界划分主要是从圈表入手的，而不是从一个服务应该有哪些功能入手的，这一点和新服务设计是有所不同的。**这有两方面原因：

  1. 一方面，如果确定了服务包含哪些表，也就大致确定了服务有哪些功能，而表是现成的，它比业务功能要直观很多，所以从表入手比较高效；
  2. 另一方面，如果从表入手，构造的服务和表是对应的，服务包含的是完整的表，不会产生一个表的一部分字段属于库存服务，而另一部分字段属于别的服务的情况，避免表字段的拆分带来额外的复杂性。

值得注意的是，因为这是对现有系统的改造，为了避免一下子引入太多变化，我们先不对库存的表结构进行调整，表结构的优化可以放在服务的升级版里做，这样对业务系统的影响也最小。

**第二步是收集 SQL。**在确定了哪些表属于库存服务后，我们会收集所有业务系统访问这些表的 SQL 语句，包括它的业务场景说明、访问频率等等。库存微服务后续就针对这些 SQL 进行封装，提供相应的接口给业务系统使用。

这里，服务开发团队负责提供 SQL 收集的 Excel 模板，各业务系统开发团队负责收集具体的 SQL。

**第三步是拆分 SQL。**对于收集过来的 SQL 语句，有些 SQL 不仅仅访问圈定的这几张库存表，还会和产品库中的其他表进行关联。

比如说，商品详情页需要展示商品详情，它会发起 SQL 查询商品基本信息表和库存表，一次性获取商品的基本信息和库存数量。针对这种情况，我们就需要把查询语句拆分为两条 SQL，先查询商品表获取商品基本信息，再查询库存表获取库存数量。

对于这样的 SQL 语句，我们就要求各个业务团队先进行拆分，保证最后提供给服务开发团队的 SQL，只包含访问库存的相关表。通过 SQL 拆分，我们切断了库存表和其他表的直接联系，等后面微服务落地后，业务系统就可以通过接入微服务，完成现有 SQL 的替换。

SQL 拆分，会涉及一定的业务系统改造，这部分工作主要由各个研发团队负责，一般情况下，性能可能会受些影响，但问题不是很大。

实施阶段

完成了圈表、SQL 收集和拆分以后，接下来，我们就进入了服务实际落地的阶段。

**第四步是构建库存微服务。**这里面包括了接口设计、代码开发、功能测试等步骤，服务开发团队会对业务方提供的 SQL 进行梳理，然后对接口做一定的通用化设计，避免为每个 SQL 定制一个单独的接口，以此保证服务的复用能力。

这部分工作由微服务开发团队负责，第一版的服务主要是做好接口设计，聚焦业务功能，以保证服务能够落地，业务系统能够顺利对接为目标。将来，服务可以持续迭代，内部做各种技术性优化，只要服务的接口保持不变，就不会影响业务系统。

**第五步是接入库存微服务。**库存服务经过功能和性能验证以后，会由各个业务开发团队逐步接入，替换原来的 SQL 语句。这部分工作主要由业务研发团队负责，难度不大，但需要耗费比较多的时间。

**最后一步是数据库独立。**当服务接入完成，所有的 SQL 语句都被替换后，业务系统已经不会直接访问这些库存的表。这时，我们就可以把库存相关的表，从原来的产品库中迁移出来，部署成为一个物理上独立的数据库。业务系统是通过服务来访问数据库的，因此，这个数据迁移对于业务系统来说是透明的，业务团队甚至都不用关心这些表的新位置。

通过库存表独立成库，我们可以从物理层面，切断业务团队对这些表的依赖，同时，也可以大幅度降低产品库的压力，特别是大促的时候，库存读写压力是非常大的，数据库独立也为库存服务后续的技术优化打下了基础。

这部分工作主要由微服务开发团队和 DBA 一起配合完成，主要是要避免业务系统还有遗漏的 SQL 语句，避免它们还在直接访问库存的表。我们可以在迁库前，通过代码扫描做好相应的检查工作。

改造完成后的库存微服务架构如下图所示，库存微服务一共包含了 15 张表，对外有 30 多个接口，几十个业务系统接入库存服务。平时，库存服务会部署 50 个实例，大促时会部署更多，我们很容易通过加机器的方式，实现库存服务的水平扩展。

微服务改造小结

到这里，我们的库存微服务就改造完成了，整个改造大概持续了 3 个月，主要是对接的工作比较耗时。

从前面的步骤中，你可以看到，除了做好库存服务本身的设计开发工作，相关团队之间的配合也是非常重要的。

在整个改造过程中，有很多团队之间沟通和确认的环节。比如说，服务开发团队圈定表以后，需要和业务开发团队一起确认，保证圈表的合理性；在业务团队拆分 SQL 的过程中，服务开发团队需要介入进去，帮助解决拆分时带来的性能和一致性问题；在服务接口设计和接入过程中，服务的接口可能需要重新调整，也可能有新的 SQL 进来，双方需要及时沟通，相互配合。

这些都是纯技术层面的问题，值得一提的是，系统改造不会产生直接的业务价值，对于业务开发团队来说，他们往往还需要承担大量新需求的开发工作。所以，从项目推进的角度来看，这种核心服务的改造，很多时候都是技术一把手工程。在库存微服务改造过程中，我们也是老板高度重视，大家事先定好时间计划，每周 Review 进度，协调各个团队工作的优先级，确保改造的顺利落地。

以上就是库存微服务改造的例子。1 号店的系统从 08 年就开始建设了，由于历史原因，形成了几个典型的大库，比如产品库、用户库等等，我们通过类似的微服务改造，逐步把这些大库拆分开，构建了一系列的基础服务，如订单服务、用户服务、产品服务、库存服务、价格服务等等。而且通过这些微服务化改造，我们同时提升了业务的复用性和系统的稳定性。

最后，我在这里放了一张 1 号店的总体系统架构图，你可以深入看下，一个历史包袱很重的系统，它是如何经过服务化改造，最终变成一个能够高度复用和扩展的平台的。

总结

好了，下面我总结一下今天所讲的内容。

基于现有系统进行改造和全新的服务设计是有所不同的，我们不能追求理想化和一步到位，而是要考虑到系统的平滑过渡，先实现微服务的顺利落地，后续再考虑各种优化。

今天，我通过 1 号店库存微服务改造的例子，给你提供了一种可行的微服务落地套路，让你可以顺利地完成老系统的架构升级。

相信通过今天的分享，你对现有系统如何进行微服务化改造有了更深入的理解，希望你在实践中也能灵活运用。

**最后，给你留一道思考题：**你在做现有系统服务化改造的过程中，具体碰到了哪些挑战，你又是如何克服的呢？

我是王庆友，欢迎你在留言区与大家分享你的思考，我们一起讨论。如果觉得有收获，也欢迎你把这篇文章分享给你的朋友。感谢阅读，我们下期再见。