“高并發(fā)”一直是大家感興趣的話題。本文就來(lái)給大家講講機(jī)票高并發(fā)的故事。
背景介紹
Qunar是2005年成立的，那時(shí)候人們還不習(xí)慣通過(guò)打電話或者到代理商那里去買機(jī)票。近幾年隨著旅游業(yè)的發(fā)展，機(jī)票業(yè)務(wù)也由傳統(tǒng)的線下來(lái)到線上。在“在線旅游”的大浪潮下，Qunar的核心業(yè)務(wù)主要是線上機(jī)票搜索和機(jī)票銷售。根據(jù)2014年9月艾瑞監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，在旅行類網(wǎng)站月度獨(dú)立訪問(wèn)量統(tǒng)計(jì)中，去哪兒網(wǎng)以4474萬(wàn)人名列前茅。截至2015年3月31日，去哪兒網(wǎng)可實(shí)時(shí)搜索約9000家旅游代理商網(wǎng)站，搜索范圍覆蓋全球范圍內(nèi)超過(guò)28萬(wàn)條國(guó)內(nèi)及國(guó)際航線。
Qunar由機(jī)票起家，核心產(chǎn)品包括機(jī)票搜索比價(jià)系統(tǒng)、機(jī)票銷售OTA系統(tǒng)等。后來(lái)一度成為國(guó)內(nèi)最大旅游搜索引擎，所以最開(kāi)始大家知道Qunar都是從機(jī)票開(kāi)始。
為了方便大家了解機(jī)票搜索的具體業(yè)務(wù)，我們從用戶熟悉角度看一下搜索的過(guò)程，如下圖：
根據(jù)上面的圖片，簡(jiǎn)單解釋下：
金喜正規(guī)買球：用戶按出發(fā)城市、到達(dá)城市、出發(fā)日期開(kāi)始搜索機(jī)票，進(jìn)入列表頁(yè)。
列表頁(yè)：展示第一次搜索結(jié)果，一般用戶會(huì)多次搜索，直到找到適合他的航班，然后進(jìn)入詳情頁(yè)。
產(chǎn)品詳情頁(yè)：用戶填入個(gè)人信息，開(kāi)始準(zhǔn)備下單支付。
從上面的介紹可以看出，過(guò)程1和2是個(gè)用戶高頻的入口。用戶訪問(wèn)流量一大，必然有高并發(fā)的情況。所以在金喜正規(guī)買球和列表頁(yè)會(huì)做一些優(yōu)化：
前端做靜態(tài)文件的壓縮，優(yōu)化Http請(qǐng)求連接數(shù)，以減小帶寬，讓頁(yè)面更快加載出來(lái)。
前后端做了數(shù)據(jù)分離，讓搜索服務(wù)解耦，在高并發(fā)情況下更靈活做負(fù)載均衡。
后端數(shù)據(jù)（航班數(shù)據(jù)）99%以上來(lái)自緩存，加載快，給用戶更快的體驗(yàn)。而我們的緩存是 異步刷新的機(jī)制，后面會(huì)提及到。
在過(guò)億級(jí)UV的搜索業(yè)務(wù)，其搜索結(jié)果核心指標(biāo)：一是保證時(shí)間夠快，二是保證結(jié)果實(shí)時(shí)最新。
為了達(dá)到這個(gè)指標(biāo)，搜索結(jié)果就要盡量走緩存，我們會(huì)預(yù)先把航班數(shù)據(jù)放到緩存，當(dāng)航班數(shù)據(jù)變化時(shí)，增量更新緩存系統(tǒng)。 所以，Qunar機(jī)票技術(shù)部就有一個(gè)全年很關(guān)鍵的一個(gè)指標(biāo)：搜索緩存命中率，當(dāng)時(shí)已經(jīng)做到了>99.7%。再往后，每提高0.1%，優(yōu)化難度成指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)了。哪怕是千分之一，也直接影響用戶體驗(yàn)，影響每天上萬(wàn)張機(jī)票的銷售額。
這里還有幾個(gè)值得關(guān)注的指標(biāo)：
每臺(tái)搜索實(shí)例的QPS（搜索有50~60臺(tái)虛擬機(jī)實(shí)例，按最大并發(fā)量，每臺(tái)請(qǐng)求吞吐量>1000）。
搜索結(jié)果的 Average-Time : 一般從C端用戶體驗(yàn)來(lái)說(shuō)，Average-Time 不能超過(guò)3秒的。
了解完機(jī)票搜索大概的流程，下面就來(lái)看看Qunar搜索的架構(gòu)。
搜索系統(tǒng)設(shè)計(jì)架構(gòu)
Qunar搜索架構(gòu)圖
上面提到搜索的航班數(shù)據(jù)都是存儲(chǔ)在緩存系統(tǒng)里面。最早使用Memcached，通過(guò)一致Hash建立集群，印象大概有20臺(tái)左右實(shí)例。 存儲(chǔ)的粒度就是出發(fā)地和到達(dá)地全部航班數(shù)據(jù)。隨著當(dāng)時(shí)Redis并發(fā)讀寫性能穩(wěn)步提高，部分系統(tǒng)開(kāi)始逐步遷移到Redis，比如機(jī)票低價(jià)系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)。
搜索系統(tǒng)按架構(gòu)圖，主要定義成前臺(tái)搜索、后臺(tái)搜索兩大模塊，分別用2、3標(biāo)示，下面我也會(huì)重點(diǎn)解釋。
前臺(tái)搜索
主要讀取緩存，解析，合并航班數(shù)據(jù)返回給用戶端。
前臺(tái)搜索是基于Web服務(wù)，高峰期時(shí)候最大啟動(dòng)了50臺(tái)左右的Tomcat實(shí)例。搜索的URL規(guī)則是：出發(fā)城市+到達(dá)城市+出發(fā)日期，這和緩存系統(tǒng)存儲(chǔ)最小單元：出發(fā)城市+到達(dá)城市+出發(fā)日期是一致的。
Tomcat服務(wù)我們是通過(guò)Nginx來(lái)做負(fù)載均衡，用Lua腳本區(qū)分是國(guó)際航線還是國(guó)內(nèi)航線，基于航線類型，Nginx會(huì)跳轉(zhuǎn)不同搜索服務(wù)器：主要是國(guó)際搜索、國(guó)內(nèi)搜索(基于業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)模型、商業(yè)模式，完全分開(kāi)部署)。不光如此，Lua還用來(lái)敏捷開(kāi)發(fā)一些基本服務(wù)：比如維護(hù)城市列表、機(jī)場(chǎng)列表等。
航班數(shù)據(jù)
上文我一直提到航班數(shù)據(jù)，接下來(lái)簡(jiǎn)單介紹下航班的概念和基本類型，讓大家有個(gè)印象，明白的同學(xué)可以跳過(guò)：
單程航班：也叫直達(dá)航班，比如BJ(北京)飛NY(紐約)。
往返航班：比如BJ飛NY，然后又從NY返回BJ。
帶中轉(zhuǎn)：有單程中轉(zhuǎn)、往返中轉(zhuǎn)；往返中轉(zhuǎn)可以一段直達(dá)，一段中轉(zhuǎn)。也可以兩段都有中轉(zhuǎn)，如下圖：
其實(shí)，還有更復(fù)雜的情況：
如果哪天在BJ（北京）的你想來(lái)一次說(shuō)走就走的旅行，想要去NY(紐約)。你選擇了BJ直飛NY的單程航班。后來(lái)，你覺(jué)得去趟米國(guó)老不容易，想順便去LA玩。那你可以先BJ飛到LA，玩幾天，然后LA再飛NY。
不過(guò)，去了米國(guó)要回來(lái)吧，你也許：
NY直接飛回BJ。
突然玩性大發(fā)，中途順便去日本，從NY飛東京，再?gòu)臇|京飛BJ。
還沒(méi)玩夠？還要從NY飛夏威夷玩，然后夏威夷飛東京，再東京飛首爾，最后首爾返回北京。
…… 有點(diǎn)復(fù)雜吧，這是去程中轉(zhuǎn)、回程多次中轉(zhuǎn)的航班路線。
對(duì)應(yīng)國(guó)際航班還算非常正常的場(chǎng)景，比如從中國(guó)去肯尼亞、阿根廷，因?yàn)闆](méi)有直達(dá)航班，就會(huì)遇到多次中轉(zhuǎn)。所以，飛國(guó)外有時(shí)候是蠻有意思、蠻麻煩的一件事。
通過(guò)上面例子，大家了解到了機(jī)票中航線的復(fù)雜程度。但是，我們的緩存其實(shí)是有限的，它只保存了兩個(gè)地方的航班信息。這樣簡(jiǎn)單的設(shè)計(jì)也是有必然出發(fā)點(diǎn)：考慮用最簡(jiǎn)單的兩點(diǎn)一線，才能最大限度上組合復(fù)雜的線路。
所以在前臺(tái)搜索，還有大量工作要做，總而言之就是：
按照最終出發(fā)地、目的地，根據(jù)一定規(guī)則搜索出用戶想要的航班路線。這些規(guī)則可能是：飛行時(shí)間最短、機(jī)票價(jià)格最便宜（一般中轉(zhuǎn)就會(huì)便宜）、航班中轉(zhuǎn)最少、最宜飛行時(shí)間。
你看，機(jī)票里面的航線是不是變成了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)里面的有向圖，而搜索就等于在這個(gè)有向圖中，按照一定的權(quán)重求出最優(yōu)路線的過(guò)程！
高并發(fā)下多線程應(yīng)用
我們后端技術(shù)棧基于Java。為了搜索變得更快，我們大量把Java多線程特性用到了并行運(yùn)算上。這樣，充分利用CPU資源，讓計(jì)算航線變得更快。 比如下面這樣中轉(zhuǎn)航線，就會(huì)以多線程方式并行先處理每一段航班。類似這樣場(chǎng)景很多：
Java的多線程對(duì)于高并發(fā)系統(tǒng)有下面的優(yōu)勢(shì)：
Java Executor框架提供了完善線程池管理機(jī)制：譬如newCachedThreadPool、 SingleThreadExecutor 等線程池。
FutureTask類靈活實(shí)現(xiàn)多線程的并行、串行計(jì)算。
在高并發(fā)場(chǎng)景下，提供了保證線程安全的對(duì)象、方法。比如經(jīng)典的ConcurrentHashMap，它比起HashMap，有更小粒度的鎖，并發(fā)讀寫性能更好。線程安全的StringBuilder取代String、StringBuffer等等（Java在多線程這塊實(shí)現(xiàn)是非常優(yōu)秀和成熟的）。
高并發(fā)下數(shù)據(jù)傳輸
因?yàn)槊看嗡阉鳈C(jī)票，返回的航班數(shù)據(jù)是很多的：
包含各種航線組合：?jiǎn)纬獭纬桃淮沃修D(zhuǎn)、單程多次中轉(zhuǎn)，往返更不用說(shuō)了。
航線上又區(qū)分上百種航空公司的組合。比如北京到紐約，有美國(guó)航空，國(guó)航，大韓， 東京等等各個(gè)國(guó)家的各大航空公司，琳瑯滿目。
那么，最早航班數(shù)據(jù)用標(biāo)準(zhǔn)的XML、JSON存儲(chǔ)，不過(guò)隨著搜索量不斷飆升，CPU和帶寬壓力很大了。后來(lái)采取自己定義一種txt格式來(lái)傳輸數(shù)據(jù)：一方面數(shù)據(jù)壓縮到原來(lái)30%~40%，極大的節(jié)約了帶寬。同時(shí)CPU的運(yùn)算量大大減低，服務(wù)器數(shù)量也隨之減小。
在大用戶量、高并發(fā)的情況下，是特別能看出開(kāi)源系統(tǒng)的特點(diǎn)：比如機(jī)票的數(shù)據(jù)解析用到了很多第三方庫(kù)，當(dāng)時(shí)我們也用了Fastjson。在正常情況下，F(xiàn)astjson 確實(shí)解析很快，一旦并發(fā)量上來(lái)，就會(huì)越來(lái)越吃內(nèi)存，甚至JVM很快出現(xiàn)內(nèi)存溢出。原因呢，很簡(jiǎn)單，F(xiàn)astjson設(shè)計(jì)初衷是：先把整個(gè)數(shù)據(jù)裝載到內(nèi)存，然后解析，所以執(zhí)行很快，但很費(fèi)內(nèi)存。
當(dāng)然，這不能說(shuō)Fastjson不優(yōu)秀，現(xiàn)在看 GitHub上有8000多star。只是它不適應(yīng)剛才的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
這里順便說(shuō)到聯(lián)想到一個(gè)事：互聯(lián)網(wǎng)公司因?yàn)榭焖侔l(fā)展，需要新技術(shù)來(lái)支撐業(yè)務(wù)。 那么，應(yīng)用新的技術(shù)應(yīng)該注意些什么呢？我的體會(huì)是：
好的技術(shù)要大膽嘗試，謹(jǐn)慎使用。
優(yōu)秀開(kāi)源項(xiàng)目，注意是優(yōu)秀。使用前一定弄清他的使用場(chǎng)景，多做做壓力測(cè)試。
高并發(fā)的用戶系統(tǒng)要做A/B測(cè)試，然后逐步導(dǎo)流，最后上線后還要有個(gè)觀察期。
后臺(tái)搜索
后臺(tái)搜索系統(tǒng)的核心任務(wù)是從外部的GDS系統(tǒng)抓取航班數(shù)據(jù)，然后異步寫入緩存。
首先說(shuō)一個(gè)概念GDS(Global Distribution System)即“全球分銷系統(tǒng)”，是應(yīng)用于民用航空運(yùn)輸及整個(gè)旅游業(yè)的大型計(jì)算機(jī)信息服務(wù)系統(tǒng)。通過(guò)GDS，遍及全球的旅游銷售機(jī)構(gòu)可以及時(shí)地從航空公司、旅館、租車公司、旅游公司獲取大量的與旅游相關(guān)的信息。
機(jī)票的源數(shù)據(jù)都來(lái)自于各種GDS系統(tǒng)，但每個(gè)GDS卻千差萬(wàn)別：
服務(wù)器遍布全球各地：國(guó)內(nèi)GDS主要有中航信的IBE系統(tǒng)、黑屏數(shù)據(jù)（去機(jī)場(chǎng)、火車站看到售票員輸入的電腦終端系統(tǒng)），國(guó)際GDS遍布于東南亞、北美、歐洲等等。
通訊協(xié)議不一樣，HTTP（API、Webservice）、Socket等等。
服務(wù)不穩(wěn)定，尤其國(guó)外的GDS，受網(wǎng)路鏈路影響，訪問(wèn)很慢（十幾分鐘長(zhǎng)連接很常見(jiàn)），服務(wù)白天經(jīng)常性掛掉。
更麻煩的是：GDS一般付費(fèi)按次查詢，在大搜索量下，實(shí)時(shí)付費(fèi)用它，估計(jì)哪家公司都得破產(chǎn)。而且就算有錢 , 各種歷史悠久的GDS是無(wú)法承載任何的高并發(fā)查詢。更苦的是，因?yàn)槭莿?chuàng)業(yè)公司，我們大都只能用免費(fèi)的GDS，它們都是極其不穩(wěn)定的。
所謂便宜沒(méi)好貨，最搞笑的一次是：曾經(jīng)在米國(guó)的GDS掛了一、兩天，技術(shù)們想聯(lián)系服務(wù)商溝通服務(wù)器問(wèn)題。因?yàn)槭敲赓M(fèi)，就沒(méi)有所謂的服務(wù)商一說(shuō)，最后產(chǎn)品總監(jiān)（算兼職商務(wù)吧）給了一個(gè)國(guó)外的網(wǎng)址，打開(kāi)是這家服務(wù)商的工單頁(yè)面，全英文，沒(méi)有留任何郵箱。提交工單后，不知道什么時(shí)候回復(fù)。可以想想當(dāng)時(shí)我的心情......
雖然有那么多困難，我們還是找到一些技術(shù)方案，具體如下。
引入NIO框架
考慮GDS訪問(wèn)慢，不穩(wěn)定，導(dǎo)致很多長(zhǎng)連接。我們大量使用NIO技術(shù)：
NIO，是為了彌補(bǔ)傳統(tǒng)I/O工作模式的不足而研發(fā)的，NIO的工具包提出了基于Selector（選擇器）、Buffer（緩沖區(qū)）、Channel（通道）的新模式；Selector（選擇器）、可選擇的Channel（通道）和SelectionKey（選擇鍵）配合起來(lái)使用，可以實(shí)現(xiàn)并發(fā)的非阻塞型I/O能力。
NIO并不是一下就憑空出來(lái)的，那是因?yàn)?Epoll 在Linux2.6內(nèi)核中正式引入，有了I/O多路復(fù)用技術(shù)，它可以處理更多的并發(fā)連接。這才出現(xiàn)了各種應(yīng)用層的NIO框架。
HTTP、Socket 都支持了NIO方式，在和GDS通信過(guò)程中，和過(guò)去相比：
通信從同步變成異步模式：CPU的開(kāi)銷、內(nèi)存的占用都減低了一個(gè)數(shù)量級(jí)。
長(zhǎng)連接可以支持更長(zhǎng)超時(shí)時(shí)間，對(duì)國(guó)外GDS通信要可靠多了。
提高了后臺(tái)搜索服務(wù)器的穩(wěn)定性。
消息隊(duì)列
為了異步完成航班數(shù)據(jù)更新到緩存，我們采用消息隊(duì)列方式(主備AMQ)來(lái)管理這些異步任務(wù)。具體實(shí)現(xiàn)如下。
有一個(gè)問(wèn)題，如何判斷緩存過(guò)期呢？這里面有一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)來(lái)設(shè)置的，它叫Router。資深運(yùn)營(yíng)會(huì)用它設(shè)置可以細(xì)化到具體一個(gè)航段的緩存有效期：比如說(shuō)北京—NY，一般來(lái)說(shuō)買機(jī)票的人不多的，航班信息緩存幾天都沒(méi)有問(wèn)題。但如果北京—上海，那可能就最多5分鐘了。
Router還有一個(gè)復(fù)雜工作，我叫它“去偽存真”。我們長(zhǎng)期發(fā)現(xiàn)（真是便宜無(wú)好貨），某些GDS返回航班數(shù)據(jù)不全是準(zhǔn)確的，所以我們會(huì)把某些航線、甚至航班指定具體的GDS數(shù)據(jù)源，比如北京—新加坡：直達(dá)航班數(shù)據(jù) 來(lái)自于ABAQUS，但是中轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)，北京—上海—新加坡， 或者北京—臺(tái)北—新加坡 從IBE來(lái)會(huì)精準(zhǔn)些。
因此Router路由規(guī)則設(shè)計(jì)要很靈活。通過(guò)消息隊(duì)列，也其實(shí)采用異步化方式讓服務(wù)解耦，進(jìn)行了很好的讀寫分離。
GDS服務(wù)抽象虛擬Node
為了管理好不同GDS資源，最大的利用它們。我們把GDS服務(wù)器抽象成一組Node節(jié)點(diǎn)來(lái)便于管理，像下面這樣：
具體原理：按照每個(gè)GDS服務(wù)器穩(wěn)定性（通過(guò)輪休方式，不斷Check它們的可用性）和查詢性能，我們算出一個(gè)合理的權(quán)重，給它分配對(duì)應(yīng)的一組虛擬的Node節(jié)點(diǎn)，這些Node節(jié)點(diǎn)由一個(gè)Node池統(tǒng)一管理。這樣，不同的GDS系統(tǒng)都抽象成了資源池里面的一組相同的Node節(jié)點(diǎn)。
那么它具體如何運(yùn)轉(zhuǎn)的呢？
當(dāng)緩存系統(tǒng)相關(guān)航班數(shù)據(jù)過(guò)期后，前臺(tái)搜索告知MQ有實(shí)時(shí)搜索任務(wù)，MQ統(tǒng)一把異步任務(wù)交給Router，這個(gè)時(shí)候Router并不會(huì)直接請(qǐng)求GDS數(shù)據(jù)，而是去找Node池。Node池會(huì)動(dòng)態(tài)分配一個(gè)Node節(jié)點(diǎn)給Router，最后Router查找Node節(jié)點(diǎn)映射的GDS，然后去請(qǐng)求數(shù)據(jù)，最后異步更新對(duì)應(yīng)的緩存數(shù)據(jù)。通過(guò)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，我們把哪些不穩(wěn)定的，甚至半癱瘓的GDS充分利用了起來(lái)（包含付費(fèi)的一種黑屏終端，我們把它用成了免費(fèi)模式，這里用到了某些黑科技，政策原因不方便透露），同時(shí)滿足了前臺(tái)上億次搜索查詢！
監(jiān)控系統(tǒng)
鑒于機(jī)票系統(tǒng)的復(fù)雜度和大業(yè)務(wù)量，完備監(jiān)控是很必要的：
1、整個(gè)Qunar系統(tǒng)架構(gòu)層級(jí)復(fù)雜，第三方服務(wù)調(diào)用較多（譬如GDS），早期監(jiān)控系統(tǒng)基于CACTI+NAGIOS ，CACTI有很豐富的DashBoard，可以多維度的展示監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。除此以外，公司為了保證核心業(yè)務(wù)快速響應(yīng)，埋了很多報(bào)警閾值。而且Qunar還有一個(gè)NOC小組，是專門24小時(shí)處理線上報(bào)警：記得當(dāng)時(shí)手機(jī)每天會(huì)有各種系統(tǒng)上百條的報(bào)警短信。
當(dāng)然，我還是比較淡定了。因?yàn)橄到y(tǒng)太多，報(bào)警信息也不盡是系統(tǒng)bug，它可能是某些潛在的問(wèn)題預(yù)警，所以，系統(tǒng)監(jiān)控非常至關(guān)重要。
2、復(fù)雜系統(tǒng)來(lái)源于復(fù)雜的業(yè)務(wù)，Qunar除了對(duì)服務(wù)器CPU、內(nèi)存、IO系統(tǒng)監(jiān)控以外，遠(yuǎn)遠(yuǎn)是不夠的。我們更關(guān)心，或者說(shuō)更容易出問(wèn)題是業(yè)務(wù)的功能缺陷。所以，為了滿足業(yè)務(wù)需要，我們當(dāng)時(shí)研發(fā)了一套業(yè)務(wù)監(jiān)控的插件，它的核心原理如下圖：
它把監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)先保存到內(nèi)存中，內(nèi)部定時(shí)程序每分鐘上傳數(shù)據(jù)到監(jiān)控平臺(tái)。同時(shí)它作為一個(gè)Plugin，可以即插即用。接入既有的監(jiān)控系統(tǒng)，它幾乎實(shí)時(shí)做到監(jiān)控，設(shè)計(jì)上也避免了性能問(wèn)題。后期，產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)還基于此系統(tǒng)，做數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè):比如統(tǒng)計(jì)出票正態(tài)分布等。因?yàn)樗С肿远x統(tǒng)計(jì)，有很方便DashBoard實(shí)時(shí)展示。對(duì)于整個(gè)公司業(yè)務(wù)是一個(gè)很有力的支撐。
到今天，這種設(shè)計(jì)思路還在很多監(jiān)控系統(tǒng)上看到相似的影子。
機(jī)票銷售系統(tǒng)
機(jī)票另一個(gè)重要系統(tǒng)TTS：TTS(Total Solution)模式，是去哪兒網(wǎng)自主研發(fā)的交易平臺(tái)，是為航空公司、酒店在線旅游產(chǎn)品銷售系統(tǒng)。
TTS有大量商家入駐，商家會(huì)批量錄入航班價(jià)格信息。
為了減少大量商家同時(shí)錄入海量數(shù)據(jù)帶來(lái)的數(shù)據(jù)庫(kù)并發(fā)讀寫的問(wèn)題，我們會(huì)依據(jù)每個(gè)商家規(guī)模，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)動(dòng)態(tài)保存服務(wù)器IP，靈活的切換服務(wù)器達(dá)到負(fù)載均衡的效果。這里不再細(xì)說(shuō)了。
最后，回顧整個(gè)搜索架構(gòu)的設(shè)計(jì)，核心思想體現(xiàn)了服務(wù)的一種解耦化。設(shè)計(jì)的系統(tǒng)雖然數(shù)量看起來(lái)很多，但是出發(fā)點(diǎn)都是把復(fù)雜的業(yè)務(wù)拆解成簡(jiǎn)單的單元，讓每一個(gè)單元專注自己的任務(wù)。這樣，每個(gè)系統(tǒng)的性能調(diào)優(yōu)和擴(kuò)展性變得容易。同時(shí)，服務(wù)的解耦使整個(gè)系統(tǒng)更好維護(hù)，更好支撐了業(yè)務(wù)。
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