随着项目进展,现有模块在功能和非功能特性(包括可用性、性能和维护性)上可能不再符合需求,因此,对这些模块进行重构变得很有必要,以提升系统的整体效能并解决当前面临的挑战。例如,在项目初期,为了迅速上线并满足业务需求,我们可能会采用统一的架构来处理读写操作。然而,随着产品需求的演变,原有架构可能难以同时高效处理读取操作的多样化筛选需求和历史数据查询,以及写入操作的实时性和高成功率。在这种情况下,一种可行的重构策略是采用CQRS架构,它将读写操作彻底分离,并使用不同的存储解决方案来优化各自的性能和可用性。
在重构过程中,我们首先明确重构的目标,如引入新功能、性能提升、增强系统可用性等。同时,我们也专注于重构本身必须考虑的关键事项,具体包括:
后台重构可以根据服务的不同需求划分为以下几类:
对于这三种不同的重构场景,我们将分别制定相应的重构策略。
逻辑模块重构的原因多样,例如,未进行充分的领域建模可能会造成业务逻辑混乱,进而导致维护成本剧增。通过采用分层设计,我们可以将逻辑模块划分为控制层、实体层和DAO层,并依托业务建模对逻辑进行精细化重构。这样的重构不仅清晰地界定了各层的职责,还提高了模块的可维护性和可扩展性。重构前后,模块的效能得到了显著提升。对应重构前后的效果:
在重构过程中,我们主要面临的挑战是确保“功能一致性”,即在重构前后逻辑模块的功能应当保持不变。为了应对这一挑战,我们引入了一个代理模块,专门负责验证读接口功能的一致性。下面是相应的迁移架构图:
代理模块实现验证流程具体如下:
在上述架构中,验证主要针对读取接口。对于写入接口,新旧架构是互斥的,即不能同时在两个架构中成功写入。只能从一个架构平滑迁移到另一个。这里的风险在于,新架构的写入接口可能与旧架构不一致,从而可能导致数据错误。为了解决这个问题,我们可以采取以下策略:
为了确保逻辑模块重构的成功,我们采用了上述机制,以实现重构目标的同时,确保功能上的一致性,从而顺利达成预定的重构成果。
存储模块重构的动因是多方面的。例如,由于原存储模块不支持CAS(比较并交换)操作,这增加了逻辑架构的复杂性,并进一步导致运营管理变得繁琐。采用能够支持CAS操作的新组件,可以显著简化逻辑层的实现。以下是重构前后效果的对比:
面对这类重构,最大的挑战在于保证“数据一致性”。这是因为更换存储组件后,由于各组件解决问题的目标不同,可能会在存储结构、数据结构和索引结构上出现显著差异。因此,确保在不同存储组件之间进行重构前后数据保持一致性至关重要。下面是一个基础的数据迁移架构示例:
优化后的基本流程如下:
在整个过程中,为确保数据一致性,我们需要关注以下几个关键点:
1、数据写入的一致性:确保双写和数据迁移的准确性,这可能因组件的不同而有较大差异。常见的策略包括:
2、为了确保数据读取的一致性,我们需要实施以下措施:
通过实施上述机制,我们确保了存储模块重构的顺利完成。正如所讨论的,存储模块的复杂性主要源于其数据相关性;因此,在决定进行重构之前,必须细致评估各项重构细节,包括数据规模、迁移策略、可接受的迁移时间窗口以及数据一致性保障措施。这样做可以确保整个过程处于可控状态,避免因数据异常导致的重迁移,这种情况下的成本通常非常高昂。
在实际业务中,我们常遇到这样的情况:为了满足业务需求,不仅逻辑模块需要优化,存储模块也需重新选择合适的技术方案。以下是重构前后效果的对比:
此类重构不仅要应对逻辑模块重构时的“功能一致性”问题,还要解决业务存储模块重构时的“数据一致性”挑战,两者都必须得到充分考虑。以下是相应的重构架构示例:
在迁移过程中,为确保“功能一致性”与“数据一致性”,我们将逻辑模块迁移与存储模块迁移相结合。具体来说,通过引入代理模块来核验“功能一致性”,并通过数据校验来确保“数据一致性”。尽管在具体实施上存在一些差异,但这两种方法都是为了达到迁移的准确性和完整性。
重构是项目发展中不可避免的一环。关键在于把握重构的核心要点:首先明确重构的目标并集中解决关键问题,其次确保在重构过程中维持“功能一致性”和“数据一致性”。这样做可以使整个重构过程更加流畅,并确保重构带来的收益远大于其成本。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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