作为一个极其业余的微服务开发者，我的第一版程序就是简单的先查 profile API，再 relation API，再 department API，然后组合 profile + relation + department，最后返回。API 响应时间相当于三个 API 叠加，这还只是最简单的情况。有时候，一个员工可能隶属于多个 department，于是需要查询多次 department API，最终累计下来的时间消耗达到 2 ～ 3 秒。当时，我们在好几个会议上讨论这个问题，最终在架构师的建议下开始做并行查询，也就是多起几个线程一起查。这样的做法从表面上看放佛解决了问题，但很快引起了其他问题如线程太多引起内存极速消耗，服务频繁崩溃。而且这种做法很快达到了性能瓶颈，毕竟，并行查询只是查询发起的一方牺牲部分内存达到的虚假快速，最终得到数据还要依赖后台相关服务的响应，而大量的查询请求又对这些服务，以及后台的数据库造成了巨大的压力。
查询的问题仅仅只是速度的问题，而其他操作还要涉及到数据完整性准确性，所以更加复杂。比如，一个用户操作需要更新 a，b，c 三块数据，那我必须保证三者更新完整。换言之，更新 a 成功，但其他失败，则必须回滚 a 到更新操作之前的状态。这就是事务安全。截止到我写这篇文章为止，我们系统中很多的事务安全是依靠调用 api 来回滚的，而非依赖数据库的事务支持。使用 api 的坏处是有随时都可能失败，失败的后果就是数据状态不正确。
第三个严重的问题和微服务本身无关，只是微服务架构让这个问题更加突出而已。我们的系统并没有一个统一的缓存平台。后台服务不需要缓存，前台服务按照自己的需要，或用 redis，或用 mongodb，缓存些仅仅和自己业务相关的数据。作为一个整体，我们应该有统一的缓存平台，只要是对 profile 的缓存，不管是 A 服务缓存的，还是 B 服务缓存的，大家可以彼此信任，互惠互利，而不是像现在各自为政，不理不睬。这变相的加剧了协作的问题，毕竟，如果大量的请求打到缓存上，后台服务的压力不会太大，处理起并行查询也会从容更多把。
我似乎又回到了一年之前开发前一个 app 时所处的困境，不同的是，此时我既要负责前端还要负责后端。我想要做的更好一点，但现实狠狠地给了我一巴掌。
尴尬的微服务
微服务的卖点确实很亮眼：把一个庞大的系统纵向切分成不同的更小的系统，每个小系统就是一个微服务（micro service）。微服务带来很多好处：
微服务带来的好处和软件工程中频频提及的模块化，组件化，高内聚低耦合，有异曲同工之妙。所以，我有理由相信，微服务最初的想法来源于软件工程固有的最佳实践。而软件工程的这些最佳实践也无疑参考了传统企业的做法。比如，我可以把微服务的核心思想抽象一下：将内部太过于复杂的整体分离成可以逻辑自治的小单位，使得每个单位只需要负责自己的内部事务，对外只需要提供约定的职能。你会发现将前面这段套用在任何地方都无不妥，比如，如果你负责一个大车间，几百个工人，那按照每个人负责的工种不同，将工人们组成一个个专业的团体，对外提供专业单一的职能。你可以称这样的团队「微小组」。
相应的，组成「微小组」之后，作为上层管理者，你得明白从这一刻起你不再是管理一个个活生生的人了，而是一个个新鲜的集体，方式方法都得与时俱进。比如，以前你会找张三去做电焊，现在你需要将电焊的工作安排给电焊二组，由二组负责人再将具体的工作安排给张三李四甚至王五。我得承认，经历过这样的一层消息传递，肯定不比你直接找张三快速直接，但是好处也是显而易见的：
作为上级，你获得的好处是更加可靠的服务，同时，你的管理压力也通过这样的方式转嫁到小组负责人肩上。不足之处在于，各个小组只能负责只能相对单一的工作，如果要跨小组协作，依然离不开你的指挥。
我们首先遇到的问题，就是跨小组协作。
协作艰难
注：我司真实案例 员工个人信息（profile），组织关系（relation），组织详细信息（department），分别由三个微服务管理，如何查询完整的员工信息（profile + relation + department）呢？
作为一个极其业余的微服务开发者，我的第一版程序就是简单的先查 profile API，再 relation API，再 department API，然后组合 profile + relation + department，最后返回。API 响应时间相当于三个 API 叠加，这还只是最简单的情况。有时候，一个员工可能隶属于多个 department，于是需要查询多次 department API，最终累计下来的时间消耗达到 2 ～ 3 秒。当时，我们在好几个会议上讨论这个问题，最终在架构师的建议下开始做并行查询，也就是多起几个线程一起查。这样的做法从表面上看放佛解决了问题，但很快引起了其他问题如线程太多引起内存极速消耗，服务频繁崩溃。而且这种做法很快达到了性能瓶颈，毕竟，并行查询只是查询发起的一方牺牲部分内存达到的虚假快速，最终得到数据还要依赖后台相关服务的响应，而大量的查询请求又对这些服务，以及后台的数据库造成了巨大的压力。
查询的问题仅仅只是速度的问题，而其他操作还要涉及到数据完整性准确性，所以更加复杂。比如，一个用户操作需要更新 a，b，c 三块数据，那我必须保证三者更新完整。换言之，更新 a 成功，但其他失败，则必须回滚 a 到更新操作之前的状态。这就是事务安全。截止到我写这篇文章为止，我们系统中很多的事务安全是依靠调用 api 来回滚的，而非依赖数据库的事务支持。使用 api 的坏处是有随时都可能失败，失败的后果就是数据状态不正确。
所以我们是如何面对协作问题的：依靠操作的发起方自己来保证数据的正确。也就是说，如果你是工程部需要技术部提供电焊和水管工作，技术部的负责人不会帮你安排这两个小组，需要你自己去找人。也就是说，技术部老大划分好小组就可以睡大觉了。
事实上我司的架构师们就是这么做的，写好 ppt，开几个 meeting 通知一下技术部门，然后就去做别的了。
业务逻辑分散
前面所说我负责的微服务，就是我们公司所谓的前台服务，也就是直接为 app 提供数据支持的服务。前台服务不直接操作数据库，访问后台服务 API 来获取/更新数据。后台服务是一个个职责非常单一的微服务，简单到只有基本的增删改查。比如前文提到的 profile，它只负责用户个人信息的增删改查，至于这个用户是哪个部门的员工，领导是谁，它一无所知。
正是因为后台服务太过于简单，所以很多核心业务逻辑转移到了前台服务。为什么我觉得前台服务不适合处理核心逻辑。原因有三：
我们现在遇到的问题几乎都是由于核心逻辑的分散造成的，同样的原始数据，仅仅是因为在不同的前台服务中处理过，最终产生显著的差异。同时，前台服务天生不具备数据库访问权限，很多实时计算的结果不能很好的存储起来，导致计算资源浪费。
缓存缺失
第三个严重的问题和微服务本身无关，只是微服务架构让这个问题更加突出而已。我们的系统并没有一个统一的缓存平台。后台服务不需要缓存，前台服务按照自己的需要，或用 redis，或用 mongodb，缓存些仅仅和自己业务相关的数据。作为一个整体，我们应该有统一的缓存平台，只要是对 profile 的缓存，不管是 A 服务缓存的，还是 B 服务缓存的，大家可以彼此信任，互惠互利，而不是像现在各自为政，不理不睬。这变相的加剧了协作的问题，毕竟，如果大量的请求打到缓存上，后台服务的压力不会太大，处理起并行查询也会从容更多把。
总结
我们的微服务架构太简陋，只考虑切分系统而不考虑如何协作，导致前台承载过多业务逻辑以至于规模庞大，效率低下。同时，缺乏统一的缓存系统又变相加剧了这个问题。
web app 的性能瓶颈
我们的 web app 挺可怜，一方面，后台 api 效率感人，所以 app 的开发需要考虑添加很多额外的逻辑来减弱 api 的负面影响，比如，模拟后台服务的数据更新，当发出 api 后，直接更新 app 状态而不是等待后台确认。如果 api 的响应足够快，这样的逻辑其实是可有可无的。
另一方面，相当数量的业务逻辑，还有所谓的为了兼容老版本数据的代码，已经越来越难以维护了。这些代码产生的原因大部分是因为前端的妥协，理由是后台服务更新后，一部分客户端还没有更新到最新版本，所以在添加新代码支持新版服务的同时，保留维护老代码。问题是，客户端总有一天会全部升级到新版本，这部分老代码也就失去意义了。所以我们为什么没有一个章程来终止对老版本的支持呢？
所以 web app 的性能瓶颈就这么来了，而且让我无法反抗。因为从本质上来讲，app 本身的优化空间虽然还有（上 ssr，pwa ），但根本问题不解决（ api 慢，老代码多），总归还是死路一条。遗憾的是，掌握话语权的人并不这样想。所以我们的 app 总是很慢，慢的不可思议。