本文不重點介紹業(yè)務(wù)系統(tǒng)，更偏重于經(jīng)驗分享。首先進(jìn)行了業(yè)務(wù)介紹，接著和大家簡單分享了微服務(wù)，著重和大家講述了微服務(wù)的實踐，包括微服務(wù)技術(shù)實踐、微服務(wù)團(tuán)隊實踐、DT下的微服務(wù)。

以下為內(nèi)容整理：

作為全球最大的電商平臺，阿里巴巴面對的是逾4億的活躍消費者、上千萬的活躍商家、幾千種阿里自有產(chǎn)品和業(yè)務(wù)，以及每天上千萬筆的交易。從這些天然交易閉環(huán)里，有極其豐富的數(shù)據(jù)，如何用技術(shù)來實現(xiàn)用戶的“One-Click”和“One-Stop”的服務(wù)體驗？

通過微服務(wù)架構(gòu)的應(yīng)用，我們重構(gòu)了原來臃腫低效的CRM系統(tǒng)，讓每個服務(wù)小團(tuán)隊專注自己的業(yè)務(wù)快速迭代。同時，通過數(shù)據(jù)、模型、機器學(xué)習(xí)等智能技術(shù)手段構(gòu)建全新的后臺微服務(wù)，極大的擴展了我們平臺的服務(wù)吞吐能力，即使在雙十一的特殊場景下，利用非常有限的人力，也完美承接了當(dāng)天上千萬消費者的服務(wù)訴求和幾億消息的發(fā)送。

挑戰(zhàn)

我們的業(yè)務(wù)變化非常快，從最初的簡單的CRM，到現(xiàn)在要面對很多端很多業(yè)務(wù)，需求變化很快，服務(wù)規(guī)模指數(shù)級增長，服務(wù)渠道需求多元化，服務(wù)內(nèi)容隨著業(yè)務(wù)進(jìn)一步復(fù)雜，服務(wù)體驗的標(biāo)準(zhǔn)不斷提升，開發(fā)團(tuán)隊的壓力也很大，對應(yīng)的挑戰(zhàn)就會很大。

我們希望做到“兩個One”，OneStop和OneClick，可以讓不同的業(yè)務(wù)方和商家快速接入我們的系統(tǒng)，也可以讓我們的“小二”快速的解決用戶問題。

大概的業(yè)務(wù)背景會分成三個層次。包括用戶進(jìn)來提問會根據(jù)用戶問題做智能路由，我們會有智能機器人以人機交互的方式去解決簡單的問題，復(fù)雜問題則會根據(jù)場景智能分配給最合適的客服小二處理，同時會有一個后臺的管理系統(tǒng)，包括快速接入、現(xiàn)場管理、績效業(yè)績。

一個孤立系統(tǒng)的總混亂度會不斷增加。業(yè)務(wù)飛速發(fā)展讓系統(tǒng)應(yīng)接不暇，隨之而來的噩夢也會越來越多，開發(fā)效率低、跟不上業(yè)務(wù)發(fā)展、穩(wěn)定性差、代碼維護(hù)難等等，我們希望用微服務(wù)的方式把這個系統(tǒng)做改造升級。

微服務(wù)化實踐

設(shè)計系統(tǒng)的組織，最終產(chǎn)生的設(shè)計等同于組織之內(nèi)、之間的溝通結(jié)構(gòu)。

微服務(wù)架構(gòu)要求

• 分布式服務(wù)組成的系統(tǒng)

• 強服務(wù)個體和弱通信總線去中心化治理（SOA）

• 去中心化數(shù)據(jù)依賴

• 自動化運維（DevOps）

• 容錯

• 按照業(yè)務(wù)而不是技術(shù)來劃分組織

• 做有生命的產(chǎn)品而不是項目

• 快速演化

我們是逐步演進(jìn)的，最早是一個大而全的CRM，最初為ORM MVC。隨著業(yè)務(wù)發(fā)展的越來越快，我們開始用RPC，利用集團(tuán)的分布式技術(shù)中間件快速解決了微服務(wù)技術(shù)上的挑戰(zhàn)。RPC與接下來的MSA界限已經(jīng)非常小了，更重要的團(tuán)隊的管理理念，按微服務(wù)化的理念來拆分團(tuán)隊和系統(tǒng)，讓分工和開發(fā)效率更加高效?，F(xiàn)在，我們不僅僅用Java和項目去做服務(wù)，我們用離線數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)來驅(qū)動我們的整個系統(tǒng)和業(yè)務(wù)的發(fā)展。我們通過Service的包裝把后臺的離線數(shù)據(jù)也暴露給系統(tǒng)去用，去開發(fā)所謂的智能的CRM。

微服務(wù)化技術(shù)實踐

微服務(wù)的目的是有效的拆分應(yīng)用，實現(xiàn)敏捷開發(fā)和部署。

基于React的插件化方案

我們不僅把后臺服務(wù)拆分，前端基于React把所有的模塊分成一個個小App，這些小App可以自己去開發(fā)，只要按照前端的規(guī)范，開發(fā)之后可以嵌到我們的CRM當(dāng)中，這樣在前端就把所有的系統(tǒng)去解耦了。

服務(wù)發(fā)現(xiàn)

服務(wù)發(fā)現(xiàn)會分成兩種模式。小型公司沒有那么多服務(wù)和應(yīng)用，一般通過LoadBalancer做服務(wù)治理，用戶訪問的應(yīng)用和后臺的服務(wù)都是透明的；大規(guī)?；ヂ?lián)網(wǎng)公司一般則通過客戶端做服務(wù)治理，所有的業(yè)務(wù)邏輯、服務(wù)治理在每個微服務(wù)后臺都會有一個客戶端去把自己的信息注冊上去，前臺服務(wù)在訪問時就通過服務(wù)注冊去尋找信息，如果后臺服務(wù)掛了，它也會告訴服務(wù)注冊，前臺就會知道這個服務(wù)不可用。通過這種方式可以實現(xiàn)流控、負(fù)載均衡等。

服務(wù)間通信（IPC）

我們希望所有的服務(wù)能夠內(nèi)聚，服務(wù)之間是非常輕量級的，不要耦合在一起。通過這樣的溝通方式有：

• 同步異步調(diào)用（HTTP/RPC）：REST，Thrift，Dubbo。

• 異步消息（Notification/PubSub）：RabitMQ，Kafka， MetaQ，Notify。

保證可用性

• 懷疑第三方：有兜底，制定好業(yè)務(wù)降級方案；遵循快速失敗原則，一定要設(shè)置超時時間；適當(dāng)保護(hù)第三方，慎重選擇重試機制。

• 防備使用方：設(shè)計一個好的api（RPC、Restful），避免誤用；流量控制，按服務(wù)分配流量，避免濫用。

• 做好自己：單一職責(zé)原則；控制資源的使用；避免單點。

微服務(wù)雖然開發(fā)簡單，技術(shù)棧靈活，服務(wù)獨立無依賴，獨立按需擴展，可用性高，但微服務(wù)是有維護(hù)成本的，數(shù)據(jù)的一致性、性能的監(jiān)控、多服務(wù)運維、系統(tǒng)部署依賴等問題想要都解決掉是不容易的。處于不同階段的技術(shù)團(tuán)隊，需要根據(jù)自己公司的技術(shù)積累和團(tuán)隊的技術(shù)水平做相應(yīng)的選擇。

微服務(wù)化團(tuán)隊實踐

技術(shù)對于微服務(wù)來說從來都不是最重要的，大部分人很快就能實現(xiàn)設(shè)計微服務(wù)架構(gòu)，理念上的轉(zhuǎn)變和團(tuán)隊的管理上才是最大的挑戰(zhàn)。那么怎樣去建設(shè)微服務(wù)團(tuán)隊呢？

微服務(wù)團(tuán)隊?wèi)?yīng)該按照業(yè)務(wù)組織資源，建立全棧小團(tuán)隊。

• 小而全團(tuán)隊（含UI，DEV，DATA，TEST）。

• 通過接口明確業(yè)務(wù)邊界，無耦合（KISS or SRP）。

• War Room自治團(tuán)隊，對自己的業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)。

• 做有生命的持續(xù)演進(jìn)的產(chǎn)品或后臺服務(wù)，不重要的項目關(guān)停并轉(zhuǎn)。

• 對業(yè)務(wù)有使命感，不是打雜工，技術(shù)驅(qū)動業(yè)務(wù)。

• 不求完美，快速持續(xù)集成，彈性容錯。

Behavior Driven Development

BDD從業(yè)務(wù)的維度，讓PD、業(yè)務(wù)方、開發(fā)和測試能達(dá)成一致，知道要做的事情是什么，通過敏捷開發(fā)方式定義出來story，把整個復(fù)雜的PRD拆分成很小的容易理解的，然后測試人員和開發(fā)人員針對這些story去寫業(yè)務(wù)用例，這個用例不僅能做持續(xù)集成，也能變成文檔交接。

AI/IA as a Service

DT時代下的產(chǎn)品開發(fā)，基于經(jīng)驗積累的工程能力變的不那么重要，而基于大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)沉淀的模型算法變成越來越重要。未來的微服務(wù)不僅僅是Java或者工程師開發(fā)出來的，而是越來越多的由機器從海量的數(shù)據(jù)當(dāng)中學(xué)習(xí)出來，他們也是我們系統(tǒng)自治的提供微服務(wù)的重要組成。

我們自己維護(hù)的專業(yè)的數(shù)據(jù)庫、從客戶那邊積累下的數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)上的非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)都拉下來去做對應(yīng)的數(shù)據(jù)清洗和擬合，把這些離線數(shù)據(jù)封裝出來的模型以Java服務(wù)（API）的方式暴露出來，變成我們應(yīng)用的一部分。

阿里小蜜技術(shù)體系

圖為阿里小蜜問答系統(tǒng)，我們把數(shù)據(jù)做一些自然語言的處理后，能夠智能回答用戶的一些簡單問題，提供越來越真實和自然的人機交互。比如可以通過多輪交互的方式，更準(zhǔn)確的理解用戶語意和真實意圖，再通過知識圖譜的構(gòu)建來幫助用戶快速的找到準(zhǔn)確的答案。

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