Yelp工程師團隊表示，面對團隊和代碼庫規模不斷增長的情況，他們通過實踐向面向服務架構遷移，得以使開發過程同步具備擴展能力，并且保持了快速的軟件交付。這一切取決于以下因素，包括對團隊灌輸分布式系統的理念，創建一組基本的服務設計原則，定義服務接口規范，實現可擴展的測試方法，將對數據存儲的訪問封裝到各自的服務接口中，同時部署一個健壯的服務發現方案。

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Yelp工程師團隊在博客中表明他們很看重快速交付代碼的能力。他們需要不斷地進行生產系統的變更，而且這種頻繁變更需要常態化保持，即便開發團隊已經增長到300人以上，Python代碼庫規模也超過了幾百萬行。能夠確保這樣迭代速度的核心因素恰恰就是轉向了面向服務的架構（SOA）。在過去的三年里，Yelp工程師團隊已經研發并在生產環境部署了超過七十個各式服務。

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Yelp工程師博客提出，構建面向服務的架構會迫使程序員應對分布式系統需要面臨的現實挑戰，例如需要面對系統部分失效以及代碼由不同的團隊開發的情況。Yelp嘗試采用一些手段去緩解這些問題，例如參考Netflix和Twitter，實現并管理一套底層的基礎研發平臺。然而，Yelp工程師團隊還是提出，程序員只能靠自己去理解系統需要面對的這些現實問題，任何其他東西都幫不上忙。

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Yelp工程師團隊倡導用多種技術手段在團隊間擴散知識，包括建立一套編寫和維護服務的基本準則，建立每周服務專題的例會，程序員可以自愿參加并提問探討，同時通過咨詢有過慘痛教訓的人，從而幫助工程師團隊從錯誤中汲取經驗教訓。

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Yelp的大多數內部服務都是以HTTP的方式暴露接口，并且傳遞的數據結構采用JSON，這樣既有優點也有缺點：

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我們使用HTTP和JSON是一種折中的選擇。使用標準化HTTP協議有一個巨大的好處，那就是可以使用業內成熟優秀的工具去調試、緩存和負載均衡。而最顯著的缺點是在不考慮數據接口實現的情況下，沒有標準的方案去定義服務的接口（這一點與Thrift這樣的技術不同）。這樣使得定義和檢查接口變得很困難，并且會導致很糟糕的缺陷（“我原以為你的服務應該返回‘username’字段？”）

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Yelp工程師團隊通過使用Swagger解決了以上問題。Swagger是基于一套JSON Schema標準構建的，它針對HTTP/JSON服務接口提供統一的文檔描述語言。Swagger UI則可以用來提供一個所有服務的集中式目錄，允許所有Yelp開發團隊成員檢索已有的服務，避免重復發明輪子。

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Yelp工程師在博客上同時探討說，對服務自身的測試應當采用標準的方法，包括單元測試和使用模擬對象集成測試。然而，跨服務的測試可能需要復雜的編排協調。Yelp使用Docker容器快速提供私有的服務測試實例，包括數據庫實例。核心的想法是服務的研發團隊有責任發布自身服務的Docker鏡像，供其他服務開發人員可以將這些服務置為依賴項，并在對其他服務進行驗收測試時使用。

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Yelp服務中有很大一部分需要對數據進行持久化，工程師團隊使用了MySQL、Cassandra和ElasticSearch的組合。Yelp工程師在博客上說，無論數據庫存儲選用什么產品，底層的實現細節只需要服務自身了解。這種做法能夠使服務作者擁有長期的靈活度，可以隨意更改底層數據的表述方式，甚至是改變整個數據庫。

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面向服務架構的一個核心問題是如何發現其他服務實例的位置。Yelp使用了AirBnB的SmartStack服務發現機制，將服務發現的問題從應用自身中脫離出來，交由其他獨立進程來解決。SmartStack包含兩個進程；Nerve用于服務注冊，Synapse用于服務發現。Yelp研發團隊在博客上說每一個服務節點都運行著一個綁定本地節點的Synapse HAProxy實例。HAProxy負載均衡會讀取Nerve在遠程Zookeeper上服務注冊的信息，并動態配置服務路由。這樣一來，本地的負載均衡器可以將服務請求路由到其他健康的服務實例上，從而使一個服務可以連接其他額外的服務。

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Yelp工程師在博文結束時表示下一代名為Paasta的服務平臺研發工作已經開始，項目會使用Apache Mesos與Marathon框架的組合，在集群機器之間分配容器化的服務實例。關于這個項目的更詳細的內容將于今年晚些時候在博客上發布。

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在Yelp官方博客上，大家可以找到更多關于Yelp開發團隊使用服務分解單塊應用的細節。

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查看英文原文：Yelp Engineering: Using Services to Break Down a Monolith

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感謝趙震一對本文的審校。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Yelp研发实践：使用服务拆分单块应用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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