分布式架构率先开始的就是应用工程拆分，如何拆分，什么情况拆分，拆分的原则是什么，能否实战详解拆分步骤?让我一一娓娓道来。
为什么需要应用拆分
我以淘宝技术架构演进为例，淘宝从一个大系统工程向分布式架构演变过程，你就能很清楚的知道为什么要需要进行应用拆分。
1人员的角度。
维护一个代名工程Denali的百万级代码怪兽(虽然物理部署是分离的)，从发布到上线，从人员的角度，百号人同时在一个工程上开发，一旦线上出问题，所有代码都需要回滚，从人员的角度，也基本忍受到了极致。
2业务的角度
淘宝包含太多业务：用户、商品、交易、支付…等等，所有的代码早期都在denali一个工程里，代码已经严重影响到业务的效率，每个业务有各自的需求，需要给自己应用部署，各自开发需求。
3从架构的角度
从数据库端oracle数据库集中式架构的瓶颈问题，连接池数量限制(oracle数据库大约提供5000个连接)，数据库的CPU已经到达了极限90%。数据库端也需要考虑垂直拆分了。
4、 急需走向一个大型的分布式时代，率先需要应用拆分；
1)首先工程代码垂直拆分
把整个工程代码按照业务为单元进行垂直拆分。
淘宝按照业务为单位拆分成了类似这样的系统：UM(UserManger)、SM(ShopManager)…等等几十个工程代码。
2）应用服务拆分
按照业务为单位，把所有调用相关的接口以业务为单元进行拆分。
比如，一个店铺系统，需要访问一个用户的头像的接口，用户头像的接口是独立部署在用户中心(UIC)这边的集群服务器上的。随着拆分的进行，淘宝的业务接口中心就变成了：UIC(用户中心服务)、SIC(店铺中心服务)等等以业务为单元部署的集群。
最终就演变成下图，按照业务为单位拆分和部署服务，用户中心、商品中心等：
总之，系统拆分是单体程序向分布式系统演变的关键一步，也是很重要的一步，拆分的好坏直接关系到未来系统的扩展性、可维护性和可伸缩性等，拆分工作不难理解，但是如何正确拆分、有什么样的方法和原则能帮助我们拆分得到一个我们理想中的系统：高可用、可扩展、可维护、可伸缩的分布式系统。
以下主要再从拆分需求、拆分原则和拆分步骤谈起：
什么情况需要拆分
1、 组织结构变化：从最初的一个团队逐渐成长并拆分为几个团队，团队按照业务线不同进行划分，为了减少各个业务系统和代码间的关联和耦合，几个团队不再可能共同向一个代码库中提交代码，必须对原有系统进行拆分，以减少团队间的干扰；
2、 安全：这里所指的安全不是系统级别的安全，而是指代码或成果的安全，尤其是对于很多具有核心算法的系统，为了代码不被泄露，需要对相关系统进行模块化拆分，隔离核心功能，保护知识产权；
3、 替换性：有些产品为了提供差异化的服务，需要产品具有可定制功能，根据用户的选择自由组合为一个完整的系统，比如一些模块，免费用户使用的功能与收费用户使用的功能肯定是不一样的，这就需要这些模块具有替换性，判断是免费用户还是收费用户使用不同的模块组装，这也需要对系统进行模块化拆分；
4、 交付速度：单体程序最大的问题在于系统错综复杂，牵一发而动全身，也许一个小的改动就造成很多功能没办法正常工作，极大的降低了软件的交付速度，因为每次改动都需要大量的回归测试确保每个模块都能正确工作，因为我们不清楚改动会影响到什么，所以需要做大量重复工作，增加了测试成本这时候就需要对系统进行拆分，理清各个功能间的关系并解耦；
5、 技术需求:；
1）单体程序由于技术栈固定，尤其的是比较庞大的系统，不能很方便的进行技术升级，或者说对引入新技术或框架等处于封闭状态；每种语言都有自己的特点，单体程序没有办法享受到其它语言带来的便利；对应到团队中，团队技术相对比较单一。
2）相比于基于业务的垂直拆分，基于技术的横向拆分也很重要，使用数据访问层可以很好的隐藏对数据库的直接访问、减少数据库连接数、增加数据使用效率等；横向拆分可以极大的提高各个层级模块的重用性。
6、 业务需求：由于业务上的某些特殊要求，比如对某个功能或模块的高可用性、高性能、可伸缩性等的要求，虽然也可以将单体整体部署到分布式环境中实现高可用、高性能等，但是从系统维护的角度来考虑，每次改动都要重新部署所有节点，显然会增加很多潜在的风险和不确定定性因素，所以有时候不得不选择将那些有特殊要求的功能从系统中抽取出来，独立部署和扩展；
如何应用拆分
1.拆分原则
- 单一职责
- 服务粒度适中
- 考虑团队结构
- 以业务模型切入
- 演进式拆分
- 避免环形依赖和双向依赖
2.分布式应用拆分实战
下面是拆分代码过程实践经验：
1).设计module骨架
module骨架的设计是基础，影响最终拆分结果，拆分成功的向导。按照技术，业务，部署打包，测试这几个维度来规划设计，下面是一个参考。
最终骨架模型层级：
root web app
webapp //war module，打包为单体war，整体部署
micro-services //微服务pom module
user-service
customer-service
order-service
other-service
api-gateway
biz //业务相关的module
entitys //所有实体类
biz-base //一些无法拆分的代码上有依赖的服务
biz-user //用户业务
biz-customer //客户业务
biz-order //订单业务
…
commons
async-framework //一部框架
utils //工具类
2).拆分技术commons
作为第一步，先对整个工程按业务和功能进行了maven多module的拆分。
首先是分离出技术上的commons，感觉这应该是最好拆分的了，把相关的类重构到一个包里，在分离出一个module即可。
3).拆分entity
很多在业务代码上都会共享entity类，通常没法也没法把entity类分门别类，最简单就是把所有的entity类放到一个module，谁需要谁依赖的原则。entity类也没有太多jar依赖和业务依赖，也不会形成污染源。
4)公共业务
同commons和entity方法，不在复述，也被各个业务依赖，这种业务大部分是过渡性的，在未来迭代演进时可以通过其他方式抽象集成。
5)拆分业务代码
拆分业务是最痛苦的事情了，这个要看原来的代码整洁度和互相依赖程度，一般采取2中方法：
- 新建业务module，加入基础module的pom依赖，再从源module复制和该业务module相关的代码（包括单元测试代码）过来，解决编译错误和单元测试错误，完成本业务拆分。
- 从源module复制一个新业务module，保持代码一致，先删除和本义务无关的代码（包括单元测试代码），再删除无关的pom依赖，解决编译错误和单元测试错误，完成本业务拆分。
选择哪种方法，可以根据代码整洁度和互相依赖程度，如果代码很整洁且相互依赖较弱，可以采取前者，否则就采取后者。
6)拆分微服务
有了以上的拆分基础，可以在合适的业务迭代将各个微服务module迁移到不同的代码仓库，完成进一步隔离管理。
微服务架构框架
业界开源微服务架构框架提供了微服务的关键思路，例如 Dubbo 和 Spring Cloud(请关注后续文章，我会详解区别和优劣势)
Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架，它最大的特点是按照分层的方式来架构，使用这种方式可以使各个层之间解耦合（或者最大限度地松耦合）。
Spring Cloud是一个微服务框架，相比Dubbo等RPC框架, Spring Cloud提供的全套的分布式系统解决方案。
微服务架构是互联网技术发展的必然结果，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。
分布式架构之应用拆分总结
1、 明确拆分原则和拆分需求；
2、 梳理出业务模块和之间的依赖关联关系；
3、 按照业务为单位，拆分实体、以及应用工程单独部署；
4、 按照业务为单位拆分应用服务，避免环形依赖和双向依赖；
5、 抽离出公用的接口、实体，以及服务单独部署为公用服务；
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