用 Python 构建微服务：业务指南

已发表: 2022-07-11

微服务是近来最流行的技术问题，Netflix、亚马逊、Twitter 等主要巨头以及无数初创公司都采用了微服务设计。它们非常适合当今基于敏捷 Scrum 的软件开发方法，该方法强调不断创新和交付商品。

Python 中的微服务在短期内可能对您来说很耗时，但如果做得正确，从长远来看，它可以帮助您更有效地扩展。您可以选择 Python 开发公司以获得更好的微服务支持和帮助。如果您对微服务的想法不清楚，您甚至可以寻求咨询。

让我们更深入地研究微服务：

什么是微服务以及它们为什么存在？

按照定义：

应用程序在这里被设计为简单、高度断开、专注的服务。它们使用轻量级的方言通信机制相互通信，例如基本的 HTTP API 和消息队列，它们天生具有弹性。

微服务是一组离散服务，旨在执行单个公司的操作并通过 HTTP 等轻量级协议进行交互。它类似于面向服务的架构，后者经常在部署单体中实现。在单体架构中，所有业务操作都包含在单个服务中，这使得维护、可测试性和部署变得很麻烦。 Monolithic 是微服务的最大竞争对手。您可以聘请 Python 开发人员来满足您特定的微服务项目要求。让我们来看看这个微服务框架的一些优点。

该架构具有以下优点：

微服务可以由一小群人控制，并且由于它们是自包含和解耦的，因此可以在不影响其他应用程序的情况下对其进行更改、删除或添加。
独立于编程语言和框架的容器化。
可扩展性、灵活性、可管理性和持久性都是重要因素。
微服务可以被其他微服务重用，以整体开发特定的功能。
现在我们已经介绍了微服务的基础知识，让我们看看如何在 Python 中设计一个。

什么时候最好使用微服务？

建立 Python 开发微服务以创建具有大量移动部件的大规模解决方案。那么你可以简单地去做。如果您需要灵活性并通过仅扩展最常用的功能来节省基础设施的资金，那么微服务是最佳解决方案。

如果您的公司有市场或其他多方面的服务解决方案，您可以考虑将其分解为微服务。如果您这样做，您将朝着重新安排、整理和最终改进产品的方向迈出合理的一步。例如，当今最流行的基于微服务的平台曾经是单体的，逐渐演变成服务驱动的架构。

但是，在您的特定场景中，这种 Python 开发方法会起作用吗？要做出最终决定，请先尝试制定以下细节：

为什么要使用微服务？

Python 最适合 Web 开发，因此您可以联系 Python Web 开发公司以获得有关使用微服务的咨询。但是，让我们看一下微服务的几个优点，它们将帮助您理解为什么应该使用微服务。

可扩展性
更快的发展
提高数据安全性
更好的数据治理
多种语言和技术
更快的上市时间
更容易调试和维护
改进的可扩展性
面向未来的应用

可扩展性

微服务比单体方法更具可扩展性。开发人员可以扩展某些服务而不是整个程序。它可以帮助他们更快地完成定制任务和请求。由于开发人员主要关注特定服务而不是整个程序，因此繁忙的流程变得轻松且省力。

更快的发展

微服务使开发人员能够专注于需要部署或调试的单个服务，从而缩短开发周期。 Python 开发过程得到了简化，从而缩短了交付时间并提高了市场竞争力。

提高数据安全性

微服务通过安全的 API 相互连接，这可以为开发团队提供比单体方法更高的数据安全性。由于开发人员负责不同的服务，因此对数据保护有更多责任。随着数据安全在软件开发中越来越受到关注，微服务可以为开发人员提供可靠的安全解决方案。

更好的数据治理

在遵守 GDPR 和 HIPAA 等数据治理框架时，微服务提供了更好的责任，就像他们在数据安全方面所做的那样，团队处理特定服务而不是整个程序。数据治理的整体方法更加全面，这可能会给某些团队带来问题。微服务有一种更特殊的方法。

多种语言和技术

由于微服务在某种程度上是相互独立的，因此开发人员可以使用不同的语言和技术，而无需修改软件开发的整体架构。开发人员可以简单地使用 Java 编写特定功能的代码。 Python 可能被其他程序员使用。由于这种灵活性，团队在编程和技术方面变得“不可知”。

更快的上市时间

您不必重新编写整个代码库来添加功能，因为微服务与相互关联的服务一起工作。您一次只能修改一项服务。如果您以较小的增量开发可以独立测试和部署的应用程序，则可以更快地将您的应用程序和服务推向市场。

更容易调试和维护

微服务还使调试和测试应用程序变得轻而易举。当较小的组件通过持续交付和测试过程时，您创建无错误应用程序的能力会大大提高。

改进的可扩展性

可扩展性是微服务的关键方面。单个功能或服务可以独立扩展，而无需扩展整个应用程序，因为每个服务都是一个单独的组件。为了获得更好的可用性和性能，业务关键型服务可以分布在许多服务器上，而不会影响其他服务的性能。

面向未来的应用

另一个主要好处是它在开发面向未来的应用程序中发挥着关键作用。当该技术有任何新的更新时，它都会扰乱软件开发过程。在这里，微服务架构在简化整个流程并顺应最新趋势方面发挥着重要作用。

现在继续前进，让我们了解微服务的优缺点，因为在规划时应该牢记它们。

微服务的优点

扩大规模变得不那么困难

微服务架构中的每个服务都是单独构思、构建和部署的。如果必须更新软件的一个元素，我们可以更新和使用处理该功能的微服务。

整个系统不需要在这里拉下来重新安装。这允许平滑的更新过程和软件系统操作。

结果提高了容错能力

当单个模块发生故障时，其中安装了多个服务的大型程序具有出色的容错能力。

即使其中一个微服务发生故障，其中的应用程序也可以继续运行。由于服务之间的连接松散，情况就是如此。一个微服务的故障与其他微服务的运行无关。

软件系统的代码库简单易懂

因为每个模块只有一个任务，所以该模块的代码库变得易于理解。

简单地考虑模块的功能来构建模块会更容易。各个模块的精确功能比较容易掌握。

允许您玩各种技术

在开发多种服务时，开发人员可以自由地尝试不同的技术。

模块之间的技术依赖较少。回到以前的迭代更容易。

每个模块独立部署

微服务可以在任何应用程序中独立实现，因为它们是离散的模块。如果更改任何模块，则不需要重新构建和部署整个应用程序。

更小的代码库使部署更容易和更快

这是因为在服务中管理的依赖项较少。

由于各个服务的独立部署，也可以进行持续部署。因此，消费者可以放心，他们的软件始终是最新的。

微服务的缺点

微服务是一个流行的概念，但其设计存在缺陷。微服务的最大缺点是任何分布式系统固有的复杂性。以下是微服务架构的一些潜在痛点和其他缺点的简要说明：

服务之间很难通信

既然一切都是独立的服务，您必须正确处理模块之间传递的请求。为了避免干扰，开发人员可能需要在一种情况下实现更多代码。当远距离呼叫忍受延迟时，随着时间的推移会出现困难。

在全球范围内进行测试很困难

测试基于微服务的应用程序可能很困难。在单体方法中，我们所要做的就是在应用服务器上运行我们的 WAR，并确保它已连接到数据库。在开始测试微服务之前，必须确认每个依赖服务。

找出问题所在并不总是那么容易

每个服务都有自己的必须检查的日志集合。

部署中的挑战

产品可能需要不同服务之间的协调，这可能不像在容器中交付 WAR 那样简单。

微服务对于大公司来说非常棒，但对于需要快速创新和迭代并且不希望被复杂的编排拖慢的小企业来说，它们可能难以安装和维护。

当然，上述所有缺陷都可以通过正确的自动化和工具以及经过适当培训的人员来弥补。

您如何监控微服务？

尽管一些解决方案自动化了微服务活动，但您仍然需要经常监控您的架构。您将了解有关软件开发的更多信息，以及每个微服务如何与最新的应用程序指标进行交互。使用它们来改进调试和监控关键性能指标，例如网络和服务性能。

以下是您应该关注微服务的一些原因：

快速识别问题并确保微服务正常工作。
随着时间的推移衡量成功并与团队的其他成员共享报告。
对架构进行某些更改以提高应用程序性能。
最好的监控工具将帮助团队确定最终用户服务是否达到 SLA 并推动优化的最终用户体验。

为了深入了解和知识，您可以利用 Python 开发服务并与开发人员分享您的想法。继续前进，您应该清楚地考虑选择特定技术，这一点非常重要。如果你打算使用 Python 开发，你必须知道为什么 Python 对微服务有好处。这是你的答案。

Python 是微服务的好选择吗？

Python 使微服务架构规划和开发比竞争框架和语言更容易和更快。 Django 用于简化困难的程序和冗长的实现。同时，您可以获得与传统的无缝互操作性，允许您为未来的微服务托管创建 Web 服务前端。

微服务 Python 向后兼容 ASP 和 PHP 等传统语言，允许您构建 Web 服务前端来运行微服务。

凭借所有这些优势，与其他语言相比，微服务 Python 被认为优于其他语言。微服务 Python 开发人员采用 RESTful API 方法，这是一种使用 Web 协议和软件远程修改对象的完整技术。由于应用程序被划分为各种组件，因此监控过程变得更加容易。对于 Web 应用程序开发，有许多 Python 微服务框架可供选择。以下是其中的一些：

Flask – 它基于 Jinja2 和 Werkzeug。它也是最受欢迎的微框架之一
Falcom – 它用于创建智能代理、云 API 和有效的应用程序后端。
Bottle – WSGI 微框架简单、轻量且快速。
Nameko – 对于主要关注应用程序逻辑的开发人员来说，这是一个理想的 Python 微服务框架。
CherryPy – 它是一个 Python 面向对象的 Web 框架。

微服务因其软件开发而受到大型企业的欢迎，包括 Netflix、亚马逊和 Twitter。