用 Python 構建微服務：業務指南

已發表: 2022-07-11

微服務是近來最流行的技術問題，Netflix、亞馬遜、Twitter 等主要巨頭以及無數初創公司都採用了微服務設計。它們非常適合當今基於敏捷 Scrum 的軟件開發方法，該方法強調不斷創新和交付商品。

Python 中的微服務在短期內可能對您來說很耗時，但如果做得正確，從長遠來看，它可以幫助您更有效地擴展。您可以選擇 Python 開發公司以獲得更好的微服務支持和幫助。如果您對微服務的想法不清楚，您甚至可以尋求諮詢。

讓我們更深入地研究微服務：

什麼是微服務以及它們為什麼存在？

按照定義：

應用程序在這裡被設計為簡單、高度斷開、專注的服務。它們使用輕量級的方言通信機制相互通信，例如基本的 HTTP API 和消息隊列，它們天生具有彈性。

微服務是一組離散服務，旨在執行單個公司的操作並通過 HTTP 等輕量級協議進行交互。它類似於面向服務的架構，後者經常在部署單體中實現。在單體架構中，所有業務操作都包含在單個服務中，這使得維護、可測試性和部署變得很麻煩。 Monolithic 是微服務的最大競爭對手。您可以聘請 Python 開發人員來滿足您特定的微服務項目要求。讓我們來看看這個微服務框架的一些優點。

該架構具有以下優點：

微服務可以由一小群人控制，並且由於它們是自包含和解耦的，因此可以在不影響其他應用程序的情況下對其進行更改、刪除或添加。
獨立於編程語言和框架的容器化。
可擴展性、靈活性、可管理性和持久性都是重要因素。
微服務可以被其他微服務重用，以整體開發特定的功能。
現在我們已經介紹了微服務的基礎知識，讓我們看看如何在 Python 中設計一個。

什麼時候最好使用微服務？

建立 Python 開發微服務以創建具有大量移動部件的大規模解決方案。那麼你可以簡單地去做。如果您需要靈活性並通過僅擴展最常用的功能來節省基礎設施的資金，那麼微服務是最佳解決方案。

如果您的公司有市場或其他多方面的服務解決方案，您可以考慮將其分解為微服務。如果您這樣做，您將朝著重新安排、整理和最終改進產品的方向邁出合理的一步。例如，當今最流行的基於微服務的平台曾經是單體的，逐漸演變成服務驅動的架構。

但是，在您的特定場景中，這種 Python 開發方法會起作用嗎？要做出最終決定，請先嘗試制定以下細節：

為什麼要使用微服務？

Python 最適合 Web 開發，因此您可以聯繫 Python Web 開發公司以獲得有關使用微服務的諮詢。但是，讓我們看一下微服務的幾個優點，它們將幫助您理解為什麼應該使用微服務。

可擴展性
更快的發展
提高數據安全性
更好的數據治理
多種語言和技術
更快的上市時間
更容易調試和維護
改進的可擴展性
面向未來的應用

可擴展性

微服務比單體方法更具可擴展性。開發人員可以擴展某些服務而不是整個程序。它可以幫助他們更快地完成定制任務和請求。由於開發人員主要關注特定服務而不是整個程序，因此繁忙的流程變得輕鬆且省力。

更快的發展

微服務使開發人員能夠專注於需要部署或調試的單個服務，從而縮短開發週期。 Python 開發過程得到了簡化，從而縮短了交付時間並提高了市場競爭力。

提高數據安全性

微服務通過安全的 API 相互連接，這可以為開發團隊提供比單體方法更高的數據安全性。由於開發人員負責不同的服務，因此對數據保護有更多責任。隨著數據安全在軟件開發中越來越受到關注，微服務可以為開發人員提供可靠的安全解決方案。

更好的數據治理

在遵守 GDPR 和 HIPAA 等數據治理框架時，微服務提供了更好的責任，就像他們在數據安全方面所做的那樣，團隊處理特定服務而不是整個程序。數據治理的整體方法更加全面，這可能會給某些團隊帶來問題。微服務有一種更特殊的方法。

多種語言和技術

由於微服務在某種程度上是相互獨立的，因此開發人員可以使用不同的語言和技術，而無需修改軟件開發的整體架構。開發人員可以簡單地使用 Java 編寫特定功能的代碼。 Python 可能被其他程序員使用。由於這種靈活性，團隊在編程和技術方面變得“不可知”。

更快的上市時間

您不必重新編寫整個代碼庫來添加功能，因為微服務與相互關聯的服務一起工作。您一次只能修改一項服務。如果您以較小的增量開發可以獨立測試和部署的應用程序，則可以更快地將您的應用程序和服務推向市場。

更容易調試和維護

微服務還使調試和測試應用程序變得輕而易舉。當較小的組件通過持續交付和測試過程時，您創建無錯誤應用程序的能力會大大提高。

改進的可擴展性

可擴展性是微服務的關鍵方面。單個功能或服務可以獨立擴展，而無需擴展整個應用程序，因為每個服務都是一個單獨的組件。為了獲得更好的可用性和性能，業務關鍵型服務可以分佈在許多服務器上，而不會影響其他服務的性能。

面向未來的應用

另一個主要好處是它在開發麵向未來的應用程序中發揮著關鍵作用。當該技術有任何新的更新時，它都會擾亂軟件開發過程。在這裡，微服務架構在簡化整個流程並順應最新趨勢方面發揮著重要作用。

現在繼續前進，讓我們了解微服務的優缺點，因為在規劃時應該牢記它們。

微服務的優點

擴大規模變得不那麼困難

微服務架構中的每個服務都是單獨構思、構建和部署的。如果必須更新軟件的一個元素，我們可以更新和使用處理該功能的微服務。

整個系統不需要在這里拉下來重新安裝。這允許平滑的更新過程和軟件系統操作。

結果提高了容錯能力

當單個模塊發生故障時，其中安裝了多個服務的大型程序具有出色的容錯能力。

即使其中一個微服務發生故障，其中的應用程序也可以繼續運行。由於服務之間的連接鬆散，情況就是如此。一個微服務的故障與其他微服務的運行無關。

軟件系統的代碼庫簡單易懂

因為每個模塊只有一個任務，所以該模塊的代碼庫變得易於理解。

簡單地考慮模塊的功能來構建模塊會更容易。各個模塊的精確功能比較容易掌握。

允許您玩各種技術

在開發多種服務時，開發人員可以自由地嘗試不同的技術。

模塊之間的技術依賴較少。回到以前的迭代更容易。

每個模塊獨立部署

微服務可以在任何應用程序中獨立實現，因為它們是離散的模塊。如果更改任何模塊，則不需要重新構建和部署整個應用程序。

更小的代碼庫使部署更容易和更快

這是因為在服務中管理的依賴項較少。

由於各個服務的獨立部署，也可以進行持續部署。因此，消費者可以放心，他們的軟件始終是最新的。

微服務的缺點

微服務是一個流行的概念，但其設計存在缺陷。微服務的最大缺點是任何分佈式系統固有的複雜性。以下是微服務架構的一些潛在痛點和其他缺點的簡要說明：

服務之間很難通信

既然一切都是獨立的服務，您必須正確處理模塊之間傳遞的請求。為了避免干擾，開發人員可能需要在一種情況下實現更多代碼。當遠距離呼叫忍受延遲時，隨著時間的推移會出現困難。

在全球範圍內進行測試很困難

測試基於微服務的應用程序可能很困難。在單體方法中，我們所要做的就是在應用服務器上運行我們的 WAR，並確保它已連接到數據庫。在開始測試微服務之前，必須確認每個依賴服務。

找出問題所在並不總是那麼容易

每個服務都有自己的必須檢查的日誌集合。

部署中的挑戰

產品可能需要不同服務之間的協調，這可能不像在容器中交付 WAR 那樣簡單。

微服務對於大公司來說非常棒，但對於需要快速創新和迭代並且不希望被複雜的編排拖慢的小企業來說，它們可能難以安裝和維護。

當然，上述所有缺陷都可以通過正確的自動化和工具以及經過適當培訓的人員來彌補。

您如何監控微服務？

儘管一些解決方案自動化了微服務活動，但您仍然需要經常監控您的架構。您將了解有關軟件開發的更多信息，以及每個微服務如何與最新的應用程序指標進行交互。使用它們來改進調試和監控關鍵性能指標，例如網絡和服務性能。

以下是您應該關注微服務的一些原因：

快速識別問題並確保微服務正常工作。
隨著時間的推移衡量成功並與團隊的其他成員共享報告。
對架構進行某些更改以提高應用程序性能。
最好的監控工具將幫助團隊確定最終用戶服務是否達到 SLA 並推動優化的最終用戶體驗。

為了深入了解和知識，您可以利用 Python 開發服務並與開發人員分享您的想法。繼續前進，您應該清楚地考慮選擇特定技術，這一點非常重要。如果你打算使用 Python 開發，你必須知道為什麼 Python 對微服務有好處。這是你的答案。

Python 是微服務的好選擇嗎？

Python 使微服務架構規劃和開發比競爭框架和語言更容易和更快。 Django 用於簡化困難的程序和冗長的實現。同時，您可以獲得與傳統的無縫互操作性，允許您為未來的微服務託管創建 Web 服務前端。

微服務 Python 向後兼容 ASP 和 PHP 等傳統語言，允許您構建 Web 服務前端來運行微服務。

憑藉所有這些優勢，與其他語言相比，微服務 Python 被認為優於其他語言。微服務 Python 開發人員採用 RESTful API 方法，這是一種使用 Web 協議和軟件遠程修改對象的完整技術。由於應用程序被劃分為各種組件，因此監控過程變得更加容易。對於 Web 應用程序開發，有許多 Python 微服務框架可供選擇。以下是其中的一些：

Flask – 它基於 Jinja2 和 Werkzeug。它也是最受歡迎的微框架之一
Falcom – 它用於創建智能代理、雲 API 和有效的應用程序後端。
Bottle – WSGI 微框架簡單、輕量且快速。
Nameko – 對於主要關注應用程序邏輯的開發人員來說，這是一個理想的 Python 微服務框架。
CherryPy – 它是一個 Python 面向對象的 Web 框架。

微服務因其軟件開發而受到大型企業的歡迎，包括 Netflix、亞馬遜和 Twitter。