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Orchestrate Microservices vs Choreography Microservices

   在 协作微服务: AWS Step Functions Lambda 的一文当中, AWS Step Functions BookingWorkflowOrchestrator, 以 Orchestrate 的方式协作了多个的微服务。

AWS Step Functions 以 Orchestrate 的方式来协作多个的微服务, 是相当成熟且有效的。

但是, 要能以 AWS Step Functions Orchestrate 的方式, 来协作多个的微服务的前提是:

  • 我们必需要能非常明确的知道如何的将系统的行为 (业务流) 转化为 AWS Step Functions Orchestrate 逻辑上的代码。

也就是说, 当我们无法能很明确的掌握系统的行为 (业务流) 上的变化的时候, 我们将会陷入维护、修改 AWS Step Functions Orchestrate 逻辑上的代码的灾难当中。

所以, 本文将探讨另一种协作多个微服务的方式; AWS Step Functions Choreography

当我们在开发微服务的时候, 我们还无法能很明确完全的掌握系统的行为 (业务流) 上的变化的时候, 我们就应该要使用 AWS Step Functions Choreography 的方式, 来协作多个微服务间的协作, 使得我们能免于因系统的行为 (业务流) 上的变化, 而陷入在 AWS Step Functions 中维护、修改微服务协作间的逻辑的灾难当中。

 

AWS Step Functions Choreography Microservices

   当  AWS Step Functions 执行完某个状态的时候, AWS Step Functions 便会丢出个 事件” Amazon SNS (Amazon Simple Notification Service) 当中。

而对这个由 AWS Step Functionsn 所丢出的事件有兴趣的微服务, 便可经由 Amazon SNS (Amazon Simple Notification Service) 取得这个事件所内含的信息, 然后, 以 “异步” 的方式, 来完成微服务自身所需完成的任务。

AWS Step Functions Choreography; 使得我们在开发微服务的时候, 我们仅需掌握部分的系统的行为 (业务流); 将我们在开发的当下所掌握到的部分的系统的行为 (业务流) 所需的微服务, 以 “订阅 (Subscribe)” 的方式, 使得多个微服务间能以 “异步” 的方式来进行协作。

AWS Step Functions Choreography; 当系统的行为 (业务流) 发生改变时, 我们也能很容易的以 “取消订阅 (Un-subscribe)” 的方式, 来将不需要再存在于系统的行为 (业务流) 的微服务, 给移出系统的行为 (业务流) 当中。

AWS Step Functions Choreography; 当系统的行为 (业务流) 发生改变时, 我们也能很容易的以 “订阅 (Subscribe)” 的方式, 来将所需要的微服务加入到新的系统的行为 (业务流) 当中。

 

客户成功的预订酒店与旅游景点门票的服务后, 以 AWS Step Functions  Choreography 协作其他的微服务

在 协作微服务: AWS Step Functions Lambda 的一文当中, AWS Step Functions Orchestrate 的方式, 使得微服务; BookHotelClient, BookMuseumClient; 可共同的完成, 为客户预订酒店与旅游景点门票的服务。

在本文中, 我们将新增加一个状态; NotifySuccess

 

新增加一个状态; NotifySuccess

状态 BookHotelState, BookMuseumState 执行完后; 确定客户成功的预订酒店与旅游景点门票的服务; 将执行状态; NotifySuccess

状态 BookMuseumState 的代码如下:

 "BookMuseumState": {
      "Type": "Task",
      "Next": "NotifySuccess",

状态 BookHotelState, BookMuseumState 执行完后; 确定客户成功的预订酒店与旅游景点门票的服务; 状态 NotifySuccess 将会丢出 “订单完成” 的事件到 Amazon SNS。

状态; NotifySuccess; 的代码如下:

"NotifySuccess": {
      "Type": "Task",
      "End": true,
      "Resource": "arn:aws:states:::sns:publish",
      "Parameters": {
        "TopicArn": "arn:aws:sns:[region]:[accountId]:OrderCompletedTopic",
        "Message.$": "$.purchase.buyer_id",
        "MessageAttributes": {
          "my_attribute_no_1": {
            "DataType": "String",
            "StringValue.$": "$.hotel.start_date"
          },
          "my_attribute_no_2": {
            "DataType": "String",
            "StringValue.$": "$.hotel.end_date"
          },
          "my_attribute_no_3": {
            "DataType": "String",
            "StringValue.$": "$.hotel.reservation_id"
          },
          "my_attribute_no_4": {
            "DataType": "String",
            "StringValue.$": "$.hotel.name"
          },
          "my_attribute_no_5": {
            "DataType": "String",
            "StringValue.$": "$.museum.when"
          },
          "my_attribute_no_6": {
            "DataType": "String",
            "StringValue.$": "$.museum.reservation_id"
          },
          "my_attribute_no_7": {
            "DataType": "String",
            "StringValue.$": "$.museum.name"
          }
        }
      }
    },

从 AWS CloudWatch 的日志当中, 可检视由状态 NotifySuccess 所丢出的 “订单完成” 的事件的内容。

AWS CloudWatch 的日志

微服务 InvoicingBuilderFunction 如何的取得 “订单完成” 事件的内容 ?

  • 微服务 InvoicingBuilderFunction 订阅了 SNS 的 Topic; OrderCompletedTopic
  • 状态; NotifySuccess会将 “订单完成” 的事件丢到 SNS 的 Topic; OrderCompletedTopic
  • 微服务 InvoicingBuilderFunction 将会由 SNS 的 Topic; OrderCompletedTopic 中, 取得 订单完成” 事件的内容, 并将事件的内容写到 AWS S3 Bucket 当中。

创建 Amazon SNS (Amazon Simple Notification Service) 的 “主题 (Topic)”

Amazon SNS 的 Topic 主要是用来储存由 AWS Step Functions 所丢出的事件。

创建了一特定的SNS的Topic; OrderCompletedTopic

如上图所示, 创建了一特定的 SNS的Topic; OrderCompletedTopic

微服务 InvoicingBuilderFunction 订阅了Amazon SNS 的 Topic; OrderCompletedTopic

微服务 InvoicingBuilderFunction订阅了SNS的 Topic; OrderCompletedTopic

Step Function BookingWorkflowOrchestrator 中, 加入角色 OrderWorkerflowRole

Step Function BookingWorkflowOrchestrator 中, 加入角色 OrderWorkerflowRole

角色 OrderWorkerflowRole 的 inline policy  OrderCompletedPublish 的设定如下图:

角色 OrderWorkerflowRole 的 inline policy OrderCompletedPublish

角色 OrderWorkerflowRole 使得Step Function BookingWorkflowOrchestrator 能有足够的权限可以丢出 “订单完成” 的事件到 SNS Topic OrderCompletedTopic。

创建 IAM Users

  • 创建的 IAM Users; a9-developer; 的 Policies 是: AWSLambdaBasicExecutionRole, AmazonS3FullAccess
IAM Users; a9-developer; 的 Policies
  • 创建 IAM Users; a9-developer; 的 Access key; 此 Access Key 将在微服务 InvoicingBuilderFunction 的代码中, 创建 AWS S3 Bucket。

 

 

微服务 InvoicingBuilderFunction 的代码如下:

const AWS = require('aws-sdk');

let s3 = new AWS.S3({
  accessKeyId: 'MY_ACCESS_KEY_ID',
  secretAccessKey: 'MY_SECRET_ACCESS_KEY'
});

async function createOrderReceipt(message_id, message) {
    let s3Bucket = 'MY_BUKET';
    let objectKey = `${message_id}.json`;
    let objectData = message;
    let objectType = 'application/json';

    try {
        let params = {
            Bucket: s3Bucket,
            Key: objectKey,
            Body: objectData,
            ContentType: objectType
        };
        await s3.putObject(params).promise();
        console.log(`File uploaded successfully at https:/` + s3Bucket + `.s3.amazonaws.com/` + objectKey );
    } catch (error) {
        console.error(JSON.stringify(error));
    }
}

exports.handler = async(event, context, callback) => {
    for (let i = 0; i <  event.Records.length; i++) {
        let sns_record = event.Records[i].Sns;
        await createOrderReceipt(sns_record.MessageId, sns_record.Message);
    }
};

 

 

 

测试 Step Function BookingWorkflowOrchestrator

测试的输入如下:

{
  "purchase": {
    "buyer_id": "mariano"
  },
  "hotel": {
    "start_date": "2020-03-13",
    "end_date": "2020-03-15"
  },
  "museum": {
    "museum_name": "tate gallery",
    "when": "2020-03-14"
  }
}

最终, 由微服务 InvoicingBuilderFunction 写入到 S3 Bucket 的 object 的 JSON的内容如下:

微服务 InvoicingBuilderFunction 写入到 S3 Bucket 的 object

完整的代码, 请参考:

https://github.com/KenFang/create_order_receipt_s3

About Post Author

方俊贤; Ken Fang

专利号: 201910652769.4; 一种深度学习的算法, 预测微服务持续发布、持续部署后对产品整体质量的影响, 获得国家知识财产局专利; 符合专利法实施细则第 44 条的规定。
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