我司微服务调用链非常的长，A调用B B调用M。调用混乱，形成蜘蛛侠。该如何治理，中台能解决么？
哎，这真是不少公司在微服务转型过程中都会遇到的“甜蜜的烦恼”，甚至可以说是“烦恼的甜蜜”。A调用B，B又七拐八拐地绕到M，这中间每个环节都可能出点问题，追溯起来那可真是像在玩一场大型寻宝游戏，还是没有地图的那种。你说的“蜘蛛侠”，太形象了，那密密麻麻的调用关系，看着就头大。
咱们今天就来聊聊怎么把这团“蜘蛛网”捋顺了，也说说中台在这件事里能扮演什么角色。
为什么会形成“蜘蛛网”？
在我们想着怎么治理之前，先得明白为啥会形成这种混乱的局面。这通常不是一夜之间发生的，而是随着业务发展和技术演进，一点点积累起来的：
1. 缺乏统一的调用规范和设计原则： 最开始的时候，大家可能更多关注的是业务功能的实现，对于服务间的依赖关系和调用方式并没有太多限制。导致服务设计上容易出现“大而全”或者“小而散”的问题，服务边界不清。
2. 历史包袱与遗留系统： 很多时候，微服务不是从零开始的，而是从单体应用拆分而来。拆分过程中，为了快速迭代或者技术限制，可能会出现一些服务之间仍然保持着紧密的、甚至是跨越式依赖的情况。
3. 业务需求快速变化与技术债务累积： 业务需求总是在变的，为了快速响应，团队可能会直接在现有服务上增加功能，或者为了绕过某些复杂的技术障碍，选择了一种看起来“能工作”但长期来看不优雅的调用方式。时间长了，这些“临时方案”就变成了技术债务。
4. 团队之间沟通与协调不足： 微服务架构下，不同团队负责不同的服务。如果团队间的沟通不够顺畅，对彼此服务的职责和调用方式理解不清，就容易导致一些非必要的、甚至是冗余的调用产生。
5. 缺乏有效的服务治理工具和机制： 没有一套好的工具来监控、分析和管理服务间的调用关系，自然就难以发现问题并及时纠正。
如何“蜘蛛网”治理？
治理它不是一蹴而就的事，需要系统性的规划和持续的投入。你可以从以下几个层面来着手：
1. 可视化与洞察：看清蜘蛛网的每一个节点和连接
在治理之前，你得先知道自己要治理什么。这就像医生看病，得先做个CT或者MRI。
分布式追踪系统（Distributed Tracing System）： 这是治理微服务调用链的“利器”。像SkyWalking、Zipkin、Jaeger这些开源项目，或者公司内部自己开发的，都能在你服务间的调用发生时，记录下每一次请求的轨迹。
怎么用？
埋点（Instrumentation）： 在你的代码里加入相应的SDK，确保每一次跨服务的RPC调用（HTTP、gRPC等）都能被追踪到。
链路数据收集： 这些SDK会将调用信息（如服务名、方法名、耗时、请求参数、响应码、Trace ID、Span ID等）上报到后端收集器。
可视化展示： 后端收集器会将这些零散的数据聚合起来，形成完整的调用链图。你可以看到一个请求从A到B再到M的整个过程，每个节点的耗时和成功率。
价值：
发现瓶颈： 哪个服务响应慢？哪个调用链最长？一眼就能看出来。
定位问题： 出现错误时，能快速定位是哪个服务出了问题。
理解依赖： 清楚地看到服务A究竟调用了哪些服务，依赖关系一目了然。
服务依赖图： 基于追踪数据，或者通过服务注册中心（如Nacos, Eureka, Consul）的信息，绘制出服务间的静态和动态依赖关系图。静态依赖图是服务声明式依赖，动态依赖图则是实际运行中的调用。
2. 规范与标准：给调用关系画上“交通规则”
有了可视化的基础，接下来就要建立规则，避免继续“乱穿马路”。
服务拆分与边界定义：
职责清晰： 每个微服务应该只负责一类核心业务能力。如果一个服务做了太多不相关的事情，就该考虑拆分。
聚合与拆分原则： 经常性地审视服务间的依赖。如果A频繁调用B，而B又和M关系紧密，并且它们的数据模型高度耦合，那可能A、B、M三者之间存在更深层次的组合关系，考虑是否需要重新组合或者更精细化拆分。
领域驱动设计（DDD）： 尝试引入DDD的思想，按照业务领域来划分服务边界（限界上下文），这样更容易形成职责清晰、依赖解耦的服务。
统一的API设计和协议：
RESTful API / gRPC： 推广使用成熟的API设计风格和通信协议，让服务间调用更标准化、易于理解和维护。
契约先行： 定义清晰的服务契约（Schema），服务提供者和消费者都遵循这个契约。
调用策略与模式：
直接调用 vs. 消息队列： 对于非实时性要求高的场景，鼓励使用消息队列（Kafka, RabbitMQ）进行异步解耦，避免同步调用形成长链。
服务网格（Service Mesh）： 像Istio、Linkerd这样的服务网格，可以在不修改业务代码的情况下，实现流量治理（灰度发布、熔断、限流）、安全（mTLS）、可观察性等功能。它可以抽象掉服务间调用的底层细节，让你更专注于业务逻辑。
3. 技术债务清理与优化：拔掉影响“交通”的障碍物
“蜘蛛网”很多时候是历史遗留问题的表现，需要主动去清理。
重构与优化：
去除冗余调用： 识别出那些可以省略或合并的调用路径。比如A>B>M，如果M的功能B也能直接实现，或者M的功能被B封装了一层，那么A直接调用M（如果职责允许）或者B封装完直接返回，可以缩短链路。
服务内聚： 将职责重叠、高度耦合的代码从一个服务移到另一个更合适的单体服务内，或者进一步拆分成更小的、职责更单一的服务。
缓存与降级： 对于某些高频、低变化的数据或调用，引入缓存机制，减少对后端服务的直接依赖。设计合理的降级策略，当某个服务不可用时，能够提供降级方案，而不是整个链路都失效。
代码规范与审查： 建立代码审查流程，强制要求团队成员遵守服务调用规范，避免随意引入新的依赖。
4. 组织与流程：让团队成为治理的“守护者”
技术是工具，但人的协作和流程才是治理成功的关键。
建立服务治理小组： 由架构师、资深开发人员组成，负责制定和推广服务治理标准、审查服务设计、推动技术债务清理。
提升团队服务意识： 让每个团队都理解服务治理的重要性，培养他们的“治理思维”，在设计和开发时就考虑服务边界、依赖关系和可维护性。
持续的培训和知识分享： 定期分享微服务治理的最新实践和公司内部的治理成果，提升团队整体水平。
中台能解决调用链长的问题吗？
答案是：中台本身不能直接“解决”调用链长的问题，但它能提供解决问题所需的平台能力和指导思想，是治理“蜘蛛网”的有力支撑，甚至可以说是“最优解”的一部分。
怎么理解呢？
中台的角色与能力：
1. 统一的微服务基础设施平台：
服务注册与发现： 提供一个统一的服务注册中心，让服务能方便地互相发现，这是构建调用链路的基础。
分布式配置中心： 管理服务配置，包括调用策略、超时时间、重试次数等，便于集中控制和调整。
统一的API网关： 作为所有外部请求的入口，可以集中处理认证、鉴权、流量控制、日志记录、链路追踪等横切关注点，隐藏后端微服务的复杂性。
消息队列平台： 提供稳定、高性能的消息队列服务，支持异步通信，减少同步调用的耦合。
统一的日志和监控平台： 集成分布式追踪系统，提供统一的日志聚合和查询能力，方便排查问题。
2. 可复用能力组件的沉淀（业务中台）：
服务原子化与编排： 业务中台的核心是将企业核心能力沉淀为一系列原子化的微服务。当一个复杂的业务场景（比如“订单创建”）出现时，可以通过中台提供的能力（如订单服务、库存服务、支付服务）进行编排，而不是让前端应用去直接调用一堆分散的、与业务逻辑紧密耦合的微服务。
减少业务团队直接调用的服务数量： 如果核心的、通用的业务能力都被封装到了中台，那么前端团队或者其他业务团队在构建新的业务流程时，就可以直接调用中台提供的“服务”，而不是去调用那些非常底层的、职责划分不清晰的“服务”。这会极大地简化调用链。
提升服务质量和可维护性： 中台团队通常是专门负责某个领域能力的，他们会更专注于服务的质量、性能和可维护性。这比让各个业务团队自己去维护那些通用能力要高效得多。
3. 标准化和治理的推动者：
制定服务标准： 中台团队可以联合架构团队，制定统一的微服务开发规范、API设计规范、安全规范等。
推动技术落地： 中台平台天然就是承载这些标准和能力的载体，可以强制或引导其他业务团队使用这些标准化的能力和工具。
中台如何帮助治理“蜘蛛网”？
减少无效调用和重复建设： 中台将公共能力抽取出来，避免了在不同业务线重复开发同样的服务，也减少了A调用B、B调用C、D也调用B、D也调用C这种分散的调用模式。
简化调用链的复杂度： 当业务团队使用中台提供的服务时，他们的调用链可能就从“A调用B、C、D、E、F…”变成了“A调用中台的XX能力，中台的XX能力再编排调用内部的原子服务”。从业务方的视角看，调用链条变短了，逻辑更清晰了。
提供治理工具的支撑： 中台平台往往集成了前面提到的分布式追踪、服务注册发现等能力，为治理提供了基础支撑。
促进服务能力的收敛和抽象： 通过中台建设，大家会不断反思业务能力的边界，将零散的服务能力收敛到统一的领域服务中。
但要注意：
不是银弹： 如果中台的划分不合理，或者中台本身的设计也存在服务间调用混乱的问题，那中台并不能解决问题，反而可能增加新的复杂性。
需要持续投入： 中台建设和治理是一个长期的过程，需要持续的资源投入、团队协作和技术迭代。
治理是根源： 中台提供的是平台能力和思想指导，但最终的治理还需要回归到服务设计、代码质量和团队协作本身。
打个比方：
治理调用链长就像修路，把城市里的乱七八糟的小巷子改成宽敞的林荫大道。
分布式追踪系统： 相当于城市交通监控系统，让你知道哪里堵车，哪里有事故。
服务规范和标准： 相当于交通规则，比如靠右行驶，红灯停绿灯行。
服务拆分与重构： 相当于拆迁改造，把阻碍交通的违章建筑拆掉，把小路拓宽。
中台： 相当于城市规划部门和市政工程公司。他们会规划整个城市的交通网络，提供统一的道路建设标准，并负责建设和维护主干道。前端业务团队（就像住在这个城市里的居民）可以很方便地沿着规划好的主干道去想去的地方，而不用自己去挖路、铺路。他们只需“调用”中台提供的道路系统即可。
所以，你可以把中台建设和微服务调用链治理看作是相辅相成的事情。你有“蜘蛛网”的问题，正好可以结合建设中台的机会，来解决这个问题，并从长远上避免类似问题的发生。
总结一下治理思路：
1. 看得见： 先用分布式追踪工具把你的“蜘蛛网”给描绘出来，识别出哪些线路是最乱的，哪些节点是瓶颈。
2. 管得住： 制定清晰的服务边界、API设计规范，推动服务拆分和重构，减少不必要的依赖。
3. 用好工具： 考虑引入服务网格等技术来统一管理流量和策略。
4. 靠平台： 积极拥抱和建设中台，利用中台提供的基础设施能力和可复用业务组件来简化调用关系，并推动公司层面的服务治理标准。
5. 人的因素： 提升团队的服务治理意识，建立有效的组织和流程保障。
这条路有点长，但每一步的努力都会让你的微服务架构更健康、更易于维护和扩展。祝你治理顺利！
咱们今天就来聊聊怎么把这团“蜘蛛网”捋顺了，也说说中台在这件事里能扮演什么角色。
为什么会形成“蜘蛛网”？
在我们想着怎么治理之前，先得明白为啥会形成这种混乱的局面。这通常不是一夜之间发生的，而是随着业务发展和技术演进，一点点积累起来的：
1. 缺乏统一的调用规范和设计原则： 最开始的时候，大家可能更多关注的是业务功能的实现，对于服务间的依赖关系和调用方式并没有太多限制。导致服务设计上容易出现“大而全”或者“小而散”的问题，服务边界不清。
2. 历史包袱与遗留系统： 很多时候，微服务不是从零开始的，而是从单体应用拆分而来。拆分过程中，为了快速迭代或者技术限制，可能会出现一些服务之间仍然保持着紧密的、甚至是跨越式依赖的情况。
3. 业务需求快速变化与技术债务累积： 业务需求总是在变的，为了快速响应，团队可能会直接在现有服务上增加功能，或者为了绕过某些复杂的技术障碍，选择了一种看起来“能工作”但长期来看不优雅的调用方式。时间长了，这些“临时方案”就变成了技术债务。
4. 团队之间沟通与协调不足： 微服务架构下，不同团队负责不同的服务。如果团队间的沟通不够顺畅，对彼此服务的职责和调用方式理解不清，就容易导致一些非必要的、甚至是冗余的调用产生。
5. 缺乏有效的服务治理工具和机制： 没有一套好的工具来监控、分析和管理服务间的调用关系，自然就难以发现问题并及时纠正。
如何“蜘蛛网”治理？
治理它不是一蹴而就的事，需要系统性的规划和持续的投入。你可以从以下几个层面来着手：
1. 可视化与洞察：看清蜘蛛网的每一个节点和连接
在治理之前，你得先知道自己要治理什么。这就像医生看病，得先做个CT或者MRI。
分布式追踪系统（Distributed Tracing System）： 这是治理微服务调用链的“利器”。像SkyWalking、Zipkin、Jaeger这些开源项目，或者公司内部自己开发的，都能在你服务间的调用发生时，记录下每一次请求的轨迹。
怎么用？
埋点（Instrumentation）： 在你的代码里加入相应的SDK，确保每一次跨服务的RPC调用（HTTP、gRPC等）都能被追踪到。
链路数据收集： 这些SDK会将调用信息（如服务名、方法名、耗时、请求参数、响应码、Trace ID、Span ID等）上报到后端收集器。
可视化展示： 后端收集器会将这些零散的数据聚合起来，形成完整的调用链图。你可以看到一个请求从A到B再到M的整个过程，每个节点的耗时和成功率。
价值：
发现瓶颈： 哪个服务响应慢？哪个调用链最长？一眼就能看出来。
定位问题： 出现错误时，能快速定位是哪个服务出了问题。
理解依赖： 清楚地看到服务A究竟调用了哪些服务，依赖关系一目了然。
服务依赖图： 基于追踪数据，或者通过服务注册中心（如Nacos, Eureka, Consul）的信息，绘制出服务间的静态和动态依赖关系图。静态依赖图是服务声明式依赖，动态依赖图则是实际运行中的调用。
2. 规范与标准：给调用关系画上“交通规则”
有了可视化的基础，接下来就要建立规则，避免继续“乱穿马路”。
服务拆分与边界定义：
职责清晰： 每个微服务应该只负责一类核心业务能力。如果一个服务做了太多不相关的事情，就该考虑拆分。
聚合与拆分原则： 经常性地审视服务间的依赖。如果A频繁调用B，而B又和M关系紧密，并且它们的数据模型高度耦合，那可能A、B、M三者之间存在更深层次的组合关系，考虑是否需要重新组合或者更精细化拆分。
领域驱动设计（DDD）： 尝试引入DDD的思想，按照业务领域来划分服务边界（限界上下文），这样更容易形成职责清晰、依赖解耦的服务。
统一的API设计和协议：
RESTful API / gRPC： 推广使用成熟的API设计风格和通信协议，让服务间调用更标准化、易于理解和维护。
契约先行： 定义清晰的服务契约（Schema），服务提供者和消费者都遵循这个契约。
调用策略与模式：
直接调用 vs. 消息队列： 对于非实时性要求高的场景，鼓励使用消息队列（Kafka, RabbitMQ）进行异步解耦，避免同步调用形成长链。
服务网格（Service Mesh）： 像Istio、Linkerd这样的服务网格，可以在不修改业务代码的情况下，实现流量治理（灰度发布、熔断、限流）、安全（mTLS）、可观察性等功能。它可以抽象掉服务间调用的底层细节，让你更专注于业务逻辑。
3. 技术债务清理与优化：拔掉影响“交通”的障碍物
“蜘蛛网”很多时候是历史遗留问题的表现，需要主动去清理。
重构与优化：
去除冗余调用： 识别出那些可以省略或合并的调用路径。比如A>B>M，如果M的功能B也能直接实现，或者M的功能被B封装了一层，那么A直接调用M（如果职责允许）或者B封装完直接返回，可以缩短链路。
服务内聚： 将职责重叠、高度耦合的代码从一个服务移到另一个更合适的单体服务内，或者进一步拆分成更小的、职责更单一的服务。
缓存与降级： 对于某些高频、低变化的数据或调用，引入缓存机制，减少对后端服务的直接依赖。设计合理的降级策略，当某个服务不可用时，能够提供降级方案，而不是整个链路都失效。
代码规范与审查： 建立代码审查流程，强制要求团队成员遵守服务调用规范，避免随意引入新的依赖。
4. 组织与流程：让团队成为治理的“守护者”
技术是工具，但人的协作和流程才是治理成功的关键。
建立服务治理小组： 由架构师、资深开发人员组成，负责制定和推广服务治理标准、审查服务设计、推动技术债务清理。
提升团队服务意识： 让每个团队都理解服务治理的重要性，培养他们的“治理思维”，在设计和开发时就考虑服务边界、依赖关系和可维护性。
持续的培训和知识分享： 定期分享微服务治理的最新实践和公司内部的治理成果，提升团队整体水平。
中台能解决调用链长的问题吗？
答案是：中台本身不能直接“解决”调用链长的问题，但它能提供解决问题所需的平台能力和指导思想，是治理“蜘蛛网”的有力支撑，甚至可以说是“最优解”的一部分。
怎么理解呢？
中台的角色与能力：
1. 统一的微服务基础设施平台：
服务注册与发现： 提供一个统一的服务注册中心，让服务能方便地互相发现，这是构建调用链路的基础。
分布式配置中心： 管理服务配置，包括调用策略、超时时间、重试次数等，便于集中控制和调整。
统一的API网关： 作为所有外部请求的入口，可以集中处理认证、鉴权、流量控制、日志记录、链路追踪等横切关注点，隐藏后端微服务的复杂性。
消息队列平台： 提供稳定、高性能的消息队列服务，支持异步通信，减少同步调用的耦合。
统一的日志和监控平台： 集成分布式追踪系统，提供统一的日志聚合和查询能力，方便排查问题。
2. 可复用能力组件的沉淀（业务中台）：
服务原子化与编排： 业务中台的核心是将企业核心能力沉淀为一系列原子化的微服务。当一个复杂的业务场景（比如“订单创建”）出现时，可以通过中台提供的能力（如订单服务、库存服务、支付服务）进行编排，而不是让前端应用去直接调用一堆分散的、与业务逻辑紧密耦合的微服务。
减少业务团队直接调用的服务数量： 如果核心的、通用的业务能力都被封装到了中台，那么前端团队或者其他业务团队在构建新的业务流程时，就可以直接调用中台提供的“服务”，而不是去调用那些非常底层的、职责划分不清晰的“服务”。这会极大地简化调用链。
提升服务质量和可维护性： 中台团队通常是专门负责某个领域能力的，他们会更专注于服务的质量、性能和可维护性。这比让各个业务团队自己去维护那些通用能力要高效得多。
3. 标准化和治理的推动者：
制定服务标准： 中台团队可以联合架构团队，制定统一的微服务开发规范、API设计规范、安全规范等。
推动技术落地： 中台平台天然就是承载这些标准和能力的载体，可以强制或引导其他业务团队使用这些标准化的能力和工具。
中台如何帮助治理“蜘蛛网”？
减少无效调用和重复建设： 中台将公共能力抽取出来，避免了在不同业务线重复开发同样的服务，也减少了A调用B、B调用C、D也调用B、D也调用C这种分散的调用模式。
简化调用链的复杂度： 当业务团队使用中台提供的服务时，他们的调用链可能就从“A调用B、C、D、E、F…”变成了“A调用中台的XX能力，中台的XX能力再编排调用内部的原子服务”。从业务方的视角看，调用链条变短了，逻辑更清晰了。
提供治理工具的支撑： 中台平台往往集成了前面提到的分布式追踪、服务注册发现等能力，为治理提供了基础支撑。
促进服务能力的收敛和抽象： 通过中台建设，大家会不断反思业务能力的边界，将零散的服务能力收敛到统一的领域服务中。
但要注意：
不是银弹： 如果中台的划分不合理，或者中台本身的设计也存在服务间调用混乱的问题，那中台并不能解决问题，反而可能增加新的复杂性。
需要持续投入： 中台建设和治理是一个长期的过程，需要持续的资源投入、团队协作和技术迭代。
治理是根源： 中台提供的是平台能力和思想指导，但最终的治理还需要回归到服务设计、代码质量和团队协作本身。
打个比方：
治理调用链长就像修路，把城市里的乱七八糟的小巷子改成宽敞的林荫大道。
分布式追踪系统： 相当于城市交通监控系统，让你知道哪里堵车，哪里有事故。
服务规范和标准： 相当于交通规则，比如靠右行驶，红灯停绿灯行。
服务拆分与重构： 相当于拆迁改造，把阻碍交通的违章建筑拆掉，把小路拓宽。
中台： 相当于城市规划部门和市政工程公司。他们会规划整个城市的交通网络，提供统一的道路建设标准，并负责建设和维护主干道。前端业务团队（就像住在这个城市里的居民）可以很方便地沿着规划好的主干道去想去的地方，而不用自己去挖路、铺路。他们只需“调用”中台提供的道路系统即可。
所以，你可以把中台建设和微服务调用链治理看作是相辅相成的事情。你有“蜘蛛网”的问题，正好可以结合建设中台的机会，来解决这个问题，并从长远上避免类似问题的发生。
总结一下治理思路：
1. 看得见： 先用分布式追踪工具把你的“蜘蛛网”给描绘出来，识别出哪些线路是最乱的，哪些节点是瓶颈。
2. 管得住： 制定清晰的服务边界、API设计规范，推动服务拆分和重构，减少不必要的依赖。
3. 用好工具： 考虑引入服务网格等技术来统一管理流量和策略。
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5. 人的因素： 提升团队的服务治理意识，建立有效的组织和流程保障。
这条路有点长，但每一步的努力都会让你的微服务架构更健康、更易于维护和扩展。祝你治理顺利！
网友意见
调用链长不是问题，形成网状也不是问题，你最好先搞清楚什么是问题。
问题不是我访问http://google.com要经过多少个网络设备，而是我打不开，打不开才是问题。走哪些路由，网络节点多不多，互联网乱不乱，这些并不是问题。
链路长不是问题，就怕是为了微服务而微服务。
比如A.service1--->B.service2---->M.service3
你关注的应该是:
- 这个需求有没必要被分散在三个地方去完成，不要为了搞微服务强行拆开；
- service1, 2, 3逻辑上是否在它应该在的地方，接口归属错了会造成链路长。
你得先说现在调用混乱造成的结果是什么，治理的目标是什么，你是想理清调用依赖关系吗？还是想要降低调用延迟？还是想减轻运维成本？还是重构业务逻辑？每个目标方法都不一样，某些目标甚至相互背离，不存在一个统一的“治理”的概念。
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