python后端架构
最近在做一个在线平台，架构思路如下
架构演进：1、MVC2、服务拆分 3、微服务架构 4、领域驱动设计
1、MVC
这个阶段主要是快速实现产品，没考虑其他的，设计之初划分多个app，app内高类聚，app之间低耦合，DB表设计好了之后，实现view层功能需求，利用Django来快速实现功能，后端有许多预留设计，避免产品逻辑的变更带来整个表结构的变动，架构如下图；
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MVC架构 nginx是负载均衡，通过权重法，把请求发送到多个Django服务（其实中间还有一个uwsgi)，如果是静态请求，nginx直接返回给客户端，如果是其他请求，通过uwsgi传给Django，Django拿到请求，处理响应请求。耗时大的需要异步的，我们用celery处理，使用mysql作为数据库，redis作为缓存，加快请求的响应，减轻mysql负担，同时还有实时消息通知的需要使用了Nginx Push Module。
问题以及处理：
1、Django并不像tornado一样，对并发很支持，Django并发性能差，采用uwsgi+nginx+gevent实现高并发。
【python后端架构】2、redis连接数过多,导致服务挂掉，使用redis-py自带的连接池来实现连接复用
3、mysql连接数过多，使用使用djorm-ext-pool
4、Celery配置gevent支持并发任务
5、celery配合rabbitmq任务队列实现任务的异步调度执行
Celery是一个分布式的任务队列。它的基本工作就是管理分配任务到不同的服务器，并且取得结果。至于说服务器之间是如何进行通信的？这个Celery本身不能解决。所以，RabbitMQ作为一个消息队列管理工具被引入到和Celery集成，负责处理服务器之间的通信任务。
随着开发的功能需求越来越多，Django下的app也越来越多，这就带了发布上的不方便，每次发布版本都需要重启所有的Django服务，如果发布遇到问题，只能加班解决了。而且单个Django工程下的代码量也越来越多，不好维护。
2、服务拆分
前面设计的app内高类聚，app之间低耦合是为服务拆分做铺垫的，首先先把公用的代码抽离出来，实现一个公用的库，其他的还是公用。估计当数据量增加后，要对redis以及mysql进行优化，可以分库分表，后续还需要拆分业务，这个要看原来的代码整洁度和互相依赖程度。
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service separation Nginx Push Module，长连接最大数量不够，使用Tornado + ZeroMQ实现了tormq服务来支撑消息通知。
问题：
随着业务拆分，继续使用Nginx维护配置非常麻烦，经常因为修改Nginx的配置引发调用错误。每一个服务都有一个完整的认证过程，认证又依赖于用户中心的数据库，修改认证时需要重新发布多个服务。
前面二层的架构均已实现，后续的微服务以及领域驱动设计由于我还未涉及到（我之前工作是使用Java做的微服务），所以在此贴出一位python开发工程师的解决办法。
3. 微服务架构
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Microservices 首先是在接入层引入了基于OpenResty的Kong API Gateway，定制实现了认证，限流等插件。在接入层承接并剥离了应用层公共的认证，限流等功能。在发布新的服务时，发布脚本中调用Kong admin api注册服务地址到Kong，并加载api需要使用插件。
为了解决相互调用的问题，维护了一个基于gevent+msgpack的RPC服务框架doge，借助于etcd做服务治理，并在rpc客户端实现了限流，高可用，负载均衡这些功能。
在这个阶段最难的技术选型，开源的API网关大多用Golang与OpenResty(lua)实现，为了应对我们业务的需要还要做定制。前期花了1个月时间学习OpenResty与Golang，并使用OpenResty实现了一个短网址服务shorturl用在业务中。最终选择Kong是基于Lua发布的便利性，Kong的开箱即用以及插件开发比较容易。性能的考量倒不是最重要的，为了支撑更多的并发，还使用了云平台提供的LB服务分发流量到2台Kong服务器组成的集群。集群之间自动同步配置。
饿了么维护一个纯Python实现的thrift协议框架thriftpy，并提供很多配套的工具, 如果团队足够大，这一套RPC方案其实是合适的，但是我们的团队人手不足，水平参差不齐，很难推广这一整套学习成本高昂的方案。最终我们开发了类Duboo的RPC框架doge，代码主要参考了weibo开源的motan。
4. 领域驱动设计
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domain driven design（ddd） 在这一架构中我们尝试从应用服务中抽离出数据服务层，每一个数据服务包含一个或多个界限上下文，界限上下文类只有一个聚合根来暴露出RPC调用的方法。数据服务不依赖于应用服务，应用服务可以依赖多个数据服务。有了数据服务层，应用就解耦了相互之间的依赖，高层服务只依赖于底层服务。
出处：https://zhu327.github.io/2018/07/19/python/后端架构演进/
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