天气预报系统的架构设计
到目前为止，天气预报系统已经初具规模了。我们不但实现了天气数据的采集，还实现了数据的缓存、天气数据的API服务及天气预报UI界面等功能。天气预报系统就是一个大而全的单块架构系统，里面混杂了太多的功能，可以预见的是，如果越往后发展，则系统会变得越来越难以管理和维护。同时不同服务之间存在着依赖，对于测试也是一个挑战。对于这样的系统，为了更好地实现可维护性、可扩展性，需要进行微服务改造。
本节所介绍的天气预报系统，正好是作为微服务架构改造的很好的案例。
在micro-weather-report应用的基础上，我们将对其进行逐步的拆分，最终形成独立自治的微服务。
天气预报系统的改造需求
我们要对天气预报系统进行微服务的改造。在经过一场头脑风暴之后，迅速将我们的期望和需求记录下来。
- 微服务的拆分应该足够得小，每个微服务的业务是非常单一的。
- 微服务应能支持水平扩展。
- 如果有需要，应能够实现微服务间的相互调用。
….
最后的省略号代表了这个需求是未完的。我们可以在改造系统的过程中不断去完善系统架构，这也符合软件开发的特征。但就目前而言，我们认为最重要的就是这些需求。
天气预报系统的微服务拆分
如果你熟悉DDD，那么很容易就能够从系统的限界上下文中，提取出我们的微服务。图7-1展示了限界上下文与微服务之间的映射关系。
整个系统可以分为天气数据采集微服务、天气数据API微服务、城市数据API微服务、天气预报微服务4个微服务。其中每个微服务又可以由不同的组件组成，其中:
- 天气数据采集微服务包含数据采集组件、数据存储组件。数据采集组件是通用的用于采集天气数据的组件。数据存储组件是用于存储天气数据的组件;
- 天气数据API微服务包含了天气数据查询组件。天气数据查询组件提供了天气数据查询的接口;
- 城市数据API微服务包含了城市数据查询组件。城市数据查询组件提供了城市数据查询的接口;
- 天气预报微服务包含了数据展示组件。数据展示组件用于将数据模型展示为用户能够理解的UI界面。
微服务代码的拆分
对于代码而言，每个微服务都是一个独立的工程（应用）。针对上述拆分的4个微服务，代码可以分为如下4个工程。
- .msa-weather-collection-server:天气数据采集微服务。
- msa-weather-data-server:天气数据API微服务。
- msa-weather-city-server:城市数据API微服务。
- msa-weather-report-server:天气预报微服务。
系统的数据流向
数据是驱动系统发展的核心，了解系统的数据流向非常重要。
天气预报系统的数据，最初是来自第三方系统。这些第三方系统可以是国家气象局，也可以是其他专业天气数据服务网站。本书所采用的天气数据接口，都是来自互联网上免费测试用的接口，仅用于学习。
为了避免对第三方的数据接口产生冲击，我们需要限制下调用的次数。另外，我们还采用了Redis缓存服务器对数据进行存储，这样一方面可以减少直接调用第三方接口的次数;另一方面，可以有效提升天气预报系统的并发访问量。
图7-2展示了整个系统的数据流向。其中，为了提高系统的整体可用性，微服务可以水平扩展为多个实例。
天气数据API微服务对于调用方而言，大致分为两种。一种是提供给天气预报微服务作为天气数据的来源;另一种是直接提供给客户端来调用。
天气数据的采集依赖于城市数据API微服务，因为天气数据采集是根据城市ID列表来进行遍历的。同时，天气预报微服务也是依赖于城市数据API微服务的。
系统的通信设计
了解了数据流向之后，我们就能开始对系统之间的通信方式进行设计。
我们首先采用基于HTTP的RESTfulAPI的方式来进行系统之间的调用。RESTful API具有平台无关性，其数据格式可以很好地被开发人员所理解。
这些API大致分为以下几种。
- 第三方天气接口。
*调用方式:GET http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?citykey={cityId}。
*参数:cityId为城市ID。
- 天气数据接口。
*调用方式:GET /weatherlcityld/ {cityld}。
*参数:cityId为城市ID。
*调用方式:GET /weather/cityName/{cityName}。
*参数:cityName为城市名称。
- 天气预报接口。
*调用方式:GET/report/cityId/ {cityId}。
*参数:cityId为城市ID。
- 城市数据接口。
*调用方式:GET/cities。
*参数:无。
系统的存储设计
我们的系统并没有采用传统的关系型数据库，如MySQL、Oracle、SQL Server等，而是采用了NoSQL的方式（本书采用了Redis ) 。
对于经常需要访问的数据，放置在Redis缓存中可以极大地提升并发能力。同时，Redis由于都是在内存中操作，插入或更新的数据速度会非常快，非常适合我们系统的应用场景。
另外一些数据，比如城市信息，都是常年不会变更的数据——有时，这些数据也称为静态数据或码表数据——那么这类数据就可以简单地用一个文件来进行存储，例如，本文采用XML的文档格式，就能非常方便地实现城市数据的存储和读取。
本文给大家讲解的内容是天气预报系统的架构设计
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