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微服務(wù)遵循領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計（DDD），與開發(fā)平臺無關(guān)。Python 微服務(wù)也不例外。Python3 的面向?qū)ο筇匦允沟冒凑?DDD 對服務(wù)進行建模變得更加容易。
微服務(wù)架構(gòu)的強大之處在于它的多語言性。企業(yè)將其功能分解為一組微服務(wù)，每個團隊自由選擇一個平臺。
我們的用戶管理系統(tǒng)已經(jīng)分解為四個微服務(wù)，分別是添加、查找、搜索和日志服務(wù)。添加服務(wù)在 Java 平臺上開發(fā)并部署在 Kubernetes 集群上，以實現(xiàn)彈性和可擴展性。這并不意味著其余的服務(wù)也要使用 Java 開發(fā)，我們可以自由選擇適合個人服務(wù)的平臺。
讓我們選擇 Python 作為開發(fā)查找服務(wù)的平臺。查找服務(wù)的模型已經(jīng)設(shè)計好了（參考 2022 年 3 月份的文章），我們只需要將這個模型轉(zhuǎn)換為代碼和配置。
Pythonic 方法
Python 是一種通用編程語言，已經(jīng)存在了大約 30 年。早期，它是自動化腳本的首選。然而，隨著 Django 和 Flask 等框架的出現(xiàn)，它的受歡迎程度越來越高，現(xiàn)在各種領(lǐng)域中都在應(yīng)用它，如企業(yè)應(yīng)用程序開發(fā)。數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)進一步推動了它的發(fā)展，Python 現(xiàn)在是三大編程語言之一。
許多人將 Python 的成功歸功于它容易編碼。這只是一部分原因。只要你的目標(biāo)是開發(fā)小型腳本，Python 就像一個玩具，你會非常喜歡它。然而，當(dāng)你進入嚴肅的大規(guī)模應(yīng)用程序開發(fā)領(lǐng)域時，你將不得不處理大量的 ??if?? 和 ??else??，Python 變得與任何其他平臺一樣好或一樣壞。例如，采用一種面向?qū)ο蟮姆椒?！許多 Python 開發(fā)人員甚至可能沒意識到 Python 支持類、繼承等功能。Python 確實支持成熟的面向?qū)ο箝_發(fā)，但是有它自己的方式 -- Pythonic！讓我們探索一下！
領(lǐng)域模型
??AddService?? 通過將數(shù)據(jù)保存到一個 MySQL 數(shù)據(jù)庫中來將用戶添加到系統(tǒng)中。??FindService?? 的目標(biāo)是提供一個 REST API 按用戶名查找用戶。域模型如圖 1 所示。它主要由一些值對象組成，如 ??User?? 實體的??Name??、??PhoneNumber?? 以及 ??UserRepository??。
圖 1: 查找服務(wù)的域模型
讓我們從 ??Name?? 開始。由于它是一個值對象，因此必須在創(chuàng)建時進行驗證，并且必須保持不可變。基本結(jié)構(gòu)如所示：
class Name: value: str def __post_init__(self): if self.value is None or len(self.value.strip()) < 8 or len(self.value.strip()) > 32: raise ValueError("Invalid Name")如你所見，??Name?? 包含一個字符串類型的值。作為后期初始化的一部分，我們會驗證它。
Python 3.7 提供了 ??@dataclass?? 裝飾器，它提供了許多開箱即用的數(shù)據(jù)承載類的功能，如構(gòu)造函數(shù)、比較運算符等。如下是裝飾后的 ??Name?? 類：
from dataclasses import dataclass@dataclassclass Name: value: str def __post_init__(self): if self.value is None or len(self.value.strip()) < 8 or len(self.value.strip()) > 32: raise ValueError("Invalid Name")以下代碼可以創(chuàng)建一個 ??Name?? 對象：
name = Name("Krishna")??value?? 屬性可以按照如下方式讀取或?qū)懭耄?/p>
name.value = "Mohan"print(name.value)
可以很容易地與另一個 ??Name?? 對象比較，如下所示：
other = Name("Mohan")if name == other: print("same")如你所見，對象比較的是值而不是引用。這一切都是開箱即用的。我們還可以通過凍結(jié)對象使對象不可變。這是 ??Name?? 值對象的最終版本：
from dataclasses import dataclass@dataclass(frozen=True)class Name: value: str def __post_init__(self): if self.value is None or len(self.value.strip()) < 8 or len(self.value.strip()) > 32: raise ValueError("Invalid Name")??PhoneNumber?? 也遵循類似的方法，因為它也是一個值對象：
@dataclass(frozen=True)class PhoneNumber: value: int def __post_init__(self): if self.value < 9000000000: raise ValueError("Invalid Phone Number")??User?? 類是一個實體，不是一個值對象。換句話說，??User?? 是可變的。以下是結(jié)構(gòu)：
from dataclasses import dataclassimport datetime@dataclassclass User: _name: Name _phone: PhoneNumber _since: datetime.datetime def __post_init__(self): if self._name is None or self._phone is None: raise ValueError("Invalid user") if self._since is None: self.since = datetime.datetime.now()你能觀察到 ??User?? 并沒有凍結(jié)，因為我們希望它是可變的。但是，我們不希望所有屬性都是可變的。標(biāo)識字段如 ??_name?? 和 ??_since?? 是希望不會修改的。那么，這如何做到呢？
Python3 提供了所謂的描述符協(xié)議，它會幫助我們正確定義 getter 和 setter。讓我們使用 ??@property?? 裝飾器將 getter 添加到 ??User?? 的所有三個字段中。
@propertydef name(self) -> Name: return self._name@propertydef phone(self) -> PhoneNumber: return self._phone@propertydef since(self) -> datetime.datetime: return self._since
??phone?? 字段的 setter 可以使用 ??@<字段>.setter?? 來裝飾：
@phone.setterdef phone(self, phone: PhoneNumber) -> None: if phone is None: raise ValueError("Invalid phone") self._phone = phone通過重寫 ??__str__()?? 函數(shù)，也可以為 ??User?? 提供一個簡單的打印方法：
def __str__(self): return self.name.value + " [" + str(self.phone.value) + "] since " + str(self.since)
這樣，域模型的實體和值對象就準(zhǔn)備好了。創(chuàng)建異常類如下所示：
class UserNotFoundException(Exception): pass
域模型現(xiàn)在只剩下 ??UserRepository?? 了。Python 提供了一個名為 ??abc?? 的有用模塊來創(chuàng)建抽象方法和抽象類。因為 ??UserRepository?? 只是一個接口，所以我們可以使用 ??abc?? 模塊。
任何繼承自 ??abc.ABC?? 的類都將變?yōu)槌橄箢?，任何帶?nbsp;??@abc.abstractmethod?? 裝飾器的函數(shù)都會變?yōu)橐粋€抽象函數(shù)。下面是 ??UserRepository?? 的結(jié)構(gòu)：
from abc import ABC, abstractmethodclass UserRepository(ABC): @abstractmethod def fetch(self, name:Name) -> User: pass
??UserRepository?? 遵循倉儲模式。換句話說，它在 ??User?? 實體上提供適當(dāng)?shù)?CRUD 操作，而不會暴露底層數(shù)據(jù)存儲語義。在本例中，我們只需要 ??fetch()?? 操作，因為 ??FindService?? 只查找用戶。
因為 ??UserRepository?? 是一個抽象類，我們不能從抽象類創(chuàng)建實例對象。創(chuàng)建對象必須依賴于一個具體類實現(xiàn)這個抽象類。數(shù)據(jù)層 ??UserRepositoryImpl?? 提供了 ??UserRepository?? 的具體實現(xiàn)：
class UserRepositoryImpl(UserRepository): def fetch(self, name:Name) -> User: pass
由于 ??AddService?? 將用戶數(shù)據(jù)存儲在一個 MySQL 數(shù)據(jù)庫中，因此 ??UserRepositoryImpl?? 也必須連接到相同的數(shù)據(jù)庫去檢索數(shù)據(jù)。下面是連接到數(shù)據(jù)庫的代碼。注意，我們正在使用 MySQL 的連接庫。
from mysql.connector import connect, Errorclass UserRepositoryImpl(UserRepository): def fetch(self, name:Name) -> User: try: with connect( host="mysqldb", user="root", password="admin", database="glarimy", ) as connection: with connection.cursor() as cursor: cursor.execute("SELECT * FROM ums_users where name=%s", (name.value,)) row = cursor.fetchone() if cursor.rowcount == -1: raise UserNotFoundException() else: return User(Name(row[0]), PhoneNumber(row[1]), row[2]) except Error as e: raise e在上面的片段中，我們使用用戶 ??root?? / 密碼 ??admin?? 連接到一個名為 ??mysqldb?? 的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，使用名為 ??glarimy?? 的數(shù)據(jù)庫（模式）。在演示代碼中是可以包含這些信息的，但在生產(chǎn)中不建議這么做，因為這會暴露敏感信息。
??fetch()?? 操作的邏輯非常直觀，它對 ??ums_users?? 表執(zhí)行 SELECT 查詢?；叵胍幌?，??AddService?? 正在將用戶數(shù)據(jù)寫入同一個表中。如果 SELECT 查詢沒有返回記錄，??fetch()?? 函數(shù)將拋出 ??UserNotFoundException?? 異常。否則，它會從記錄中構(gòu)造 ??User?? 實體并將其返回給調(diào)用者。這沒有什么特殊的。
應(yīng)用層
最終，我們需要創(chuàng)建應(yīng)用層。此模型如圖 2 所示。它只包含兩個類：控制器和一個 DTO。
圖 2: 添加服務(wù)的應(yīng)用層
眾所周知，一個 DTO 只是一個沒有任何業(yè)務(wù)邏輯的數(shù)據(jù)容器。它主要用于在 ??FindService?? 和外部之間傳輸數(shù)據(jù)。我們只是提供了在 REST 層中將 ??UserRecord?? 轉(zhuǎn)換為字典以便用于 JSON 傳輸：
class UserRecord: def toJSON(self): return { "name": self.name, "phone": self.phone, "since": self.since }控制器的工作是將 DTO 轉(zhuǎn)換為用于域服務(wù)的域?qū)ο?，反之亦然?？梢詮?nbsp;??find()?? 操作中觀察到這一點。
class UserController: def __init__(self): self._repo = UserRepositoryImpl() def find(self, name: str): try: user: User = self._repo.fetch(Name(name)) record: UserRecord = UserRecord() record.name = user.name.value record.phone = user.phone.value record.since = user.since return record except UserNotFoundException as e: return None
??find()?? 操作接收一個字符串作為用戶名，然后將其轉(zhuǎn)換為 ??Name?? 對象，并調(diào)用 ??UserRepository?? 獲取相應(yīng)的 ??User?? 對象。如果找到了，則使用檢索到的 ??User`` 對象創(chuàng)建??UserRecord`。回想一下，將域?qū)ο筠D(zhuǎn)換為 DTO 是很有必要的，這樣可以對外部服務(wù)隱藏域模型。
??UserController?? 不需要有多個實例，它也可以是單例的。通過重寫 ??__new__??，可以將其建模為一個單例。
class UserController: def __new__(self): if not hasattr(self, ‘instance’): self.instance = super().__new__(self) return self.instance def __init__(self): self._repo = UserRepositoryImpl() def find(self, name: str): try: user: User = self._repo.fetch(Name(name)) record: UserRecord = UserRecord() record.name = user.name.getValue() record.phone = user.phone.getValue() record.since = user.since return record except UserNotFoundException as e: return None
我們已經(jīng)完全實現(xiàn)了 ??FindService?? 的模型，剩下的唯一任務(wù)是將其作為 REST 服務(wù)公開。
REST API
??FindService?? 只提供一個 API，那就是通過用戶名查找用戶。顯然 URI 如下所示：
GET /user/{name}此 API 希望根據(jù)提供的用戶名查找用戶，并以 JSON 格式返回用戶的電話號碼等詳細信息。如果沒有找到用戶，API 將返回一個 404 狀態(tài)碼。
我們可以使用 Flask 框架來構(gòu)建 REST API，它最初的目的是使用 Python 開發(fā) Web 應(yīng)用程序。除了 HTML 視圖，它還進一步擴展到支持 REST 視圖。我們選擇這個框架是因為它足夠簡單。 創(chuàng)建一個 Flask 應(yīng)用程序：
from flask import Flaskapp = Flask(__name__)
然后為 Flask 應(yīng)用程序定義路由，就像函數(shù)一樣簡單：
@app.route('/user/')def get(name): pass 注意 ??@app.route?? 映射到 API ??/user/?，與之對應(yīng)的函數(shù)的 ??get()??。
如你所見，每次用戶訪問 API 如 ??http://server:port/user/Krishna?? 時，都將調(diào)用這個 ??get()?? 函數(shù)。Flask 足夠智能，可以從 URL 中提取 ??Krishna?? 作為用戶名，并將其傳遞給 ??get()?? 函數(shù)。
??get()?? 函數(shù)很簡單。它要求控制器找到該用戶，并將其與通常的 HTTP 頭一起打包為 JSON 格式后返回。如果控制器返回 ??None??，則 ??get()?? 函數(shù)返回合適的 HTTP 狀態(tài)碼。
from flask import jsonify, abortcontroller = UserController()record = controller.find(name)if record is None: abort(404)else: resp = jsonify(record.toJSON()) resp.status_code = 200 return resp
最后，我們需要 Flask 應(yīng)用程序提供服務(wù)，可以使用 ??waitress?? 服務(wù)：
from waitress import serveserve(app, host="0.0.0.0", port=8080)
在上面的片段中，應(yīng)用程序在本地主機的 8080 端口上提供服務(wù)。最終代碼如下所示：
from flask import Flask, jsonify, abortfrom waitress import serveapp = Flask(__name__)@app.route('/user/')def get(name): controller = UserController() record = controller.find(name) if record is None: abort(404) else: resp = jsonify(record.toJSON()) resp.status_code = 200 return respserve(app, host="0.0.0.0", port=8080)
部署
??FindService?? 的代碼已經(jīng)準(zhǔn)備完畢。除了 REST API 之外，它還有域模型、數(shù)據(jù)層和應(yīng)用程序?qū)?。下一步是?gòu)建此服務(wù)，將其容器化，然后部署到 Kubernetes 上。此過程與部署其他服務(wù)妹有任何區(qū)別，但有一些 Python 特有的步驟。
在繼續(xù)前進之前，讓我們來看下文件夾和文件結(jié)構(gòu)：
+ ums-find-service+ ums- domain.py- data.py- app.py- Dockerfile- requirements.txt- kube-find-deployment.yml
如你所見，整個工作文件夾都位于 ??ums-find-service?? 下，它包含了 ??ums?? 文件夾中的代碼和一些配置文件，例如 ??Dockerfile??、??requirements.txt?? 和 ??kube-find-deployment.yml??。
??domain.py?? 包含域模型，??data.py?? 包含 ??UserRepositoryImpl??，??app.py?? 包含剩余代碼。我們已經(jīng)閱讀過代碼了，現(xiàn)在我們來看看配置文件。
第一個是 ??requirements.txt??，它聲明了 Python 系統(tǒng)需要下載和安裝的外部依賴項。我們需要用查找服務(wù)中用到的每個外部 Python 模塊來填充它。如你所見，我們使用了 MySQL 連接器、Flask 和 Waitress 模塊。因此，下面是 ??requirements.txt?? 的內(nèi)容。
Flask==2.1.1Flask_RESTfulmysql-connector-pythonwaitress
第二步是在 ??Dockerfile?? 中聲明 Docker 相關(guān)的清單，如下：
FROM python:3.8-slim-busterWORKDIR /umsADD ums /umsADD requirements.txt requirements.txtRUN pip3 install -r requirements.txtEXPOSE 8080ENTRYPOINT ["python"]CMD ["/ums/app.py"]
總的來說，我們使用 Python 3.8 作為基線，除了移動 ??requirements.txt?? 之外，我們還將代碼從 ??ums?? 文件夾移動到 Docker 容器中對應(yīng)的文件夾中。然后，我們指示容器運行 ??pip3 install?? 命令安裝對應(yīng)模塊。最后，我們向外暴露 8080 端口（因為 waitress 運行在此端口上）。
為了運行此服務(wù)，我們指示容器使用使用以下命令：
python /ums/app.py
一旦 ??Dockerfile?? 準(zhǔn)備完成，在 ??ums-find-service?? 文件夾中運行以下命令，創(chuàng)建 Docker 鏡像：
docker build -t glarimy/ums-find-service
它會創(chuàng)建 Docker 鏡像，可以使用以下命令查找鏡像：
docker images
嘗試將鏡像推送到 Docker Hub，你也可以登錄到 Docker。
docker logindocker push glarimy/ums-find-service
最后一步是為 Kubernetes 部署構(gòu)建清單。
在之前的文章中，我們已經(jīng)介紹了如何建立 Kubernetes 集群、部署和使用服務(wù)的方法。我假設(shè)仍然使用之前文章中的清單文件來部署添加服務(wù)、MySQL、Kafka 和 Zookeeper。我們只需要將以下內(nèi)容添加到 ??kube-find-deployment.yml?? 文件中：
apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:name: ums-find-servicelabels:app: ums-find-servicespec:replicas: 3selector:matchLabels:app: ums-find-servicetemplate:metadata:labels:app: ums-find-servicespec:containers:- name: ums-find-serviceimage: glarimy/ums-find-serviceports:- containerPort: 8080---apiVersion: v1kind: Servicemetadata:name: ums-find-servicelabels:name: ums-find-servicespec:type: LoadBalancerports:- port: 8080selector:app: ums-find-service
上面清單文件的第一部分聲明了 ??glarimy/ums-find-service?? 鏡像的 ??FindService??，它包含三個副本。它還暴露 8080 端口。清單的后半部分聲明了一個 Kubernetes 服務(wù)作為 ??FindService?? 部署的前端。請記住，在之前文章中，mysqldb 服務(wù)已經(jīng)是上述清單的一部分了。
運行以下命令在 Kubernetes 集群上部署清單文件：
kubectl create -f kube-find-deployment.yml
部署完成后，可以使用以下命令驗證容器組和服務(wù)：
kubectl get services
輸出如圖 3 所示：
圖 3: Kubernetes 服務(wù)
它會列出集群上運行的所有服務(wù)。注意查找服務(wù)的外部 IP，使用 ??curl?? 調(diào)用此服務(wù)：
curl http://10.98.45.187:8080/user/KrishnaMohan
注意：10.98.45.187 對應(yīng)查找服務(wù)，如圖 3 所示。
如果我們使用 ??AddService?? 創(chuàng)建一個名為 ??KrishnaMohan?? 的用戶，那么上面的 ??curl?? 命令看起來如圖 4 所示：
圖 4: 查找服務(wù)
用戶管理系統(tǒng)（UMS）的體系結(jié)構(gòu)包含 ??AddService?? 和 ??FindService??，以及存儲和消息傳遞所需的后端服務(wù)，如圖 5 所示?？梢钥吹浇K端用戶使用 ??ums-add-service?? 的 IP 地址添加新用戶，使用 ??ums-find-service?? 的 IP 地址查找已有用戶。每個 Kubernetes 服務(wù)都由三個對應(yīng)容器的節(jié)點支持。還要注意：同樣的 mysqldb 服務(wù)用于存儲和檢索用戶數(shù)據(jù)。
圖 5: UMS 的添加服務(wù)和查找服務(wù)
其他服務(wù)
UMS 系統(tǒng)還包含兩個服務(wù)：??SearchService?? 和 ??JournalService??。在本系列的下一部分中，我們將在 Node 平臺上設(shè)計這些服務(wù)，并將它們部署到同一個 Kubernetes 集群，以演示多語言微服務(wù)架構(gòu)的真正魅力。最后，我們將觀察一些與微服務(wù)相關(guān)的設(shè)計模式。
新聞標(biāo)題：在Kubernetes上使用Flask搭建Python微服務(wù)
本文路徑：http://www.dlmjj.cn/article/coeisdo.html
