每次看到遗留系统的时候,我总想着设计一个迁移方案。时间一久,收集的案例一多,外加上我也有了越来越多的案例,便想着记录一下这些内容。
遗留系统的迁移
遗留系统的迁移是一个相当复杂的工作,以至于重写的成本甚至比迁移的成本更高。但是从技术维度来看,步骤无非就是:
设定迁移的目标
制定迁移的计划
迁移计划的验证(PoC)
实施应用程序的迁移
校验迁移结果
对,就是这么简单。
遗留资产
我们通过把数字化时代的遗留资产划分了这几种类型:
遗留代码。所有没有测试的代码。
遗留基础设施。所有不安全、没有弹性、不可靠的基础设施。
遗留系统。所有不可观察、没有支持的自制系统或者商业化系统(COTS)
遗留架构。所有限制交付价值的架构。
旧式流程。所有不可度量的流程(缺少 KPI、SLO)
旧式组织。所有不敏捷且不统一的组织
旧式思维。相信上述内容无法克服或无法改变
替换这些系统的原因,也无非就是:
降低成本:更快的概念兑现
改善客户体验
上市
可伸缩、可扩展系统
技术变革根上业务变革的速度
迁移的目标架构
架构量子则是具有高功能内聚并可以独立部署的组件,它包括了支持系统正常工作的所有结构性元素。—— 《演进式架构》
在单体架构中,量子就是整个应用程序,每个部分都高度耦合,因此开发人员必须对其进行整体部署。
过程模式
对应的替换过程模式有:
改善现有。现有系统已经过现代化改造,可以通过改进设计来提供更好的结果。通常,核心技术堆栈保持不变,或者可能会引入一些次要的补充。
缓慢替换。IT 系统的组件/功能块已被新技术取代,并作为单独的应用程序移至生产环境,而系统的其余部分仍旧采用旧技术。随着时间的流逝,剩余的组件/功能块将被单独的应用程序取代,然后逐步重建整个系统。
普通替换。整个系统使用新技术进行了重建,旧系统已停用。它使用标准平台从头开始构建,或者使用第三方程序包作为基础层构建。
当然了,每种模式的要求也有所不同:
迁移策略
在我们决定好了迁移的目标和模式之后,只需要适合的方式即可:
保留(Retain),什么都不做。
清退(Retire),摆脱原有束缚。
重新采购(Repurchase),转移至不同的产品。
重新托管(Rehost),即直接迁移。
平台更新(Replatform),『修补加迁移』。
架构重构(Re-Architect),更改应用程序的架构和开发方式,往往通过使用云原生功能来完成的。
这里,我们主要考虑讨论的是:重新托管、平台更新、架构重构,因为只有这三项是技术活动。
防护网
对于遗留系统的迁移,想必你也相当的有经验了,比如这些常见的实践:
使用版本管理。
小步前进。
使用测试作为防护网。
频繁提交。
……
而在这其中除了架构的设计,最复杂的一部分莫过于:防护网的设计。
自动化测试
适用的场景:遗留代码、遗留系统、 遗留架构。
对应的实施方式:
代码级重构。
组件级重构。
API 级重构。
系统级迁移。
常见的防护措施有:
单元测试。针对于包级、组件、函数级的代码重构场景。
容器内测试。针对于模块化的 OSGI 架构应用。
API 测试。采用纺锥型测试策略进行系统迁移。
端对到端测试。较少采用,成本较高,效果较差。
UI 测试。
性能测试。针对于云迁移下的对比。
常见的工具有:xUnit、 REST Assured、Karate、Cucumber 等。
比对
适用场景:遗留基础设施、遗留系统、遗留架构。
基础设施迁移:
数据库迁移。
构建工具迁移。
常见的实施方式有:
数据比对测试。通过测试对比迁移前后的数据变化,来判定迁移是否成功。
数据库比对测试。同上,只是维度变成了数据库。
Schema 比对。确保数据模型或架构结构在源系统和目标系统之间匹配。
Row 计数比对。确保计数是针对源和目标之间的表是否匹配。
数据汇总测试。对源和目标之间的大量表执行汇总检查。
制品比对测试。针对于构建工具迁移,对比构建产物,看是否发生变化。
checksum 比对。
class 比对。
常见的工具有:DBDiff、DbUnit 等。
防腐层
适用场景:遗留系统绞杀。
常见的实施方式有:
过渡 API。适用于遗留系统迁移的过渡模式,在迁移完成好,可以删除。
防腐层。即建立与遗留、腐败的代码的层级,以隔离系统变化。
BFF。适用于多种客户端模式
结论
没有银弹,迁移才是最有意思的技术挑战。
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