“骑手与大象”架构：超越微服务与单体之争的务实之道？
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大家好，我是Tony Bai。
在软件架构的江湖里，关于“微服务”与“单体”的论战，几乎从未停歇。一方推崇微服务的灵活性、可扩展性和独立部署，另一方则坚守单体的简洁性、低通信开销和易于本地调试。近年来，我们甚至看到像亚马逊 Prime Video 这样重量级的玩家，也公开分享了其从微服务“回归”到某种形式的单体（或者说更粗粒度的服务）的实践，引发了业界新一轮的思考。
这不禁让我们反问：微服务与单体，真的就是非此即彼的“二元对立”吗？
最近，国外一家名为DealGate公司的一篇文章《Introducing the Rider and Elephant Software Architecture》，提出了一种他们称之为“骑手与大象”的架构模式，试图在这场看似无解的争论中，找到一条务实的中间道路。这种模式不仅在他们的实践中取得了显著成效，其背后的设计哲学和对技术选型的思考，也颇具启发意义。
“骑手与大象”：一个古老隐喻的现代架构演绎
DealGate 将其架构模式命名为“骑手与大象”，其灵感来源于心理学中的一个经典比喻：人类的思维由两部分组成——理性的“骑手”（对应我们发达的前额叶皮层，负责规划、分析和决策）和感性的、更强大的“大象”（对应我们原始的、更底层的“蜥蜴脑”或“穴居人脑”，驱动着本能和情绪）。骑手虽然可以尝试引导大象，但无法完全控制它；而如果骑手想独自前行，又会发现大象的力量是其无法比拟的。只有当骑手与大象协同合作时，才能发挥出最大的效能。
在 DealGate 的架构中，这个隐喻被巧妙地映射到了技术组件上：
- “大象 (Elephant)”：由 Go语言构建的应用。它不包含任何复杂的业务逻辑，但却承担着所有“脏活累活”——大规模的、高并发的数据处理。在 DealGate 的场景中，这可能意味着在任何时刻都有数万个 goroutine 在处理图像、PDF，抓取数千万级别的网页，并在每个网页上运行数千万次的正则表达式匹配。“大象”的核心职责是：强大、高效、能扛事儿。
- “骑手 (Rider)”：由NextJS (Node.js) 构建的应用。它承载了所有的业务逻辑、数据库访问、用户交互等。“骑手”的核心职责是：灵活、敏捷、快速响应业务变化。
- 缰绳 (Communication)：“骑手”通过 gRPC 来“引导”和控制“大象”，两者之间保持低开销、高效率的通信。
这种架构的核心思想是：将需要极致性能和高并发处理的“重计算”部分（大象），与需要快速迭代和灵活业务逻辑的“轻应用”部分（骑手）进行分离，并让它们通过高效的通信方式协同工作。
为何选择“骑手与大象”？DealGate 的实践与思考
DealGate 之所以采用这种架构，源于他们在实际业务中遇到的挑战和对现有架构模式的反思。
- 对“微服务 vs 单体”的“虚假二分法”说不：他们认为，单纯地在微服务和单体之间做选择，往往忽略了业务的复杂性和多样性。他们希望能够“have the best of both worlds”（取两者之长）。
- Node.js/NextJS 的局限性：尽管 DealGate 的主要应用是用 NextJS 编写的，但他们发现，即使 Node.js 在 I/O 和网络处理上有多线程优势，其正则表达式等 CPU 密集型操作仍然受限于单线程（JavaScript 的执行模型）。当需要在后台进行大量正则匹配，同时还要响应 Web 应用请求时，性能瓶颈就显而易见了。
- Go 语言的“大象”潜质：文章中明确指出：“Go语言非常适合这种场景，你可以轻松地扔给它数万个CPU密集型进程，它会愉快地处理掉所有这些”。这充分肯定了 Go 语言在并发处理和性能方面的核心优势。
- 对微服务通信开销的警惕：DealGate 批评了许多微服务架构使用 JSON 进行进程间通信的做法，认为其“序列化和反序列化开销是令人发指的”。他们选择 gRPC，正是为了最大限度地降低“骑手”与“大象”之间的通信成本，确保即使在需要传输大量数据（因为“大象”不包含业务逻辑，需要被视为“愚笨的工人”）的情况下，也能保持高效。
Go 语言：扮演“大象”的理想之选
在“骑手与大象”的架构中，Go 语言之所以被选中扮演“吃苦耐劳的大象”，并非偶然。这得益于 Go 语言的核心特性：
- 极致的并发性能：Goroutine 和 Channel 机制，配合高效的调度器，使得 Go 能够轻松创建和管理海量的并发任务，这对于处理 DealGate 所述的“数万个 goroutine 同时处理数据”的场景至关重要。
- 高效的执行效率：Go 语言编译为原生机器码，其性能接近 C/C++，远超解释型语言，非常适合 CPU 密集型的数据处理任务。
- 强大的标准库：Go 的标准库提供了丰富的网络编程、文本处理（包括正则表达式）、数据编解码等功能，为构建“大象”应用提供了坚实的基础。
- 简洁的部署：Go 应用可以编译成单个静态链接的可执行文件，部署简单，依赖少。
可以说，Go 语言的设计哲学和核心能力，使其成为承载这种“无业务逻辑、高并发、重计算”角色的理想选择。
语言选型的“二八原则”与“务实主义”
“骑手与大象”架构的另一个核心启示，在于其对不同技术栈的选择策略，体现了一种深刻的“务实主义”和对“成本效益”的考量。
文章明确反驳了“既然有更高性能的语言（如 Rust 或 Go 本身），为什么不把所有应用都用它来写？”的观点，并将其类比为“那所有应用都应该用汇编来写了”。
其核心逻辑是：
- 高级语言（如 JavaScript, Python）的优势：更安全（内存管理等）、生产力更高（表达力强、语法糖和轮子多）、开发者社群更大、单位时间开发成本相对更低。
- 高性能/底层语言（如 Go, Rust, C++）的优势：性能极致、对系统资源有更精细的控制。但通常也意味着更陡峭的学习曲线、更高的开发成本、以及（在某些情况下）更长的开发周期。
DealGate 的策略是：“在你必须快的地方快，其他一切都选择高级语言和（相对）单体的模式。” 这意味着：
- 将昂贵的、需要精细优化的高性能代码（大象）限制在最小的必要范围内（例如，只占整个业务系统的 10%）。
- 将大部分的业务逻辑、用户交互（骑手）用生产力更高、开发更快的高级语言来实现。
这种“混合编程”或“多语言架构”的思路，实际上是在性能、开发效率、人才获取成本、维护成本等多个维度之间进行权衡和优化。它提醒我们，技术选型不应盲目追求“最新最酷”或“性能极致”，而应服务于业务需求，并充分考虑团队和公司的实际情况。
文章中也提及了对“Just write Rust”（就用 Rust 写）这类口号的反思，指出大多数公司和开发者可能无法承担全员学习和使用像 Rust 这样“高门槛”语言的成本。这并非否定 Rust 的优秀，而是强调技术选型的现实约束。
小结：“没有完美的解决方案，只有明智的权衡”
“没有完美的解决方案，只有权衡取舍”。DealGate 的文章以这句经典的名言作为总结，恰如其分。
“骑手与大象”架构，正是在微服务的灵活性、分布式能力与单体的低心智负担、高开发效率之间做出的一种明智权衡。它并非适用于所有场景的“银弹”，但在类似 DealGate 这样需要处理大规模数据密集型任务，同时又需要快速迭代业务逻辑的场景下，无疑提供了一种极具价值的、务实的架构思路。
它也再次印证了一个朴素的道理：优秀的架构设计，往往不是对某种“主义”的盲从，而是对业务需求的深刻理解和对不同技术优劣的精准把握，最终在各种约束条件下找到那个“恰到好处”的平衡点。
或许，在微服务与单体的喧嚣争论之外，我们更应该学习这种“骑手与大象”的智慧——在正确的地方，用正确的方式，做正确的事情。
参考文献：
Introducing the Rider and Elephant Software Architecture – https://d-gate.io/blog/rider-and-elephant-architecture
聊一聊，也帮个忙：
- 你如何看待 DealGate 提出的“骑手与大象”架构模式？它是否对你的项目有所启发？
- 在你的工作中，是否也遇到过类似的“微服务 vs 单体”或“高性能 vs 高生产力”的选型困境？你是如何权衡的？
- Go 语言在你心目中，更适合扮演“骑手”还是“大象”的角色？或者两者皆可，取决于具体场景？
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