前面所说的隔离设计通常都需要对系统做解耦设计，而把一个单体系统解耦，不单单是把业务功能拆分出来，正如上面所说，拆分完后还会面对很多的问题。其中一个重要的问题就是这些系统间的通讯。
通讯一般来说分同步和异步两种。同步通讯就像打电话，需要实时响应，而异步通讯就像发邮件，不需要马上回复。各有千秋，我们很难说谁比谁好。但是在面对超高吐吞量的场景下，异步处理就比同步处理有比较大的优势了，这就好像一个人不可能同时接打很多电话，但是他可以同时接收很多的电子邮件一样。
同步调用虽然让系统间只耦合于接口，而且实时性也会比异步调用要高，但是我们也需要知道同步调用所带来如下的问题。
- 同步调用需要被调用方的吞吐不低于调用方的吞吐。否则会导致被调用方因为性能不足而拖死调用方。换句话说，整个同步调用链的性能会由最慢的那个服务所决定。
- 同步调用会导致调用方一直在等待被调用方完成，如果一层接一层地同步调用下去，所有的参与方会有相同的等待时间。这会非常消耗调用方的资源（因为调用方需要保存现场（Context）等待远端返回，所以对于并发比较高的场景来说，这样的等待可能会极度消耗资源）。
- 同步调用只能是一对一的，很难做到一对多的通讯方式。
- 同步调用最不好的是，如果被调用方有问题，那么其调用方就会跟着出问题，于是会出现多米诺骨牌效应，故障一下就蔓延开来。
所以，异步通讯相对于同步通讯来说，除了可以增加系统的吞吐量之外，最大的一个好处是其可以让服务间的解耦更为彻底，系统的调用方和被调用方可以按照自己的速率而不是步调一致，从而可以更好地保护系统，让系统更有弹力。
异步通讯的俩种方式
请求响应式
在这种情况下，发送方（sender）会直接请求接收方（receiver），被请求方接收到请求后，直接返回——收到请求，正在处理。
对于返回结果，有两种方法，一种是发送方时不时地去轮询一下，问一下干没干完。另一种方式是发送方注册一个回调方法，也就是接收方处理完后回调请求方。这种架构模型在以前的网上支付中比较常见，页面先从商家跳转到支付宝或银行，商家会把回调的 URL 传给支付页面，支付完后，再跳转回商家的 URL。
很明显，这种情况下还是有一定耦合的。是发送方依赖于接收方，并且要把自己的回调发送给接收方，处理完后回调。
通过 Broker 的方式
所谓 Broker，就是一个中间人,我理解就是MQ，发送方（sender）和接收方（receiver）都互相看不到对方，它们看得到的是一个 Broker，发送方向 Broker 发送消息，接收方向 Broker 订阅消息。如下图所示。
这是完全的解耦。所有的服务都不需要相互依赖，而是依赖于一个中间件 Broker。这个 Broker 是一个像数据总线一样的东西，所有的服务要接收数据和发送数据都发到这个总线上，这个总线就像协议一样，让服务间的通讯变得标准和可控。
在 Broker 这种模式下，发送方的服务和接收方的服务最大程度地解耦。但是所有人都依赖于一个总线，所以这个总线就需要有如下的特性：
- 必需是高可用的，因为它成了整个系统的关键；
- 必需是高性能而且是可以水平扩展的；
- 必需是可以持久化不丢数据的。
事件驱动设计
上述的第二种就是比较著名的事件驱动架构（EDA – Event Driven Architecture）。正如前面所说，事件驱动最好是使用 Broker 方式，服务间通过交换消息来完成交流和整个流程的驱动。
如下图所示，这是一个订单处理流程。下单服务通知订单服务有订单要处理，而订单服务生成订单后发出通知，库存服务和支付服务得到通知后，一边是占住库存，另一边是让用户支付，等待用户支付完成后通知配送服务进行商品配送。
每个服务都是“自包含”的。所谓“自包含”也就是没有和别人产生依赖。而要把整个流程给串联起来，我们需要一系列的“消息通道（Channel）”。各个服务做完自己的事后，发出相应的事件，而又有一些服务在订阅着某些事件来联动。
事件驱动方式的好处至少有五个。
- 服务间的依赖没有了，服务间是平等的，每个服务都是高度可重用并可被替换的。
- 服务的开发、测试、运维，以及故障处理都是高度隔离的。
- 业务流程不再那么明显和好管理。整个架构变得比较复杂。解决这个问题需要有一些可视化的工具来呈现整体业务流程。
- 事件可能会乱序。这会带来非常 Bug 的事。解决这个问题需要很好地管理一个状态机的控制。
- 事务处理变得复杂。需要使用两阶段提交来做强一致性，或是退缩到最终一致性
思考：异步通讯可以提升系统的吞吐量，以及业务解耦。但什么事情都有两面性，带来好处的同时，也引入了新的问题，比如排查问题困难，以及数据顺序问题，数据一致性问题。所以我们要适度的使用异步通信。美酒虽好，切莫贪杯。