IT管理者本来寄希望于SOA解决系统运维中的一些问题，而这个治病的良药，偏偏又可能带来新的疾病，如网银因系统拥堵而变慢。如何克服SOA架构下的新问题，也就成了IT管理者所要面临的首要任务。
    系统运行维护一直是企业IT部门的重头戏，而在银行这样拥有众多应用系统的大型企业，运维问题显得更加突出。当SOA架构出现时，银行的科技部又不得不去面临一些崭新的难题。他们本来寄希望SOA解决系统运维中的一些问题，而这个治病的良药，偏偏又会带来了副作用，如何在SOA架构下克服这些不良反应，也就成了IT管理者所要面临的首要任务。
    业务高峰期的拥堵
    系统拥堵是经常会看到的场景。以网银系统为例，上午10点钟左右，是一天中最为集中的业务高峰，网银系统发生了拥堵，造成的问题是客户不能正常访问和登录。在实际工作中，首先能够发现问题的往往不是IT运维部门，而是客户服务部门，因为他们接到了大量的客户投诉以及抱怨，当问题不断发现和积累之后才逐步上报到IT管理者手中，然后运维部门才能予以解决。
    这时，系统堵塞已发生半个小时之久，并造成了较为广泛的不良影响。为什么运维人员没能及时发现问题呢？其实，这不是他们工作不负责任，也不是领导的玩忽职守。网银系统拥堵的原因并非出现在某个系统上，而是出现在SOA整合之后，多个系统并行和协同的处理引起了系统拥堵。
    通过一个服务链路的示意图，网银系统拥堵的原因更容易被理解。如图所示，A、B、C、D是银行的客户服务渠道，E、F、G、H都是后台应用系统。假设A是网银渠道，银行客户在A渠道上提交的服务请求被发送到ESB上，服务总线将请求进行处理和转换之后，再发送到其他的后台应用系统E和G，可能是一个，也可能是多个，而且其中要保证整个服务和事务的一致性，最后再将应答返回给渠道系统A。
    经分析，笔者发现每个应用系统都会存在自己的流量控制、超时控制、安全控制和用户访问控制。因为经过了上线前的集成测试和压力测试，所以点对点地去访问某一个系统是不会有任何问题的。可是当通过SOA进行系统整合之后，却发现各个系统之间的控制参数设置，并不是最优的，甚至会造成互相矛盾和制约。
    

    ＳＯＡ服务链路示意图

    如图所示，系统A、B、C、D、E、F、G、H所设定的流量控制值分别是60、5、40、10、80、50、30、60，ESB的流量控制值是200。如果现在A系统流量值达到了60的峰值，执行1～4步骤时，整个系统的服务都是正常的，但是由于G系统的设定值有限，大于30的并发服务请求被G系统拒绝，从而导致E系统需要做回滚处理、A系统的用户服务请求造成堵塞。这样来看，A系统设定的60并发流量是存在风险隐患的，在目前G系统不能提升处理能力的情况下，只能设定为30，这就是所谓的木桶短板效应。
   

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