Datenkommunikation zwischen Mikroservice

Datenkommunikation zwischen den Mikroservice

Die Kommunikation zwischen Mikroservice ist das Rückgrat einer Microservices-Architektur. So interagieren und teilen unabhängige Dienste Daten, um eine größere Geschäftsfunktion zu erfüllen. Diese Kommunikation kann durch verschiedene Muster mit jeweils eigenen Stärken und Schwächen erreicht werden. Die Auswahl des richtigen Ansatzes hängt stark von Faktoren wie der Häufigkeit der Kommunikation, der Notwendigkeit von sofortigen Antworten und der Toleranz für die eventuelle Konsistenz ab. Gemeinsame Kommunikationsmuster umfassen synchrone Ansätze wie erholsame APIs und GRPC sowie asynchrone Ansätze wie Nachrichtenwarteschlangen (z. B. Kafka, Rabbitmq) und ereignisgesteuerte Architekturen. Die synchrone Kommunikation beinhaltet eine direkte Interaktion mit Anforderungsreaktion, während eine asynchrone Kommunikation lose Kopplung und entkoppelte Interaktionen ermöglicht, bei denen Dienste nicht auf eine sofortige Antwort warten. Die Wahl zwischen ihnen wirkt sich erheblich auf das Systemdesign und die Leistungsmerkmale aus. Beispielsweise ist die synchrone Kommunikation ideal für Echtzeit-Interaktionen, kann jedoch Engpässe und eine enge Kopplung einführen, während eine asynchrone Kommunikation eine bessere Skalierbarkeit und Belastbarkeit bietet, aber eine sorgfältige Umführung der eventuellen Konsistenz erfordert. Die verteilte Natur der Architektur führt zu Komplexitäten, die in monolithischen Anwendungen nicht vorhanden sind. Mehrere Best Practices können dazu beitragen, dies zu mildern:

• Eventuelle Konsistenz: Umarme eventuelle Konsistenz als Designprinzip. Dies erkennt an, dass Daten in allen Diensten vorübergehend inkonsistent sein könnten, aber schließlich zu einem konsistenten Zustand konvergieren. Dies wird häufig mit asynchroner Kommunikation gepaart. Diese können jedoch komplex sein, um die Leistung zu implementieren und häufig zu beeinflussen. Zwei-Phasen-Komitee (2PC) ist ein gemeinsamer Ansatz, aber es ist bekannt für seine Einschränkungen in Bezug auf Skalierbarkeit und Leistung. Das SAGA -Muster ist eine leichtere Alternative, die Fehler durch Ausgleich von Transaktionen anmutig behandelt. Dies kann dazu beitragen, die Latenz zu verringern und die Fehlertoleranz zu verbessern. Dies bedeutet, dass mehrere Aufrufe mit demselben Eingang die gleiche Ausgabe erzeugen sollten und die Datenbeschädigung aufgrund von wiederholten Anforderungen verhindern sollten. Validierung, Durchsetzung der Geschäftsregel und Datenintegritätsprüfungen. GRPC):
Vorteile:
• Einfach zu implementieren, bietet sofortiges Feedback, einfacher Debugging. Für: Echtzeit-Interaktionen, Anforderungen mit geringer Latenz, Situationen, in denen die sofortige Reaktion von entscheidender Bedeutung ist.
  • Vorteile: lose Kopplung zwischen Diensten, verbesserte Skalierbarkeit und Resilienz, bessere Fehlertoleranz, eine eventuelle Konsistenz. Hintergrundaufgaben, asynchrone Operationen, Situationen, in denen sofortige Reaktion keine kritischen Szenarien mit hohem Durchsatz ist. Zu den häufigen Herausforderungen gehören:
  • Datenkonsistenz:
  Die Aufrechterhaltung der Datenkonsistenz in mehreren Datenbanken ist schwierig. Lösungen umfassen verteilte Transaktionen (2pc- oder SAGA -Muster), eventuelle Konsistenz und Datenreplikation. Zu den Lösungen gehören kompensierende Transaktionen (SAGA -Muster), Idempotenz, Wiederholungen, Leistungsschalter und Überwachung. Zu den Lösungen gehören asynchrone Kommunikation, Optimierung von Datenbankabfragen und Caching. Zu den Lösungen gehört die Verwendung gut definierter Muster wie SAGA, gründlicher Tests und guter Dokumentation. Zu den Lösungen gehören verteilte Tools für verteilte Verfolgung, Protokollierung und Überwachung. Die Auswahl des richtigen Ansatzes hängt stark von den spezifischen Bedürfnissen und Einschränkungen des Systems ab.

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