마이크로 서비스 간 데이터 통신

간 중대 서비스 데이터 통신

마이크로 서비스 간 통신은 모든 마이크로 서비스 아키텍처의 중추입니다. 더 큰 비즈니스 기능을 수행하기 위해 독립 서비스가 데이터를 상호 작용하고 공유하는 방식입니다. 이 의사 소통은 각각 고유 한 강점과 약점을 가진 다양한 패턴을 통해 달성 될 수 있습니다. 올바른 접근법을 선택하는 것은 의사 소통 빈도, 즉각적인 응답의 필요성 및 최종 일관성에 대한 공차와 같은 요소에 크게 의존합니다. 일반적인 통신 패턴에는 RESTFUL API 및 GRPC와 같은 동기식 접근법과 메시지 대기열 (예 : Kafka, RabbitMQ) 및 이벤트 중심 아키텍처와 같은 비동기 접근 방식이 포함됩니다. 동기 통신은 직접 요청-응답 상호 작용을 포함하는 반면, 비동기 통신은 서비스가 즉각적인 응답을 기다리지 않는 느슨한 커플 링 및 디퍼 커플 링 상호 작용을 허용합니다. 이들 사이의 선택은 시스템 설계 및 성능 특성에 큰 영향을 미칩니다. 예를 들어, 동기식 통신은 실시간 상호 작용에 이상적이지만 병목 현상과 단단한 커플 링을 도입 할 수는 있지만 비동기 통신은 더 나은 확장 성과 탄력성을 제공하지만 최종 일관성을 신중하게 처리해야합니다.

여러 마이크로 서비스 전반에 걸쳐 데이터 일관성을 유지하기위한 데이터 일관성을 보장하기위한 최상의 사례는 상당한 문제를 예상합니다. 아키텍처의 분산 특성은 모 놀리 식 애플리케이션에 존재하지 않는 복잡성을 도입합니다. 몇 가지 모범 사례가이를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다

• 최종 일관성 : 최종 일관성을 설계 원칙으로 받아들이십시오. 이는 데이터가 일시적으로 서비스 전체에서 일치하지 않지만 결국 일관된 상태로 수렴 할 수 있음을 인정합니다. 이것은 종종 비동기 통신과 쌍을 이룹니다. 트랜잭션 :
즉각적인 일관성을 요구하는 중요한 작업의 경우 분산 트랜잭션을 활용하십시오. 그러나 이들은 구현하기에 복잡 할 수 있으며 종종 성능에 영향을 미칩니다. 2 단계 커밋 (2PC)은 일반적인 접근 방식이지만 확장 성과 성능의 한계로 유명합니다. SAGA 패턴은 트랜잭션을 보상하여 실패를 우아하게 처리하는보다 가벼운 대안입니다. 데이터 복제 :
• 데이터베이스 복제 또는 캐싱과 같은 기술을 사용하여 서비스 전반에 걸쳐 데이터 가용성 및 일관성을 보장합니다. 이는 대기 시간을 줄이고 결함 허용 오류를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. idempotency :
서비스를 idempotent로 설계하십시오. 이는 동일한 입력을 가진 여러 통화가 동일한 출력을 생성하여 반복 요청으로 인해 데이터 손상을 방지해야 함을 의미합니다. 버전 설정 : API 및 데이터 구조를 처리하기위한 API 및 데이터 구조를 처리하기위한 강력한 버전 작성 전략을 구현하고 업그레이드 또는 배치 중에 불일치를 방지합니다. 입력 유효성 검사, 비즈니스 규칙 시행 및 데이터 무결성 검사를 포함한 응용 프로그램. 올바른 통신 패턴 선택 (예 : 동기 대 비동기) 마이크로 보존의 특정 요구 사항에 대한 동기 및 비동기 통신 간의 선택 (
• enchronous Communication) 간의 선택 (
) grpc) :
• 장점 : 구현 간단한 구현, 즉각적인 피드백을 제공하고, 즉각적인 피드백을 제공하고, 디버깅이 쉬운. 단점 :

서비스 간의 긴밀한 커플 링, 잠재적 인 병 경화성, 최상의 실패. for : 실시간 상호 작용, 낮은 기타 요구 사항, 즉각적인 응답이 중요한 상황.

비동기 통신 (예 : 메시지 대기열, 이벤트 구조 아키텍처) :

서비스 간의 느슨한 커플 링, 서비스 간의 느슨한 커플 링, 확장 성 및 복원력 향상, 더 나은 결함 허용, 최종 결함 허용,
• 단점 : 구현하기가 더 복잡하고, 디버그하기 어려운, 순서와 전달 보장이 필요합니다. 작업, 비동기사 작업, 즉각적인 응답이 중요하지 않은 상황, 높은 처리량 시나리오. 여러 마이크로 서비스에 걸쳐 여러 마이크로 서비스에 걸쳐있는 데이터 트랜잭션 관리를위한 일반적인 과제 및 잠재적 솔루션
• 여러 마이크로 서비스에 걸쳐 트랜잭션을 관리하는 것이 시스템의 분산 특성으로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 일반적인 과제는 다음과 같습니다.
데이터 일관성 :
• 여러 데이터베이스에서 데이터 일관성을 유지하는 것은 어렵습니다. 솔루션에는 분산 트랜잭션 (2PC 또는 SAGA 패턴), 최종 일관성 및 데이터 복제가 포함됩니다. 실패 처리 : 한 서비스의 실패는 다른 서비스에 영향을 줄 수 있습니다. 솔루션에는 보상 트랜잭션 (SAGA 패턴), IDEMPOTENCY, 회수, 회로 차단기 및 모니터링이 포함됩니다. 성능 :
분산 트랜잭션은 느리고 충격 성능이 될 수 있습니다. 솔루션에는 비동기 통신, 데이터베이스 쿼리 최적화 및 캐싱이 포함됩니다.

복잡성 :

분산 트랜잭션 관리는 시스템에 복잡성이 추가됩니다. 솔루션에는 사가, 철저한 테스트 및 좋은 문서와 같은 잘 정의 된 패턴을 사용하는 것이 포함됩니다.

디버깅 :

분산 트랜잭션 디버깅은 어려울 수 있습니다. 솔루션에는 분산 추적, 로깅 및 모니터링 도구가 포함됩니다.

요약하면, 마이크로 서비스의 데이터를 효과적으로 관리하려면 통신 패턴, 일관성 모델 및 강력한 오류 처리 전략을 신중하게 고려해야합니다. 올바른 접근법을 선택하는 것은 시스템의 특정 요구와 제약에 크게 달려 있습니다.

위 내용은 마이크로 서비스 간 데이터 통신의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!