В мире архитектуры микросервисов, где приложения создаются как набор небольших независимых сервисов, доступны различные варианты баз данных. Реляционные базы данных были популярным выбором на протяжении многих лет из-за их зрелости и надежных гарантий согласованности. Однако они также сопряжены со своими проблемами при использовании в среде микросервисов. В этой статье мы рассмотрим некоторые потенциальные проблемы, возникающие при использовании реляционных баз данных в микросервисах, и обсудим практические решения для их преодоления.
- Связывание данных.
Одной из основных проблем, связанных с реляционными базами данных в микросервисах, является связывание данных. Микросервисы спроектированы так, чтобы быть автономными: каждый сервис имеет свое собственное хранилище данных. Однако реляционные базы данных часто способствуют тесной связи между сервисами посредством общих таблиц и связей по внешним ключам. Такая связь может привести к возникновению зависимостей между сервисами, что затруднит их независимое развитие и масштабирование.
Решение.
Чтобы решить эту проблему, рассмотрите возможность использования таких методов, как «база данных на сервис» или «схема на сервис». Каждый микросервис может иметь собственную выделенную базу данных или схему, что позволяет им независимо управлять своими данными. Такой подход уменьшает связанность данных и позволяет службам развиваться и масштабироваться автономно.
- Узкие места в производительности.
Реляционные базы данных известны своими строгими гарантиями согласованности, но это может происходить за счет производительности в архитектуре микросервисов. Поскольку службы масштабируются независимо, они могут генерировать большой объем запросов к базе данных, что приводит к снижению производительности и увеличению задержки.
Решение.
Чтобы снизить проблемы с производительностью, вы можете использовать комбинацию стратегий, таких как сегментирование базы данных, кэширование и денормализация. Шардинг предполагает разделение данных по нескольким экземплярам базы данных для распределения нагрузки. Кэширование можно реализовать с использованием хранилищ данных в памяти, таких как Redis, чтобы уменьшить количество запросов к базе данных. Денормализация предполагает дублирование данных между службами, чтобы избежать дорогостоящих объединений и повысить производительность запросов.
- Целостность данных и транзакции:
Поддержание целостности данных и обеспечение транзакций ACID (атомарность, согласованность, изоляция, надежность) может оказаться сложной задачей в распределенной среде микросервисов. Координация транзакций между несколькими службами с использованием традиционных реляционных баз данных может оказаться сложной задачей и привести к снижению производительности.
Решение.
Рассмотрите возможность использования альтернативных механизмов хранения данных, таких как источники событий или распределенные транзакции. Источники событий хранят последовательность событий, специфичных для предметной области, в качестве источника достоверной информации, позволяя службам независимо обрабатывать и обновлять свои данные. Распределенные транзакции можно реализовать с помощью таких инструментов и платформ, как Sagas или Two-Phase Commit, которые предоставляют способы оркестрации и координации транзакций между несколькими сервисами.
- Эволюция схемы.
В архитектуре микросервисов сервисы развиваются независимо и могут иметь разные циклы выпуска. Это может создать проблемы при развитии схемы базы данных, поскольку изменения, внесенные одним сервисом, могут повлиять на другие сервисы, которые от него зависят.
Решение.
Примените такие стратегии, как обратно совместимые изменения схемы, контракты, ориентированные на потребителя, и управление версиями. Изменения схемы с обратной совместимостью включают добавление новых столбцов или таблиц без изменения существующих, что обеспечивает совместимость с существующими сервисами. Контракты, управляемые потребителями, позволяют потребителям услуг определять ожидаемую схему и проверять ее во время интеграционного тестирования. Управление версиями API и баз данных может помочь управлять зависимостями между службами и обеспечить плавный путь миграции для изменений схемы.
Хотя реляционные базы данных имеют свои преимущества, они также создают проблемы при использовании в архитектуре микросервисов. Поняв эти проблемы и внедрив соответствующие решения, вы сможете использовать преимущества реляционных баз данных при создании масштабируемых и автономных микросервисов. При разработке архитектуры микросервисов не забывайте учитывать связанность данных, узкие места в производительности, целостность данных и эволюцию схемы.