🔥 Микросервисы вышли из-под контроля? Три шага, которые упорядочат все за один месяц 🔥

Я руковожу компанией CelerFide, которая занимается разработкой и поддержкой Java backend под ключ. Недавно к нам пришёл заказчик: десятки сервисов, запутанные зависимости, релизы длятся по двадцать часов и часто «кладут» прод. Ниже — три приёма, которые помогли выбраться из хаоса. Термины сведены к минимуму: всё можно внедрить в обычной проектной команде.

Как было. Один и тот же сервис отвечал и за платежи, и за отчёты, и за рассылки. Команды спорили, кто чинит ошибки, миграции тянулись, а любой релиз грозил обвалом всего проекта.

Что сделали. Каждый сервис обслуживает одну бизнес-функцию (платежи, заказы, уведомления), а владеет им одна команда: её же код, база, мониторинг и релизы.

Что получили. После того как платежи и аналитику вынесли в отдельные репозитории, релиз перестал растягиваться на сутки и укладывается в два-три часа; глобальные падения почти исчезли.

Как было. Сервисы вызывали друг друга по REST. При десятках сервисов каждый новый вызов добавлял задержку, а сбой любой точки ронял всю цепочку.

Что сделали.

Весь внутренний бэкэнд перевели на gRPC — бинарный протокол быстрее HTTP и экономнее по трафику.
Там, где можно подождать (например, уведомления или аналитика), добавили очередь сообщений: сервис публикует событие, а остальные забирают, когда готовы.
Gateway сделали «тонким» — он лишь направляет запросы, вся логика живёт внутри сервисов.

Что получили. Средняя задержка упала почти вдвое, а сбой одной службы больше не валит остальных: события ждут, пока нужный сервис восстановится.

Как было. Все сервисы делили одну большую базу. Блокировки замедляли работу, миграции были болезненными, а единый сбой мог остановить весь поток денег.

Что сделали.

Каждому сервису выделили собственную базу: платежи не мешают заказам, а заказы — рассылкам.
Разделили чтение и запись: «горячие» операции пишутся в мастер, отчёты берутся из реплик.
Длинные операции обернули паттерном «сага». Сага — это цепочка коротких локальных транзакций, у каждой свой «откат». Если на шаге «списать товар» случилась ошибка, запускается обратный шаг «вернуть товар на склад», а деньги и счёт фактуры не трогаются. Управляет всем лёгкий оркестратор, который хранит состояние шагов и отдаёт команды сервисам. Так мы отказались от глобальных блокировок: данные остаются согласованными, даже если один из сервисов падает.

Что получили. Ошибки в платёжном модуле больше не блокируют продажи, а критических аварий за квартал не случилось вовсе.

Нарисуйте карту сервисов и отметьте, где они делят одну базу или делают прямые REST-вызовы.
Переведите самый «тяжёлый» поток (например, рассылки) на очередь сообщений.
Закрепите правило «одна команда — один сервис» и начните выносить базы по мере готовности.

Релиз вместо 20 часов стал занимать 3. Сервисы маленькие, собираются и деплоятся отдельно, миграции затрагивают только их собственные базы, а риски локальны.
Сетевые задержки упали примерно на 40 %. gRPC заменил тяжёлый HTTP/JSON, а часть вызовов стала асинхронной; лишний шлюз убрали — минус один сетевой переход.
Критические «цепные» падения исчезли. У каждого сервиса своя база и ресурсы, очередь сообщений буферизует события, а саги быстро откатывают сбойный шаг, не затрагивая остальные.

Три понятных шага — и даже самый запутанный микросервисный пейзаж становится предсказуемым. Попробуйте у себя и посмотрите, как изменится следующий релиз. Удачи!

🔥 Микросервисы вышли из-под контроля? Три шага, которые упорядочат все за один месяц 🔥

Кто рассказывает

Шаг 1. Разделяем сервисы по смыслу, а не «как придётся»

Шаг 2. Переводим внутренний обмен на gRPC и события

Шаг 3. Отделяем данные и управляем «длинными» операциями сагами

Что можно сделать уже в ближайший спринт

Что увидел заказчик через месяц и почему это произошло