12 шаблонов микросервисов, которые я хотел бы знать до собеседования по системному дизайну

Освоение искусства масштабируемых и отказоустойчивых систем с помощью основных шаблонов проектирования микросервисов.

Прим.: статья является переводом

Стремитесь создавать эффективные, масштабируемые и отказоустойчивые программные системы? Как старший разработчик или архитектор, вы наверняка сталкивались с термином «микросервисная архитектура». Этот революционный подход к разработке программного обеспечения был принят многими успешными технологическими гигантами, такими как Netflix, Amazon и Spotify. Но что такое микросервисы и почему это важно?

Микросервисная архитектура — это метод разработки программного обеспечения, который разбивает большое приложение на более мелкие, управляемые и независимые сервисы. Каждый сервис отвечает за определенную функциональность и взаимодействует с другими через четко определенные API. Такой подход помогает добиться лучшей масштабируемости, поддерживаемости и гибкости программных систем.

Секрет успеха заключается в понимании и правильной реализации соответствующих шаблонов микросервисов. Эти шаблоны предоставляют надежную основу для проектирования и управления приложениями, основанными на микросервисах.

В этой статье мы рассмотрим 12 лучших шаблонов микросервисов, которые должен знать каждый разработчик. Освоив эти шаблоны, вы будете хорошо подготовлены для создания мощных, отказоустойчивых и легко поддерживаемых программных систем.

Выступая в качестве единой точки входа для всех клиентских запросов, API-шлюз упрощает доступ к вашим микросервисам, обеспечивая безшовное взаимодействие между клиентами и сервисами. Почему это необходимо?

Некоторые популярные решения API Gateway включают Amazon API Gateway, Kong и Azure API Management. Эти инструменты предоставляют ряд функций, таких как кэширование, регулирование и мониторинг, которые помогут вам эффективно управлять микросервисами.

Service Discovery позволяет сервисам динамически находить друг друга, обеспечивая бесперебойное взаимодействие и уменьшая необходимость вручную настраивать конфигурацию.

Почему Service Discovery так важен для микросервисной архитектуры? По мере масштабирования системы становится все сложнее управлять постоянно меняющимися сервисами. С помощью Service Discovery сервисы могут автоматически регистрироваться и обнаруживать друг друга, повышая масштабируемость и гибкость вашей системы.

Паттерн Service Discovery основан на двух основных подходах: обнаружение на стороне клиента и обнаружение на стороне сервера. Обнаружение на стороне клиента предполагает, что клиент запрашивает реестр сервисов, чтобы найти местоположение целевого сервиса, в то время как обнаружение на стороне сервера полагается на балансировщик нагрузки для маршрутизации запросов к соответствующему сервису. Инструменты, такие как Netflix Eureka, Consul и Kubernetes, предлагают встроенные решения обнаружения сервисов, которые могут удовлетворить ваши конкретные потребности.

Шаблон Circuit Breaker отслеживает сбои и предотвращает достижение запросов до неработающего сервиса, давая ему время для восстановления и защищая всю систему от полного отказа.

Почему следует использовать паттерн Circuit Breaker? В экосистеме микросервисов один неправильно функционирующий сервис может вызвать эффект домино, нарушая работу других сервисов, независящих от него. С помощью Circuit Breakers вы можете изолировать неправильно работающий сервис и предотвратить дальнейшее повреждение, обеспечивая устойчивость и стабильность вашей системы.

Circuit Breakers могут быть легко реализованы с использованием библиотек, таких как Netflix Hystrix и Resilience4j. Эти библиотеки предлагают ряд функций, таких как методы замены и мониторинг, чтобы помочь вам эффективно управлять и восстанавливаться после сбоев.

Шаблон Load Balancing — ключ к равномерному распределению трафика между вашими сервисами, обеспечивающий оптимальную производительность и предотвращая перегрузку сервисов.

С ростом вашего приложения неравномерное распределение трафика может привести к ухудшению работы сервисов или даже их отказу. Балансировка нагрузки гарантирует, что ни один сервис не станет узким местом, что приводит к улучшению производительности и надежности системы.

Балансировка нагрузки может быть реализована с использованием различных алгоритмов, таких как round-robin, least connections и weighted round-robin. Каждый алгоритм имеет свои преимущества и применение, поэтому важно выбрать подходящий для вашей системы. Инструменты, такие как NGINX и HAProxy, предлагают мощные решения для балансировки нагрузки, позволяя настраивать стратегию распределения трафика с высокой точностью.

Шаблон Bulkhead изолирует сервисы и ресурсы, гарантируя, что сбой в одном сервисе не приведет к выходу из строя всей системы.

В сложной экосистеме важно предотвращать каскадные сбои. Реализуя Bulkheads, вы можете отделить ваши сервисы друг от друга, гарантируя, что сбой в одной области не приведет к каскадному сбою во всей системе.

Проектирование и внедрение Bulkheads включает создание отдельных ресурсов для каждого сервиса, таких как отдельные пулы потоков или подключения к базе данных. Таким образом, даже если один сервис исчерпывает свои ресурсы, другие сервисы остаются незатронутыми. Реальные примеры реализации Bulkheads включают распределение ресурсов функций AWS Lambda и использование пулов подключений в базах данных.

Шаблон CQRS разделяет операции чтения и записи ваших сервисов, позволяя вам независимо настраивать каждый аспект для достижения максимальной эффективности.

В традиционных архитектурах совмещение операций чтения и записи может привести к снижению производительности и увеличению сложности. С помощью CQRS вы можете оптимизировать каждую операцию по отдельности, что приведет к улучшению производительности и упрощению обслуживания.

Внедрение CQRS предполагает разделение ваших сервисов на две отдельные части: одну для обработки команд (операции записи), а другую — для обработки запросов (операции чтения). Такое разделение позволяет применять разные стратегии масштабирования, кэширования и работы с базами данных для каждого типа операций. Популярные платформы, такие как Axon и MediatR, предлагают встроенную поддержку для реализации шаблона CQRS.

Этот шаблон использует события для запуска действий в ваших службах, обеспечивая реагирование в режиме реального времени и способствуя независимости между сервисами.

Используя события в качестве триггеров, вы можете свести к минимуму прямые зависимости между службами, что позволит повысить гибкость и упростить масштабирование системы.

Примеры систем, основанных на событиях, включают уведомления в реальном времени, потоковую передачу данных и приложения Интернета вещей (IoT). Популярные инструменты, такие как Apache Kafka, RabbitMQ и Amazon Kinesis, позволяют эффективно реализовать этот шаблон в вашей архитектуре микросервисов.

Используя этот шаблон, вы можете создать динамическую систему, которая адаптируется к изменениям в режиме реального времени.

Паттерн Saga предлагает надежное решение для работы с распределенными транзакциями, обеспечивая согласованность данных при сохранении автономии ваших сервисов.

В архитектуре микросервисов транзакции часто охватывают несколько сервисов, что делает традиционные ACID-транзакции неэффективными. Шаблон Saga предоставляет способ управления такими сложными сценариями, сохраняя при этом преимущества микросервисной архитектуры.

Реализация данного шаблона включает разделение распределенной транзакции на серию локальных транзакций, каждая из которых сопровождается событием или сообщением. Если локальная транзакция завершается неудачно, выполняются компенсирующие транзакции, чтобы отменить уже выполненные шаги и сохранить согласованность данных. Инструменты, такие как Eventuate и Axon, предоставляют встроенную поддержку для реализации Saga в вашей архитектуре микросервисов.

Этот шаблон предусматривает автоматическое повторение неудачной операции, увеличивая вероятность успешного выполнения и минимизируя влияние временных сбоев.

В экосистеме микросервисов неизбежны временные сбои, такие как сбои в сети или таймаут ожидания сервиса. Шаблон Retry позволяет вашим сервисам корректно восстанавливаться после таких проблем, повышая общую стабильность системы.

Ключевым моментом успешной реализации является определение подходящей стратегии повторных попыток. Эта стратегия должна включать факторы, такие как максимальное количество повторов, задержку между повторами и, возможно, экспоненциальное замедление. Библиотеки, такие как Polly, Resilience4j и Spring Retry, предоставляют встроенную поддержку для реализации шаблона Retry в ваших микросервисах.

Этот шаблон предусматривает создание отдельных бэкэнд-сервисов для каждого интерфейса, обеспечивая оптимальную производительность и настраиваемый пользовательский опыт для каждой платформы.

Этот шаблон предусматривает создание отдельных бэкэнд-сервисов для каждого фронтенда, обеспечивая оптимальную производительность и настраиваемый пользовательский опыт для каждой платформы.

В микросервисной архитектуре один бэкэнд-сервис может не удовлетворять разнообразным требованиям различных интерфейсов. Шаблон BFF позволяет настроить бэкэнд-сервисы для каждой платформы, повышая производительность и удобство пользователей.

Для реализации шаблона BFF вы создаете отдельные серверные сервисы для каждого фронтенда (например, веб, мобильное приложение, IoT), собирая и адаптируя данные специально под требования каждой платформы. Такие инструменты, как GraphQL, Apollo Server и Express. js, могут облегчить создание пользовательских серверных служб для ваших интерфейсов.

Паттерн Sidecar позволяет добавлять дополнительные компоненты к вашим сервисам, предоставляя модульную функциональность без изменения основного сервиса.

В микросервисной архитектуре крайне важно сохранять независимость сервисов. Шаблон Sidecar позволяет добавлять новые функции и задачи, не влияя на основной сервис, а также сохраняя модульность и удобство сопровождения.

Реализация шаблона Sidecar включает развертывание отдельного контейнера рядом с основным сервиса. Этот дополнительный контейнер обрабатывает конкретные задачи, такие как логирование, мониторинг или безопасность, позволяя основному сервису сосредоточиться на его основной функциональности. Примеры реализации Sidecar включают прокси-сервер Envoy в сервисной сети и контейнер для логирования Fluentd.

Данный шаблон позволяет постепенно заменить монолитную систему микрослужбами, обеспечивая плавный и безопасный переход.

Переход от монолитной архитектуры к микросервисам может быть сложным и рискованным. Шаблон Strangler позволяет проводить поэтапную замену, сводя к минимуму время простоя и риск, сохраняя при этом непрерывность бизнеса.

Реализация паттерна начинается с определения основной функциональности в монолитной системе. После этого создается новый микросервис для обработки этой функциональности и перенаправления запросов с новому сервису с помощью API-шлюза или прокси. Процесс повторяется для остального функционала, пока монолит не превратится в микросервисную архитектуру.

В сегодняшней быстро меняющейся среде разработки программного обеспечения потребность в масштабируемых, удобных в сопровождении и отказоустойчивых системах имеет первостепенное значение.

Поделитесь своим опытом использования данных паттернов в комментариях!