Các vấn đề dữ liệu phổ biến trong Microservices và cách giải quyết chúng

Đang gặp khó khăn với việc quản lý dữ liệu trong kiến trúc microservices của bạn? Hướng dẫn này sẽ khám phá các vấn đề dữ liệu phổ biến như đồng nhất, trùng lặp, phiên bản, quyền riêng tư và tính toàn vẹn. Tìm hiểu các giải pháp hiệu quả và các phương pháp tốt nhất để đảm bảo việc xử lý dữ liệu trơn tru trong hệ sinh thái microservices của bạn.
Các vấn đề dữ liệu phổ biến trong Microservices và cách giải quyết chúng
Cập nhật lần cuối 18:22 29/08/2024 GMT+7

Tính Đồng Nhất Dữ Liệu

  • Vấn đề: Duy trì tính đồng nhất dữ liệu giữa các microservices có thể gặp khó khăn, đặc biệt là trong các giao dịch phân tán.
  • Giải pháp: Triển khai mẫu Saga hoặc sử dụng kiến trúc dựa trên sự kiện để quản lý các giao dịch phân tán và đảm bảo tính đồng nhất cuối cùng.

Ví dụ:
Vấn đề: Trong một hệ thống thương mại điện tử, một microservice "Đơn hàng" tạo đơn hàng, trong khi một microservice "Kho hàng" quản lý mức tồn kho. Nếu việc tạo đơn hàng thành công nhưng cập nhật kho hàng thất bại, sẽ dẫn đến tình trạng không đồng nhất.

Giải pháp: Triển khai mẫu Saga, trong đó việc tạo đơn hàng kích hoạt một loạt các giao dịch cục bộ:

  • Tạo đơn hàng (Dịch vụ Đơn hàng)
  • Dự trữ hàng tồn kho (Dịch vụ Kho hàng)
  • Xử lý thanh toán (Dịch vụ Thanh toán)
  • Xác nhận đơn hàng (Dịch vụ Đơn hàng)
  • Cập nhật kho hàng (Dịch vụ Kho hàng)

Nếu bất kỳ bước nào thất bại, các giao dịch bù đắp sẽ được kích hoạt để hoàn tác các bước trước đó.

Trùng Lặp Dữ Liệu

  • Vấn đề: Dữ liệu thừa giữa các dịch vụ có thể dẫn đến tình trạng không đồng nhất và tăng chi phí lưu trữ.
  • Giải pháp: Sử dụng một kho dữ liệu chung cho dữ liệu phổ biến hoặc triển khai chiến lược sao chép dữ liệu với các ranh giới quyền sở hữu rõ ràng.

Phiên Bản Dữ Liệu

  • Vấn đề: Thay đổi sơ đồ trong một dịch vụ có thể làm gãy các dịch vụ phụ thuộc khác.
  • Giải pháp: Triển khai sự tiến hóa sơ đồ tương thích ngược và sử dụng phiên bản trong các API của bạn.

Ví dụ:
Vấn đề: Microservice "Sản phẩm" thêm một trường mới "eco_friendly" vào sơ đồ sản phẩm của nó. Dịch vụ "Danh mục", dịch vụ tiêu thụ dữ liệu sản phẩm, bị lỗi vì không nhận diện được trường mới này.

Giải pháp: Triển khai các API có phiên bản:

  • /api/v1/products (phiên bản gốc không có "eco_friendly")
  • /api/v2/products (phiên bản mới với "eco_friendly")

Dịch vụ "Danh mục" tiếp tục sử dụng v1 cho đến khi nó được cập nhật để xử lý trường mới.

Quyền Riêng Tư và Bảo Mật Dữ Liệu

  • Vấn đề: Đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu giữa nhiều dịch vụ có thể rất phức tạp.
  • Giải pháp: Triển khai mã hóa end-to-end, sử dụng gateway API để xác thực tập trung và tuân theo nguyên tắc quyền hạn tối thiểu.

Ví dụ:
Vấn đề: Microservice "Thanh toán" cần xử lý thông tin thẻ tín dụng nhạy cảm, nhưng dữ liệu này không nên có thể truy cập từ các dịch vụ khác.

Giải pháp:

  • Triển khai mã hóa end-to-end cho dữ liệu thẻ tín dụng.
  • Sử dụng gateway API để xác thực và ủy quyền các yêu cầu đến dịch vụ Thanh toán.
  • Đảm bảo dịch vụ Thanh toán có quyền truy cập độc quyền vào cơ sở dữ liệu chứa thông tin thẻ tín dụng.

Tính Toàn Vẹn Dữ Liệu

  • Vấn đề: Đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu giữa các microservices có thể gặp khó khăn.
  • Giải pháp: Triển khai xác thực dữ liệu tại các ranh giới dịch vụ và sử dụng các thao tác idempotent để ngăn ngừa việc xử lý trùng lặp.

Ví dụ:

  • Vấn đề: Trong một ứng dụng chia sẻ chuyến đi, nếu dịch vụ "Chuyến đi" gặp sự cố sau khi tạo một chuyến đi nhưng trước khi thông báo cho dịch vụ "Tài xế", có thể tạo ra các chuyến đi trùng lặp khi thao tác được thử lại.
  • Giải pháp: Triển khai các thao tác idempotent bằng cách sử dụng một ID yêu cầu duy nhất cho mỗi lần tạo chuyến đi. Dịch vụ "Chuyến đi" kiểm tra xem chuyến đi với ID yêu cầu đó đã tồn tại chưa trước khi tạo một chuyến đi mới.

Các Thực Hành Tốt Nhất

  • Thiết kế theo các nguyên tắc Domain-Driven Design (DDD) để xác định rõ ràng ranh giới dịch vụ. Ví dụ: Trong một hệ thống thương mại điện tử, phân chia rõ ràng "Quản lý Đơn hàng", "Kho hàng" và "Giao hàng" thành các microservices riêng biệt dựa trên các lĩnh vực kinh doanh.
  • Sử dụng event sourcing để duy trì nhật ký thay đổi dữ liệu. Ví dụ: Thay vì lưu trữ trạng thái hiện tại của một đơn hàng, lưu trữ tất cả các sự kiện dẫn đến trạng thái đó (OrderCreated, PaymentReceived, OrderShipped, v.v.). Điều này cung cấp một nhật ký hoàn chỉnh.
  • Triển khai các mẫu Circuit Breaker để xử lý lỗi dịch vụ một cách nhẹ nhàng. Ví dụ: Nếu dịch vụ "Kho hàng" bị lỗi, sử dụng một circuit breaker trong dịch vụ "Đơn hàng" để thất bại nhanh và ngăn chặn các lỗi lan truyền.
  • Sử dụng giao tiếp bất đồng bộ khi có thể để giảm sự kết nối giữa các dịch vụ. Ví dụ: Sử dụng hàng đợi tin nhắn (ví dụ: RabbitMQ) để giao tiếp giữa các dịch vụ "Đơn hàng" và "Giao hàng" để giảm sự kết nối.
  • Triển khai ghi log và giám sát mạnh mẽ để nhanh chóng xác định và giải quyết các vấn đề dữ liệu. Ví dụ: Triển khai theo dõi phân tán (ví dụ: sử dụng Jaeger) để theo dõi các yêu cầu qua nhiều microservices và nhanh chóng xác định các điểm nghẽn.
  • Thực hiện đồng bộ hóa dữ liệu thường xuyên để phát hiện và sửa lỗi không đồng nhất. Ví dụ: Chạy một công việc hàng ngày để so sánh tổng đơn hàng trong dịch vụ "Đơn hàng" với tổng thanh toán trong dịch vụ "Thanh toán" để phát hiện sự khác biệt.
  • Sử dụng các hợp đồng và kiểm thử Hợp đồng Được Điều Khiển bởi Người Tiêu Dùng để đảm bảo tính tương thích của API. Ví dụ: Sử dụng các công cụ như Pact để đảm bảo rằng API dịch vụ "Sản phẩm" đáp ứng kỳ vọng của dịch vụ "Danh mục".
  • Triển khai pipeline CI/CD mạnh mẽ với kiểm thử tự động cho các vấn đề liên quan đến dữ liệu.

Bằng cách giải quyết các vấn đề phổ biến này và tuân theo các thực hành tốt nhất, bạn có thể xây dựng các kiến trúc microservices bền vững và mở rộng hơn, xử lý dữ liệu hiệu quả.