Всем привет!

При проектировании системы применяя микросервисный подход всегда появляется главный вопрос - как делить?
Сделаешь слишком крупно - получишь маленький монолит. Это как правило всем понятно, т.к. от монолита мы пытаемся уйти создавая микросервисы.
Но есть и другая крайность - слишком мелкое деление. Уже немного писал об этом https://t.me/javaKotlinDevOps/57
Сейчас же хочу проиллюстрировать эту крайность примером.
Предположим у нас есть некая система, представляющая клиентам CRUD REST API. Create, Read, Update, Delete методы. И еще List, который сильно отличается от Read поэтому должен быть выделен отдельно - pagination, сортировка, кэширование...
Можно применить назовем его "наивный" подход к микросервисам и сделать 5 микросервисов по числу методов API. Точнее даже "миллисервисов")
Что получим?
Вспоминаем, что у каждого микросервиса должна быть своя БД.
Это значит что от микросервисов Create и Delete зависят все остальные, т.к. им нужно будет обновить свою копию данных. Это может быть event driven подход с Kafka, CQRS или что-то другое, но в любом случае это зависимость.
От микросервиса Update зависят Read и List.
А если структура данных меняется?
И это зависимости "из коробки" на сферическом CRUD в вакууме. В реальном кейсе по мере развития системы число зависимостей будет больше. Что получилось? Получился распределённый "ком грязи". Такой же "ком грязи", как в старом неподдерживаемом монолите, от которого мы уходили, только хуже. Там хоть БД одна была и интеграций сильно меньше.
Можно попробовать вынести все взаимодействие с БД в отдельный микросервис Storage, но тогда мы нарушаем Single Responsibility - за ту же операцию Create отвечает и микросервис Create, и микросервис Storage. И Create скорее всего станет слишком простым для отдельного микросервиса.
Пример специально взят простой, в реальности выбор может быть сложнее. Зато на этом примере хорошо видны недостатки "миллисервисов".

P.S. За идею примера спасибо все из той же книжке по DDD, расскажу о ней в ближайшее время.

#microservices #rest #arch_compromises

Всем привет!

Поговорим снова о микросервисах. Я уже писал, почему не стоит делать слишком мелкие микросервисы https://t.me/javaKotlinDevOps/305
Но встает закономерный вопрос - "сколько вешать в граммах", в смысле - а какого размера должны быть микросервисы?
Обозначим нижний и верхний предел, а для этого придется вспомнить DDD.

Для начала рассмотрим понятие ограниченного контекста (bounded context). Это связанный набор сущностей из реального мира, для наименования которых используется "единый язык" (ubiquitous language) - непротиворечивый набор терминов. Эти сущности описываются в аналитике, тест-кейсах и превращаются в классы в нашем сервисе и в таблицы в БД. Контекстом как правило занимается одна команда - так проще всего поддерживать "единый язык". И за микросервис тоже должна отвечать одна команда. Т.е. ограниченный контекст - это отличный кандидат на микросервис. Но при этом у одной команды может быть несколько микросервисов. И контекст может быть достаточно большим. Т.е. у нас есть верхняя граница микросервиса.

Теперь рассмотрим понятие агрегата - группу сущностей, имеющую уникальный идентификатор, изменение которой производится атомарно. Т.е. агрегат - граница транзакции в БД. А т.к. возможность делегировать управление транзакцией СУБД - это очень крутая штука, то разделять агрегат между разными БД не стоит. При этом один микросервис = одна БД. Поэтому агрегат - нижняя граница микросервиса.

#microservices #ddd

Всем привет!

Случайно наткнулся на старую статью - 2015 год - про переход с legacy на Service Oriented Architecture ака SOA.
И хочу сказать, что это хороший пример развития истории по спирали)

Что в статье актуально?
Заменяем слово SOA на микросервисы, и в целом все, что касается преимуществ микросервисной архитектуры и стратегии перехода на нее - актуально. Микросервисы = SOA 2.0 )))

REST оставляем, SOAP+XML заменяем на gRPC\GraphQL для тех случаев, когда требуется большая производительность и гибкость соответственно по сравнению с REST. К слову, недостаток производительности и гибкости - это основные проблемы SOAP. Ремарка - знаю места, где SOAP еще жив (интеграция с госорганами), но он в любом случае вымирает.

ESB, трудности реализации асинхронного взаимодействия - все эти задачи взяла на себя Kafka. Прорывной инструмент - быстрый, надежный (обеспечивает дешевую персистентность), opensource, простой с точки зрения разработчика. В т.ч. потому, что нет необходимости разрабатывать логику маппинга сообщений на брокере. Да, он реализует только одну из двух основных моделей асинхронного взаимодействия - Publisher-Subscriber - и не реализует Message Queue. Но понятно, что топиками можно пользоваться как заменой очередей, и в большинстве случаев проблем при этом не будет.

Облачные решения - за 10 лет из вызова превратились в новую реальность)

А вызов сейчас - внедрение AI. Как-то так)

#microservices #ai #cloud #kafka #rest