Распределённые транзакции в микросервисах: от SAGA до Two‑Phase Commit

Переход от монолита к микросервисной архитектуре приносит гибкость и масштабируемость, но и создает новые сложности. Одна из ключевых проблем – согласованность данных и транзакции . В монолите обычно можно обернуть несколько операций одной ACID-транзакцией: либо все операции выполняются успешно, либо при ошибке происходит полный откат. В мире микросервисов такой прямолинейный подход не работает. Каждый сервис автономен, у каждого своя база данных, и общаются они через сеть. Как результат, гарантировать атомарность и целостность процессов, охватывающих несколько сервисов, непросто. Возникает риск частичных обновлений: одна часть системы изменилась, а другая – нет, что приводит к неконсистентным (несогласованным) состояниям данных. Чтобы решить эту проблему, разработаны специальные паттерны и протоколы управления распределёнными транзакциями. В этой статье детально рассмотрим ограничения классических ACID-транзакций в распределённой архитектуре, а также два подхода к распределённым транзакциям – сага (SAGA) и двухфазный коммит (2PC) . Разберём мотивацию, принципы работы, преимущества и недостатки каждого, сравним их по критериям. Кроме того, обсудим альтернативные подходы, такие как TCC (Try-Confirm-Cancel) , паттерн Outbox , а также кратко упомянем eventual consistency , транзакционные сообщения, инструменты вроде Atomikos и др. В завершение – практические рекомендации, как выбрать подходящий способ обеспечения согласованности в ваших микросервисах.

https://habr.com/ru/articles/906484/

#sql #nosql #базы_данных #микросервисы #распределенные_системы #распределенные_транзакции #программирование #программное_обеспечение #rest #http

Распределённые транзакции в микросервисах: от SAGA до Two‑Phase Commit

Переход от монолита к микросервисной архитектуре приносит гибкость и масштабируемость, но и создает новые сложности. Одна из ключевых проблем – согласованность данных и транзакции . В монолите обычно...

Хабр

Основные паттерны микросервисной архитектуры: Strangler Fig, API Gateway, Service Mesh и другие

Микросервисная архитектура стала де-факто стандартом для построения современных масштабируемых приложений. Вместо единого монолитного приложения система разбивается на набор мелких независимых сервисов, каждый из которых отвечает за свою четко обозначенную функцию. Такой подход позволяет упрощать разработку и развертывание отдельных компонентов, повышать отказоустойчивость и масштабируемость системы. Однако переход к микросервисам и их эффективное использование сопряжены с рядом сложных задач. Для их решения в практике выработаны архитектурные паттерны – типовые подходы и шаблоны проектирования. В данной статье мы разберем несколько ключевых паттернов, связанных с микросервисами. Речь пойдет о паттернах миграции и интеграции (таких как Strangler Fig – «удушающее дерево» и API Gateway ), о сетевых и структурных паттернах ( Service Mesh , Sidecar ), о шаблонах работы с данными ( Database per Service , CQRS ) и об особом подходе к хранению состояния ( Event Sourcing ). Для каждого паттерна мы рассмотрим его суть, назначение, примеры использования, а также плюсы и возможные сложности. К некоторым паттернам приведены упрощенные диаграммы и фрагменты кода, чтобы иллюстративно показать, как они работают на практике.

https://habr.com/ru/articles/904954/

#java #net #python #микросервисы #распределенные_системы #паттерны_проектирования #антипаттерны #распределение_трафика #распределенные_транзакции #высокая_производительность

Основные паттерны микросервисной архитектуры: Strangler Fig, API Gateway, Service Mesh и другие

Микросервисная архитектура стала де-факто стандартом для построения современных масштабируемых приложений. Вместо единого монолитного приложения система разбивается на набор мелких независимых...

Хабр

Kafka для самых маленьких разработчиков, аналитиков и тестировщиков

Несколько лет назад произошел Kafka-хайп. Kafka хотели использовать все, не всегда понимая, для чего конкретно она им нужна. И сегодня многие продолжают брать Kafka в свои проекты, зачастую ожидая, что её применение само по себе сделает всё лучше. С одной стороны, это может быть и хорошо. Такие шаги стимулируют индустрию. Но всё же лучше понимать, что ты делаешь, иначе проекту можно сделать только хуже. В этой статье я обращаюсь к разработчикам, аналитикам и тестировщикам, которые еще не сталкивались с Kafka по работе. Помогу понять, почему все же в микросервисной среде многие не ходят просто по REST, а используют этот инструмент - что конкретно делает Kafka и когда есть смысл её применять.

https://habr.com/ru/companies/maxilect/articles/840972/

#kafka #распределенные_транзакции #микросервисы #проблема_двух_генералов #распределенные_системы

Kafka для самых маленьких разработчиков, аналитиков и тестировщиков

Несколько лет назад произошел Kafka-хайп. Kafka хотели использовать все, не всегда понимая, для чего конкретно она им нужна. И сегодня многие продолжают брать Kafka в свои проекты, зачастую ожидая,...

Хабр

Распределенные транзакции для самых маленьких

В этой статье рассказываем про распределенные транзакции - зачем они нужны в микросервисной архитектуре и какие у нас есть варианты реализации. Рассказ ориентирован на тех, кто не в теме - кому непонятно, зачем на простую транзакцию накручивать столько сложностей, это ведь удлиняет разработку и увеличивает количество точек отказа. Поясним зачем это нужно, приведем примеры проектов и немного пофилософствуем.

https://habr.com/ru/companies/maxilect/articles/837816/

#транзакции #распределенные_системы #распределенные_транзакции #saga #cap

Распределенные транзакции для самых маленьких

В этой статье рассказываем про распределенные транзакции - зачем они нужны в микросервисной архитектуре и какие у нас есть варианты реализации. Рассказ ориентирован на тех, кто не в теме - кому...

Хабр