如何从单体架构迁移到微服务架构：挑战和最佳实践( 二 ) _架构

然而，这种做法也使得数据集成和跨服务查询变得更为复杂，因此需要高效的通信协议和明确的接口定义。同时，数据库模式的变更需要谨慎处理，以防意外导致服务中断。但凭借合适的策略，该模式能显著提升微服务生态系统的可扩展性和容错能力。
SAGA 模式SAGA 模式是解决微服务事务中跨分布式系统数据一致性问题的关键策略。与依赖传统数据库事务不同，SAGA 模式将事务操作拆分为一系列可独立执行且可回滚的步骤。如果某个步骤执行失败，将触发相应的补偿事务以保证整体数据一致性。
这种分布式处理方式虽然增强了系统的弹性和可扩展性，但也要求精细的任务编排和错误处理机制，以有效地应对可能出现的失败情况。
API 组合模式（API Composition）API 组合模式是微服务架构中用于解决多服务数据检索问题的基础策略。在一个由多个微服务组成、每个服务管理各自数据片段的环境中，直接在客户端进行数据查询往往会变得复杂和低效。
为解决这一问题，API 组合模式引入了一个中介层，通常称为 API 组合器或聚合器。该中介负责将来自不同微服务的数据整合为一个统一的响应结果，从而为客户端提供了一个集中的数据访问入口，简化了查询过程并优化了数据传输效率。然而，开发人员需要确保这个组合器高效运行，避免成为系统的性能瓶颈或单点故障。
命令查询职责分离模式（CQRS）在微服务架构中，数据管理通常是分散的，特别是当一个服务需要同时负责数据的更新和查询时，这会增加系统复杂性。
CQRS 通过分离命令操作（即数据写入）和查询操作（即数据读?。├唇饩稣飧鑫侍?。按照这种设计，微服务可以根据其主要职责进行优化：某些服务主要负责数据读取，而其他服务则专注于数据写入。这样，每个服务都能根据自己的工作负载进行独立扩展。
虽然 CQRS 在微服务架构中有多个优势，但它也增加了额外的复杂性，尤其是在保证服务间数据一致性的方面。因此，在决定是否采用 CQRS 时，需要仔细评估系统的具体需求。
事件源模式（Event Sourcing）事件源模式强调将应用状态的所有变化以事件的形式进行捕获和存储。与仅保存数据的当前状态不同，该模式保存一系列状态转换的事件，从而允许系统通过回放这些事件来重构状态。
在微服务环境下，这种方法让每个服务都能维护自己的历史状态，从而增强了服务之间的自主性和解耦。由于这些事件成为了数据的唯一真实来源，它们可以用于多种用途，从数据分析到审计追踪。
虽然这种模式很强大，但还需要考虑事件版本控制和数据存储的可扩展性。
共享数据库反模式（Shared Database Anti-pattern）当多个微服务或系统组件直接与一个公共数据库交互，而不是通过 API 或消息传递机制，就会出现所谓的“共享数据库反模式” 。这种直接的数据库访问方式不仅削弱了各个服务的自主性，还可能导致数据完整性问题。
采用这种设计的系统可能会面临安全风险，因为有可能无意中暴露敏感数据。此外，这样的设计也会增加系统演进的复杂性，因为即使是微小的数据库更改也可能需要多个服务进行协调和调整。
下一步无论你选择哪种数据管理策略，都应避免陷入“分布式单体”这一陷阱。如果各个服务之间没有做到完全的隔离，这通常会引发更多问题。从结构和数据库角度看，这样的设计仍然具有单体的特性。尽管表面上看似已经进行了拆分，但实际上各服务之间仍然存在大量的耦合，从而导致微服务的多数优势被削弱。
接下来，您需要构建 API 接口，这些接口将负责微服务与单体应用以及其他微服务之间的通信。API 将从被调用的服务获取必要的数据。
步骤 4：优化服务间通信在设计服务间的通信策略时，需要考虑交互模式。通常，服务间的交互可以分为两类：