微服务架构 : 获取微服务数据, 生成报表 (五)

导语

针对每一个微服务所拥有的数据库发生变更时所产生的事件,要如何做出相对应的动作, 以维护其所拥有的数据库或数据仓储中的数据的时效性; 这确实不是件容易的事, 本文提供了四种架构方案。

前言

架構师在设计从多个微服務取数据, 而生成报表的架构设计方案时, 往往面临著需在边界上下文 (Bounded Context), 数据的时效性, 性能, 可靠性与开发的复杂度间作取舍。

本文

从多个微服务取数据, 而生成报表的设计方案, 主要是参考: Enterprise Integration Patterns; Hohpe and Woolf。

A. Database Pull Model (Shared DataIntegration Style):

直接至各微服务所拥有的数据库中获取数据, 并写至负责生成报表的服务所拥有的数据库或数据仓储中。此设计方案主要的问题是: 破坏了原微服务的边界上下文 (Bounded Context), 使得原微服务无法独立自主的修改自身所拥有的数据表结构; 原微服务若有任何数据表结构上的修改, 将会影响到生成报表的服务所拥有的数据库或数据仓储。

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图一: Database Pull Model

B. Http Pull Model (RPC IntegrationStyle):

负责生成报表的服务, 经由各微服务所提供的 REST API, 取得所需的数据, 并写至自身所拥有的数据库或数据仓储。此设计方案, 藉由 REST API, 维持了各微服务的边界上下文 (Bounded Context), 但, 却存在著其他的问题:

1. 性能上的问题: 当负责生成报表的服务需同时向许多个 (上百个) 微服务获取数据时, 则就表示将会有上百个远程调用会发生。所以, 有可能负责生成报表的服务的某一个数据请求, 已经达到了 Time Out, 但有的微服务所提供的数据, 还尚未送至负责生成报表的服务。
2. 数据量的问题: 当负责生成报表的服务向微服务获取大量的数据时; 例如: 整个月的股票买卖。则大量的数据将造成大量流量, 所以, 也有可能对负责生成报表的服务的某一个数据请求, 造成 Time Out。

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图二: Http Pull Model

C. Batch Pull Upload (Shared DataIntegration Style):

在夜间执行批处理至各微服务所拥有的数据库中获取数据, 并写至负责生成报表的服务所拥有的数据库或数据仓储中。

此设计方案因为同样是属于 Shared Data IntegrationStyle, 所以, 也存在著破坏了原微服务的边界上下文 (Bounded Context) 的问题; 使得原微服务无法独立自主的修改自身所拥有的数据表结构。原微服务若有任何数据表结构上的修改, 将会影响到生成报表的服务所拥有的数据库或数据仓储。

当然, 此设计方案的另一个问题便是: 数据的时效性; 生成报表的服务所拥有的数据库或数据仓储, 将无法获得实时的各微服务所拥有的数据库中的数据。

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图三: Batch Pull Upload

D. Event-Based Push Model (MessageBased Integration Style):

当各微服务所拥有的数据库发生变更时, 便会产生一个事件。此事件便会使得生成报表的服务去处理此事件; 至发生数据库变更的微服务获取所变更的数据, 并写入其所拥有的数据库或数据仓储中。

此设计方案不仅维持了各微服务的边界上下文 (Bounded Context), 更使得生成报表的服务所拥有的数据库或数据仓储, 获得实时的各微服务所拥有的数据库中的数据; 拥有数据的时效性。

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图四: Event-Based Push Model

结论

比较这四种设计方案在边界上下文 (Bounded Context) 、数据的时效性上的优、劣:

当然, 天下没有白吃的午餐; Event-Based Push Model 虽然维持了边界上下文 (Bounded Context) 并提供了数据的时效性。但, 却增加了产品架构的复杂度。使得微服务与生成报表的服务间产生某种程度上的耦合。也就是说, 生成报表的服务必需知道: 针对每一个微服务所拥有的数据库发生变更时所产生的事件,要如何做出相对应的动作, 以维护其所拥有的数据库或数据仓储中的数据的时效性; 这确实不是件容易的事。