微服务模式系列之九：独享数据库

译者自序：

熟悉我的朋友都知道，我很不喜欢翻译东西，因为在两种语言的思维方式之间做频繁切换对我来说是件很痛苦的事情。但是这次不一样，公司和同事的大力支持降低了我的痛苦指数，让我能够坚持把Chris Richardson的微服务模式系列文章翻译完，今天发布第九篇——《独享数据库》。

译者评论：

微服务模式中最为头疼的问题就是——数据问题，因为数据会散布在多个微服务之间，这通常意味着数据被分散到多个数据库中，这时微服务必须自行保证跨微服务的数据一致性，而无法利用数据库本身的机制解决。随之而来的是微服务滚动升级时数据库同步升级的问题。

本系列文章的第九篇和第十篇会初步的呈现这个问题，之后的几篇文章会介绍问题的解决方案，但是这些解决方案实现起来比较复杂、学习门槛较高，远不够完美。在我们今后的工作中，也会对这部分问题做较大的投入，致力在实践中总结出更为完善的方案。‍

背景

如果用微服务模式开发网店应用，那么大部分的服务都需要用某种数据库保存数据。例如，订单服务存储订单信息，客户服务存储客户信息。

问题

在微服务应用中，应该采用什么数据库架构？

需求

• 服务必须松耦合，以确保可以独立进行开发，部署和扩展。
• 一些业务事务必须在多个服务之间保持数据一致性。例如，下单用例必须保证新的订单不会超过客户的信用限额。其他业务事务必须更新多个服务的数据。
• 一些业务事务需要查询多个服务的数据。例如，查询可用信用必须查询客户信息以获取客户的信用限额，并查询订单信息以获取该客户的全部未结订单（才可以得到该客户的剩余可用信用）。
• 一些查询必须Join来自多个服务的数据。例如，查询某一特点区域的客户和这些客户的近期订单，需要Join来自客户信息服务和订单信息服务的数据。
• 为进行扩展，数据库有时必须进行复制和Sharding。参见ScaleCube。
• 不同的服务有不同的数据存储需求。对于某些服务，关系型数据库就是最好的选择。其他一些服务可能会需要NoSQL数据库，如善于存储复杂、非结构化数据的MongoDB，或者能够有效存储和查询图数据的Neo4J。

方案

使各微服务的持久化数据私有于该服务，并只能通过该服务的API进行访问。以下示意图展现了这种模式的结构。

服务的数据库实际上服务实现的一部分。其他服务不能直接访问该服务的数据库。

有几种方法可以使服务的持久化数据私有。不需要为每一服务部署一个数据库。例如，使用关系型数据库，则：

• Private-tables-per-service——每一服务拥有一系列只能被该服务访问的表
• Schema-per-service——每一服务拥有一个为该服务所私有的数据库Schema
• Database-server-per-service——每一服务拥有自己的数据库

Private-tables-per-service 和 schema-per-service都有最低的额外开销。Schema-per-service有清晰的数据所有权，因而更受欢迎。一些高吞吐量的服务可能也需要独立的数据库。

为模块化设置屏障是个不错的办法。例如，为每个服务分配不同的数据库用户，并为其设置数据库访问控制机制，如授权。如果没有这种屏障来进行封装，开发者会绕过服务的API，直接访问数据。

结果

独享数据库拥有以下优势：

• 确保服务是松耦合的。一个服务的数据库的变化不会影响其他服务。
• 每一服务都可以使用最能满足其需求的数据库。例如，一个用于文本检索的服务可以使用ElasticSearch。操作社交图谱的服务可以使用Neo4j。

但独享数据库有以下劣势：

• 跨多个服务的业务事务并不简单。由于CAP定理的限制，最好的选择是避免分布式事务。另外许多现代数据库（NoSQL）也不支持分布式事务。最好的解决方案是使用最终一致性的事件驱动架构。当服务更新数据时，该服务就会发布事件。其它服务会订阅事件，并通过更新数据做出响应。

通过Join来自多个数据库的数据实现查询是很有挑战性的。有以下几种解决方案：

• 应用端Join---在应用端而非数据库端进行Join。例如，一个服务（或者API网关）要检索客户信息和订单，首先要从客户服务检索客户信息，然后再通过查询订单服务返回客户最新的订单信息。
• 命令查询职责分离（CQRS)——维护一个或多个包含多个服务数据的物化视图。视图会被保存在订阅了事件的服务中，每个服务在更新数据时会发布出这些事件。例如，网店可以通过维护一个客户信息和订单信息的Join视图来查询特定区域客户和他们的近期订单。该视图由订阅了客户信息事件和订单信息事件的服务进行更新。
• 管理多种SQL数据库和NoSQL数据库带来的复杂性。

相关模式

• 微服务模式催生了对该模式的需求
• 事件驱动架构模式是实现事务最终一致性的有效途径
• Command Query Responsibility Segregation (CQRS)模式是执行复杂查询的有效途径
• 共享数据库反模式描述了微服务中共享数据库带来的难题

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相关文章链接：

微服务模式系列之一：整体式架构

微服务模式系列之二：微服务架构

微服务模式系列之三：API网关

微服务模式系列之四：客户端服务实现

微服务模式系列之五：服务端服务发现

微服务模式系列之六：服务注册表

微服务模式系列之七：自注册

微服务模式系列之八：第三方注册

原文链接：http://microservices.io/patterns/data/database-per-service.html

关于译者：

宋潇男

EAII-企业架构创新研究院 专家委员

现任普元云计算架构师，曾在华为云计算负责产品与解决方案的规划和管理工作 。曾负责国家电网第一代云资源管理平台以及中国银联基于OpenStack的金融云的技术方案、架构设计和技术原型工作。

原著作者

Chris Richardson

世界十大软件架构师之一，《POJOS IN ACTION》一书的作者。他的研究领域包括Spring、Scala、微服务架构设计、NoSQL数据库、分布式数据库、分布式数据管理、事件驱动的应用编程等。