Hiểu biết vềDịch vụ vi môNgành kiến trúc

Khi các đội chuyển từ mộtứng dụng nguyên khốiđối với kiến trúc microservices, họ thường cảm thấy đạt được thành tựu gấp rút. Ý tưởng chia nhỏ ứng dụng thành các dịch vụ nhỏ hơn, dễ quản lý hơn dường như mang tính cách mạng. Mỗi dịch vụ có thể được phát triển, triển khai và mở rộng quy mô một cách độc lập, mang lại sự linh hoạt và tốc độ. Tuy nhiên, khi lưu lượng truy cập trong thế giới thực tăng đột biến, sự phấn khích có thể nhanh chóng chuyển thành thất vọng.

Mặc dù vi dịch vụ cho phép mở rộng và triển khai độc lập nhưng nhiều nhóm lại mắc phải một lỗi nghiêm trọng: họ liên kết tất cả các dịch vụ với một cơ sở dữ liệu dùng chung duy nhất. Điều này dẫn đến một cạm bẫy phổ biến: một khối nguyên khối phân tán. Kiến trúc này có thể tạo ra những thách thức đáng kể khi mở rộng quy mô, đặc biệt là khi chịu tải nặng.

Hiểu bản chất của microservice là rất quan trọng. Microservice nhằm đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng bằng cách chia nó thành các phần nhỏ hơn và tập trung hơn. Mỗi dịch vụ thường thực hiện một chức năng duy nhất và giao tiếp với người khác thông qua API. Cách tiếp cận mô-đun này có thể nâng cao khả năng bảo trì và giúp cập nhật từng thành phần riêng lẻ dễ dàng hơn mà không ảnh hưởng đến toàn bộ hệ thống.

Monolith phân tán là gì?

Khối nguyên khối phân tán xảy ra khi bạn cố gắng mở rộng quy mô dịch vụ một cách độc lập nhưng tất cả chúng đều phụ thuộc vào cùng một cơ sở dữ liệu. Thiết lập này tạo ra nút thắt cổ chai vì mọi dịch vụ đều gửi yêu cầu đến cùng một nguồn. Đây là cách điều này thường diễn ra:

Nhiều dịch vụ đưa yêu cầu vào một cơ sở dữ liệu. Điều này có thể dẫn đến khối lượng lớn yêu cầu đồng thời, làm tràn ngập cơ sở dữ liệu.
Lưu lượng truy cập tăng dẫn đến tình trạng quá tải cơ sở dữ liệu, có thể gây ra tình trạng chậm và hết thời gian chờ.
Các vấn đề về độ trễ phát sinh, khiến thời gian phản hồi chậm có thể khiến người dùng thất vọng và ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh.

Nói tóm lại, mặc dù dịch vụ của bạn có thể mở rộng quy mô nhưng cơ sở dữ liệu không thể theo kịp. Sự không phù hợp này thường dẫn đến nhận thức rằng microservice không hoạt động như mong đợi.

Ảo tưởng củaKhả năng mở rộng

Microservice đưa ra một hứa hẹn hấp dẫn: mở rộng quy mô từng phần trong hệ thống của bạn một cách độc lập. Nhưng lời hứa này có thể gây hiểu lầm. Đây là những gì thường xảy ra:

Các dịch vụ được phát triển và triển khai riêng lẻ, điều này có thể tạo ra sự thiếu phối hợp giữa các nhóm.
Mỗi dịch vụ được thiết kế để mở rộng theo chiều ngang, nghĩa là bạn có thể thêm nhiều phiên bản dịch vụ hơn để xử lý lượng tải tăng lên.
Tất cả các dịch vụ đều chia sẻ một phiên bản cơ sở dữ liệu duy nhất, điều này dẫn đến các vấn đề về xung đột và hiệu suất.

Cách tiếp cận này tạo ra tình huống trong đó cơ sở dữ liệu bị choáng ngợp bởi vô số kết nối và truy vấn. Không phải bản thân các microservices có vấn đề; đúng hơn, cơ sở dữ liệu dùng chung sẽ trở thành điểm khủng hoảng. Ví dụ: nếu Dịch vụ A cần đọc dữ liệu trong khi Dịch vụ B đang ghi dữ liệu thì sẽ xảy ra tranh chấp, dẫn đến sự chậm trễ.

Do đó, các nhóm có thể thấy mình dành nhiều thời gian hơn để khắc phục sự cố hiệu suất cơ sở dữ liệu hơn là tập trung vào phát triển các tính năng mới. Điều này có thể dẫn đến sự thất vọng và giảm năng suất.

Các triệu chứng thường gặp của quá tải cơ sở dữ liệu

Khi ứng dụng của bạn mở rộng quy mô, bạn có thể nhận thấy các dấu hiệu căng thẳng trên cơ sở dữ liệu của mình. Nhận biết sớm những triệu chứng này có thể giúp bạn tránh khỏi những vấn đề lớn về sau. Các dấu hiệu phổ biến bao gồm:

Tăng độ trễ:Yêu cầu mất nhiều thời gian hơn để xử lý, dẫn đến trải nghiệm người dùng bị suy giảm.
Nhóm kết nốikiệt sức:Cơ sở dữ liệu không thể xử lý số lượng kết nối đồng thời được yêu cầu bởi các dịch vụ.
Khóa giao dịch:Việc khóa quá mức có thể xảy ra, khiến các giao dịch khác không thể tiếp tục.

Những triệu chứng này không chỉ cho thấy sự chậm lại tạm thời; chúng gợi ý những vấn đề sâu sắc hơn về cách cấu trúc kiến trúc của bạn. Ví dụ: nếu dịch vụ của bạn gặp phải tình trạng hết thời gian chờ cao, điều đó có thể là do cơ sở dữ liệu không thể xử lý yêu cầu đủ nhanh.

Hiểu mức độ trễ đột ngột

Một trong những dấu hiệu cảnh báo đầu tiên về tình trạng quá tải cơ sở dữ liệu là độ trễ tăng đột biến. Điều này xảy ra mà không có bất kỳ lỗi hoặc sự cố nào nhưng biểu hiện dưới dạng các yêu cầu bị chậm lại dần dần. Đây là cách tình huống này có thể phát triển:

Dịch vụ A giới thiệu một điểm cuối mới, bổ sung thêm một số truy vấn làm tăng tải cho cơ sở dữ liệu.
Dịch vụ B thực hiện một thao tác nối phức tạp làm tăng tải, đặc biệt nếu cơ sở dữ liệu không được tối ưu hóa cho các truy vấn đó.
Dịch vụ C thăm dò dữ liệu cứ sau vài giây, tiếp tục đánh thuế cơ sở dữ liệu và làm phức tạp thêm vấn đề.

Về mặt cá nhân, những thay đổi này có vẻ vô hại. Tuy nhiên, về mặt tổng thể, chúng có thể biến cơ sở dữ liệu của bạn thành một thực thể quá tải, phải vật lộn để theo kịp nhu cầu. Một ví dụ thực tế ở đây có thể là một ứng dụng thương mại điện tử đơn giản trong đó nhiều dịch vụ tương tác với cơ sở dữ liệu sản phẩm. Nếu dịch vụ chi tiết sản phẩm truy vấn thông tin sản phẩm trong khi dịch vụ đặt hàng đang cố gắng viết đơn hàng mới thì cả hai dịch vụ đều có thể gặp phải độ trễ đáng kể nếu cơ sở dữ liệu không thể xử lý tải đồng thời.

Những cân nhắc chính cho việc mở rộng quy mô dịch vụ vi mô

🚫

Tránh cơ sở dữ liệu dùng chung
Ngăn chặn tắc nghẽn trong các yêu cầu dịch vụ.

💾

Triển khai chiến lược bộ nhớ đệm
Giảm tải cơ sở dữ liệu và cải thiện thời gian phản hồi.

🔑

Đảm bảo quyền sở hữu dữ liệu
Chỉ định trách nhiệm dữ liệu rõ ràng cho các dịch vụ.

🌉

Sử dụng Cổng API
Quản lý lưu lượng truy cập và cải thiện giao tiếp dịch vụ.

⏳

Giám sát các vấn đề về độ trễ
Xác định và giải quyết thời gian phản hồi chậm.

Các công cụ giám sát có thể cực kỳ hữu ích trong việc xác định các mức tăng đột biến về độ trễ này. Các công cụ như New Relic hoặc Datadog cung cấp thông tin chi tiết về hiệu suất cơ sở dữ liệu, giúp các nhóm xác định chính xác nguyên nhân gây ra tình trạng chậm lại.

Tác động của dịch vụ mở rộng quy mô

Mở rộng quy mô dịch vụ có thể tạo ra những thách thức không mong muốn. Ví dụ: việc tăng số lượng phiên bản dịch vụ từ 2 lên 20 có thể gây ra một số hậu quả:

Kết nối mở hơn:Mỗi phiên bản dịch vụ mới yêu cầu kết nối tới cơ sở dữ liệu, dẫn đến số lượng kết nối đồng thời cao hơn.
Gia tăng giao dịch nhàn rỗi:Các giao dịch này có thể tiêu tốn tài nguyên, khiến cơ sở dữ liệu bị chậm lại.
Cơ hội tranh chấp khóa cao hơn:Khi nhiều phiên bản cố gắng ghi vào cơ sở dữ liệu, khóa có thể xảy ra, dẫn đến sự chậm trễ.

Mặc dù ứng dụng của bạn có thể báo cáo rằng độ trễ dịch vụ có thể chấp nhận được nhưng thực tế là cơ sở dữ liệu của bạn đang gặp khó khăn với quá nhiều yêu cầu. Điều cần thiết là phải nhận ra rằng các dịch vụ mở rộng quy mô không tương đương với việc mở rộng quy mô cơ sở dữ liệu.

Xem xét triển khai chiến lược tổng hợp kết nối để quản lý kết nối hiệu quả hơn. Ví dụ: sử dụng trình quản lý nhóm kết nối như HikariCP có thể giúp hạn chế số lượng kết nối đồng thời và đảm bảo rằng cơ sở dữ liệu của bạn vẫn phản hồi.

Tại saoBộ nhớ đệmKhông phải là một giải pháp hoàn chỉnh

Tại thời điểm này, ai đó thường đề xuất triển khai bộ nhớ đệm như một giải pháp. Mặc dù bộ nhớ đệm thực sự có thể tăng tốc độ phản hồi nhưng nó không giải quyết được vấn đề cốt lõi:

Viết vẫn yêu cầu quyền truy cập vào cùng một cơ sở dữ liệu:Việc đọc vào bộ nhớ đệm có thể cải thiện hiệu suất nhưng thao tác ghi vẫn ảnh hưởng đến cơ sở dữ liệu.
Việc vô hiệu hóa bộ đệm có thể trở thành một nhiệm vụ phức tạp:Việc giữ bộ nhớ đệm đồng bộ với cơ sở dữ liệu có thể dẫn đến sự không nhất quán.
Tính nhất quán của dữ liệu giữa các dịch vụ có thể khó duy trì:Các dịch vụ khác nhau có thể có trạng thái bộ đệm khác nhau, dẫn đến dữ liệu cũ.

Về bản chất, bộ nhớ đệm hoạt động như một giải pháp khắc phục tạm thời chứ không phải là một giải pháp mang tính cấu trúc. Nó có thể làm giảm bớt một số triệu chứng nhưng sẽ không giải quyết được vấn đề cơ bản về tình trạng quá tải cơ sở dữ liệu dùng chung. Một cách tiếp cận thực tế là triển khai cơ chế bộ nhớ đệm phân tán như Redis hoặc Memcached. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải thiết kế chiến lược bộ nhớ đệm của bạn một cách cẩn thận để tránh những cạm bẫy.

Ví dụ: bạn có thể xem xét mẫu dành riêng cho bộ đệm trong đó ứng dụng trước tiên kiểm tra bộ đệm để tìm dữ liệu trước khi truy vấn cơ sở dữ liệu. Nếu không tìm thấy dữ liệu, nó có thể được lấy từ cơ sở dữ liệu và thêm vào bộ đệm. Cách tiếp cận này có thể giúp giảm tải cho cơ sở dữ liệu của bạn trong khi vẫn đảm bảo sẵn có dữ liệu được truy cập thường xuyên.

Vấn đề cốt lõi: Quyền sở hữu cơ sở dữ liệu dùng chung

Vấn đề cơ bản với nhiều kiến trúc microservice là quyền sở hữu chung của cơ sở dữ liệu. Thiết lập này dẫn đến sự phức tạp và kém hiệu quả:

Các dịch vụ được kết hợp chặt chẽ:Mỗi dịch vụ trở nên được liên kết chặt chẽ với lược đồ cơ sở dữ liệu, khiến việc thay đổi một dịch vụ mà không ảnh hưởng đến các dịch vụ khác trở nên khó khăn.
Những thay đổi trong một dịch vụ có thể vô tình ảnh hưởng đến những dịch vụ khác:Nếu một dịch vụ sửa đổi lược đồ cơ sở dữ liệu, dịch vụ đó có thể làm hỏng chức năng của các dịch vụ khác.
Độ phức tạp hoạt động tăng lên:Khi số lượng dịch vụ tăng lên, việc quản lý quyền truy cập cơ sở dữ liệu và đảm bảo hiệu suất ngày càng trở nên khó khăn.

Để thực sự khai thác lợi ích của vi dịch vụ, điều quan trọng là phải suy nghĩ lại cách quản lý và truy cập dữ liệu. Một giải pháp hiệu quả là áp dụng mẫu quản lý dữ liệu vi dịch vụ, trong đó mỗi dịch vụ sở hữu dữ liệu của mình. Cách tiếp cận này có thể loại bỏ vấn đề cơ sở dữ liệu dùng chung và dẫn đến tương tác dịch vụ hiệu quả hơn.

Ví dụ: nếu bạn có dịch vụ người dùng, dịch vụ đặt hàng và dịch vụ sản phẩm thì mỗi dịch vụ có thể duy trì cơ sở dữ liệu của nó. Dịch vụ người dùng quản lý dữ liệu người dùng, dịch vụ đặt hàng xử lý thông tin đơn hàng và dịch vụ sản phẩm xử lý chi tiết sản phẩm. Sự tách biệt này cho phép mỗi dịch vụ mở rộng quy mô độc lập mà không gây tắc nghẽn trong cơ sở dữ liệu dùng chung.

Các chiến lược để mở rộng quy mô dịch vụ vi mô hiệu quả

Để quản lý hiệu quả kiến trúc vi dịch vụ, hãy xem xét các chiến lược sau:

Phân cấp quyền sở hữu dữ liệu:Mỗi dịch vụ nên sở hữu dữ liệu của mình, giảm sự ghép nối và cho phép mở rộng quy mô độc lập.
Triển khai Cổng API:Sử dụng cổng để quản lý yêu cầu và giảm tương tác trực tiếp với cơ sở dữ liệu. Điều này có thể giúp hợp lý hóa việc liên lạc giữa các dịch vụ.
Sử dụng Tìm nguồn cung ứng sự kiện:Ghi lại các thay đổi dưới dạng sự kiện, cho phép các dịch vụ phản ứng mà không cần truy cập cơ sở dữ liệu trực tiếp. Điều này có thể dẫn đến một kiến trúc đáp ứng tốt hơn.
Xem xét việc phân chia cơ sở dữ liệu:Chia cơ sở dữ liệu của bạn thành các phần nhỏ hơn, dễ quản lý hơn. Điều này cho phép các dịch vụ khác nhau tương tác với các phân đoạn cơ sở dữ liệu của riêng chúng, giảm sự tranh chấp.
Tối ưu hóa truy vấn:Đảm bảo rằng các truy vấn cơ sở dữ liệu của bạn có hiệu quả. Phân tích và cấu trúc lại các truy vấn chậm để giảm thiểu tác động của chúng đến hiệu suất.

Những cách tiếp cận này có thể giúp giảm thiểu những thách thức do cơ sở dữ liệu dùng chung đặt ra trong khi vẫn duy trì được lợi ích của vi dịch vụ.

Mở rộng quy mô microservice một cách hiệu quả

Dịch vụ tách rời

Đảm bảo dịch vụ hoạt động độc lập.

Phân phối cơ sở dữ liệu

Chỉ định cơ sở dữ liệu riêng biệt cho từng dịch vụ.

Tối ưu hóa yêu cầu

Giảm số lượng yêu cầu đồng thời.

Triển khai cân bằng tải

Phân phối lưu lượng đồng đều trên các dịch vụ.

Ví dụ về việc triển khai microservice thành công

Một số tổ chức đã triển khai thành công vi dịch vụ đồng thời tránh được tình trạng quá tải cơ sở dữ liệu. Ví dụ:

Netflix:Sử dụng kết hợp các vi dịch vụ và lưu trữ dữ liệu độc lập để hỗ trợ lưu lượng truy cập cao. Họ sử dụng một chiến lược dữ liệu độc đáo cho phép họ quản lý cơ sở hạ tầng quy mô lớn một cách hiệu quả.
Uber:Triển khai kiến trúc hướng sự kiện, cho phép các dịch vụ giao tiếp mà không phụ thuộc trực tiếp vào cơ sở dữ liệu. Kiến trúc này cho phép họ xử lý hàng triệu chuyến đi và giao dịch một cách liền mạch.

Cả hai công ty đều minh họa cách quản lý dữ liệu phù hợp có thể dẫn đến việc mở rộng quy mô dịch vụ vi mô thành công. Họ đã đặt ra các tiêu chuẩn ngành về cách sử dụng hiệu quả các dịch vụ vi mô trong các ứng dụng quy mô lớn.

Ngoài những ví dụ này, các công ty nhỏ hơn cũng đã đạt được thành công. Ví dụ: một công ty khởi nghiệp có thể sử dụng vi dịch vụ để xây dựng một nền tảng thương mại điện tử đơn giản, trong đó mỗi dịch vụ xử lý một khía cạnh cụ thể như thanh toán, danh sách sản phẩm hoặc tài khoản người dùng. Bằng cách đảm bảo rằng mỗi dịch vụ có cơ sở dữ liệu riêng, họ có thể mở rộng quy mô từng phần khi cần mà không bị tắc nghẽn ở lớp cơ sở dữ liệu.

Phần kết luận

Tóm lại, mặc dù microservice đưa ra con đường dẫn tới kiến trúc có thể mở rộng nhưng chúng cũng có thể dẫn đến những thách thức đáng kể khi kết hợp với cơ sở dữ liệu dùng chung. Hiểu được những hạn chế của thiết lập này là rất quan trọng trong việc tránh những cạm bẫy có thể cản trở hiệu suất. Giải pháp vi dịch vụ có kiến trúc tốt có thể giúp tăng tính linh hoạt và khả năng phản hồi trong ứng dụng của bạn.

Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về việc tối ưu hóa kiến trúc vi dịch vụ của mình, hãy cân nhắc khám phá các công cụ nhưcông cụ tạo biểu đồ trực tuyến miễn phíđể trực quan hóa dữ liệu. Bằng cách phân cấp quyền sở hữu dữ liệu và xem xét lại cách các dịch vụ tương tác với cơ sở dữ liệu, bạn có thể đạt được kiến trúc vi dịch vụ thực sự có thể mở rộng.

Hiểu biết vềDịch vụ vi môNgành kiến ​​​​trúc