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微服務(wù)的目標(biāo)是將應(yīng)用程序盡量分解 / 解耦為圍繞業(yè)務(wù)功能組織的一系列松散耦合服務(wù)。這些分布式的微型單元共同滿足應(yīng)用程序的目標(biāo)。

將單個(gè)應(yīng)用程序拆分為多個(gè)微服務(wù)后，跨越多個(gè)服務(wù)的事務(wù)（讀取和寫(xiě)入）就變得不可避免了。進(jìn)而，跨各個(gè)微服務(wù)邊界的通信——工作流管理——數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制 就成為了挑戰(zhàn)。這一系統(tǒng)應(yīng)符合被稱為分布式計(jì)算謬誤的準(zhǔn)則。當(dāng)跨多個(gè)服務(wù)（每個(gè)都有自己的業(yè)務(wù)邏輯和數(shù)據(jù)庫(kù)）處理事務(wù)時(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)承諾的 ACIDity 是無(wú)法保障的。CAP 定理 意味著你需要在一致性（C）和可用性（A）之間做出權(quán)衡，因?yàn)榉謪^(qū)容錯(cuò)（P）在分布式系統(tǒng)中是無(wú)法指望的。在這篇博客文章中，我們將探討針對(duì)這些挑戰(zhàn)和設(shè)計(jì)模式的解決方案。

協(xié)調(diào)服務(wù)間通信

針對(duì)不同環(huán)境和目標(biāo)的客戶和服務(wù)可以通過(guò)不同的機(jī)制來(lái)通信。通信可以是同步的或異步的，具體取決于協(xié)議。

同步通信——請(qǐng)求響應(yīng)方法

在同步通信中，需要一個(gè)預(yù)定義的源服務(wù)地址，指明請(qǐng)求要發(fā)送到何處，并且 兩邊的服務(wù)（調(diào)用方和被調(diào)用方）都應(yīng)處于啟動(dòng)和運(yùn)行狀態(tài)。盡管協(xié)議可能是同步的，但 I/O 操作可以是異步的，其中客戶端不必等待響應(yīng)。這是 I/O 和協(xié)議 之間的區(qū)別。Web API 常見(jiàn)的通用請(qǐng)求 - 響應(yīng)方法包括 REST、GraphQL 和 gRPC。

異步通信

在異步通信的情況下，調(diào)用方不必有被調(diào)用方的具體地址。這樣就可以相對(duì)容易地一次處理多個(gè)消費(fèi)者（因?yàn)榉?wù)可能會(huì)增加消費(fèi)者數(shù)量）。此外，如果接收服務(wù)關(guān)閉，消息就會(huì)進(jìn)入隊(duì)列，然后在接收服務(wù)打開(kāi)時(shí)繼續(xù)處理。從 松散耦合、多服務(wù)通信以及應(yīng)對(duì)部分服務(wù)器故障 的角度來(lái)看，這尤其重要。正是這些決定性的因素讓 微服務(wù)傾向于異步通信。諸如 MQTT、STOMP、AMQP 之類的異步協(xié)議由 Apache Kafka Stream、RabbitMQ 之類的平臺(tái)處理。

了解何時(shí)何地使用同步模型與異步模型，是設(shè)計(jì)高效微服務(wù)通信機(jī)制時(shí)的基礎(chǔ)要素。

消息與事件

在異步通信中，常見(jiàn)的機(jī)制是消息傳遞和事件流。

消息

消息 是發(fā)送到特定目的地的數(shù)據(jù)項(xiàng)目，它封裝了 意圖 / 動(dòng)作（需要發(fā)生的事情），并通過(guò)消息傳遞之類的渠道分發(fā)。隊(duì)列負(fù)責(zé)存儲(chǔ)消息，直到它們得到處理和刪除。在消息驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)中，可尋址的收件人等待消息到達(dá)并做出響應(yīng)，否則將處于休眠狀態(tài)。

事件

事件封裝了狀態(tài)的變化（發(fā)生了什么），而事件偵聽(tīng)器會(huì)附加到事件源上，以便在事件發(fā)出時(shí)調(diào)用它們。

域事件：與應(yīng)用程序生成的業(yè)務(wù)域相關(guān)的事件（下圖中的 OrderRequested、CreditReserved、InventoryReserved）。這些事件是事件源關(guān)注的。