应用架构的演进 I 使用无服务器保证数据一致性

在微服务架构中,一个业务操作往往需要跨多个服务协作完成,包含了读取数据和更新多个服务的数据同时进行。在数据读取和写入的过程中,有一个服务失败了,势必会造成同进程其他服务数据不一致的问题。

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面对分布式事务,如何维护微服务应用架构的数据一致性呢?SAGA 是一种常用的管理分布式系统数据一致性的模式。

图 1 源于:《Microservices Patterns》

作者:Chris Richardson

SAGA 的关键思想是:

  • 每个操作都可以作为一个小的事务来执行。
  • 如果出现失败则补偿撤销已执行的操作。

这可以确保整体的数据最终保持一致。

有几种不同的方法来构建 SAGA 的协调逻辑:

1.协同式

协同式的工作原理如图所示,决策和执行顺序逻辑分布在 SAGA 的每一个参与方中;通过交换事件的方式进行沟通,订阅彼此的事件并做出相应的响应。

图 2 源于:《Microservices Patterns》

作者:Chris Richardson

协同式虽然复杂,但是适用于对事件发布的可靠性要求很高的场景。通常使用 Transaction Outbox 模式来确保事件被可靠地发布,即使发生系统故障。

图 3 源于:《Microservices Patterns》

作者:Chris Richardson

如图所示,在执行订单服务的业务逻辑时,在写入订单服务数据库的相应数据表的同时,不直接发布事件,再写一份到本地事务性的出站队列(Outbox)。只有当本地事务提交成功后,才异步地从 Outbox 中取出事件发布。一旦事件发布成功,就从 Outbox 删除这条事件。以此来确保:

  • 事件只会在本地事务提交后发布,不会在事务失败时发布。
  • 即使系统发生故障,事件也不会丢失,会在系统重启后从 Outbox 重新发布。
  • 每个事件只会发布一次,不会重复发布。

Transaction Outbox 模式牺牲了发布事件的实时性,以换取发布的可靠性,同时配置实现相对比较复杂。我们可以通过云原生服务比如 DynaomDB Stream 保证实时性和可靠性,还能降低配置的复杂度。DynaomDB Stream 是亚马逊云科技提供的一种轻量级的变更数据捕获机制,实现了一种流式的变更日志,可以对 DynamoDB 表中的数据进行近乎实时的数据变更监控。

如图所示的 DynamoDB Streams 工作机制:

  • 当表中有数据更改(创建、更新、删除)时,DynamoDB 会将这些更改的详细信息以流的形式记录在 DynamoDB Streams 中。
  • 流包含了对表的操作类型(插入、修改、删除)以及操作前后的完整数据内容。
  • 应用程序可以通过各种方式消费流,以实现近实时的数据处理和分析。

DynamoDB Streams 有以下特点:

  • 全量的变更捕获,无信息丢失。
  • 可以消费多次,对读取流没有影响。
  • 多个应用可以同时消费一个流。
  • 按顺序保存和传递变更信息。
  • 与表直接整合,无需建立独立的流。

2.编排式

编排式---决策和执行顺序逻辑集中在一个 SAGA 编排器中;排版器发出命令消息给各个参与方,指示参与方服务完成本地事务操作。

图 5 源于:《Microservices Patterns》

作者 Chris Richardson

我们可以利用云原生服务和工具来进一步提高编排式 SAGA 模式的工作和生产效率。比如使用 Amazon Step Functions 提供可视化的无服务器工作流,来编排 SAGA 中一系列分布式操作。利用 Step Functions 的编排机制来协调 SAGA 中各个服务的交互。

图 6

在亚马逊云上,可以通过 Step Functions 来坐标 SAGA 模式的各个函数执行流程。无服务器服务可以提供保证:

  • AmazonLambda+AmazonDynamoDB: 实现幂等函数和事务写入。
  • AmazonSQS: 作为函数之间的异步通信。
  • AmazonSNS: 发布---订阅模型进行函数触发。
  • AmazonCloudWatch: 记录函数执行日志。
  • ....

小结

SAGA 模式+无服务器云原生服务,可以较好地在保证一致性和高弹性之间取得平衡。亚马逊广泛采用这种架构和技术栈支持其业务。

文章来源: dev.amazoncloud.cn/column/arti...

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