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微服务架构中的挑战及应对方式:Outbox 模式

使用 Outbox 模式保持微服务数据一致性

在一个由许多小型服务组成的系统中保持数据一致性是困难的,因为它们分散在各处。以下是一些常见问题以及如何处理它们的方法:当服务发送消息时,同时更新数据库和发送消息是棘手的问题。

在微服务中发出事件时,我们必须解决如何以事务方式更新数据库并发出事件的问题。

Outbox 模式

处理这个问题的简单方法是使用事务性 Outbox 模式。
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问题:双写问题

当我们必须同时更新两个不同的系统时,就会出现双写问题。例如,如果我们需要在 Apache Kafka 和数据库中记录事件。由于这些系统没有连接,我们无法一次性更新它们。我们必须找到一种方法来确保两者同时更新,或者两者都不更新。这就是事务性 Outbox 模式发挥作用的地方。

如果我们的数据库支持事务性更新,我们可以使用它来解决双写问题。我们将事务逻辑移到数据库中,而不是尝试同时更新数据库和 Kafka。每当我们更新数据库时,我们也在同一个事务中更新一个 Outbox 表。可以将 Outbox 想象成一个邮箱,我们将需要发送的信件放在其中。然后,我们等待邮递员收集这些信件并将其送到邮局。在我们的情况下,这些信件代表我们想要发送到 Kafka 的事件,而 Kafka 则充当邮局。但是,我们仍然需要某种东西扮演邮递员的角色。

要从 Outbox 表中发出事件到 Apache Kafka,我们可以使用一个单独的进程来异步监视该表。每当它检测到事件时,就可以将其发送到 Kafka。
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双写问题

一旦事件成功传递,它就可以从 Outbox 表中删除。该进程通常是在原始微服务中的另一个线程中编写的;但是,它也可以作为完全独立的应用程序运行。根据您使用的数据库,您可能可以使用 Kafka 连接器(例如 Postgres-Kafka 连接器)或更改数据捕获(CDC)系统(例如 Debezium)来监视表并发送事件。
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Kafka 连接器或更改数据捕获(CDC)

使用 CDC 解决双写问题的优势

Outbox 事务模式避免了双写问题。原因是状态和 Outbox 表将始终以事务方式更新。如果由于某种原因状态未能更新,则事件不会写入 Outbox;这意味着我们可以保证 Outbox 中的数据与数据库中的数据完全同步。然后,负责将事件传递到 Kafka 的独立进程确保 Outbox 表和 Kafka 保持同步。这使我们能够保证每个数据库操作都会在 Kafka 中有一个相应的事件,尽管会有一点延迟。

缺点:当传递过程向 Kafka 发出事件时,可能会出现失败或超时。在这种情况下,为了确保 Kafka 收到数据,我们必须重试。这些重试可能导致重复的消息;因此,我们向 Kafka 的传递保证是至少一次的。我们保证 Outbox 中的每条消息最终都会到达 Kafka,但可能会重复到达。因此,我们需要确保下游系统准备好处理任何重复消息。

在分布式系统中,至少一次的保证是常见的,因此,即使不涉及双写问题,实现去重逻辑也是一个良好的做法。例如,接收方在处理 Kafka 消息时可能会失败,并且当它重新启动时可能会再次收到相同的消息。
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Outbox 模式中的挑战

我们必须准备好处理这些情况。这可能会导致大量的流量。频繁的更新意味着数据库可能会始终将表保存在内存中,占用大量资源。与此同时,一些数据库在处理删除时效率不高。它们可能在幕后使用墓碑,并且随着频繁的插入和删除发生,这些墓碑可能会累积,这会导致资源使用量大增,并在我们的表中引起争用。如果数据库无法处理此类流量,可能会减慢我们的应用程序,因为请记住,每个写入都将触及该 Outbox 表。为了解决这些问题,我们可能需要进行调整,例如将记录而不是删除它们,或者调整数据库管理墓碑的方式。保留事件可能会带来长期的好处,因此删除可能并非绝对必要。一些数据库专门设计用于处理这种类型的流量。

结论

如果您的系统满足事务性 Outbox 模式的要求,那么它可以是解决双写问题的一种简单有效的方法。与其他选项(例如事件溯源或监听自己模式)相比,这种方法采用事件优先的方法,使用 Kafka 实时通知微服务变更,保持系统一致性。但是,诸如订单履行之类的组件可能需要编排,无法运行。

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