Java フレームワークのマイクロサービス アーキテクチャのデータ整合性保証

マイクロサービス アーキテクチャにおけるデータ整合性の保証は、分散トランザクション、結果整合性、更新の損失という課題に直面しています。戦略には、1. サービス間のトランザクションを調整する分散トランザクション管理、2. メッセージ キューを介した独立した更新と同期を可能にする最終整合性、3. 同時更新をチェックするためのオプティミスティック ロックを使用するデータ バージョン管理があります。

Java フレームワークのマイクロサービス アーキテクチャのデータ整合性保証

マイクロサービス アーキテクチャは、最新の分散システムを開発するための一般的な方法となっています。ただし、サービスは独立して実行され、独自のデータ ストアを持つ場合があるため、マイクロサービス アーキテクチャでデータの一貫性を維持するのは困難になる場合があります。この記事では、一般的な課題を検討し、Java フレームワークを使用したデータ整合性保証戦略を提供します。

課題

• 分散トランザクション: マイクロサービス内のトランザクションは複数のサービスにまたがることはできません。
• 最終的な整合性: サービス間の更新が一時的に不整合になる可能性があります。
• 更新の喪失: 2 つのサービスが同じエンティティを同時に更新すると、更新が失われる可能性があります。

戦略

1. 分散トランザクション管理

• Spring Cloud Data Flow や Apache Kafka などのトランザクション マネージャーを使用して、複数のサービスにわたるトランザクションを調整します。
• 参加しているすべてのサービスが分散トランザクションをサポートしていることを確認してください。

2. 結果整合性

• により、サービスは個別に更新され、最終的にはメッセージ キューまたはイベント駆動型アーキテクチャを使用して更新を同期できます。
• たとえば、RabbitMQ または Apache Kafka を使用します。

3. データのバージョン管理

• 同時更新を検出して処理するには、オプティミスティック ロックを使用します。
• データを更新する前に、データのバージョンが一致しているか確認してください。

実際的なケース

注文マイクロサービスと在庫マイクロサービスがあると仮定します。ユーザーが注文を行うとき、注文と在庫の更新に一貫性を持たせる必要があります。

// 订单微服务
public void placeOrder(Order order) {
    // 检查库存
    if (inventoryService.checkAvailability(order.getProductId())) {
        // 创建订单并保存
        orderRepository.save(order);
        // 更新库存
        inventoryService.decrementStock(order.getProductId(), order.getQuantity());
    }
}

// 库存微服务
public boolean checkAvailability(String productId) {
    // 检查库存并返回可用数量
    ProductInventory inventory = inventoryRepository.findById(productId).get();
    return inventory.getQuantity() >= order.getQuantity();
}

public void decrementStock(String productId, int quantity) {
    // 更新库存
    ProductInventory inventory = inventoryRepository.findById(productId).get();
    inventory.setQuantity(inventory.getQuantity() - quantity);
    inventoryRepository.save(inventory);
}

この例では、オプティミスティック ロックを使用して、更新前にインベントリをチェックしてデータの一貫性を確保します。在庫マイクロサービスは、分散トランザクションまたは結果整合性戦略を使用して、注文マイクロサービスとの同期を確保することもできます。

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