안녕하세요 개발자 여러분,
마이크로서비스는 확장 가능하고 유연한 시스템을 구축하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 그러나 특히 서비스 전반에 걸쳐 분산 트랜잭션을 관리할 때 복잡성이 발생합니다. 이것이 바로 마이크로서비스에서 장기 실행 트랜잭션을 처리하기 위한 강력한 디자인 패턴인 사가 패턴이 등장하는 곳입니다. 이 게시물에서는 Saga Pattern이 무엇인지, 어떻게 작동하는지 살펴보고 C#의 HR(인적 자원) 사용 사례를 통해 실제로 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.
사가 패턴이란 무엇입니까?
Saga 패턴은 대규모 분산 트랜잭션을 일련의 작은 단계로 나누고 각 단계는 특정 마이크로서비스에 의해 처리됩니다. 이러한 단계는 순서대로 실행되며, 문제가 발생할 경우 롤백하기 위해 각 단계에 대해 보상 작업이 정의됩니다.
사가 패턴을 구현하는 데는 두 가지 기본 접근 방식이 있습니다.
- 안무: 각 서비스는 이벤트를 듣고 반응하며 자체적으로 조정됩니다.
- 오케스트레이션: 중앙 코디네이터 서비스가 거래 흐름을 관리합니다.
Saga 패턴을 사용하는 이유는 무엇입니까?
Saga 패턴은 다음과 같은 마이크로서비스 아키텍처에 특히 유용합니다.
- 거래는 다양한 서비스(예: HR, 급여, 채용)에 걸쳐 이루어집니다.
- 확장성과 분리가 필수적입니다.
- 부분적인 실패를 적절하게 처리하는 것이 중요합니다.
HR 사용 사례: 직원 온보딩
신규 직원 온보딩에 여러 마이크로서비스가 포함되는 HR(인적 자원) 시스템을 상상해 보세요.
- 사용자 서비스: 직원 계정을 생성합니다.
- 급여 서비스: 급여 세부사항을 설정합니다.
- 복리후생서비스: 직원의 복리후생을 등록합니다.
온보딩 프로세스를 완료하려면 이러한 서비스가 함께 작동해야 합니다. 급여 서비스가 실패하면 시스템에서 계정 생성 및 혜택 등록을 취소해야 합니다.
C에서 Saga 패턴 구현
직원 온보딩 프로세스를 오케스트레이션으로 사가 패턴을 구현해 보겠습니다.
1단계: Saga 코디네이터 정의
사가 코디네이터는 거래 흐름을 관리합니다. C#의 기본 구현은 다음과 같습니다.
public class SagaCoordinator { private readonly IUserService _userService; private readonly IPayrollService _payrollService; private readonly IBenefitsService _benefitsService; public SagaCoordinator(IUserService userService, IPayrollService payrollService, IBenefitsService benefitsService) { _userService = userService; _payrollService = payrollService; _benefitsService = benefitsService; } public async Task ExecuteOnboardingSagaAsync(Employee employee) { try { Console.WriteLine("Starting onboarding saga..."); // Step 1: Create user account await _userService.CreateUserAsync(employee); // Step 2: Set up payroll await _payrollService.SetupPayrollAsync(employee); // Step 3: Register benefits await _benefitsService.RegisterBenefitsAsync(employee); Console.WriteLine("Onboarding completed successfully!"); } catch (Exception ex) { Console.WriteLine($"Error during onboarding: {ex.Message}"); await CompensateAsync(employee); } } private async Task CompensateAsync(Employee employee) { Console.WriteLine("Compensating..."); await _benefitsService.RollbackBenefitsAsync(employee); await _payrollService.RollbackPayrollAsync(employee); await _userService.DeleteUserAsync(employee); Console.WriteLine("Compensation complete."); } }
2단계: 서비스 정의
각 서비스는 특정 논리와 보상 조치를 구현합니다.
public interface IUserService { Task CreateUserAsync(Employee employee); Task DeleteUserAsync(Employee employee); } public interface IPayrollService { Task SetupPayrollAsync(Employee employee); Task RollbackPayrollAsync(Employee employee); } public interface IBenefitsService { Task RegisterBenefitsAsync(Employee employee); Task RollbackBenefitsAsync(Employee employee); }
이러한 인터페이스의 구현은 데이터베이스 또는 기타 API와 상호 작용합니다.
3단계: Saga 실행
Saga 코디네이터를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.
public class SagaCoordinator { private readonly IUserService _userService; private readonly IPayrollService _payrollService; private readonly IBenefitsService _benefitsService; public SagaCoordinator(IUserService userService, IPayrollService payrollService, IBenefitsService benefitsService) { _userService = userService; _payrollService = payrollService; _benefitsService = benefitsService; } public async Task ExecuteOnboardingSagaAsync(Employee employee) { try { Console.WriteLine("Starting onboarding saga..."); // Step 1: Create user account await _userService.CreateUserAsync(employee); // Step 2: Set up payroll await _payrollService.SetupPayrollAsync(employee); // Step 3: Register benefits await _benefitsService.RegisterBenefitsAsync(employee); Console.WriteLine("Onboarding completed successfully!"); } catch (Exception ex) { Console.WriteLine($"Error during onboarding: {ex.Message}"); await CompensateAsync(employee); } } private async Task CompensateAsync(Employee employee) { Console.WriteLine("Compensating..."); await _benefitsService.RollbackBenefitsAsync(employee); await _payrollService.RollbackPayrollAsync(employee); await _userService.DeleteUserAsync(employee); Console.WriteLine("Compensation complete."); } }
Saga 패턴의 장점
- 복원력: 장기 실행 프로세스의 오류 복구를 가능하게 합니다.
- 확장성: 트랜잭션 무결성을 유지하면서 서비스를 분리합니다.
- 유연성: 보상 로직을 맞춤화하여 다양한 워크플로우를 지원합니다.
최종 생각
Saga 패턴은 마이크로서비스와 같은 분산 시스템에서 데이터 일관성을 유지하는 데 중요한 디자인 패턴입니다. HR 예에서는 전체 온보딩 프로세스가 성공적으로 완료되거나 정상적으로 롤백되어 시스템 무결성이 유지되도록 했습니다.
Saga와 같은 패턴을 활용하여 분산 트랜잭션의 복잡성을 처리하는 강력한 시스템을 설계할 수 있습니다.
계속 코딩하세요
위 내용은 마이크로서비스의 사가 패턴의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

tinyxml, pugixml 또는 libxml2 라이브러리를 사용하여 C에서 XML 데이터를 처리 할 수 있습니다. 1) XML 파일을 구문 분석 할 수 있습니다. dom 또는 sax 메소드 사용, dom은 작은 파일에 적합하며 Sax는 큰 파일에 적합합니다. 2) XML 파일 생성 : 데이터 구조를 XML 형식으로 변환하고 파일에 씁니다. 이러한 단계를 통해 XML 데이터를 효과적으로 관리하고 조작 할 수 있습니다.

C에서 XML 데이터 구조로 작업하면 tinyxml 또는 pugixml 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 1) pugixml 라이브러리를 사용하여 XML 파일을 구문 분석하고 생성하십시오. 2) 책 정보와 같은 복잡한 중첩 XML 요소를 처리합니다. 3) XML 처리 코드를 최적화하면 효율적인 라이브러리 및 스트리밍 구문 분석을 사용하는 것이 좋습니다. 이러한 단계를 통해 XML 데이터를 효율적으로 처리 할 수 있습니다.

C는 낮은 수준의 메모리 관리 및 효율적인 실행 기능으로 인해 게임 개발, 금융 거래 시스템 및 임베디드 시스템에 없어서는 안될 것이기 때문에 여전히 성능 최적화를 지배합니다. 구체적으로, 그것은 다음과 같이 나타납니다. 1) 게임 개발에서 C의 저수준 메모리 관리 및 효율적인 실행 기능은 게임 엔진 개발에 선호되는 언어가됩니다. 2) 금융 거래 시스템에서 C의 성능 장점은 대기 시간이 매우 낮고 처리량이 높음을 보장합니다. 3) 임베디드 시스템에서 C의 저수준 메모리 관리 및 효율적인 실행 기능은 자원 제약 환경에서 매우 인기가 있습니다.

C XML 프레임 워크의 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) TinyXML은 자원으로 제한된 환경에 적합합니다. 2) PugixML은 고성능 요구 사항에 적합합니다. 3) XERCES-C는 복잡한 XMLSCHEMA 검증 및 성능, 사용 편의성 및 라이센스를 고려해야합니다.

C#은 개발 효율성과 유형 안전이 필요한 프로젝트에 적합한 반면 C#은 고성능 및 하드웨어 제어가 필요한 프로젝트에 적합합니다. 1) C#은 기업 애플리케이션 및 Windows 개발에 적합한 가비지 컬렉션 및 LINQ를 제공합니다. 2) C는 고성능 및 기본 제어로 유명하며 게임 및 시스템 프로그래밍에 널리 사용됩니다.

C 코드 최적화는 다음 전략을 통해 달성 할 수 있습니다. 1. 최적화 사용을 위해 메모리를 수동으로 관리합니다. 2. 컴파일러 최적화 규칙을 준수하는 코드를 쓰십시오. 3. 적절한 알고리즘 및 데이터 구조를 선택하십시오. 4. 인라인 함수를 사용하여 통화 오버 헤드를 줄입니다. 5. 템플릿 메타 프로 그램을 적용하여 컴파일 시간에 최적화하십시오. 6. 불필요한 복사를 피하고 움직이는 의미와 참조 매개 변수를 사용하십시오. 7. Const를 올바르게 사용하여 컴파일러 최적화를 돕습니다. 8. std :: 벡터와 같은 적절한 데이터 구조를 선택하십시오.

C의 휘발성 키워드는 변수 값이 코드 제어 외부에서 변경 될 수 있으므로 최적화 할 수 없음을 컴파일러에게 알리는 데 사용됩니다. 1) 종종 센서 상태와 같은 하드웨어 또는 인터럽트 서비스 프로그램에 의해 수정 될 수있는 변수를 읽는 데 사용됩니다. 2) 휘발성은 멀티 스레드 안전을 보장 할 수 없으며 뮤텍스 잠금 장치 또는 원자 작업을 사용해야합니다. 3) 휘발성을 사용하면 성능이 약간 줄어들 수 있지만 프로그램 정확성을 보장 할 수 있습니다.

C에서 스레드 성능을 측정하면 표준 라이브러리에서 타이밍 도구, 성능 분석 도구 및 사용자 정의 타이머를 사용할 수 있습니다. 1. 라이브러리를 사용하여 실행 시간을 측정하십시오. 2. 성능 분석을 위해 GPROF를 사용하십시오. 단계에는 컴파일 중에 -pg 옵션 추가, GMON.out 파일을 생성하기 위해 프로그램을 실행하며 성능 보고서를 생성하는 것이 포함됩니다. 3. Valgrind의 Callgrind 모듈을 사용하여보다 자세한 분석을 수행하십시오. 단계에는 Callgrind.out 파일을 생성하고 Kcachegrind를 사용하여 결과를보기위한 프로그램 실행이 포함됩니다. 4. 사용자 정의 타이머는 특정 코드 세그먼트의 실행 시간을 유연하게 측정 할 수 있습니다. 이 방법은 스레드 성능을 완전히 이해하고 코드를 최적화하는 데 도움이됩니다.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

DVWA
DVWA(Damn Vulnerable Web App)는 매우 취약한 PHP/MySQL 웹 애플리케이션입니다. 주요 목표는 보안 전문가가 법적 환경에서 자신의 기술과 도구를 테스트하고, 웹 개발자가 웹 응용 프로그램 보안 프로세스를 더 잘 이해할 수 있도록 돕고, 교사/학생이 교실 환경 웹 응용 프로그램에서 가르치고 배울 수 있도록 돕는 것입니다. 보안. DVWA의 목표는 다양한 난이도의 간단하고 간단한 인터페이스를 통해 가장 일반적인 웹 취약점 중 일부를 연습하는 것입니다. 이 소프트웨어는

Atom Editor Mac 버전 다운로드
가장 인기 있는 오픈 소스 편집기

VSCode Windows 64비트 다운로드
Microsoft에서 출시한 강력한 무료 IDE 편집기

Dreamweaver Mac版
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)
