Choreography

従来のモノリシック アプリケーションでは、複数のエンティティ間でデータの一貫性を維持するのは簡単です。リレーショナル データベース エンジンは、ローカル SQL トランザクション内にラップされた ACID (原子性、一貫性、分離性、耐久性) 保証を提供します。注文の発注、支払いの差し引き、または在庫の予約が途中で失敗した場合、ROLLBACK を呼び出すと、データベースのすべての変更が即座に元に戻されます。 ただし、最新の マイクロサービス アーキテクチャ に移行すると、データ管理が根本的に変わります。ドメインの自律性と独立したスケーラビリティを確保するために、各マイクロサービスはプライベート データベースを所有します。電子商取引のチェックアウトの処理などの 1 つのビジネス操作が、複数のサービス境界とデータベース エンジン (注文の PostgreSQL、支払いの DynamoDB、在庫の Redis など) にまたがるようになりました。 分散マイクロサービスは単一のデータベース トランザクションに依存できないため、ネットワーク境界を越えてデータの一貫性を維持することは、分散システム エンジニアリングにおいて最も困難な問題の 1 つになります。 システムの可用性やパフォーマンスを犠牲にすることなくこれを解決するために、ソフトウェア アーキテクトは Saga パターン を利用します。 この詳細な説明では、従来の分散トランザクションが失敗する理由を調査し、Saga パターンの中核的な仕組みを分析し、コレオグラフィーとオーケストレーションを比較し、分離対策を分析し、Go と Java での実稼働コードの実装を調査し、実際の障害ロールバックを安全に処理する方法を学びます。 根本的な問題: マイクロサービスで 2 フェーズ コミット (2PC) が失敗する理由 Saga パターンを採用する前に、エンジニアはよく次のような質問をします: マイクロサービス全体で従来の 2 フェーズ コミット (2PC / XA)​​ を使用できないのはなぜですか? 2PC の仕組み 2 フェーズ コミットは、中央のトランザクション マネージャーを使用して、複数のデータベース ノードにわたる分散トランザクションを 2 つのフェーズで調整します。