• Partager cette lettre Et je vous envoie quelques récompenses pour les références.

Certains de ces microservice modèles sont Fondemental, et certains sont tout à fait avancé. Tous sont super utiles aux ingénieurs logiciels qui construisent des systèmes évolutifs.

Curieuse de savoir combien étaient nouveaux pour vous:

1. Passerelle API,

2. Base de données par service,

3. Disjoncteur,

4. Messagerie animée par un événement,

5. Découverte des services,

6. Réessayez avec Backoff,

7. Se décomposer par capacité opérationnelle,

8. Saga,

9. API de contrôle de santé,

10. Traçage distribué,

11. Instance de service par conteneur,

12. Composition de l'API,

13. Boîte de réception transactionnelle,

14. Invocation à distance (REST/gRPC),

15. Dos pour Frontends (BFF),

16. Une tête en vrac,

17. Consommateur indépendant,

18. Fig.

19. CQRS,

20. Sidecar/Service Mesh,

21. Couche anticorruption,

22. Événement Sourant.

Pour chacun d'eux, je partage :

• Qu'est-ce que c'est en anglais clair et comment ça marche,

• Une analogie réelle (si j'en ai trouvé une),

• Des compromis,

• C'est important.

Laisse partir !

Chapitre

L'application la plus dangereuse de votre entreprise a été construite par quelqu'un en finance mardi dernier (Partenaire)

Le nombre d'applications codées en vibe dans environnement des entreprises a monté en flèche.

Pourtant, la plupart des applications codées par vibration ne peuvent pas gérer les données du client en toute sécurité, se conformer à vos workflows internes ou passer des processus de production.

C'est-à-dire qu'ils brisent les normes de votre entreprise.

Vos applications deviennent donc un problème informatique lorsque vous vous posez ces questions :

• Où vivent les données & qui peut accéder à l'application?

• Où sont les registres d'audit et comment faire appliquer les politiques de sécurité de l'entreprise?

• Cela peut-il atteindre la production en toute sécurité?

INTRODUCTION SUPERBLOQUES...

(Au lieu de nettoyer plus tard, il fait de TI la fondation à partir du premier jour.)

• Les applications se déploient dans votre propre compte AWS et VPC, de sorte que les données sensibles restent sous votre contrôle.

• Connexion de l'entreprise, les permissions basées sur le rôle, les journaux d'audit et la gouvernance sont appliqués automatiquement dans toutes les applications.

• Chaque déploiement est scanné pour détecter les vulnérabilités avant d'atteindre la production.

Donc, vous construisez des applications prêtes à la production au lieu de démos qui doivent être reconstruites plus tard... et votre entreprise se déplace plus vite.

Si vous êtes sérieux sur le développement d'applications d'IA d'entreprise, essayez Superblocks en ce moment:

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(Merci à Superblocs pour le partenariat sur ce poste.)

Chapitre

1. Passerelle API

Une interface de programmation d'application (API) passerelle est un point d'entrée unique pour vos services.

Un client ne doit jamais appeler les services directement.

La passerelle leur donne une seule adresse et transmet chaque demande au service correct. De plus, il centralise les préoccupations transversales : authentifie les demandes, applique les limites de taux, met fin à la sûreté de la couche de transport (TLS), cache les réponses et traduit les protocoles.

i.e., vos services restent concentrés sur la logique d'affaires au lieu de répéter logique transversale à travers la base de code.

Analogie

Une réception d'hôtel fait les demandes des clients.

Tu n'entres jamais dans la cuisine ou la buanderie toi-même. Au lieu de cela, vous demandez au bureau, et ils orientent votre demande vers le bon département.

Un point de contact cache une douzaine de parties mobiles.

Échanges

Une passerelle simplifie les clients1, centralise la sécurité et l'observabilité, et vous permet de remodeler les services derrière une interface stable.

Mais il ajoute un hop réseau, et pourrait devenir un seul point d'échec si vous n'exécutez qu'une seule instance. De plus, il peut devenir un goulot d'étranglement de développement lorsque chaque équipe doit le changer, et il risque de devenir un mini-monolithe si vous ajoutez la logique d'affaires à l'intérieur.

Alors lancez-le derrière un balanceur de charge pour une grande disponibilité et gardez-le mince.

Pourquoi ça compte

Utilisez une passerelle API lorsque de nombreux services se trouvent derrière une API publique, les applications mobiles et Web ont besoin d'un seul paramètre, ou vous voulez gérer l'authentification et les limites de tarifs en un seul endroit.

Il peut également vous aider à déplacer des clients d'un monolithe à des microservices sans casser l'API existante...

Certaines implémentations populaires sont Kong, NGINX, Envoy, AWS API Gateway et Apigee.

CONSEIL: Joignez-le aux moteurs de frontends2 modèle (plus sur ce dans le concept 15) lorsque différents clients, tels que le web et les applications mobiles, ont besoin de différentes API.

2. Base de données par service

Chaque service dispose d'une base de données privée que aucun autre service ne touche directement.

Un service conserve ses propres données et ne les expose que par son API.

D'autres services demandent ce dont ils ont besoin au lieu d'entrer directement dans les tableaux. Cela permet de maintenir les services facilement couplés : vous pouvez changer un schéma, basculer entre les bases de données ou ajouter un index, et rien ne se casse...

La base de données devient un détail de mise en œuvre caché derrière la limite de service.

Analogie

Une boutique avec sa propre réserve que seul son personnel entre.

Les clients demandent au comptoir, et le personnel récupère ce dont il a besoin. Personne ne va dans le dos.

Parce qu'une équipe contrôle la réserve, elle reste organisée, et ne change personne.

Échanges

Les bases de données privées donnent à chaque équipe l'indépendance, isolent les échecs et permettent à chaque service de choisir le bon stockage pour son travail.

Mais les requêtes qui s'étendent sur les services deviennent plus difficiles, vous perdez les jointures cross-table et les clés étrangères, et de garder les données cohérentes entre les besoins de services tels que Saga, API Composition, et Transactional Outbox3.

A base de données partagée semble plus facile le premier jour, mais en silence couple chaque service au fil du temps.

Pourquoi ça compte

Chaque système de microservices a des déploiements indépendants, ou des services avec des formes de données et des modèles d'accès très différents.

Ce modèle rend les microservices indépendants. Alors traitez une base de données partagée comme un drapeau rouge.

Les magasins de données populaires sont PostgreSQL, MySQL, MongoDB et DynamoDB.

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3. Disjoncteur

Un disjoncteur arrête temporairement les appels à un service défaillant, lui donnant le temps de récupérer et de protéger les appelants contre les défaillances en cascade.

Le disjoncteur enveloppe une panne d'appel & montre à distance:

• Lorsque les appels réussissent, ils restent fermés et le trafic circule.

• Quand les échecs franchissent un seuil, il s'ouvre, et chaque appel échoue rapidement sans toucher au service échoué.

• Après un refroidissement, il s'ouvre à moitié et laisse passer un appel d'essai.

• Si cela réussit, il ferme à nouveau ; sinon, il ouvre & attend plus longtemps.

Cela transforme un délai drainant les ressources en un rejet instantané et bon marché.

Analogie

Un fusible électrique voyages quand trop de courants.

Au lieu de laisser un défaut brûler la maison, le fusible coupe le circuit. Une fois le problème corrigé, vous le réinitialisez et la puissance revient.

Le briseur fait la même chose pour une dépendance défaillante, la coupant avant qu'elle n'entraîne tout.

Échanges

Ils ajoutent des chemins de gestion des erreurs et ont besoin d'un réglage prudent des seuils et des délais.

De plus, ils peuvent se déplacer sur un blip et rejeter le bon trafic, et nécessitent une surveillance afin que vous remarquez un circuit ouvert.

Pourquoi ça compte

Les appels à une dépendance distante/tiers doivent se dégrader gracieusement, ou un service lent ne doit PAS prendre le chemin de requête entier.

Résilience4j (Java), Polly (.NET) et Envoy proxy implémentent des disjoncteurs, et une maille de service (plus sur cela dans le concept 20) comme Istio peut les appliquer sans changement de code.

4. Messagerie conduite par un événement

Les services communiquent en publiant et en consommant des événements par l'intermédiaire d'un courtier de messages plutôt que de s'appeler directement et d'attendre.

Un appel direct couple l'appelant à l'appelant à temps: l'appelant bloque une réponse, et un échec de chaque côté rompt la demande.

La messagerie événementielle rompt ce lien. Un service publie un événement à un courtier et passe à l'action, et un certain nombre de consommateurs peuvent s'abonner et réagir selon leur propre horaire.

Ce style de publication et d'abonnement vous permet également d'ajouter de nouveaux consommateurs plus tard sans toucher le producteur.

Analogie

A téléphone par rapport à un canal de groupe:

A appel téléphonique a besoin des deux personnes libres au même instant. Un message envoyé à canal de groupe attend que chaque lecteur soit prêt, et tous les intéressés le voient.

Les nouvelles personnes peuvent rejoindre le canal de groupe plus tard et obtenir les mises à jour.

Échanges

Il négocie une simple demande-réponse pour une éventuelle cohérence.

De plus, le débogage devient plus fort tout au long d'une chaîne d'événements, et il ya un besoin de gérer duplicata & livraison hors-commande.

Pourquoi ça compte

Les flux de travail où des étapes peuvent se produire asynchronement, amplifier un événement pour de nombreux services, découpler les producteurs des consommateurs ou lisser les pics de trafic avec un tampon.

Apache Kafka, RabbitMQ, AWS SNS et SQS, et Google Pub/Sub sont des implémentations de courtiers populaires.

CONSEIL: Combinez-le avec le modèle Idempotent Consumer4 (en savoir plus sur le concept 17), parce que la livraison au moins une fois signifie que des duplications se produiront.

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5. Découverte des services

La découverte du service permet aux services de se retrouver par nom à travers un registre, qui se met à jour comme instances démarrer, arrêter et déplacer.

Dans l'architecture des microservices, les instances vont et viennent, et leurs adresses changent constamment. C'est-à-dire que le codage dur d'un emplacement rompt le moment où un service se déplace.

Chaque instance enregistre son adresse avec un registre de service quand elle démarre et se désenregistre quand elle s'arrête. Les appelants interrogent le registre par son nom pour obtenir une adresse actuelle et saine.

Voici 2 façons de mettre en œuvre la découverte de service:

• côté client, où l'appelant interroge le registre et se balance lui-même,

• côté serveur, où un balanceur de charge ou la plate-forme le fait.

Analogie

Une application contacts au lieu de nombres griffés en stylo...

Quand un ami change son numéro, les mises à jour de l'application et vous pouvez toujours les joindre. Le registre conserve les coordonnées actuelles de chaque service, de sorte que les appelants les atteignent toujours.

Échanges

• Il ajoute des infrastructures,

• Fait du registre une dépendance critique,

• Il faut des contrôles de santé pour rester précis, et une recherche cachée peut encore envoyer le trafic à une instance morte.

Pourquoi ça compte

Les adresses fixes ne sont PAS pratiques pour les flottes d'échelle automatique, les déploiements conteneurisés avec des IP décalés, les déploiements bleu-vert et laminage5.

Consul, etcd, et Netflix.Eureka sont des registres classiques, tandis que Kubernetes construit la découverte à travers DNS et Services.

La plupart des mailles de service6 inclure, donc vous obtenez souvent la découverte gratuitement à l'échelle.

6. Réessayer avec le recul

Réessayer avec backoff réattente un appel échoué quelques fois avec un croissance retard, transformant de brefs problèmes en succès sans frapper un service en difficulté.

Les réseaux blip, et un appel qui échoue une fois réussit souvent sur le prochain essai.

Une boucle de réessayer naïve peut écraser un service qui est déjà vers le bas. Backoff corrige cela en attendant plus longtemps entre chaque tentative, généralement en doublant le retard, et jitter ajoute aléatoirement tant de clients ne réessayent pas dans Lockstep.

Une limite de réessayer et une limite de temps l'effort total ainsi un appel bloqué abandonne vers le haut au lieu de suspendre pour toujours.

Analogie

Redistribuer une ligne téléphonique occupée.

Vous attendez un moment et essayez encore, pas quarante fois de suite, et vous abandonnez après quelques anneaux plutôt que de tenir la ligne toute la journée.

Chaque attente est un peu plus longue donc vous n'êtes pas en train de bloquer la ligne.

Échanges

La réessayer d'un appel non idémpotent peut faire double emploi ou faire double emploi; les rétries agressives peuvent amplifier une panne dans une tempête de réessayer, et des tentatives supplémentaires élèvent la latence de la queue7 pour la demande.

CONSEIL: Seulement réessayer les opérations d'idémpotent, toujours ajouter jitter, et la paire des rétries avec un disjoncteur.

Pourquoi ça compte

Appels aux réseaux flous / API tiers, erreurs de base de données transitoires, ou toute opération distante qui est sûre à répéter.

Résilience4j & Polly fournir réessayer avec exponentielle backoff et jitter hors de la boîte.

Timeout, réessayer avec backoff et disjoncteur ensemble sont des mécanismes de résilience standard pour les appels à distance.

7. Décomposition par capacité opérationnelle

Diviser un système en services selon les lignes naturelles de l'entreprise, en utilisant les capacités de l'entreprise et la conception axée sur le domaine8 pour tracer les limites.

La partie HARD des microservices décide où un service se termine et le prochain commence...

Voici deux méthodes pour vous guider :

• La décomposition par capacité opérationnelle divise le système par ce que fait l'organisation, comme les commandes, les paiements ou l'expédition. Puis donne à chaque capacité un service.

• La décomposition par sous-domaine utilise la conception par domaine (DDD) de modéliser l'entreprise et de la transformer en sous-domaines.

Chacun devient un contexte délimité : une limite à l'intérieur de laquelle chaque terme a une signification précise.

Les limites tracées de cette façon suivent l'entreprise, qui se déplace beaucoup plus lentement que le code.

Analogie

Pensez à une entreprise avec différents départements:

La vente, l'expédition, les livraisons, et les paiements, la facturation. Chaque département possède son propre travail. Même le même mot peut signifier des choses différentes. Par exemple, un «client» désigne une adresse de commande et de livraison à Expédition, mais les détails de paiement et les factures à Paiements.

Un contexte délimité maintient chaque sens séparé, de sorte que les équipes n'interfèrent pas entre elles.

Échanges

Choisir les bonnes limites de service nécessite une bonne compréhension de l'entreprise.

Si vous partagez les services mauvaise façon, ils finissent par s'appeler constamment. Tout en modifiant ces limites plus tard devient difficile parce que chaque service possède déjà ses propres données et responsabilités.

Pourquoi ça compte

Utilisez ce modèle lorsque vous construisez un nouveau système de microservices, cassez un monolithe en petits services, ou donnez à chaque équipe la propriété d'un secteur d'activité spécifique.

Chapitre

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