49.13. Arquitectura de microservicios con Java: base de datos por servicio y patrones de coherencia de datos
La arquitectura de microservicios se ha vuelto cada vez más popular en el desarrollo de aplicaciones escalables y resistentes. Permite que los sistemas complejos se descompongan en servicios más pequeños e independientes, cada uno ejecutándose en su propio proceso y comunicándose a través de mecanismos livianos, generalmente API HTTP.Este capítulo explora el patrón de base de datos por servicio y los desafíos relacionados con la coherencia de los datos en un entorno de microservicios, enfocándose en el lenguaje de programación Java.
Base de datos por servicio
El patrón Base de datos por servicio es un componente clave en la arquitectura de microservicios, donde cada servicio tiene su propia base de datos, ya sea una base de datos completa, un esquema dentro de una base de datos compartida o incluso un grupo de tablas. Este enfoque tiene varias ventajas:
- Aislamiento de datos: Cada servicio gestiona sus propios datos, lo que reduce la complejidad y evita el acoplamiento entre servicios.
- Escalabilidad: los servicios se pueden escalar de forma independiente, lo que permite asignar recursos según las necesidades de cada servicio.
- Resiliencia: Las fallas en un servicio o su base de datos no afectan directamente a otros servicios.
Sin embargo, este enfoque también plantea desafíos, especialmente cuando se trata de la coherencia de los datos entre servicios. En un sistema monolítico, la coherencia generalmente se garantiza mediante el uso de transacciones ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad) dentro de una única base de datos. En microservicios, donde cada servicio tiene su propia base de datos, esto no es posible.
Estándares de coherencia de datos
Para abordar la coherencia de los datos en microservicios, se pueden aplicar varios patrones:
Sagas
Una saga es una secuencia de transacciones locales, donde cada transacción local actualiza la base de datos y publica un evento o mensaje que desencadena la siguiente transacción de la saga. Si una transacción falla, se realizan compensaciones para deshacer el impacto de transacciones anteriores. Este patrón se puede implementar de dos maneras:
- Orquestación: un coordinador central (orquestador de saga) es responsable de gestionar la secuencia de transacciones.
- Coreografía: Cada servicio envía eventos/mensajes que desencadenan los siguientes pasos, sin un punto central de control.
Consistencia final
La coherencia eventual es un modelo en el que los sistemas están diseñados para lograr coherencia a lo largo del tiempo. Es posible que las actualizaciones realizadas en un servicio no se reflejen inmediatamente en otros servicios, pero eventualmente todos los servicios tendrán una vista consistente de los datos.
Abastecimiento de eventos
El abastecimiento de eventos implica almacenar el estado de una entidad como una secuencia de eventos de estado. En lugar de almacenar únicamente el estado actual, cada evento que modifica el estado persiste. Esto le permite reconstruir el estado de la entidad en cualquier momento y garantiza que todos los servicios que dependen de estos eventos puedan mantener la coherencia de los datos.
CQRS (Segregación de responsabilidad de consulta de comando)
El estándar CQRS sugiere la separación de operaciones de lectura y escritura. Los comandos son responsables de las actualizaciones de datos, mientras que las consultas se utilizan para leer datos. Esto le permite optimizar cada aspecto de forma independiente y facilita la escalabilidad y el mantenimiento del sistema.
Implementación de estándares de coherencia en Java
Java es un lenguaje de programación robusto y maduro, con un vasto ecosistema de bibliotecas y marcos que pueden ayudar a implementar arquitectura de microservicios y estándares de coherencia de datos. Marcos como Spring Boot y Micronaut facilitan la creación de microservicios autónomos, mientras que bibliotecas como Axon y Eventuate lo ayudan a implementar patrones como Sagas, Event Sourcing y CQRS.
Ejemplo de implementación
Considere un sistema de comercio electrónico compuesto por microservicios como pedidos, pagos e inventario. Cuando un cliente realiza un pedido, el servicio de pedidos crea una nueva transacción de pedido y publica un evento OrderCreated. El servicio de pago escucha este evento e inicia el proceso de facturación. Si el cargo se realiza correctamente, publica un evento PaymentApproved, que el servicio de Inventario escucha para actualizar el inventario. Si en algún momento el proceso falla, los eventos de compensación se publican para garantizar la coherencia de los datos.
Utilizando Spring Boot, por ejemplo, la publicación de eventos se puede realizar mediante el uso de eventos de aplicación y la comunicación entre servicios se puede realizar a través de mensajes en sistemas de mensajería.como RabbitMQ o Kafka. Para la persistencia de eventos, puede utilizar bases de datos como PostgreSQL con soporte JSONB para almacenar eventos o soluciones específicas como Event Store.
Consideraciones finales
La arquitectura de microservicios con Java ofrece un enfoque flexible y escalable para construir sistemas complejos. El estándar Base de datos por servicio y los estándares de consistencia de datos como Sagas, Eventual Consistency, Event Sourcing y CQRS son fundamentales para garantizar que cada servicio mantenga su integridad y que el sistema en su conjunto permanezca consistente. Aunque implementar estos estándares puede ser un desafío, el ecosistema Java proporciona las herramientas y marcos necesarios para facilitar este proceso.
Con el conocimiento y las herramientas adecuadas, los desarrolladores pueden crear sistemas robustos y confiables que se pueden adaptar y escalar fácilmente para satisfacer las necesidades siempre cambiantes del mundo moderno de la tecnología.
