Как перейти от монолита к микросервисам без сложностей и рисков? Четыре проверенных паттерна
При переходе от монолитной к микросервисной архитектуре разработчики часто сталкиваются с несколькими проблемами.
Во-первых, это необходимость переработки существующего кода и его разбиения на независимые сервисы, что может быть трудоемким и сложным процессом.
Во-вторых, возникают сложности с обеспечением взаимодействия между микросервисами, включая управление сетевыми запросами и обработку ошибок. Кроме того, важно наладить мониторинг и логирование каждого микросервиса для своевременного выявления и устранения проблем в распределенной системе.
Использование в практике таких паттернов как Strangler Fig Pattern, Parallel Run Pattern, Decorating Collaborator Pattern и Change Data Capture позволяет разработчикам значительно снизить риски и проблемы, возникающие при таком сложном переходе.
Давайте рассмотрим основные концепции этих паттернов.
Strangler Fig Pattern
В паттерне Strangler Fig Pattern, который переводиться как «Паттерн удушающего фикуса» используется постепенная миграция функций из монолита в микросервисы при сохранении параллельной работы старого и нового кода.
Паттерн Strangler Fig Pattern получил свое название по аналогии с растением »Удушающий фикус» (Strangler Fig). Это растение начинает свою жизнь на другом дереве и постепенно обвивает его, в конечном итоге заменяя и вытесняя его полностью.
На рис. 1 представлена реализация Strangler Fig Pattern в котором:
1) монолитная система разделена на модули (Feature A, Feature B и Feature C);
2) модуль (например, Feature A) выносится в отдельный микросервис (Service A);
3) прокси (или шлюз) направляет запросы следующим образом:
старый код (в монолите) обрабатывает все функции, кроме вынесенной,
новые запросы для Feature A перенаправляются в Service A;
4) и далее постепенно остальные модули (Feature B и Feature C) выносятся в аналогичные микросервисы.
Преимущества Strangler Fig Pattern:
минимизируется риск: старый код монолита остается в работе;
позволяет разделить процесс перевода на отдельные шаги и решать задачу поэтапно.
Рис. 1 Strangler Fig Pattern
Parallel Run Pattern
При реализации паттерна Parallel Run Pattern, что в переводе означает «Паттерн параллельного выполнения» — выполняется одновременная работа монолита и нового микросервиса с проверкой результатов.
На рис. 2 демонстрируется применение Parallel Run Pattern в котором:
1) входящий запрос дублируется и отправляется одновременно:
в монолитную систему,
и в новый микросервис с клонированной функциональностью;
2) результаты обеих систем сравниваются с помощью фреймворка (Comparison Framework);
3) после успешной проверки новый микросервис сервис заменяет старую реализацию.
Преимущества Parallel Run Pattern:
обеспечивает плавный переход с минимальными рисками,
позволяет проверить новый функционал без влияния на пользователя.
Рис. 2 Parallel Run Pattern
Decorating Collaborator Pattern
Паттерн Decorating Collaborator Pattern, название которого переводится как «Паттерн декорирования коллабораторов» — получил свое название по аналогии с декоратором, который добавляет новые возможности или поведение к существующему объекту.
На рис. 3 показано добавление новых сервисов поверх существующей монолитной системы, в которой:
1) запрос (например, «Place Order Request») поступает через прокси;
2) прокси перенаправляет часть запросов (например, проверку инвентаря) в новый микросервис (Inventory Service);
3) новый микросервис проверяет данные и возвращает результат;
4) монолит обрабатывает остальные части запроса.
Преимущества Decorating Collaborator Pattern:
новый функционал добавляется без необходимости переработки монолита,
постепенный переход с возможностью тестирования.
Рис. 3 Decorating Collaborator Pattern
Change Data Capture (СDС)
Паттерн Change Data Capture (CDC) получил свое название «Отслеживание изменений данных» из-за своей основной функции — отслеживания и захвата изменений данных в системе.
На рис. 4 демонстрируется использование изменений в данных для синхронизации между монолитом и микросервисами:
1) монолитная база данных отслеживает изменения (вставка, обновление, удаление) через журнал транзакций;
2) процесс CDC (например, через инструмент Debezium) преобразует эти изменения в поток данных;
3) поток отправляется в целевые системы (микросервисы, кеши, хранилища данных).
Преимущества Change Data Capture:
данные остаются консистентными между монолитом и микросервисами,
ускоряется миграция данных.
Рис. 4 Change Data Capture (CDC)
Описанные выше подходы минимизируют риски и позволяют постепенно перейти от монолитной архитектуры к микросервисной, сохраняя стабильность системы и улучшая масштабируемость.
В конечном итоге выбор конкретного паттерна зависит от сложности системы, сроков и бизнес-требований.
