在微服務中保證服務的一緻性

在近期舉辦的qcon london大會上，ben stopford在他的演講中極力主張擁抱去集中化的思想、建構基于服務的系統，并通過流處理工具解決分布式狀态所引起的問題。

stopford目前任職于confluent，參與kafka的開發工作。對他來說，建構基于服務的系統的理由有很多，包括松耦合、邊界上下文、易于擴充等等，這些特性讓我們能夠建構出可以随着時間的推移而不斷改進的系統。但是，通過這種方式，我們實質上是在建立分布式的系統，而分布式系統自有其本身的複雜性，并且在延遲與故障等方面還存在着種種問題。

stopford描述了分布式系統的兩種基本模式：

以請求-響應的方式對服務進行解耦，通常使用rest的服務實作。它很适合于ui以及提問的場景。 事件驅動，這種模式的特征是異步的，或是“fire and forget”的消息傳遞。它非常适合于設計跨服務的複雜依賴。

這兩種模式可以結合使用，例如使用請求-響應模式實作一個rest接口，随後以事件的方式進行背景處理。

stopford随後對異步與基于事件的通信，例如隊列的使用展開了讨論。他認為這種模型非常簡單，隻要做到一次隻取出一條消息，就能夠保證消息的次序。即使将這一方式進行一定程度的擴充，仍然可以保證它的次序，但stopford指出，在某些情況下，我們或許會失去可用性或是次序的保證。他還指出了該方式的另一個缺點，即消息的存在是短期的，是以服務一旦出現故障，就無法回到之前的時間點再次讀取這些消息了。

stopford認為，更好的方法是使用某種分布式日志支援服務的開發，并以kafka為例。kafka是基于日志的概念而設計的，而日志是一種隻增的資料結構。是以讀寫操作都非常高效，對于讀操作來說，隻需定位到某個位置，并進行順序讀取。而對寫操作來說，所做的隻是簡單的添加而已。

分布式的日志系統還能夠為微服務帶來以下好處：

始終線上，這依賴于某種容錯的代理，例如kafka。 負載均衡，每個服務執行個體都将從一個代理中讀取資料。 容錯性，這是因為服務可能會産生故障轉移，但消息的次序仍然保持不變。 倒帶和回放，當系統發現了某個錯誤并修複之後，服務可以找回原始的消息，并進行回放。

但這種方式仍然有一個未解決的問題，即保持服務的一緻性。因為在系統發生故障等一些情況下，很難避免出現一些重複的消息（“即至少一次”的送出機制）。是以，服務在處理他們收到的消息時必須保證幂等性（idempotent）。從邏輯上說，這相當于建立了一種“正好一次”的送出機制。stopford表示，這一功能在kafka中尚未實作（但相關功能已經在開發中了）。

martin kleppmann在本次大會的另一場演講中也提到了服務一緻性的問題。

qcon的參會者已經可以欣賞stopford的演講了，而infoq的讀者很快也能夠欣賞到演講的内容。stopford同時也釋出了這次演講的幻燈片。

本文轉自d1net（轉載）