Как управлять транзакциями в микросервисной архитектуре

Монолитное приложение работает с одной базой данных, у каждой транзакции есть начало и конец. Мы можем быть уверены, что данные любого многоступенчатого процесса в такой архитектуре будут согласованы.

Когда мы переходим на микросервисы эта уверенность пропадает. Каждый микросервис работает сам по себе, записывает свои данные в собственную базу, да и базы эти могут быть принципиально разными. Операции носят асинхронный характер, и чётко проконтролировать их работу в рамках многоступенчатого процесса практически невозможно.

Пара примеров, чем грозит несогласованность данных

Возьмём для примера банковское приложение с возможностью перевода денег. Эта функция работает на двух микросервисах: один отвечает за снятие денег с баланса, второй – за их зачисление на целевой счёт. Если разработчики не позаботились о согласованности данных, сбой одного из микросервисов или шины, через которую они общаются, может привести к потере денег.

Другой пример – представим большой корпоративный продукт со сложной внутренней логикой. Скажем, система электронного документооборота – она принимает сканы от пользователя, затем одни данные отправляет в бухучёт, другие – в финансовые системы, сами документы складывает в электронный архив и т.д. Без контроля распределённых транзакций все внутренние процессы становятся чёрным ящиком. Если возникают ошибки, мы не можем остановить и перезапустить процесс. Не можем загрузить часть правильно оформленных документов и вернуть остальные пользователю, работа идёт по принципу «всё или ничего».

Чтобы в микросервисном продукте не происходили такие конфликты, данные не терялись и были согласованными, мы используем шаблон проектирования Saga.

Как работает Saga

Технически Saga – это отдельный микросервис, который через шину ловит сообщения о событиях в других микросервисах. Есть два варианта работы Saga:

Saga сверяется с шаблоном процесса и отдаёт команду другим модулям.
Другие модули сами подписываются на события, которые влияют на их активность и при наступлении события действуют по шаблону процесса.

Такой подход применяется как в краткосрочных процессах, так и в длительных, которые могут требовать множества последовательных действий, перехода из системы в систему, и продолжаться несколько дней.

Saga в нашей практике

Пример 1. В системе для работы с медиафайлами класса DAM (Digital Asset Management), пользователи за раз могут загрузать десятки фото- и видеоматериалов, каждый из которых при добавлении проходит через несколько микросервисов.

Без Saga пользователям непонятно, когда эти файлы становятся доступны для дальнейшей обработки, а если страница зависает или обновляется, процесс загрузки приходится начинать заново.

Saga позволяет нам показывать пользователям прогресс загрузки, запрашивать у них дополнительные данные, не прерывая процесс, а также отменять загрузку – например, если система видит, что пользователь приложил неправильный файл.

Пример 2. В системе авансовых отчетов по командировкам сотрудники последовательно указывают различные данные, загружают чеки и документы. Saga координирует весь этот процесс в полном соответствии с внутренними регламентами компании. Архитектура продукта выстроена по образцу бизнес-процесса, который приходилось бы заполнять в офлайне. В результате ИТ-система работает прозрачно для бизнеса.

Альтернативные подходы, или почему мы выбрали Saga

Координатор распределённых транзакций. Принцип похож на Saga, только вместо того, чтобы слушать шину данных и отправлять через неё сообщения микросервисам, оркестратор работает напрямую с БД микросервисов.

Ограничения:

Этот вариант сложнее технически.
А если у микросервисов разный тип БД (например, MS SQL и MongoDB), этот метод в принципе не сработает.

Outbox-Inbox. Микросервисы обмениваются сообщениями напрямую, без оркестратора. Если вернуться к примеру с банковским приложением, то при переводе денег один микросервис сохраняет у себя в Outbox сообщение об отправке, второй записывает у себя в Inbox сообщение о получении. Если случается сбой, то можно соотнести между собой их ящики и добиться согласованности данных.

Ограничения:

Это вполне работоспособный метод, но подходит только для простых процессов – если в транзакции участвует три и более сервисов, контролировать их взаимодействие становится слишком затратным.

Здесь и стоит задуматься о Saga.