Сьогодні обговоримо типові помилки, з якими можна зіткнутися при використанні Saga і CQRS, як їх уникнути і які уроки можна витягти з практичного досвіду.
1. Неправильне розуміння бізнес-логіки
Одна з найпоширеніших помилок — це застосування Saga і CQRS «просто тому, що це модно». Але без розуміння бізнес-логіки вашої системи ці патерни можуть більше нашкодити, ніж допомогти. Наприклад, якщо у вас проста бізнес-логіка і не потрібна складна координація між сервісами, впровадження Saga зайве ускладнить архітектуру.
Приклад:
У системі управління замовленнями не проаналізовано, які кроки реально потребують компенсації. Наприклад, якщо користувач оформив замовлення, але не дійшов до етапу оплати, скасовувати на рівні всіх мікросервісів не треба. Замість цього можна просто видалити замовлення.
Як уникнути:
- Почніть з чіткого опису бізнес-процесу. Використовуйте діаграми (наприклад, BPMN) для моделювання взаємодій.
- Використовуйте патерн Saga тільки для складних процесів, які вимагають координації кількох мікросервісів.
2. Перевантаження архітектури
Часто розробники намагаються впровадити і Saga, і CQRS скрізь, де можна, включно з місцями, де це не потрібно. Це призводить до значно складнішого коду, який важче підтримувати і масштабувати.
Приклад:
Замість стандартного CRUD-оператора через CQRS навмисно реалізують логіку з навантаженими командами і обробкою подій, хоча простого REST API було б достатньо.
Як уникнути:
Використовуйте CQRS і Saga лише там, де це справді необхідно. Наприклад:
- CQRS підходить для сценаріїв з інтенсивним читанням даних або складною логікою консистентності.
- Saga використовується для процесів, які містять кілька кроків між різними мікросервісами і можуть бути частково відкотені.
3. Невідповідність в моделі даних і подіях
Комбінація CQRS і Event Sourcing може призвести до розбіжності даних між командами (writes) і запитами (reads), особливо якщо неправильно спроєктувати події. Це відбувається, коли події не враховують всі вимоги моделі читання, або якщо структуру подій змінюють у майбутньому.
Приклад:
Мікросервіс обробки замовлень відправляє подію типу "OrderCreated", але не включає критичну інформацію, наприклад "список товарів". Натомість модель читання очікує цю інформацію, тож потрібен додатковий запит до іншого сервісу.
Як уникнути:
- Проєктуйте події так, щоби вони включали всю необхідну інформацію для побудови моделі читання.
- Не змінюйте структуру подій заднім числом, якщо вже є консюмери. Якщо зміни неминучі, використовуйте версіонування подій.
4. Проблеми з координацією в патерні саг
Вибір між оркестрацією і хореографією — критичне рішення. Неправильний вибір може привести до хаосу в системі або її низької продуктивності.
Приклад:
Система з великою кількістю кроків (10+) реалізована на хореографії. Кожен крок генерує події, які обробляють різні сервіси. У результаті система стає надмірно складною, і відладка проблем перетворюється на справжній кошмар.
Як уникнути:
- Використовуйте оркестрацію для складних процесів з великою кількістю кроків. Наприклад, можна централізувати логіку в мікросервісі-оркестраторі.
- Хореографію застосовуйте для простих процесів, особливо якщо кроки слабо пов’язані між собою.
5. Неправильна обробка помилок і відкатів
Помилка на одному з етапів саги може залишити систему в непередбачуваному стані, якщо не продумані компенсаційні дії. Наприклад, якщо бронювання в готелі пройшло успішно, але платіж за квиток на літак не пройшов, треба скасувати бронювання.
Приклад:
Компенсаційна дія не перевіряє, чи існує бронювання, яке треба скасувати. У результаті система намагається скасувати вже видалений запис, що викликає додаткові помилки.
Як уникнути:
- Переконайтеся, що компенсаційні дії працюють коректно. Вони повинні бути ідемпотентними (тобто повторний виклик не повинен порушувати систему).
- Тестуйте компенсаційні дії так само ретельно, як і основну функціональність.
Типові помилки реалізації
1. Слабка консистентність даних
Використання Saga і CQRS передбачає eventual consistency (відкладена консистентність). Це означає, що зміни в системі можуть бути видимі не миттєво. Якщо це не враховувати, можуть виникнути ситуації, коли дані в моделі читання не відповідають поточному стану системи.
Приклад:
Користувач бачить в додатку статус "Ваше замовлення відправлено", хоча фактично воно ще обробляється.
Як уникнути:
- Чітко інформуйте користувачів про можливі затримки в системі (наприклад, "Статус може оновлюватися з затримкою").
- Мінімізуйте час між обробкою команди і оновленням моделі читання.
2. Неправильне управління транзакціями
Saga за своєю природою не є атомарними. Якщо намагатися зробити їх такими, легко порушити узгодженість даних.
Приклад:
Мікросервіс намагається обробляти Saga в рамках однієї транзакції бази даних, що призводить до блокувань і падіння продуктивності.
Як уникнути:
- Не намагайтеся об’єднувати етапи Saga в одну транзакцію. Довірте координацію окремим інструментам (наприклад, orchestration engine або подієвій системі).
3. Відсутність моніторингу і логування
Без належного моніторингу відлагодження проблем у системі може перетворитися на кошмар. Це особливо актуально для Saga і CQRS, де багато взаємодій між сервісами.
Приклад:
Система Saga генерує велику кількість логів, але вони неструктуровані, через що важко зрозуміти, що саме сталося.
Як уникнути:
- Логуйте кожен етап виконання Saga, включно з ідентифікаторами кореляції.
- Використовуйте розподілену трасування (наприклад, Spring Sleuth з Zipkin/Jaeger), щоб відслідковувати весь шлях виконання Saga.
Уроки з практики
- Почніть з малого. Перед впровадженням складних архітектур переконайтеся, що точно розумієте, навіщо це потрібно. Не намагайтеся відразу застосовувати Saga і CQRS по всій системі.
- Дизайн подій має значення. Подія має бути самоокупною, тобто містити всю інформацію, щоб обробник міг виконати свою роботу.
- Плануйте відкати. Компенсаційні дії — це не просто «опціональна» частина коду. Вони критично важливі для стабільності системи.
- Тестуйте негативні сценарії. Наприклад, що станеться, якщо один з етапів саги завершиться з помилкою? А якщо два етапи виконаються одночасно?
- Інвестуйте в інструменти моніторингу. Без якісного моніторингу ви будете «в сліпу» розбиратися з проблемами в складних системах.
Якщо хочете заглибитися в деталі, зверніть увагу на офіційну документацію Spring Data і Spring Kafka для роботи з подіями, а також на інструменти типу Camunda для оркестрації бізнес-процесів. Успіхів у проєктуванні складних систем!
ПЕРЕЙДІТЬ В ПОВНУ ВЕРСІЮ