I en mikrotjenestearkitektur håndteres tjenestedatapartisjonering ved å dele dataene inn i mindre logiske samlinger som er knyttet til hver mikrotjeneste. Tilnærmingen som brukes for tjenestedatapartisjonering vil avhenge av kravene og kompleksiteten til systemet.
Her er noen vanlige tilnærminger til tjenestedatapartisjonering i en mikrotjenestearkitektur:
1. Funksjonell partisjonering: Denne tilnærmingen partisjonerer data basert på funksjonene til systemet eller domenet. Tanken er å finne naturlige grenser innenfor systemet, som er logiske og forretningsorienterte. Dataene blir deretter partisjonert for å støtte disse funksjonene, med hver mikrotjeneste ansvarlig for å få tilgang til bare et delsett av dataene.
2. Domenedrevet partisjonering: Denne tilnærmingen partisjonerer data basert på domeneenheter og enheters relasjoner. Det ligner på funksjonell partisjonering, men fokuset er mer på datamodellen og relasjoner mellom enheter. Dataene er partisjonert for å sikre at hver mikrotjeneste har tilgang til dataene den trenger for å utføre sine funksjoner.
3. Vertikal partisjonering: Denne tilnærmingen partisjonerer data basert på tekniske bekymringer, for eksempel datastørrelse, ytelse eller skalerbarhet. Dataene er partisjonert ved å bryte dem ned i mindre, mer håndterbare enheter, som kan behandles raskere og mer effektivt.
4. Horisontal partisjonering: Denne tilnærmingen partisjonerer data basert på antall forekomster som kreves for å håndtere trafikken. Dataene replikeres på tvers av flere mikrotjenester, og hver forekomst håndterer et undersett av dataene for å maksimere tilgjengelighet og ytelse.
Når data er partisjonert, må du også vurdere konsistensen og synkroniseringen av dataene på tvers av mikrotjenester. Implementering av et distribuert datalager, for eksempel et nøkkelverdilager eller et dokumentlager, kan bidra til å sikre konsistens på tvers av mikrotjenester. Det er imidlertid også viktig å vurdere avveiningene mellom konsistens og tilgjengelighet, da ulike systemer har ulike krav.
Publiseringsdato: