- 读 | Software Architecture：The Hard Parts 之耦合
- 读 | Software Architecture：The Hard Parts 之代码复用
- 读 | Software Architecture：The Hard Parts 之数据所有权
- 🍗读 | Software Architecture：The Hard Parts 之数据访问
- 读 | Software Architecture：The Hard Parts 之事务
- 读 | Software Architecture：The Hard Parts 之约定
在单体架构中，读数据只要无脑写 SQL 就行，横竖都是怼到一个数据库里，顶多再设计好索引，而当数据分拆到不同的数据库或者由不同的服务控制后，又该怎么做？
有 4 种方法可以把数据再撮合到一起：
- Interservice Communication
- Column Schema Replication
- Replicated Cache
- Data Domain
Interservice Communication
一个服务需要获取非自己管理的数据时，通过实时调用其他服务来获取信息。这种方式简单直接，但存在几个问题：
- 延迟，相比从本地获取，延迟无疑增加了，增加的部分包括：网络延迟+安全检查延迟+数据查询延迟
- 可扩展性，因为功能的实现用到了其他服务，如果本服务扩展了，对依赖服务的负载就会增加，导致被依赖服务也要进行扩展
- 容错，如果依赖服务挂了，本服务就获取不到数据，可能造成可用性问题
- 约定，服务间通信，一定存在约定，增加了复杂性
Column Schema Replication
可以从其他服务控制的表中拷贝字段的副本到本地表，没有了服务间的交互，取而代之的是在数据层面进行处理。
带来三个问题：
- 数据同步，需要不停地从另一个服务处同步数据，对实时性没有要求的话一般是异步进行。
- 数据一致性，因为数据同时存在两个地方，是两份，就会始终存在一定的时间间隙，在此期间数据必然不一致，需要根据实际情况选择方案来控制不一致时间间隙的宽度。
- 数据所有权，具有数据所有权才能进行写操作，而这种方案下字段到了服务控制的表里，服务要写谁也拦不住，容易破坏数据所有权关系。
好处就是避免了上一种服务间通信方案中的坏处，适用于数据聚合、制作报表、数据量大、服务响应性要求高、容错性要求较高的情形。
Replicated Cache
提到缓存时，第一时间会想到两种：本地内存缓存和外置共享缓存。前者是不共享的，后者实质上和从另一个服务获取数据类似（只是数据直接存放在内存，少了从物理介质读取到内存的时间，提高了响应性），存在的问题也类似。
副本缓存也是在每个服务的本地放一个缓存，不过这个缓存是其他服务提供的数据的副本缓存，只能读不能写，会持续和源头保持同步。这个领域的产品有 Hazelcast、Apache Ignite、Oracle Coherence 等。
这种方案提供了很好的响应性、容错性、扩展性。需要注意的有以下几个问题：
- 启动依赖，启动时依赖于缓存，而缓存的填充依赖于源服务，如果源服务处于下线状态，则启动时会一直等待。
- 数据大小，如果副本的数据量比较大，比如 2G，就需要留心所有副本所占用的总内存大小是否在可接受的范围。
- 一致性，如果数据的变动频率很高，将很难保障数据总是处于一致状态。
- 配置管理，服务通过网络了解对方，如果广播和查找范围太广，要花很长时间才能建立好 socket 连接，尤其云环境和容器环境默认对 IP 是放任不管的，比如在 K8S 中我们更常提到 Service Name，而非 IP。
Data Domain
将需要访问的数据放到一个单独的共享 schema 或 database 里，并且不归属于任何服务。服务之间不用耦合了（服务间没有了约定，但数据库表结构成为了约定），数据的一致性和完整性也得到了保障，存在的问题是共享表结构发生变更时的影响范围变大了、服务有能力访问到不应该它访问的数据、数据所有权没有了归属。
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