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#WISSENTEILEN
Aus der Rubrik „Spaß mit Microservices“
Transaktionen
#WISSENTEILEN
Lars Röwekamp | @_openKnowledge | @mobileLarson
#WISSENTEILEN
ÜBER OPEN KNOWLEDGE
Branchenneutrale Softwareentwicklung & IT-Beratung
#WISSENTEILEN
ÜBER MICH
Wer bin ich - und wenn ja, wie viele?
• CIO New Technologies
• Enterprise & Mobile
• Autor, Speaker, Coach & Mentor
• Snowboard & MTB Enthusiast (a.k.a. “stets bemüht“)
Lars Röwekamp (a.k.a. @mobileLarson)
#WISSENTEILEN#WISSENTEILEN
Agenda:
Wo liegt das Problem?
Die Alternative a.k.a. „Plan B“
TX via SAGA Pattern
#WISSENTEILEN
Wo liegt das
Problem?
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Der fette
MONOLITH
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Use-Case
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Use-Case
#WISSENTEILEN
Use-Case
#WISSENTEILEN
Hey, lasst uns Microservices machen …
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Lasst und zusammengehörige Logik finden.
#WISSENTEILEN
Und in „kleine“ Services zerlegen.
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Upps, das gilt natürlich auch für die DB!
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Database per Service Pattern
#WISSENTEILEN
Use-Case
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Use-Case
#WISSENTEILEN
Use-Case
TX
#WISSENTEILEN
Das klappt nie im Leben!
(Anonymous, DB Admin)
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Wir brauchen Transaktionen!
(Anonymous, DB Admin)
#WISSENTEILEN#WISSENTEILEN
Die Alternative
a.k.a. „Plan B“
#WISSENTEILEN#WISSENTEILEN
„Benötigen wir wirklich eine
Transaktion oder gibt es einen
fachlich sinnvollen Plan B?“
#WISSENTEILEN
„Starbucks does not know
Two-Phase-Commit“
http://www.enterpriseintegrationpatterns.com/ramblings/18_starbucks.html
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The Real World is
not transactional!
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The Online World is
not transactional!
#WISSENTEILEN
#WISSENTEILEN
Plan „B“
Strategies
Order
Service
Inventory
Service
#2
#WISSENTEILEN
Strategie #1
Lazy Evaluation
#WISSENTEILEN
Plan B - Strategy #1: Lazy Evaluation
a.k.a. die „es kommt, wie es kommt“ Strategie
• TX fachlich aufsplitten, sequentiell
durchführen und schauen, ob es klappt
• im Problemfall alternative Logik ausführen
#WISSENTEILEN
Lazy
Evaluation
Order
Service
Inventory
Service
#2
#WISSENTEILEN
Lazy
Evaluation
Order
Service
Inventory
Service
checkOut
#2
#WISSENTEILEN
Lazy
Evaluation
Order
Service
Inventory
Service
checkOut
#1
decrement
#WISSENTEILEN
Strategie #2
Beeing Optimistic
#WISSENTEILEN
Plan B - Strategy #2: Beeing Optimistic
a.k.a. die „es wird schon gutgehen“ Strategie
• wie “Lazy Evaluation“ nur mit erhöhter
Wahrscheinlichkeit, dass die „Transaktion“
erfolgreich abläuft.
#WISSENTEILEN
Beeing
Optimistic
Order
Service
Inventory
Service
#2
#4
least known value
of items available:
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Beeing
Optimistic
Order
Service
Inventory
Service
checkOut
#2
#4
least known value
of items available:
#WISSENTEILEN
Beeing
Optimistic
Order
Service
Inventory
Service
checkOut
#1
decrement
#1
least known value
of items available:
#WISSENTEILEN
Strategie #3
Safeguard
#WISSENTEILEN
Plan B - Strategy #3: Safeguard
a.k.a. die „frag besser nochmal nach“ Strategie
• wie “Beeing Optimistic“ nur auf Basis von
„nearly Real-Time“ Daten
#WISSENTEILEN
Optimistic
w/ Safeguard
Order
Service
Inventory
Service
#2
#4
least known value
of items available:
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Optimistic
w/ Safeguard
Order
Service
Inventory
Service
checkOut
#2
#4
least known value
of items available:
#WISSENTEILEN
Optimistic
w/ Safeguard
Order
Service
Inventory
Service
checkOut
#2
inventory?
#4
least known value
of items available:
#WISSENTEILEN
Optimistic
w/ Safeguard
Order
Service
Inventory
Service
checkOut
#2
2 items left!
#2
least known value
of items available:
#WISSENTEILEN
Optimistic
w/ Safeguard
Order
Service
Inventory
Service
checkOut
#1
decrement
#1
least known value
of items available:
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Strategie #4
Plan „B“
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Order
Service
Inventory
Service
#0
Good to have
a Plan „B“
#1
least known value
of items available:
#WISSENTEILEN
Good to have
a Plan „B“
Order
Service
Inventory
Service
#0
checkOut
#1
least known value
of items available:
#WISSENTEILEN
Good to have
a Plan „B“
Order
Service
Inventory
Service
#0
checkOut
#1
least known value
of items available:
„Ist der
Datenstand
konsistent?“
#WISSENTEILEN
Good to have
a Plan „B“
Order
Service
Inventory
Service
#0
checkOut
#1
least known value
of items available:
„Kann ich
pünktlich
liefern?“*
*„Und ist der Datenstand
letztendlich konsistent
(aka eventual consistency)?“
#WISSENTEILEN#WISSENTEILEN
Plan B? Schön & gut, aber ich
brauche meine Transaktionen!
#WISSENTEILEN#WISSENTEILEN
TX via
SAGA Pattern
#WISSENTEILEN
Microservices mit „eigenen“ Daten
#WISSENTEILEN
Fachliche TX über Servicegrenzen hinweg
#WISSENTEILEN
(Quelle: Microservices Pattern, Chris Richardson)
#WISSENTEILEN
(Quelle: Microservices Pattern, Chris Richardson)
#WISSENTEILEN
(Quelle: Microservices Pattern, Chris Richardson)
„Sichtbarkeit"
Order Service
„Sichtbarkeit“
Customer Service
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it‘s all about
consistency
- eventual -
#WISSENTEILEN
Wie garantiere ich die Konsistent der
Daten über Servicegrenzen hinweg?
#WISSENTEILEN
Strategie #1
überdenke die
Servicegrenzen
#WISSENTEILEN
Die
„Service“
Strategie
#WISSENTEILEN
Die
„Service“
Strategie
#WISSENTEILEN
Geänderte Servicegrenzen
• technologisch eine super Lösung, aber …
• Problem der Verantwortlichkeiten
• Problem Bounded Context / Domänen Modell
• Vorteile der Microservices gehen verloren
• „Big Ball of Mud“ lässt grüßen
#WISSENTEILEN
Strategie #2
XA mit 2PC
#WISSENTEILEN
Die
„XA“
Strategie
#WISSENTEILEN
Die
„XA“
Strategie
Btw: DB locks
Btw: Chatty O(4n)
mit Retries = (n^2)
Btw: CAP Theorem
#WISSENTEILEN
Verteilte Transaktionen via XA
• aus Developer-Sicht wie lokale TX, aber …
• Verlust der losen Kopplung, da synchrone IPC
• kein Support durch „moderne Plattformen“*
* Cloud-Komponenten, noSQL, MQs
#WISSENTEILEN
Strategie #3
DIY 2PC
#WISSENTEILEN
Die
„DIY 2PC“
Strategie*
*Nein, das willst du nicht. Glaube mir!
#WISSENTEILEN
Strategie #4
Business TX via
SAGA Pattern
#WISSENTEILEN
Quelle:
SAGAS, Hector Garcia-Molina
& Kenneth Salem, January 1987
Die
„Saga“
Strategie
#WISSENTEILEN
Verteilte Transaktionen via SAGAs
SAGA Idee:
Abbilden einer verteilten fachlichen
Transaktion durch eine Abfolge lokaler
technischer Transitionen / Transaktionen
#WISSENTEILEN
Verteilte Transaktionen via SAGAs
#WISSENTEILEN
Verteilte Transaktionen via SAGAs
• Konsistenz von Daten zwischen Services
wird durch eine wohldefinierte Abfolge lokaler
Transitionen/Transaktionen erreicht.
• Service kommuniziert „erfolgreiche“ lokale
Transition/Transaktion an den nächsten
beteiligten Service*.
*mehr dazu später
#WISSENTEILEN
Die
„Saga“
Strategie
Invariante:
sum(open order)
is smaller or equals
customer.creditLimit
#WISSENTEILEN
Die
„Saga“
Strategie
Invariante:
sum(open order)
is smaller or equals
customer.creditLimit
#WISSENTEILEN
Die
„Saga“
Strategie
Invariante:
sum(open order)
is smaller or equals
customer.creditLimit
#WISSENTEILEN
Die
„Saga“
Strategie
Invariante:
sum(open order)
is smaller or equals
customer.creditLimit
#WISSENTEILEN
Die
„Saga“
Strategie
Invariante:
sum(open order)
is smaller or equals
customer.creditLimit
#WISSENTEILEN
Die
„Saga“
Strategie
Invariante:
sum(open order)
is smaller or equals
customer.creditLimit
#WISSENTEILEN
Wow, that
is simple!
What can
go wrong?
#WISSENTEILEN
Die
„Saga“
Strategie
#WISSENTEILEN
Die
„Saga“
Strategie
#WISSENTEILEN
Die
„Saga“
Strategie
CA = Compensation Algorith a.k.a.
Compensation Transaction
#WISSENTEILEN
Die
„Saga“
Strategie
CA = Compensation Algorith a.k.a.
Compensation Transaction
„Every Ti has its Ci“
#WISSENTEILEN
Verteilte Transaktionen via SAGAs
• wohldefinierte Abfolge von Compensation
Algorithms realisieren verteiltes Rollback
• Compensation Algorithms sind fachlicher
Code und somit Applikationslogik
• Abfolge von lokalen TXs & CAs kann
beliebig komplex werden!
#WISSENTEILEN
Frage:
Wie koordiniert
man das Ganze?
#WISSENTEILEN
Steuerung von SAGAs
TX 1
TX 2
TX 3
TX 4
TX 5
TX 6
order = PENDING
item = PENDINGAPPORVED
APPORVED
#WISSENTEILEN
Steuerung von SAGAs
• Choreographie
• Orchestrierung
#WISSENTEILEN
Steuerung von SAGAs
• Choreographie
• Orchestrierung
#WISSENTEILEN
Choreographie von SAGAs
• implizite Sequenzsteuerung
• verteilte Koordination durch Eventfluss
• „Wissen“ liegt bei den beteiligten Services
#WISSENTEILEN
Saga via
Choreography
#WISSENTEILEN
Saga via
Choreography
#WISSENTEILEN
Saga via
Choreography
#WISSENTEILEN
Saga via
Choreography
#WISSENTEILEN
Saga via
Choreography
#WISSENTEILEN
Saga via
Choreography
#WISSENTEILEN
Choreographie von SAGAs
• pro
lose gekoppelt (Teilnehmer kennen sich nicht)
relativ einfach zu implementieren
• contra
i.d.R. zyklische Abhängigkeiten
erhöhte Komplexität im Domänen-Modell
kein zentraler Business-Code (wann valide?)
#WISSENTEILEN
Choreographie von SAGAs
• btw lose Kopplung
Teilnehmer kennen sich zwar nicht, wissen aber
genau, was bei einem Event zu tun ist und wie
im Anschluss – durch ein eigenes Event – zu
antworten ist (a.k.a. pseudo lose Kopplung)
#WISSENTEILEN
Steuerung von SAGAs
• Choreographie
• Orchestrierung
#WISSENTEILEN
Orchestrierung von SAGAs
• explizite Sequenzsteuerung
• zentraler SAGA-Koordinator im Service
• Command / Handler Pattern
• beteiligte Services haben kein „Wissen“
#WISSENTEILEN
Saga via Orchestration
#WISSENTEILEN
Saga via Orchestration
#WISSENTEILEN
Saga via Orchestration
#WISSENTEILEN
Saga via Orchestration
#WISSENTEILEN
Saga via Orchestration
#WISSENTEILEN
Saga via Orchestration
#WISSENTEILEN
Saga via Orchestration
#WISSENTEILEN
Saga via Orchestration
#WISSENTEILEN
Saga via Orchestration
#WISSENTEILEN
Saga via Orchestration
#WISSENTEILEN
Saga via Orchestration
#WISSENTEILEN
Orchestration von SAGAs
• pro
Logik ist einfach(er) zu verstehen
fachliche Kopplung nur unidirektional
keine zyklischen Abhängigkeiten
Separation of Concerns (Domain Logic vs. TX)
#WISSENTEILEN
Orchestration von SAGAs
• contra
„Smart Orchestrator & Dump Services“ Pattern,
d.h. Risiko, zu viel Business Logic im
Orchestrator zu zentralisieren
#WISSENTEILEN
Orchestration von SAGAs
• btw Orchestrator
Will man den wirklich selber bauen? Nein!
Alternative 1: Saga Framework
Alternative 2: Lightweight Workflow Engine
#WISSENTEILEN
Frage:
Und das kann
funktionieren?
#WISSENTEILEN
Konsistenz von Daten und Nachrichten
• Services veröffentlichen „Erfolgs“-Nachricht
direkt nach lokaler TX
• lokale TX und „Erfolgs“-Nachricht sind
atomare Einheit aus Sicht des Services
• garantierte Beendigung der Business TX*
*Message Broker buffered bei Bedarf die Message
#WISSENTEILEN
Konsistenz von Daten und Nachrichten
#WISSENTEILEN
Konsistenz von Daten und Nachrichten
#WISSENTEILEN
Konsistenz von Daten und Nachrichten
#WISSENTEILEN
Konsistenz von Daten und Nachrichten
#WISSENTEILEN
Konsistenz von Daten und Nachrichten
#WISSENTEILEN
Fehlende Isolation
• SAGA = ACD (ACID ohne Isolation)
• fehlende Isolation kann zu Anomalien führen
(lost updates, dirty reads, event race condition)
• Anomalien müssen soweit minimiert bzw.
verhindert werden, dass sie fachlich vertretbar
sind!
#WISSENTEILEN
#WISSENTEILEN
Überdenke deine
Prozesse
#WISSENTEILEN
Überdenke deine
Servicegrenzen
#WISSENTEILEN
Realisiere fachliche
Transaktionen
#WISSENTEILEN
Realisiere fachliche
Kompensationen
#WISSENTEILEN
Die Weisheit des Tages:
„Wenn deine Service-Landkarte am Ende
genauso aussieht, wie dein Monolith,
dann hattest du entweder vorher
kein Problem oder wirst zukünftig
eine Menge Probleme haben!“
#WISSENTEILEN
Verteilte Transaktionen via SAGAs
• „Database per Service“ Pattern erfordert
Alternative zu gewohnten Transaktionen
• Sagas simulieren verteilte Transaktion durch
Abfolge lokaler Transaktionen
• Saga Abfolge wird durch Choreographie oder
Orchestrierung koordiniert
#WISSENTEILEN
Herausforderungen von SAGAs
• Atomicity
Database & Event TX je Teilnehmer
• Reliability
Reliable Event-basierte Kommunikation
• Coupling
durch Choreographie oder Orchestration geht
die lose Kopplung teilweise verloren
#WISSENTEILEN
Herausforderungen von SAGAs
• Rollback
Compensation Transactions statt Rollback
• Isolation
SAGAs sind evtl. verflochten, d.h.
Intermediate-States sind für alle sichtbar
#WISSENTEILEN
? ? ?
@mobileLarson
@_openKnowledge
#WISSENTEILEN
Ressourcen
• SAGA Frameworks
Eventuate Tram Sagas
• Lightweight Workflow Engines
Zeebe.io
• See also
https://github.com/meirwah/awesome-workflow-engines
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Kontakt
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CIO NEW TECHNOLOGIES
lars.roewekamp@openknowledge.de
+49 (0)441 4082 – 0
@mobileLarson
@_openknowledge
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