Haben Sie sich jemals in einem Albtraum mit verteilten Transaktionen wiedergefunden? Sie wissen schon, dieser Moment, wenn Sie mehrere Dienste jonglieren, versuchen, die Daten konsistent zu halten, und plötzlich alles schiefgeht? Nun, schnallen Sie sich an, denn wir tauchen in die Welt der verteilten Transaktionen in Quarkus ein, bewaffnet mit den mächtigen Saga- und Outbox-Mustern. Es ist an der Zeit, diesen Albtraum in einen süßen Traum perfekt orchestrierter Microservices zu verwandeln!

Seien wir ehrlich: Verteilte Transaktionen sind der Fluch eines jeden Entwicklers in der Welt der Microservices. Erinnern Sie sich an die guten alten Zeiten, als ein einfaches BEGIN und COMMIT all unsere Probleme lösen konnte? Ja, diese Zeiten sind längst vorbei.

In einer Microservices-Architektur haben wir es mit mehreren Datenbanken, unterschiedlichen Dienstgrenzen und einer Menge Komplexität zu tun. Traditionelle Zwei-Phasen-Commit-Protokolle (2PC) reichen einfach nicht mehr aus. Sie sind langsam, anfällig für Ausfälle und können Ihr System schneller in einen inkonsistenten Zustand versetzen, als Sie "Rollback" sagen können.

Hier kommt das CAP-Theorem ins Spiel. Sie wissen schon, dieses lästige kleine Prinzip, das besagt, dass man in einem verteilten System nicht gleichzeitig Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz haben kann. Es ist, als würde man versuchen, seinen Kuchen zu haben, ihn zu essen und dann magisch wieder erscheinen zu lassen – das funktioniert einfach nicht so.

Saga-Muster: Chaos in Harmonie verwandeln

Wie gehen wir also mit diesem Biest um? Hier kommt das Saga-Muster ins Spiel. Stellen Sie sich das als einen Choreografen für Ihre verteilten Transaktionen vor, der sicherstellt, dass selbst wenn ein Tänzer stolpert, die gesamte Aufführung nicht zusammenbricht.

Das Saga-Muster gibt es in zwei Varianten:

  • Orchestrierung: Ein Dienst, der sie alle beherrscht. Dieser zentrale Orchestrator leitet die gesamte Transaktion und sagt jedem Dienst, was zu tun ist und wann.
  • Choreografie: Jeder Dienst für sich. Jeder Teilnehmer kennt seine Rolle und kommuniziert direkt mit anderen über Ereignisse.

Brechen wir es mit einem Beispiel aus der realen Welt herunter. Stellen Sie sich vor, Sie bauen eine E-Commerce-Plattform mit separaten Diensten für Bestellungen, Inventar und Zahlungen.

Beispiel für eine Orchestrierungs-Saga

In einer auf Orchestrierung basierenden Saga:

  1. Der Bestellservice erhält eine neue Bestellung und startet die Saga.
  2. Er bittet den Inventarservice, die Artikel zu reservieren.
  3. Wenn erfolgreich, weist er den Zahlungsservice an, die Zahlung zu verarbeiten.
  4. Wenn die Zahlung durchgeht, bestätigt er die Bestellung.
  5. Wenn ein Schritt fehlschlägt, löst er kompensierende Aktionen aus (z. B. Freigabe des Inventars, Rückerstattung der Zahlung).

Beispiel für eine Choreografie-Saga

In einer auf Choreografie basierenden Saga:

  1. Der Bestellservice erstellt eine Bestellung und sendet ein "OrderCreated"-Ereignis.
  2. Der Inventarservice hört auf dieses Ereignis, reserviert Artikel und sendet ein "ItemsReserved"-Ereignis.
  3. Der Zahlungsservice nimmt das "ItemsReserved"-Ereignis auf, verarbeitet die Zahlung und sendet ein "PaymentProcessed"-Ereignis.
  4. Der Bestellservice hört auf "PaymentProcessed" und bestätigt die Bestellung.

Jeder Ansatz hat seine Vor- und Nachteile. Orchestrierung ist leichter zu verstehen und zu debuggen, kann aber zu einem Engpass werden. Choreografie ist dezentraler, kann aber schwieriger zu verfolgen und zu pflegen sein.

Implementierung des Saga-Musters in Quarkus

Nun, lassen Sie uns mit etwas Code loslegen. Wir implementieren eine einfache auf Orchestrierung basierende Saga in Quarkus unter Verwendung der Microprofile LRA (Long Running Actions) Spezifikation.

Fügen Sie zunächst die erforderliche Abhängigkeit zu Ihrem Quarkus-Projekt hinzu:

<dependency>
    <groupId>io.quarkus</groupId>
    <artifactId>quarkus-smallrye-lra</artifactId>
</dependency>

Nun, lassen Sie uns unseren OrderService erstellen:

@Path("/orders")
@ApplicationScoped
public class OrderService {

    @Inject
    InventoryService inventoryService;

    @Inject
    PaymentService paymentService;

    @POST
    @Path("/create")
    @LRA(LRA.Type.REQUIRES_NEW)
    public Response createOrder(Order order) {
        // Starten Sie die Saga
        boolean inventoryReserved = inventoryService.reserveItems(order.getItems());
        if (!inventoryReserved) {
            return Response.status(Response.Status.BAD_REQUEST).entity("Inventar nicht verfügbar").build();
        }

        boolean paymentProcessed = paymentService.processPayment(order.getTotal());
        if (!paymentProcessed) {
            // Kompensieren Sie die Inventarreservierung
            inventoryService.releaseItems(order.getItems());
            return Response.status(Response.Status.BAD_REQUEST).entity("Zahlung fehlgeschlagen").build();
        }

        // Bestellung erfolgreich
        return Response.ok(order).build();
    }

    @Compensate
    public Response compensateOrder(URI lraId) {
        // Implementieren Sie die Kompensationslogik
        return Response.ok(lraId).build();
    }

    @Complete
    public Response completeOrder(URI lraId) {
        // Implementieren Sie die Abschlusslogik
        return Response.ok(lraId).build();
    }
}

In diesem Beispiel startet die @LRA-Annotation eine neue LRA (unsere Saga) für die createOrder-Methode. Wenn etwas schiefgeht, wird die @Compensate-Methode aufgerufen, um alle Änderungen rückgängig zu machen.

Outbox-Muster: Sicherstellung einer zuverlässigen Ereignisübermittlung

Jetzt, da wir unsere Saga sortiert haben, lassen Sie uns ein weiteres häufiges Problem in verteilten Systemen angehen: die Sicherstellung einer zuverlässigen Ereignisübermittlung. Hier glänzt das Outbox-Muster.

Das Outbox-Muster ist wie ein Sicherheitsnetz für Ihre Ereignisse. Anstatt Ereignisse direkt an einen Nachrichtenbroker zu senden, speichern Sie sie in einer "Outbox"-Tabelle in Ihrer Datenbank. Auf diese Weise stellen Sie sicher, dass die Datenbanktransaktion und die Ereigniserstellung atomar erfolgen.

Implementierung des Outbox-Musters in Quarkus

Quarkus macht die Implementierung des Outbox-Musters mit der Debezium Outbox-Erweiterung zum Kinderspiel. Fügen wir es zu unserem Projekt hinzu:

<dependency>
    <groupId>io.quarkus</groupId>
    <artifactId>quarkus-debezium-outbox</artifactId>
</dependency>

Nun, lassen Sie uns unseren OrderService ändern, um das Outbox-Muster zu verwenden:

@ApplicationScoped
public class OrderService {

    @Inject
    OrderRepository orderRepository;

    @Inject
    Event<OrderCreated> orderCreatedEvent;

    @Transactional
    public void createOrder(Order order) {
        // Bestellen Sie die Bestellung
        orderRepository.persist(order);

        // Erstellen Sie das Ereignis
        OrderCreated event = new OrderCreated(order.getId(), order.getCustomerId(), order.getTotal());

        // Lösen Sie das Ereignis aus (es wird in der Outbox-Tabelle gespeichert)
        orderCreatedEvent.fire(event);
    }
}

Die OrderCreated-Ereignisklasse sollte mit @OutboxEvent annotiert sein:

@OutboxEvent(aggregateType = "Order", aggregateId = "#{orderId}")
public class OrderCreated {
    public final String orderId;
    public final String customerId;
    public final BigDecimal total;

    public OrderCreated(String orderId, String customerId, BigDecimal total) {
        this.orderId = orderId;
        this.customerId = customerId;
        this.total = total;
    }
}

Mit dieser Einrichtung wird jedes Mal, wenn eine Bestellung erstellt wird, ein Ereignis in der Outbox-Tabelle gespeichert. Debezium wird dann diese Ereignisse aufnehmen und an Ihren Nachrichtenbroker (z. B. Kafka) senden.

Kombinieren von Saga und Outbox: Das dynamische Duo

Jetzt fragen Sie sich vielleicht: "Warum nicht sowohl Saga- als auch Outbox-Muster zusammen verwenden?" Und Sie hätten absolut recht! Diese Muster ergänzen sich wunderbar.

So können Sie sie kombinieren:

  1. Verwenden Sie das Saga-Muster, um Ihre verteilte Transaktion über Dienste hinweg zu koordinieren.
  2. Verwenden Sie innerhalb jedes Dienstes, der an der Saga teilnimmt, das Outbox-Muster, um Ereignisse über die lokalen Änderungen zuverlässig zu veröffentlichen.
  3. Andere Dienste können diese Ereignisse abonnieren, um ihren Teil der Saga auszulösen oder um ihre lokale Sicht auf die Daten zu pflegen.

Diese Kombination gibt Ihnen das Beste aus beiden Welten: koordinierte verteilte Transaktionen und zuverlässige Ereignisübermittlung.

Testen von verteilten Transaktionen: Beste Praktiken

Das Testen von verteilten Transaktionen kann knifflig sein, aber hier sind einige bewährte Praktiken, die Sie beachten sollten:

  • Verwenden Sie Integrationstests: Unit-Tests sind großartig, aber für verteilte Transaktionen müssen Sie den gesamten Ablauf testen.
  • Simulieren Sie Ausfälle: Testen Sie, was passiert, wenn jeder Schritt Ihrer Saga fehlschlägt. Kompensiert es korrekt?
  • Überprüfen Sie die Idempotenz: Stellen Sie sicher, dass Ihre Kompensationsaktionen mehrmals ohne Nebenwirkungen ausgeführt werden können.
  • Testen Sie die Ereignisveröffentlichung: Überprüfen Sie, ob Ereignisse korrekt in der Outbox gespeichert und an den Nachrichtenbroker gesendet werden.
  • Verwenden Sie Testcontainer: Tools wie Testcontainers können Ihnen helfen, Datenbanken und Nachrichtenbroker für Ihre Tests zu starten.

Leistung und Skalierbarkeit: Optimierung von verteilten Transaktionen

Während Saga- und Outbox-Muster bei Konsistenz und Zuverlässigkeit helfen, können sie auch einen gewissen Overhead einführen. Hier sind einige Tipps, um Ihr System leistungsfähig und skalierbar zu halten:

  • Halten Sie Sagas kurz: Je länger eine Saga läuft, desto wahrscheinlicher ist es, dass sie auf Konflikte oder Ausfälle stößt.
  • Verwenden Sie asynchrone Kommunikation: Dies kann helfen, die Latenz zu reduzieren und den Durchsatz zu verbessern.
  • Implementieren Sie Wiederholungsmechanismen: Vorübergehende Ausfälle sollten nicht Ihr gesamtes System lahmlegen.
  • Überwachen und alarmieren Sie: Behalten Sie die Ausführungszeiten der Saga, die Ausfallraten und die Größe der Outbox-Tabelle im Auge.
  • Optimieren Sie Ihre Datenbank: Die Outbox-Tabelle kann groß werden, stellen Sie also sicher, dass Sie effiziente Bereinigungsprozesse implementieren.

Fazit: Das verteilte Biest zähmen

Verteilte Transaktionen müssen kein Albtraum sein. Mit den Saga- und Outbox-Mustern können Sie robuste, skalierbare Systeme aufbauen, die die Datenkonsistenz über Microservices hinweg aufrechterhalten. Quarkus bietet hervorragende Unterstützung bei der Implementierung dieser Muster und erleichtert Ihnen als Entwickler das Leben erheblich.

Denken Sie daran, dass es in der Welt der verteilten Systeme keine Einheitslösung gibt. Berücksichtigen Sie immer Ihren spezifischen Anwendungsfall und Ihre Anforderungen bei der Gestaltung Ihrer Architektur. Und am wichtigsten: Vergessen Sie nicht zu testen, zu überwachen und zu optimieren!

Gehen Sie nun hinaus und erobern Sie diese verteilten Transaktionen. Ihr zukünftiges Ich (und Ihr Ops-Team) wird es Ihnen danken!