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微服务的目标是将应用程序尽量分解 / 解耦为围绕业务功能组织的一系列松散耦合服务。这些分布式的微型单元共同满足应用程序的目标。
将单个应用程序拆分为多个微服务后，跨越多个服务的事务（读取和写入）就变得不可避免了。进而，跨各个微服务边界的通信——工作流管理——数据存储机制 就成为了挑战。这一系统应符合被称为分布式计算谬误的准则。当跨多个服务（每个都有自己的业务逻辑和数据库）处理事务时，数据库系统承诺的 ACIDity 是无法保障的。CAP 定理 意味着你需要在一致性（C）和可用性（A）之间做出权衡，因为分区容错（P）在分布式系统中是无法指望的。在这篇博客文章中，我们将探讨针对这些挑战和设计模式的解决方案。
协调服务间通信
针对不同环境和目标的客户和服务可以通过不同的机制来通信。通信可以是同步的或异步的，具体取决于协议。
同步通信——请求响应方法
在同步通信中，需要一个预定义的源服务地址，指明请求要发送到何处，并且 两边的服务（调用方和被调用方）都应处于启动和运行状态。尽管协议可能是同步的，但 I/O 操作可以是异步的，其中客户端不必等待响应。这是 I/O 和协议 之间的区别。Web API 常见的通用请求 - 响应方法包括 REST、GraphQL 和 gRPC。
异步通信
在异步通信的情况下，调用方不必有被调用方的具体地址。这样就可以相对容易地一次处理多个消费者（因为服务可能会增加消费者数量）。此外，如果接收服务关闭，消息就会进入队列，然后在接收服务打开时继续处理。从 松散耦合、多服务通信以及应对部分服务器故障 的角度来看，这尤其重要。正是这些决定性的因素让 微服务倾向于异步通信。诸如 MQTT、STOMP、AMQP 之类的异步协议由 Apache Kafka Stream、RabbitMQ 之类的平台处理。
了解何时何地使用同步模型与异步模型，是设计高效微服务通信机制时的基础要素。
消息与事件
在异步通信中，常见的机制是消息传递和事件流。
消息
消息 是发送到特定目的地的数据项目，它封装了 意图 / 动作（需要发生的事情），并通过消息传递之类的渠道分发。队列负责存储消息，直到它们得到处理和删除。在消息驱动的系统中，可寻址的收件人等待消息到达并做出响应，否则将处于休眠状态。
事件
事件封装了状态的变化（发生了什么），而事件侦听器会附加到事件源上，以便在事件发出时调用它们。
域事件：与应用程序生成的业务域相关的事件（下图中的 OrderRequested、CreditReserved、InventoryReserved）。这些事件是事件源关注的。
