سوالات مصاحبه Microservices در .NET

پاسخ: Microservices، که به عنوان معماری Microservices نیز شناخته می‌شود، یک رویکرد توسعه نرم‌افزار است که در آن یک برنامه بزرگ به مجموعه‌ای از سرویس‌های کوچک، مستقل و قابل استقرار تقسیم می‌شود. هر سرویس بر روی یک قابلیت کسب‌وکار خاص تمرکز دارد و به طور مستقل توسعه، استقرار و مقیاس‌پذیری می‌شود. این سرویس‌ها با یکدیگر از طریق رابط‌های سبک‌وزن (مانند HTTP/REST یا پیام‌رسانی) ارتباط برقرار می‌کنند.

ویژگی‌های کلیدی Microservices:

• مستقل و با اتصال سست (Loosely Coupled): سرویس‌ها به طور مستقل از یکدیگر عمل می‌کنند و تغییر در یک سرویس تأثیر کمی بر سایر سرویس‌ها دارد.
• قابل استقرار مستقل (Independently Deployable): هر سرویس می‌تواند به طور مستقل استقرار یابد، بدون اینکه نیاز به استقرار مجدد کل برنامه باشد.
• متمرکز بر قابلیت کسب‌وکار (Business Capability Focused): هر سرویس حول یک قابلیت کسب‌وکار خاص (مانند مدیریت سفارشات، مدیریت کاربران) سازماندهی می‌شود.
• تیم‌های کوچک و خودمختار (Small, Autonomous Teams): تیم‌های کوچک و متمرکز مسئولیت کامل یک یا چند سرویس را بر عهده دارند.
• تکنولوژی‌های متنوع (Polyglot Persistence/Programming): سرویس‌های مختلف می‌توانند از تکنولوژی‌ها، زبان‌های برنامه‌نویسی و پایگاه داده‌های مختلفی استفاده کنند.
• مقاومت در برابر خطا (Resilience): خرابی یک سرویس تأثیر کمتری بر کل سیستم دارد.

پاسخ:

مزایا:

1. مقیاس‌پذیری مستقل (Independent Scalability): هر سرویس می‌تواند به طور مستقل مقیاس‌پذیری شود، که این امر به بهینه‌سازی استفاده از منابع کمک می‌کند.
2. توسعه سریع‌تر (Faster Development): تیم‌های کوچک می‌توانند به طور مستقل و موازی بر روی سرویس‌های خود کار کنند، که منجر به چرخه توسعه سریع‌تر می‌شود.
3. انعطاف‌پذیری تکنولوژی (Technology Flexibility): تیم‌ها می‌توانند بهترین تکنولوژی را برای هر سرویس انتخاب کنند (Polyglot Persistence/Programming).
4. مقاومت در برابر خطا (Fault Isolation): خرابی یک سرویس معمولاً بر سایر سرویس‌ها تأثیر نمی‌گذارد و کل سیستم را از کار نمی‌اندازد.
5. استقرار آسان‌تر (Easier Deployment): سرویس‌ها به طور مستقل استقرار می‌یابند، که فرآیند استقرار را ساده‌تر و سریع‌تر می‌کند.
6. قابلیت نگهداری بهتر (Better Maintainability): کدهای کوچک‌تر و متمرکزتر آسان‌تر قابل فهم، نگهداری و اشکال‌زدایی هستند.
7. نوآوری سریع‌تر (Faster Innovation): امکان آزمایش و پیاده‌سازی سریع‌تر ویژگی‌های جدید.

معایب:

1. پیچیدگی عملیاتی (Operational Complexity): مدیریت، استقرار، نظارت و اشکال‌زدایی تعداد زیادی سرویس مستقل پیچیده‌تر از یک برنامه یکپارچه است.
2. ارتباطات بین سرویسی (Inter-service Communication): مدیریت ارتباطات بین سرویس‌ها (مانند Latency، Serialisation، Fault Tolerance) می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.
3. توزیع داده‌ها (Distributed Data Management): حفظ سازگاری داده‌ها در سراسر سرویس‌های مستقل که هر کدام پایگاه داده خود را دارند، پیچیده است (Eventual Consistency).
4. تست پیچیده‌تر (More Complex Testing): تست یک سیستم Microservices که شامل تعاملات بین چندین سرویس است، دشوارتر است.
5. سربار توسعه (Development Overhead): نیاز به ابزارهای بیشتر برای Service Discovery، API Gateway، Distributed Tracing و غیره.
6. امنیت (Security): مدیریت امنیت در یک محیط توزیع‌شده با نقاط ورودی و خروجی متعدد پیچیده‌تر است.
7. نیاز به فرهنگ DevOps: موفقیت Microservices به شدت به فرهنگ DevOps و اتوماسیون قوی بستگی دارد.

پاسخ:

نتیجه‌گیری:

Monolithic Architecture برای برنامه‌های کوچک و متوسط که نیاز به توسعه سریع دارند و پیچیدگی کسب‌وکارشان کم است، مناسب است. در حالی که Microservices Architecture برای برنامه‌های بزرگ، پیچیده و با نیاز به مقیاس‌پذیری بالا و توسعه سریع‌تر مناسب است، اما با سربار عملیاتی و پیچیدگی‌های توزیع‌شده همراه است.

پاسخ: Microservices می‌توانند به روش‌های مختلفی با یکدیگر ارتباط برقرار کنند، که به طور کلی به دو دسته اصلی تقسیم می‌شوند:

1. ارتباط همزمان (Synchronous Communication):
   • REST (Representational State Transfer) over HTTP: رایج‌ترین روش ارتباط همزمان است. سرویس‌ها درخواست‌های HTTP را به یکدیگر ارسال می‌کنند و منتظر پاسخ می‌مانند. این روش ساده و قابل فهم است، اما می‌تواند منجر به کوپلینگ زمانی (Temporal Coupling) شود و در صورت خرابی یک سرویس، ممکن است باعث آبشار خطا (Cascading Failure) شود.
     • مثال: سرویس Order برای دریافت اطلاعات محصول، یک درخواست HTTP GET به سرویس Product ارسال می‌کند.
   • gRPC: یک فریم‌ورک RPC (Remote Procedure Call) با کارایی بالا است که از HTTP/2 برای انتقال و Protocol Buffers برای سریال‌سازی استفاده می‌کند. gRPC ارتباطات همزمان را با سربار کمتر و کارایی بالاتر فراهم می‌کند.
2. ارتباط ناهمزمان (Asynchronous Communication):
   • Message Queues (صف‌های پیام): سرویس‌ها پیام‌ها را به یک صف پیام (مانند RabbitMQ, Apache Kafka, Azure Service Bus) ارسال می‌کنند و سرویس‌های دیگر این پیام‌ها را از صف دریافت و پردازش می‌کنند. این روش باعث کاهش کوپلینگ زمانی می‌شود و سیستم را مقاوم‌تر در برابر خطا می‌کند.
     • مثال: سرویس Order پس از ثبت سفارش، یک پیام “OrderCreated” به صف پیام ارسال می‌کند و سرویس Inventory این پیام را دریافت کرده و موجودی محصول را کاهش می‌دهد.
   • Event Buses (گذرگاه‌های رویداد): مشابه صف‌های پیام، اما بیشتر بر انتشار رویدادها (Events) تمرکز دارد. سرویس‌ها رویدادها را منتشر می‌کنند و سرویس‌های علاقه‌مند به آن رویدادها گوش می‌دهند.

انتخاب روش ارتباط:

انتخاب روش ارتباط بستگی به نیازهای خاص هر سرویس و نوع تعامل دارد:

• برای عملیات درخواست-پاسخ (Request-Response) که نیاز به پاسخ فوری دارند، ارتباط همزمان مناسب است.
• برای عملیات مبتنی بر رویداد (Event-Driven) و سناریوهایی که نیاز به مقاومت در برابر خطا و مقیاس‌پذیری بالا دارند، ارتباط ناهمزمان ترجیح داده می‌شود.

پاسخ: API Gateway (دروازه API) یک جزء حیاتی در معماری Microservices است که به عنوان یک نقطه ورود واحد (Single Entry Point) برای تمام درخواست‌های کلاینت‌ها (مانند وب، موبایل) به Microservices عمل می‌کند. به جای اینکه کلاینت‌ها مستقیماً با هر Microservice ارتباط برقرار کنند، تمام درخواست‌ها از طریق API Gateway مسیریابی می‌شوند.

نقش‌ها و وظایف اصلی API Gateway:

1. مسیریابی درخواست (Request Routing): API Gateway درخواست‌های ورودی را به Microservice های مناسب مسیریابی می‌کند.
2. تجمیع (Aggregation): می‌تواند چندین درخواست به Microservice های مختلف را تجمیع کرده و یک پاسخ واحد به کلاینت برگرداند. این امر به کاهش تعداد رفت و برگشت‌های شبکه (Network Round-trips) کمک می‌کند.
3. احراز هویت و مجوز (Authentication and Authorization): می‌تواند مسئولیت احراز هویت و مجوز کلاینت‌ها را بر عهده بگیرد و توکن‌های امنیتی را به Microservice های داخلی ارسال کند.
4. کشینگ (Caching): می‌تواند پاسخ‌های Microservice ها را کش کند تا عملکرد را بهبود بخشد و بار روی سرویس‌های پشتیبان را کاهش دهد.
5. مدیریت نرخ (Rate Limiting): کنترل تعداد درخواست‌هایی که یک کلاینت می‌تواند در یک بازه زمانی مشخص ارسال کند.
6. بالانس بار (Load Balancing): توزیع درخواست‌ها بین نمونه‌های مختلف یک Microservice.
7. تبدیل پروتکل (Protocol Translation): می‌تواند پروتکل‌های مختلف (مانند REST به gRPC) را تبدیل کند.
8. مدیریت خطا (Error Handling): می‌تواند خطاهای Microservice ها را مدیریت کرده و پاسخ‌های مناسبی به کلاینت‌ها برگرداند.
9. لاگینگ و مانیتورینگ (Logging and Monitoring): جمع‌آوری لاگ‌ها و معیارهای عملکردی برای نظارت بر سلامت سیستم.

چرا به API Gateway نیاز داریم؟

• ساده‌سازی کلاینت‌ها: کلاینت‌ها نیازی به دانستن مکان و پیچیدگی‌های Microservices داخلی ندارند.
• کاهش کوپلینگ: API Gateway به عنوان یک لایه انتزاعی عمل می‌کند و کلاینت‌ها را از تغییرات در Microservices داخلی جدا می‌کند.
• افزایش امنیت: با متمرکز کردن احراز هویت و مجوز در یک نقطه.
• بهبود عملکرد: با تجمیع درخواست‌ها و کشینگ.

مثال:

Ocelot در .NET Core یک API Gateway سبک‌وزن و قابل تنظیم است که می‌تواند برای پیاده‌سازی این الگو استفاده شود.

پاسخ: Service Discovery (کشف سرویس) مکانیزمی است که به Microservices و کلاینت‌ها اجازه می‌دهد تا مکان (آدرس شبکه) یکدیگر را در یک محیط توزیع‌شده پیدا کنند. در یک معماری Microservices، سرویس‌ها به طور پویا ایجاد، حذف و مقیاس‌پذیری می‌شوند، بنابراین آدرس‌های IP و پورت‌های آن‌ها ثابت نیستند. Service Discovery این مشکل را حل می‌کند.

انواع Service Discovery:

1. Client-Side Service Discovery (کشف سرویس سمت کلاینت):
   • نحوه کار: کلاینت (یا API Gateway) مسئول پرس‌وجو از یک Service Registry (رجیستری سرویس) برای یافتن نمونه‌های موجود یک سرویس است. Service Registry شامل اطلاعات مربوط به مکان تمام نمونه‌های سرویس است.
   • مثال: Eureka (در Spring Cloud Netflix)، Consul، ZooKeeper.
   • مزایا: سربار کمتر روی سرور، انعطاف‌پذیری بیشتر.
   • معایب: کلاینت باید منطق کشف سرویس را پیاده‌سازی کند.
2. Server-Side Service Discovery (کشف سرویس سمت سرور):
   • نحوه کار: درخواست‌های کلاینت به یک Load Balancer (بالانس‌کننده بار) ارسال می‌شوند. Load Balancer مسئول پرس‌وجو از Service Registry و مسیریابی درخواست به یک نمونه سرویس سالم است.
   • مثال: AWS ELB (Elastic Load Balancer)، Kubernetes Service.
   • مزایا: کلاینت‌ها نیازی به دانستن منطق کشف سرویس ندارند، ساده‌سازی کلاینت.
   • معایب: نیاز به یک Load Balancer اضافی.

Service Registry:

یک پایگاه داده است که تمام نمونه‌های سرویس موجود و مکان‌های آن‌ها را ثبت می‌کند. سرویس‌ها هنگام راه‌اندازی خود را در Service Registry ثبت می‌کنند و هنگام خاموش شدن خود را از آن حذف می‌کنند. Service Registry همچنین می‌تواند بررسی‌های سلامت (Health Checks) را برای اطمینان از اینکه نمونه‌های سرویس فعال و سالم هستند، انجام دهد.

چرا به Service Discovery نیاز داریم؟

• پویایی محیط: در محیط‌های ابری و کانتینری، آدرس‌های سرویس‌ها ثابت نیستند.
• مقیاس‌پذیری: با مقیاس‌پذیری سرویس‌ها، تعداد نمونه‌ها تغییر می‌کند و Service Discovery به مدیریت این تغییرات کمک می‌کند.
• مقاومت در برابر خطا: Service Discovery می‌تواند نمونه‌های ناسالم را از لیست حذف کند و درخواست‌ها را فقط به نمونه‌های سالم مسیریابی کند.

پاسخ: Circuit Breaker Pattern (الگوی قطع‌کننده مدار) یک الگوی طراحی است که برای افزایش مقاومت (Resilience) سیستم‌های توزیع‌شده، به ویژه در معماری Microservices، استفاده می‌شود. هدف اصلی آن جلوگیری از آبشار خطا (Cascading Failure) است که در آن خرابی یک سرویس می‌تواند منجر به خرابی سرویس‌های وابسته و در نهایت کل سیستم شود.

نحوه کار Circuit Breaker:

Circuit Breaker مانند یک قطع‌کننده مدار الکتریکی عمل می‌کند و سه حالت اصلی دارد:

1. Closed (بسته):
   • حالت عادی است. درخواست‌ها به سرویس مورد نظر ارسال می‌شوند. اگر تعداد خطاهای متوالی یا نرخ خطا از یک آستانه مشخص (مثلاً 5 خطا در 10 ثانیه) فراتر رود، Circuit Breaker به حالت Open می‌رود.
2. Open (باز):
   • در این حالت، Circuit Breaker بلافاصله درخواست‌ها را رد می‌کند و آن‌ها را به سرویس مورد نظر ارسال نمی‌کند. این کار از ارسال درخواست‌های اضافی به یک سرویس ناسالم جلوگیری می‌کند و به آن فرصت می‌دهد تا بهبود یابد. پس از یک دوره زمانی مشخص (مثلاً 30 ثانیه)، Circuit Breaker به حالت Half-Open می‌رود.
3. Half-Open (نیمه‌باز):
   • در این حالت، Circuit Breaker اجازه می‌دهد تعداد محدودی از درخواست‌ها (مثلاً 1 درخواست) به سرویس مورد نظر ارسال شوند. اگر این درخواست‌ها موفقیت‌آمیز باشند، Circuit Breaker فرض می‌کند که سرویس بهبود یافته و به حالت Closed برمی‌گردد. اگر درخواست‌ها همچنان با شکست مواجه شوند، Circuit Breaker به حالت Open بازمی‌گردد.

چرا از Circuit Breaker استفاده می‌کنیم؟

• جلوگیری از آبشار خطا: از انتشار خطاها در سراسر سیستم جلوگیری می‌کند.
• افزایش مقاومت: به سیستم اجازه می‌دهد تا در برابر خرابی‌های موقت سرویس‌ها مقاوم باشد.
• بهبود تجربه کاربری: به جای اینکه کاربر منتظر پاسخ از یک سرویس ناسالم بماند، می‌تواند بلافاصله یک پاسخ خطا دریافت کند یا به یک راهکار جایگزین هدایت شود.
• کاهش بار روی سرویس‌های ناسالم: از غرق شدن سرویس‌های ناسالم با درخواست‌های اضافی جلوگیری می‌کند و به آن‌ها فرصت می‌دهد تا ریکاوری کنند.

پیاده‌سازی:

در .NET، کتابخانه‌هایی مانند Polly (برای سیاست‌های مقاومت) می‌توانند برای پیاده‌سازی Circuit Breaker Pattern استفاده شوند.

پاسخ: Saga Pattern (الگوی ساگا) یک الگوی مدیریت تراکنش‌های توزیع‌شده (Distributed Transactions) در معماری Microservices است. از آنجایی که در Microservices هر سرویس پایگاه داده مستقل خود را دارد، نمی‌توان از تراکنش‌های دو فازی (Two-Phase Commit) سنتی استفاده کرد. Saga Pattern این مشکل را با هماهنگ‌سازی دنباله‌ای از تراکنش‌های محلی (Local Transactions) حل می‌کند.

نحوه کار Saga:

یک Saga دنباله‌ای از تراکنش‌های محلی است که هر تراکنش محلی، پایگاه داده سرویس خود را به‌روزرسانی می‌کند و یک رویداد (Event) را منتشر می‌کند که تراکنش محلی بعدی را در Saga آغاز می‌کند. اگر یکی از تراکنش‌های محلی شکست بخورد، Saga تراکنش‌های جبرانی (Compensating Transactions) را برای خنثی کردن تغییرات انجام شده توسط تراکنش‌های محلی قبلی اجرا می‌کند.

انواع Saga:

1. Choreography (رقص):
   • هر سرویس رویدادها را منتشر می‌کند و سرویس‌های دیگر به این رویدادها گوش می‌دهند و تراکنش محلی خود را آغاز می‌کنند.
   • مزایا: ساده‌تر برای پیاده‌سازی در سیستم‌های کوچک، عدم وجود نقطه شکست مرکزی.
   • معایب: مدیریت پیچیدگی در سیستم‌های بزرگ، دشواری در ردیابی جریان Saga.
2. Orchestration (ارکستراسیون):
   • یک سرویس مرکزی (Orchestrator) مسئول هماهنگ‌سازی و مدیریت جریان Saga است. Orchestrator دستورات را به سرویس‌های شرکت‌کننده ارسال می‌کند و منتظر پاسخ آن‌ها می‌ماند.
   • مزایا: مدیریت و ردیابی آسان‌تر جریان Saga، مناسب برای سیستم‌های پیچیده.
   • معایب: Orchestrator می‌تواند به یک نقطه شکست مرکزی تبدیل شود.

مثال (Orchestration Saga برای سفارش محصول):

1. Order Service: سفارش را ایجاد می‌کند و یک رویداد “OrderCreated” به Orchestrator ارسال می‌کند.
2. Orchestrator:
   • به Payment Service دستور می‌دهد پرداخت را پردازش کند.
   • اگر پرداخت موفق بود، به Inventory Service دستور می‌دهد موجودی را کاهش دهد.
   • اگر موجودی کاهش یافت، به Shipping Service دستور می‌دهد ارسال را آغاز کند.
   • اگر هر مرحله‌ای شکست خورد، Orchestrator تراکنش‌های جبرانی را آغاز می‌کند (مثلاً بازگرداندن پرداخت، افزایش موجودی).

چرا از Saga Pattern استفاده می‌کنیم؟

• مدیریت تراکنش‌های توزیع‌شده: راه حلی برای حفظ سازگاری داده‌ها در سیستم‌های Microservices.
• افزایش مقاومت: با استفاده از تراکنش‌های جبرانی، سیستم می‌تواند از خرابی‌های جزئی بازیابی شود.
• کاهش کوپلینگ: سرویس‌ها به جای وابستگی مستقیم به یکدیگر، از طریق رویدادها یا دستورات با هم ارتباط برقرار می‌کنند.

پاسخ: Idempotency (توانایی تکرار) در Microservices به این معنی است که یک عملیات (مانند یک درخواست API) می‌تواند چندین بار بدون ایجاد عوارض جانبی ناخواسته یا تغییر وضعیت اضافی در سیستم، اجرا شود. به عبارت دیگر، اجرای یک عملیات Idempotent چندین بار، همان نتیجه‌ای را خواهد داشت که اجرای آن فقط یک بار داشته است.

چرا Idempotency در Microservices مهم است؟

در سیستم‌های توزیع‌شده و Microservices، به دلیل ماهیت شبکه و ارتباطات ناهمزمان، احتمال تکرار درخواست‌ها (مثلاً به دلیل خطاهای شبکه، زمان‌بندی مجدد، یا تلاش مجدد کلاینت) بسیار زیاد است. اگر عملیات‌ها Idempotent نباشند، تکرار درخواست‌ها می‌تواند منجر به مشکلات جدی شود:

• تکرار داده‌ها: ایجاد چندین رکورد یکسان (مثلاً چندین سفارش برای یک محصول).
• وضعیت ناسازگار: تغییر وضعیت سیستم به حالتی غیرمنتظره.
• خطاهای منطقی: اجرای عملیات‌هایی که نباید بیش از یک بار اجرا شوند (مثلاً کسر چندباره پول از حساب).

مثال‌هایی از عملیات Idempotent و غیر Idempotent:

• Idempotent:
  • GET /users/123: بازیابی اطلاعات کاربر 123. چندین بار فراخوانی آن وضعیت سرور را تغییر نمی‌دهد.
  • PUT /users/123 با بدنه کامل: به‌روزرسانی اطلاعات کاربر 123. هر بار که فراخوانی شود، وضعیت کاربر به همان حالت مشخص شده در بدنه درخواست می‌رسد.
  • DELETE /users/123: حذف کاربر 123. پس از اولین حذف، فراخوانی‌های بعدی تغییری ایجاد نمی‌کنند (ممکن است 404 برگردانند، اما وضعیت سیستم تغییر نمی‌کند).
• غیر Idempotent:
  • POST /orders: ایجاد یک سفارش جدید. هر بار فراخوانی آن یک سفارش جدید ایجاد می‌کند.
  • PATCH /products/456 با "stock": -1: کاهش موجودی محصول. هر بار فراخوانی آن موجودی را بیشتر کاهش می‌دهد.

نحوه پیاده‌سازی Idempotency:

• استفاده از Idempotency Key: کلاینت یک Unique Key (مانند UUID) را با هر درخواست ارسال می‌کند. سرور این Key را ذخیره می‌کند و قبل از پردازش درخواست، بررسی می‌کند که آیا این Key قبلاً پردازش شده است یا خیر. اگر پردازش شده باشد، همان نتیجه قبلی را برمی‌گرداند.
• استفاده از Unique Constraints در پایگاه داده: برای جلوگیری از تکرار رکوردها.
• طراحی عملیات‌ها به صورت State-based: به جای عملیات‌های افزایشی، عملیات‌هایی را طراحی کنید که وضعیت نهایی را مشخص می‌کنند.

پاسخ: Distributed Tracing (ردیابی توزیع‌شده) یک تکنیک برای نظارت و اشکال‌زدایی درخواست‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده، به ویژه در معماری Microservices است. در یک سیستم Microservices، یک درخواست واحد کلاینت ممکن است از طریق چندین سرویس مختلف عبور کند. Distributed Tracing به شما امکان می‌دهد تا مسیر کامل یک درخواست را در سراسر این سرویس‌ها ردیابی کنید.

چرا به Distributed Tracing نیاز داریم؟

در یک معماری Monolithic، ردیابی یک درخواست نسبتاً ساده است، زیرا تمام اجزا در یک فرآیند واحد اجرا می‌شوند. اما در Microservices، با عبور درخواست از چندین سرویس مستقل، اشکال‌زدایی و شناسایی علت اصلی مشکلات عملکردی یا خطاها بسیار دشوار می‌شود. Distributed Tracing این مشکلات را حل می‌کند:

• اشکال‌زدایی آسان‌تر: به سرعت می‌توانید سرویس‌هایی را که باعث latency بالا یا خطا شده‌اند، شناسایی کنید.
• مانیتورینگ عملکرد: دید کاملی از زمان پاسخگویی هر سرویس در مسیر درخواست فراهم می‌کند.
• تحلیل وابستگی‌ها: نشان می‌دهد که سرویس‌ها چگونه با یکدیگر تعامل دارند.
• بهینه‌سازی منابع: به شناسایی گلوگاه‌ها و بهینه‌سازی مصرف منابع کمک می‌کند.

نحوه کار Distributed Tracing:

هر درخواست ورودی به سیستم با یک Unique Trace ID (شناسه ردیابی منحصر به فرد) برچسب‌گذاری می‌شود. این Trace ID در هر فراخوانی بین سرویس‌ها منتقل می‌شود. هر عملیات در یک سرویس (مانند فراخوانی یک متد یا یک درخواست به پایگاه داده) به عنوان یک Span ثبت می‌شود. Spans شامل اطلاعاتی مانند نام عملیات، زمان شروع و پایان، و Trace ID هستند. سپس این Spans به یک سیستم مرکزی Tracing (مانند Jaeger یا Zipkin) ارسال می‌شوند که آن‌ها را تجمیع کرده و یک نمای بصری از مسیر کامل درخواست ارائه می‌دهد.

اجزای اصلی:

• Trace: نشان‌دهنده یک درخواست کامل از ابتدا تا انتها.
• Span: نشان‌دهنده یک عملیات واحد در یک Trace. Spans می‌توانند دارای Parent-Child Relationships باشند.
• Trace ID: شناسه منحصر به فرد برای یک Trace.
• Span ID: شناسه منحصر به فرد برای یک Span.

پیاده‌سازی:

در .NET، می‌توان از کتابخانه‌هایی مانند OpenTelemetry برای پیاده‌سازی Distributed Tracing استفاده کرد.

پاسخ: Event-Driven Architecture (EDA) یا معماری رویدادمحور، یک الگوی طراحی نرم‌افزار است که در آن ارتباط بین اجزا (Microservices) از طریق انتشار و مصرف رویدادها (Events) انجام می‌شود. به جای فراخوانی مستقیم سرویس‌ها، سرویس‌ها رویدادهایی را منتشر می‌کنند که نشان‌دهنده تغییر وضعیت هستند و سرویس‌های دیگر به این رویدادها گوش می‌دهند و بر اساس آن‌ها عمل می‌کنند.

اجزای اصلی EDA:

• Event (رویداد): یک پیام که نشان‌دهنده وقوع یک اتفاق یا تغییر وضعیت در سیستم است (مثلاً “OrderCreated”, “PaymentProcessed”). رویدادها معمولاً شامل داده‌های مربوط به اتفاق رخ داده هستند.
• Event Producer (ناشر رویداد): سرویسی که رویدادها را منتشر می‌کند.
• Event Consumer (مصرف‌کننده رویداد): سرویسی که به رویدادها گوش می‌دهد و بر اساس آن‌ها عمل می‌کند.
• Event Broker / Message Broker (کارگزار رویداد/پیام): یک واسطه (مانند RabbitMQ، Apache Kafka، Azure Service Bus) که مسئول دریافت رویدادها از Producers و ارسال آن‌ها به Consumers است.

نحوه کار EDA:

وقتی یک اتفاق مهم در یک سرویس رخ می‌دهد (مثلاً یک سفارش جدید ثبت می‌شود)، آن سرویس یک رویداد را به Event Broker منتشر می‌کند. Event Broker این رویداد را به تمام Consumers که به آن نوع رویداد علاقه‌مند هستند، ارسال می‌کند. Consumers سپس تراکنش‌های محلی خود را بر اساس داده‌های رویداد انجام می‌دهند.

مزایای EDA در Microservices:

• کاهش کوپلینگ (Loose Coupling): سرویس‌ها به جای وابستگی مستقیم به یکدیگر، فقط به Event Broker و فرمت رویداد وابسته هستند. این امر باعث می‌شود تغییر در یک سرویس تأثیر کمتری بر سایر سرویس‌ها داشته باشد.
• افزایش مقیاس‌پذیری (Scalability): Producers و Consumers می‌توانند به طور مستقل مقیاس‌پذیری شوند.
• افزایش مقاومت (Resilience): اگر یک Consumer در دسترس نباشد، رویدادها در Broker باقی می‌مانند تا زمانی که Consumer دوباره آنلاین شود.
• توسعه‌پذیری (Extensibility): اضافه کردن Consumers جدید برای پردازش رویدادهای موجود آسان است، بدون اینکه نیاز به تغییر Producers باشد.
• پشتیبانی از تراکنش‌های توزیع‌شده (Distributed Transactions): با استفاده از Saga Pattern (که در سوال 8 توضیح داده شد)، EDA می‌تواند به مدیریت تراکنش‌های توزیع‌شده کمک کند.

معایب EDA:

• پیچیدگی: ردیابی جریان رویدادها و اشکال‌زدایی در سیستم‌های بزرگ می‌تواند پیچیده باشد.
• سازگاری نهایی (Eventual Consistency): داده‌ها در سراسر سیستم ممکن است بلافاصله سازگار نباشند و به زمان نیاز داشته باشند تا به حالت سازگار نهایی برسند.
• مدیریت رویدادها: نیاز به مدیریت دقیق نسخه‌بندی رویدادها و تضمین تحویل پیام.

مثال:

در یک سیستم تجارت الکترونیک، وقتی یک سفارش جدید ثبت می‌شود، Order Service یک رویداد “OrderCreated” منتشر می‌کند. Inventory Service به این رویداد گوش می‌دهد و موجودی محصول را کاهش می‌دهد. Notification Service نیز به همین رویداد گوش می‌دهد و یک ایمیل تأیید سفارش برای مشتری ارسال می‌کند.

پاسخ: Domain-Driven Design (DDD) یک رویکرد توسعه نرم‌افزار است که بر روی مدل‌سازی دامنه کسب‌وکار و ارتباط نزدیک با متخصصان دامنه تمرکز دارد. DDD ابزارها و مفاهیمی را ارائه می‌دهد که به طور طبیعی با اصول طراحی Microservices همخوانی دارند و به ایجاد Microservices های منسجم و مستقل کمک می‌کنند.

مفاهیم DDD و ارتباط آن‌ها با Microservices:

1. Bounded Context (محدوده مرزی):
   • DDD: یک Bounded Context یک مرز منطقی است که در آن یک مدل دامنه خاص (با زبان و مفاهیم خاص خود) معتبر است. هر Bounded Context یک مدل دامنه مستقل و یکپارچه دارد.
   • Microservices: هر Microservice باید به عنوان یک Bounded Context پیاده‌سازی شود. این به معنای این است که هر Microservice مسئول یک بخش خاص و مستقل از دامنه کسب‌وکار است و مدل دامنه داخلی خود را دارد. این رویکرد به کاهش کوپلینگ بین سرویس‌ها کمک می‌کند.
2. Ubiquitous Language (زبان فراگیر):
   • DDD: یک زبان مشترک است که توسط توسعه‌دهندگان و متخصصان دامنه برای توصیف مدل دامنه استفاده می‌شود.
   • Microservices: استفاده از Ubiquitous Language در هر Bounded Context (یعنی هر Microservice) تضمین می‌کند که همه اعضای تیم در مورد مفاهیم و اصطلاحات دامنه به یک درک مشترک رسیده‌اند. این امر سوءتفاهم‌ها را کاهش می‌دهد و ارتباطات را بهبود می‌بخشد.
3. Aggregates (مجموعه‌ها):
   • DDD: یک Aggregate خوشه‌ای از اشیاء دامنه است که به عنوان یک واحد در نظر گرفته می‌شوند و دارای یک Root Entity هستند که مسئول حفظ سازگاری Aggregate است.
   • Microservices: Aggregates به تعریف مرزهای تراکنشی در داخل یک Microservice کمک می‌کنند. هر Microservice باید مسئول مدیریت Aggregates خود باشد و تراکنش‌های محلی را در داخل مرزهای Aggregate انجام دهد.
4. Domain Events (رویدادهای دامنه):
   • DDD: رویدادهایی هستند که نشان‌دهنده وقوع یک اتفاق مهم در دامنه هستند.
   • Microservices: Domain Events برای ارتباط ناهمزمان بین Microservices بسیار مفید هستند. وقتی یک Microservice تغییری در وضعیت خود ایجاد می‌کند، یک Domain Event منتشر می‌کند که سرویس‌های دیگر می‌توانند به آن گوش دهند و بر اساس آن عمل کنند. این امر به حفظ سازگاری نهایی (Eventual Consistency) در سیستم‌های توزیع‌شده کمک می‌کند.

نتیجه‌گیری:

DDD به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا Microservices را به گونه‌ای طراحی کنند که به طور منطقی و مستقل از یکدیگر باشند، بر روی قابلیت‌های کسب‌وکار تمرکز کنند و از طریق مرزهای واضح و زبان مشترک با یکدیگر ارتباط برقرار کنند. این امر منجر به سیستم‌های Microservices منسجم‌تر، قابل نگهداری‌تر و مقیاس‌پذیرتر می‌شود.

پاسخ: CQRS (Command Query Responsibility Segregation) یک الگوی طراحی است که مسئولیت عملیات خواندن (Queries) و نوشتن (Commands) را از یکدیگر جدا می‌کند. در یک سیستم سنتی، یک مدل داده واحد برای هر دو عملیات خواندن و نوشتن استفاده می‌شود. CQRS این مدل را به دو مدل جداگانه تقسیم می‌کند: یک مدل برای نوشتن (Command Model) و یک مدل برای خواندن (Query Model).

اجزای اصلی CQRS:

• Commands (دستورات): عملیات‌هایی که وضعیت سیستم را تغییر می‌دهند (مثلاً “CreateOrder”, “UpdateProduct”). دستورات معمولاً شامل داده‌هایی هستند که برای انجام عملیات لازم است و نتیجه‌ای را برنمی‌گردانند (یا فقط یک تأیید).
• Queries (پرس‌وجوها): عملیات‌هایی که داده‌ها را از سیستم بازیابی می‌کنند و وضعیت سیستم را تغییر نمی‌دهند (مثلاً “GetProductById”, “ListAllOrders”). پرس‌وجوها معمولاً داده‌ها را در یک مدل بهینه‌سازی شده برای خواندن برمی‌گردانند.
• Command Model (مدل دستور): مدلی که برای عملیات نوشتن بهینه‌سازی شده است. این مدل معمولاً شامل منطق کسب‌وکار پیچیده و اعتبارسنجی است.
• Query Model (مدل پرس‌وجو): مدلی که برای عملیات خواندن بهینه‌سازی شده است. این مدل معمولاً ساده‌تر است و می‌تواند شامل داده‌های Denormalized باشد تا خواندن سریع‌تر انجام شود.

نحوه کار CQRS در Microservices:

در معماری Microservices، CQRS می‌تواند به این صورت پیاده‌سازی شود که هر Microservice دارای یک مدل نوشتن و یک یا چند مدل خواندن باشد. مدل نوشتن مسئول پردازش دستورات و به‌روزرسانی پایگاه داده اصلی سرویس است. مدل‌های خواندن می‌توانند از پایگاه داده‌های جداگانه (مانند NoSQL) یا نماهای Denormalized از داده‌های اصلی برای پاسخگویی سریع به پرس‌وجوها استفاده کنند.

مزایای CQRS در Microservices:

• مقیاس‌پذیری مستقل (Independent Scalability): مدل‌های خواندن و نوشتن می‌توانند به طور مستقل مقیاس‌پذیری شوند. این امر به ویژه برای برنامه‌هایی با نسبت خواندن به نوشتن بالا مفید است.
• بهینه‌سازی عملکرد (Performance Optimization): مدل‌های خواندن می‌توانند برای پرس‌وجوهای خاص بهینه‌سازی شوند، که منجر به زمان پاسخگویی سریع‌تر می‌شود.
• انعطاف‌پذیری (Flexibility): امکان استفاده از تکنولوژی‌های مختلف برای مدل‌های خواندن و نوشتن (مثلاً SQL برای نوشتن و NoSQL برای خواندن).
• مدیریت پیچیدگی (Complexity Management): با جداسازی مسئولیت‌ها، منطق کسب‌وکار پیچیده در مدل نوشتن متمرکز می‌شود و مدل خواندن ساده‌تر باقی می‌ماند.
• پشتیبانی از Event Sourcing: CQRS اغلب با Event Sourcing (ذخیره‌سازی رویدادها به جای وضعیت نهایی) ترکیب می‌شود.

معایب CQRS:

• پیچیدگی بیشتر: پیاده‌سازی CQRS پیچیده‌تر از رویکردهای سنتی است.
• سازگاری نهایی (Eventual Consistency): اگر مدل‌های خواندن و نوشتن از پایگاه داده‌های جداگانه استفاده کنند، ممکن است سازگاری نهایی وجود داشته باشد.
• سربار عملیاتی: نیاز به مدیریت دو مدل داده و احتمالا دو پایگاه داده.

پاسخ: Event Sourcing (ذخیره‌سازی رویداد) یک الگوی طراحی است که در آن به جای ذخیره وضعیت فعلی یک موجودیت، تمام تغییرات وضعیت به عنوان دنباله‌ای از رویدادها ذخیره می‌شوند. هر رویداد نشان‌دهنده یک تغییر در دامنه است و به صورت غیرقابل تغییر (Immutable) به یک Event Store (مخزن رویداد) اضافه می‌شود.

نحوه کار Event Sourcing:

وقتی یک عملیات در سیستم رخ می‌دهد، به جای به‌روزرسانی مستقیم وضعیت، یک یا چند رویداد دامنه ایجاد و به Event Store اضافه می‌شوند. وضعیت فعلی یک موجودیت می‌تواند با بازپخش (Replay) تمام رویدادهای مربوط به آن موجودیت از ابتدا تا انتها بازسازی شود.

مزایای Event Sourcing در Microservices:

• تاریخچه کامل (Full History): تمام تغییرات وضعیت سیستم به صورت کامل و غیرقابل تغییر ثبت می‌شوند، که برای اشکال‌زدایی، حسابرسی و تحلیل کسب‌وکار بسیار مفید است.
• پشتیبانی از تراکنش‌های توزیع‌شده: رویدادها می‌توانند برای هماهنگ‌سازی تراکنش‌ها در سراسر Microservices استفاده شوند (مانند Saga Pattern).
• افزایش مقاومت: سیستم می‌تواند از خرابی‌ها بازیابی شود با بازپخش رویدادها.
• پشتیبانی طبیعی از Event-Driven Architecture: رویدادها می‌توانند به راحتی به سایر سرویس‌ها منتشر شوند.

معایب Event Sourcing:

• پیچیدگی: پیاده‌سازی و مدیریت آن پیچیده‌تر از مدل‌های CRUD سنتی است.
• بازسازی وضعیت: بازسازی وضعیت فعلی یک موجودیت ممکن است زمان‌بر باشد، به خصوص برای موجودیت‌هایی با تعداد زیادی رویداد.
• کوئری‌های پیچیده: کوئری زدن مستقیم روی Event Store برای بازیابی وضعیت‌های خاص دشوار است.

ترکیب Event Sourcing با CQRS:

Event Sourcing و CQRS اغلب با هم استفاده می‌شوند، زیرا نقاط قوت یکدیگر را تکمیل می‌کنند:

• مدل نوشتن (Command Model) با Event Sourcing: مدل نوشتن مسئول پردازش دستورات و تولید رویدادها است. این رویدادها به Event Store ذخیره می‌شوند.
• مدل خواندن (Query Model) با رویدادها: وقتی رویدادها در Event Store ذخیره می‌شوند، می‌توانند به Consumers (که مدل‌های خواندن هستند) منتشر شوند. این Consumers داده‌ها را از رویدادها می‌خوانند و مدل‌های خواندن بهینه‌سازی شده برای کوئری را به‌روزرسانی می‌کنند. این مدل‌های خواندن می‌توانند در پایگاه داده‌های مختلف (مانند NoSQL، Elasticsearch) ذخیره شوند.

مثال:

در یک سیستم سفارش، وقتی یک دستور “CreateOrder” دریافت می‌شود، Order Service رویداد “OrderCreated” را ایجاد و در Event Store ذخیره می‌کند. سپس این رویداد به Query Model منتشر می‌شود. Query Model این رویداد را مصرف می‌کند و یک نمای Denormalized از سفارش را در یک پایگاه داده NoSQL برای کوئری‌های سریع به‌روزرسانی می‌کند.

پاسخ: Bounded Context (محدوده مرزی) یک مفهوم کلیدی در Domain-Driven Design (DDD) است که به طور مستقیم در طراحی Microservices کاربرد دارد. یک Bounded Context یک مرز منطقی است که در آن یک مدل دامنه خاص (با زبان و مفاهیم خاص خود) معتبر است. به عبارت دیگر، هر Bounded Context یک مدل دامنه مستقل و یکپارچه دارد که در داخل آن، اصطلاحات و مفاهیم به طور واضح و بدون ابهام تعریف می‌شوند.

چرا Bounded Context در Microservices مهم است؟

در یک سیستم بزرگ، دامنه کسب‌وکار معمولاً بسیار پیچیده است و شامل زیردامنه‌های مختلفی می‌شود. اگر سعی کنیم تمام این زیردامنه‌ها را در یک مدل واحد و یکپارچه (Monolithic) مدیریت کنیم، به سرعت با مشکلاتی مانند:

• ابهام در اصطلاحات: یک کلمه ممکن است در بخش‌های مختلف کسب‌وکار معانی متفاوتی داشته باشد (مثلاً “مشتری” در بخش فروش با “مشتری” در بخش پشتیبانی).
• پیچیدگی مدل: مدل دامنه بیش از حد بزرگ و دشوار برای درک و نگهداری می‌شود.
• کوپلینگ بالا: تغییر در یک بخش از مدل می‌تواند بر بخش‌های دیگر تأثیر بگذارد.

Bounded Context این مشکلات را با تقسیم دامنه بزرگ به بخش‌های کوچک‌تر و قابل مدیریت حل می‌کند. هر Microservice باید به عنوان یک Bounded Context پیاده‌سازی شود. این به معنای این است که هر Microservice مسئول یک بخش خاص و مستقل از دامنه کسب‌وکار است و مدل دامنه داخلی خود را دارد.

نحوه شناسایی Bounded Context ها:

شناسایی Bounded Context ها یک فرآیند تکراری است که نیاز به همکاری نزدیک بین توسعه‌دهندگان و متخصصان دامنه دارد. روش‌های مختلفی برای شناسایی آن‌ها وجود دارد:

1. تحلیل زبان فراگیر (Ubiquitous Language Analysis):
   • به نحوه استفاده از اصطلاحات و مفاهیم در بخش‌های مختلف کسب‌وکار توجه کنید. اگر یک کلمه در بخش‌های مختلف معانی متفاوتی دارد، این نشان‌دهنده وجود Bounded Context های جداگانه است.
   • مثال: “محصول” در بخش کاتالوگ ممکن است شامل ویژگی‌های ظاهری باشد، در حالی که “محصول” در بخش انبار شامل اطلاعات موجودی و مکان فیزیکی است.
2. تحلیل قابلیت‌های کسب‌وکار (Business Capability Analysis):
   • سیستم را بر اساس قابلیت‌های اصلی کسب‌وکار تقسیم کنید. هر قابلیت اصلی می‌تواند یک Bounded Context باشد.
   • مثال: مدیریت سفارشات، مدیریت کاربران، مدیریت محصولات، مدیریت پرداخت‌ها.
3. تحلیل جریان‌های کاری (Workflow Analysis):
   • جریان‌های کاری اصلی کسب‌وکار را ترسیم کنید و نقاطی را که مسئولیت‌ها تغییر می‌کنند یا داده‌ها بین بخش‌ها منتقل می‌شوند، شناسایی کنید.
4. استفاده از Event Storming:
   • یک کارگاه مشترک با متخصصان دامنه برای شناسایی رویدادهای دامنه، دستورات، و Aggregates. این فرآیند به طور طبیعی به شناسایی Bounded Context ها کمک می‌کند.
5. تحلیل تیم‌ها و سازمان (Team and Organizational Structure Analysis):
   • اغلب، ساختار تیم‌ها و بخش‌های سازمان می‌تواند نشان‌دهنده مرزهای طبیعی Bounded Context ها باشد (Conway’s Law).

نتیجه‌گیری:

شناسایی Bounded Context ها یک گام حیاتی در طراحی Microservices است. این کار به شما کمک می‌کند تا سرویس‌هایی را ایجاد کنید که منسجم، مستقل و قابل نگهداری باشند و از پیچیدگی‌های مدل‌های دامنه بزرگ جلوگیری کنید.

پاسخ: Service Mesh (شبکه سرویس) یک لایه زیرساختی اختصاصی است که ارتباطات سرویس به سرویس را در یک معماری Microservices مدیریت می‌کند. Service Mesh مسئولیت‌های مربوط به ارتباطات شبکه (مانند مسیریابی، بالانس بار، امنیت، مانیتورینگ) را از کد برنامه جدا می‌کند و به یک لایه جداگانه منتقل می‌کند.

اجزای اصلی Service Mesh:

• Data Plane (سطح داده): شامل مجموعه‌ای از Proxy های سبک‌وزن (معمولاً Envoy Proxy) است که در کنار هر Microservice (به عنوان Sidecar Proxy) مستقر می‌شوند. تمام ترافیک ورودی و خروجی Microservice از طریق این Proxy ها عبور می‌کند.
• Control Plane (سطح کنترل): مسئول مدیریت و پیکربندی Proxy ها در Data Plane است. Control Plane سیاست‌های مسیریابی، امنیت، و مانیتورینگ را اعمال می‌کند.

نحوه کار Service Mesh:

وقتی یک Microservice نیاز به ارتباط با Microservice دیگری دارد، درخواست را به Sidecar Proxy خود ارسال می‌کند. Sidecar Proxy سپس درخواست را بر اساس سیاست‌های پیکربندی شده توسط Control Plane (مانند مسیریابی، بالانس بار، احراز هویت) به Sidecar Proxy سرویس مقصد ارسال می‌کند. Sidecar Proxy مقصد نیز درخواست را به Microservice مقصد تحویل می‌دهد.

مزایای Service Mesh در Microservices:

• جداسازی مسئولیت‌ها (Separation of Concerns): مسئولیت‌های شبکه از کد برنامه جدا می‌شوند، که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد بر منطق کسب‌وکار تمرکز کنند.
• قابلیت مشاهده (Observability): Service Mesh دید عمیقی از ترافیک سرویس به سرویس (لاگ‌ها، معیارها، ردیابی توزیع‌شده) فراهم می‌کند.
• مدیریت ترافیک (Traffic Management): امکان پیاده‌سازی الگوهای پیشرفته مسیریابی مانند Canary Deployments، A/B Testing، و Traffic Splitting.
• امنیت (Security): امکان پیاده‌سازی Mutual TLS (mTLS) بین سرویس‌ها، کنترل دسترسی مبتنی بر سیاست.
• مقاومت (Resilience): امکان پیاده‌سازی الگوهایی مانند Circuit Breaker، Retries، و Timeouts در سطح شبکه.
• پلتفرم مستقل: Service Mesh می‌تواند با هر زبان برنامه‌نویسی و فریم‌ورکی کار کند، زیرا مسئولیت‌های شبکه را در سطح Proxy مدیریت می‌کند.

معایب Service Mesh:

• پیچیدگی: اضافه کردن Service Mesh به سیستم، پیچیدگی عملیاتی را افزایش می‌دهد.
• سربار عملکردی: هرچند Sidecar Proxy ها سبک‌وزن هستند، اما اضافه شدن یک لایه اضافی می‌تواند کمی latency را افزایش دهد.
• نیاز به دانش تخصصی: مدیریت و پیکربندی Service Mesh نیاز به دانش تخصصی دارد.

مثال:

Istio، Linkerd، Consul Connect از جمله پیاده‌سازی‌های محبوب Service Mesh هستند.

پاسخ: Observability (قابلیت مشاهده) در Microservices به معنای توانایی درک وضعیت داخلی یک سیستم با بررسی خروجی‌های خارجی آن است. در یک معماری Microservices، به دلیل توزیع‌شدگی و پیچیدگی، صرفاً مانیتورینگ سنتی (بررسی معیارهای از پیش تعریف شده) کافی نیست. Observability به شما امکان می‌دهد تا سؤالات جدیدی در مورد سیستم بپرسید و مشکلات ناشناخته را شناسایی کنید.

اجزای اصلی Observability (The Three Pillars of Observability):

1. Logs (لاگ‌ها):
   • توضیح: رکوردهای متنی از رویدادهایی که در یک سرویس رخ می‌دهند. لاگ‌ها اطلاعات جزئی در مورد عملیات‌ها، خطاها، و وضعیت سیستم در یک نقطه زمانی خاص ارائه می‌دهند.
   • اهمیت: برای اشکال‌زدایی مشکلات خاص و درک جریان اجرای برنامه.
   • ابزارها: ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)، Grafana Loki، Splunk.
2. Metrics (معیارها):
   • توضیح: مقادیر عددی قابل جمع‌آوری و تجمیع که وضعیت سیستم را در طول زمان نشان می‌دهند (مثلاً تعداد درخواست‌ها در ثانیه، زمان پاسخگویی، مصرف CPU، مصرف حافظه).
   • اهمیت: برای شناسایی روندها، هشدار در مورد مشکلات، و درک عملکرد کلی سیستم.
   • ابزارها: Prometheus، Grafana، Datadog.
3. Traces (ردیابی‌ها):
   • توضیح: نمایش بصری مسیر کامل یک درخواست از ابتدا تا انتها در سراسر چندین سرویس. Traces شامل Spans هستند که هر Span نشان‌دهنده یک عملیات واحد در یک سرویس است.
   • اهمیت: برای اشکال‌زدایی مشکلات عملکردی در سیستم‌های توزیع‌شده و شناسایی گلوگاه‌ها.
   • ابزارها: Jaeger، Zipkin، OpenTelemetry.

چرا Observability در Microservices حیاتی است؟

• پیچیدگی توزیع‌شده: در Microservices، یک درخواست از چندین سرویس عبور می‌کند و بدون Observability، ردیابی و اشکال‌زدایی مشکلات بسیار دشوار است.
• شناسایی مشکلات ناشناخته: Observability به شما امکان می‌دهد تا سؤالات جدیدی در مورد سیستم بپرسید و مشکلات غیرمنتظره را شناسایی کنید.
• بهبود زمان پاسخگویی به حوادث: با دید عمیق‌تر به سیستم، تیم‌ها می‌توانند سریع‌تر مشکلات را شناسایی و حل کنند.
• بهینه‌سازی عملکرد: با درک دقیق‌تر رفتار سیستم، می‌توان گلوگاه‌ها را شناسایی و عملکرد را بهبود بخشید.

پاسخ: Resilience (مقاومت) در Microservices به معنای توانایی سیستم برای بازیابی از خرابی‌ها و ادامه عملکرد در مواجهه با شرایط نامطلوب (مانند خرابی سرویس‌ها، مشکلات شبکه، افزایش بار) است. هدف اصلی Resilience این است که سیستم حتی در صورت وجود خطاها، به ارائه خدمات خود ادامه دهد و از آبشار خطا (Cascading Failure) جلوگیری کند.

اصول کلیدی Resilience:

• جداسازی (Isolation): جداسازی اجزا به گونه‌ای که خرابی یک جزء بر سایر اجزا تأثیر نگذارد.
• تلاش مجدد (Retries): تلاش مجدد برای عملیات‌های شکست‌خورده.
• قطع‌کننده مدار (Circuit Breaker): جلوگیری از ارسال درخواست به سرویس‌های ناسالم.
• زمان‌بندی (Timeouts): محدود کردن زمان انتظار برای پاسخ از سرویس‌ها.
• بالک‌هد (Bulkhead): جداسازی منابع برای جلوگیری از مصرف بیش از حد توسط یک جزء.
• کاهش عملکرد (Degradation): ارائه عملکرد کاهش‌یافته به جای خرابی کامل.

نحوه پیاده‌سازی Resilience در Microservices (الگوها و تکنیک‌ها):

1. Circuit Breaker Pattern (الگوی قطع‌کننده مدار):
   • توضیح: (در سوال 7 توضیح داده شد) از ارسال درخواست به سرویس‌های ناسالم جلوگیری می‌کند و به آن‌ها فرصت می‌دهد تا ریکاوری کنند.
   • ابزارها: Polly (در .NET)، Hystrix (در Java).
2. Retry Pattern (الگوی تلاش مجدد):
   • توضیح: به طور خودکار عملیات‌های شکست‌خورده را پس از یک تأخیر کوتاه (با Exponential Backoff) دوباره امتحان می‌کند.
   • اهمیت: برای خطاهای موقتی شبکه یا سرویس.
   • ابزارها: Polly.
3. Timeout Pattern (الگوی زمان‌بندی):
   • توضیح: محدود کردن زمان انتظار برای پاسخ از یک سرویس. اگر پاسخ در زمان مشخصی دریافت نشود، عملیات لغو می‌شود.
   • اهمیت: جلوگیری از مسدود شدن thread ها و مصرف منابع.
4. Bulkhead Pattern (الگوی بالک‌هد):
   • توضیح: جداسازی منابع (مانند thread pools، connection pools) برای هر سرویس یا نوع درخواست، به گونه‌ای که خرابی یا مصرف بیش از حد منابع توسط یک سرویس بر سایر سرویس‌ها تأثیر نگذارد.
   • مثال: تخصیص یک thread pool جداگانه برای هر سرویس خارجی که با آن ارتباط برقرار می‌کنید.
5. Fallback Pattern (الگوی بازگشت به عقب):
   • توضیح: در صورت خرابی یک سرویس، یک پاسخ جایگزین یا پیش‌فرض را برمی‌گرداند تا تجربه کاربری مختل نشود.
   • مثال: اگر سرویس توصیه‌های محصول در دسترس نباشد، یک لیست از محصولات پرفروش را نمایش دهید.
6. Rate Limiting (محدودیت نرخ):
   • توضیح: کنترل تعداد درخواست‌هایی که یک سرویس می‌تواند در یک بازه زمانی مشخص دریافت کند، برای جلوگیری از غرق شدن سرویس.
7. Health Checks (بررسی‌های سلامت):
   • توضیح: سرویس‌ها یک نقطه پایانی (Endpoint) را ارائه می‌دهند که وضعیت سلامت آن‌ها را نشان می‌دهد. Load Balancer ها یا Service Discovery از این Endpoint ها برای مسیریابی درخواست‌ها به نمونه‌های سالم استفاده می‌کنند.

نتیجه‌گیری:

Resilience یک جنبه حیاتی در طراحی Microservices است. با پیاده‌سازی الگوهای فوق، می‌توان سیستم‌هایی را ساخت که در برابر خرابی‌ها مقاوم باشند و به ارائه خدمات خود ادامه دهند، حتی در شرایط نامطلوب.

پاسخ: هر دو API Gateway Pattern و Backend for Frontend (BFF) Pattern در معماری Microservices برای مدیریت ارتباطات بین کلاینت‌ها و سرویس‌های پشتیبان استفاده می‌شوند، اما با اهداف و رویکردهای متفاوتی.

API Gateway Pattern (الگوی دروازه API):

• هدف: ارائه یک نقطه ورود واحد و متمرکز برای تمام کلاینت‌ها به Microservices. (در سوال 5 توضیح داده شد).
• مسئولیت‌ها: مسیریابی، تجمیع، احراز هویت/مجوز، کشینگ، مدیریت نرخ، بالانس بار، تبدیل پروتکل، مدیریت خطا، لاگینگ/مانیتورینگ.
• ماهیت: معمولاً یک لایه عمومی و بدون وابستگی به کلاینت خاص است.
• مناسب برای: سناریوهایی که چندین نوع کلاینت (وب، موبایل، دسکتاپ) با نیازهای مشابه به API ها دسترسی دارند.

Backend for Frontend (BFF) Pattern (الگوی بک‌اند برای فرانت‌اند):

• هدف: ایجاد یک لایه API Gateway اختصاصی برای هر نوع کلاینت یا Frontend خاص.
• مسئولیت‌ها: علاوه بر مسئولیت‌های عمومی API Gateway، BFF مسئولیت‌های خاص کلاینت را نیز بر عهده می‌گیرد، مانند:
  • تجمیع داده‌های خاص کلاینت: جمع‌آوری و فرمت‌بندی داده‌ها به گونه‌ای که برای Frontend خاص بهینه باشد.
  • تبدیل پروتکل‌های خاص کلاینت: ارائه API هایی که با نیازهای پروتکلی Frontend مطابقت دارند.
  • منطق کسب‌وکار سبک: پیاده‌سازی منطق کسب‌وکار سبک که مختص یک Frontend خاص است.
  • مدیریت احراز هویت/مجوز خاص کلاینت: مدیریت جریان‌های احراز هویت که برای یک Frontend خاص بهینه شده‌اند.
• ماهیت: یک لایه API Gateway اختصاصی و وابسته به یک Frontend خاص است.
• مناسب برای: سناریوهایی که انواع مختلف کلاینت‌ها (مثلاً وب و موبایل) نیازهای بسیار متفاوتی به API ها دارند.

تفاوت‌های کلیدی:

نتیجه‌گیری:

API Gateway یک راه حل عمومی برای مدیریت ارتباطات کلاینت-سرویس است، در حالی که BFF یک رویکرد تخصصی‌تر است که برای بهینه‌سازی تجربه کاربری در Frontend های مختلف استفاده می‌شود. در سیستم‌های پیچیده، ممکن است هر دو الگو با هم استفاده شوند: یک API Gateway عمومی برای مسئولیت‌های مشترک و چندین BFF برای نیازهای خاص هر Frontend.

پاسخ: Orchestration (ارکستراسیون) و Choreography (رقص) دو رویکرد اصلی برای مدیریت جریان‌های کاری (Workflows) و تراکنش‌های توزیع‌شده (Distributed Transactions) در معماری Microservices هستند. هر دو به هماهنگ‌سازی عملیات‌ها در سراسر چندین سرویس کمک می‌کنند، اما با فلسفه‌ها و ساختارهای متفاوتی.

Orchestration (ارکستراسیون):

• مفهوم: یک سرویس مرکزی (Orchestrator) مسئول هماهنگ‌سازی و مدیریت جریان کار است. Orchestrator دستورات را به سرویس‌های شرکت‌کننده ارسال می‌کند و منتظر پاسخ آن‌ها می‌ماند.
• نحوه کار: Orchestrator مانند یک رهبر ارکستر عمل می‌کند که به هر نوازنده (سرویس) می‌گوید چه زمانی و چگونه بنوازد.
• مزایا:
  • کنترل مرکزی: جریان کار به راحتی قابل ردیابی و مدیریت است.
  • اشکال‌زدایی آسان‌تر: شناسایی مشکلات در یک نقطه مرکزی آسان‌تر است.
  • مناسب برای جریان‌های کاری پیچیده: برای سناریوهایی که نیاز به منطق پیچیده برای تصمیم‌گیری در مورد مراحل بعدی دارند.
• معایب:
  • نقطه شکست مرکزی: Orchestrator می‌تواند به یک نقطه شکست مرکزی تبدیل شود.
  • کوپلینگ: سرویس‌ها به Orchestrator وابسته می‌شوند.
  • سربار توسعه: نیاز به توسعه و نگهداری Orchestrator.
• مثال: یک سرویس Order Orchestrator که مراحل ثبت سفارش (پرداخت، کاهش موجودی، ارسال) را هماهنگ می‌کند.

Choreography (رقص):

• مفهوم: هر سرویس رویدادها را منتشر می‌کند و سرویس‌های دیگر به این رویدادها گوش می‌دهند و تراکنش محلی خود را آغاز می‌کنند. هیچ سرویس مرکزی برای هماهنگ‌سازی وجود ندارد.
• نحوه کار: سرویس‌ها مانند رقصندگانی هستند که هر کدام به حرکات رقصنده دیگر واکنش نشان می‌دهند، بدون اینکه یک رهبر مرکزی وجود داشته باشد.
• مزایا:
  • کوپلینگ پایین: سرویس‌ها فقط به رویدادها وابسته هستند، نه به یک Orchestrator خاص.
  • افزایش مقاومت: عدم وجود نقطه شکست مرکزی.
  • توسعه‌پذیری: اضافه کردن سرویس‌های جدید که به رویدادهای موجود گوش می‌دهند آسان است.
• معایب:
  • پیچیدگی در ردیابی: ردیابی جریان کار در سیستم‌های بزرگ می‌تواند دشوار باشد.
  • اشکال‌زدایی دشوارتر: شناسایی علت اصلی مشکلات در یک سیستم توزیع‌شده با Choreography پیچیده‌تر است.
  • مدیریت تراکنش‌های جبرانی: پیاده‌سازی Saga Pattern با Choreography می‌تواند پیچیده‌تر باشد.
• مثال: سرویس Order رویداد “OrderCreated” را منتشر می‌کند، سرویس Payment به آن گوش می‌دهد و پرداخت را انجام می‌دهد، سپس رویداد “PaymentProcessed” را منتشر می‌کند و سرویس Inventory به آن گوش می‌دهد و موجودی را کاهش می‌دهد.

تفاوت‌های کلیدی:

انتخاب رویکرد:

• Orchestration: برای جریان‌های کاری پیچیده و زمانی که نیاز به کنترل و ردیابی مرکزی دارید.
• Choreography: برای جریان‌های کاری ساده‌تر و زمانی که می‌خواهید کوپلینگ بین سرویس‌ها را به حداقل برسانید.

در عمل، ممکن است ترکیبی از هر دو رویکرد در یک سیستم Microservices استفاده شود.