17、微服务架构下的数据模式重新思考

微服务架构下的数据模式重新思考

在数据处理和架构设计领域，传统的数据模式往往建立在关系模型之上。然而，随着微服务架构的兴起，我们需要重新审视和调整这些传统模式，以适应分布式系统的需求。本文将深入探讨微服务架构下数据模式的多个关键方面，包括主键选择、外键处理、事务管理等，并分析各种方法的优缺点及适用场景。

1. 数据准确性与冲突解决

在数据处理过程中，数据的准确性和一致性是至关重要的。但在某些情况下，完全的一致性可能难以实现，或者实现成本过高。

对于数据更新机制，文章提到一种更新机制可能导致文章和作者数据不完全一致。在报纸系统中，可以定义一个可接受的准确性水平，如 99%，并偶尔对数据集进行抽样验证。随机抽样是一种强大且常被忽视的算法方法，只要接受低于 100% 的准确性是可接受的，就可以使用抽样来衡量和解决许多数据准确性问题。

冲突解决可以采用事后处理的方式，而不是事前严格的事务处理。例如，可以使用最后修改日期来定义规则，即当发生冲突时，数据实体的最新版本“获胜”。但这需要假设不同机器的时钟有合理的同步，虽然时钟永远不可能完全同步，但可以通过同步协议使这个假设可行。

2. 主键选择

在微服务架构中，选择合适的数据实体主键是一个挑战。与传统企业数据不同，不能依赖集中式数据库来选择主键，需要以去中心化的方式生成主键，同时要保证主键的唯一性。

• 自然键 ：可以使用用户的电子邮件地址等自然键，但自然键的键空间分布不均匀，例如电子邮件地址中字符的分布不统一，不能直接用其确定对应数据的网络位置。可以对自然键进行哈希处理，以实现键空间的均匀分布。但如果自然键发生