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Vom Monolithen zu Microservices

by Sam Newman

October 2020

Intermediate to advanced

266 pages

8h 6m

German

dpunkt

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Was sind Microservices?Unabhängige DeploybarkeitModellierung rund um eine BusinessdomäneDie eigenen Daten besitzenWelche Vorteile können Microservices haben?Welche Probleme werden entstehen?BenutzeroberflächenTechnologieGrößeUnd OwnershipDer MonolithDer Ein-Prozess-MonolithDer verteilte MonolithBlack-Box-Systeme von FremdherstellernHerausforderungen von MonolithenVorteile von MonolithenZu Kopplung und KohäsionKohäsionKopplungGerade genug Domain-Driven DesignAggregatKontextgrenzenAggregate und Kontextgrenzen auf Microservices abbildenWeitere QuellenZusammenfassung
Das Ziel verstehenDrei zentrale FragenWarum wollen Sie Microservices einsetzen?Teamautonomie verbessernTime-to-Market verringernKostengünstig auf Last reagierenRobustheit verbessernDie Anzahl der Entwickler erhöhenNeue Technologien einsetzenWann können Microservices eine schlechte Idee sein?Unklare DomäneStart-upsBeim Kunden installierte und verwaltete SoftwareKeinen guten Grund haben!AbwägungenDie Menschen mitnehmenOrganisationen verändernGefühl für die Dringlichkeit vermittelnFührungskoalition schaffenVision und Strategie entwickelnVeränderungsvision kommunizierenMitarbeitern umfangreiche Unterstützung ermöglichenKurzfristige Erfolge erzielenNutzen konsolidieren und weitere Veränderungen anstoßenNeue Ansätze in der Unternehmenskultur verankernDie Wichtigkeit der inkrementellen MigrationNur die Produktivumgebung zähltVeränderungskostenReversible und irreversible EntscheidungenBessere Orte zum ExperimentierenWo fangen wir also an?Domain-Driven DesignWie weit müssen Sie gehen?Event StormingEin Domänenmodell zum Priorisieren einsetzenEin kombiniertes ModellTeams reorganisierenSich verändernde StrukturenEs gibt nicht die eine Lösung für alleEine Änderung vornehmenVeränderte FähigkeitenWoher wissen Sie, ob die Transformation funktioniert?Regelmäßige CheckpointsQuantitative MessgrößenQualitative MesswerteVermeiden Sie den Sunk-Cost-EffektSeien Sie offen für neue AnsätzeZusammenfassung
Ändern wir den Monolithen, oder lassen wir es bleiben?Ausschneiden, einfügen oder reimplementieren?Den Monolithen refaktorierenMigrations-PatternsPattern: Strangler Fig ApplicationWie es funktioniertWo wir es einsetzenBeispiel: HTTP Reverse ProxyDaten?Proxy-OptionenProtokolle wechselnBeispiel: FTPBeispiel: Message InterceptionAndere ProtokolleAndere Beispiele für das Strangler Fig PatternVerhaltensänderung während der MigrationPattern: UI CompositionBeispiel: Page CompositionBeispiel: Widget CompositionBeispiel: Micro FrontendsWo wir es einsetzenPattern: Branch by AbstractionWie es funktioniertAls Fallback-MechanismusWo wir es einsetzenPattern: Parallel RunBeispiel: Preisbildung von KreditderivatenBeispiel: Homegate-AngeboteVerifikationstechnikenSpione einsetzenScientist von GitHubDark Launching und Canary ReleasingWo wir es einsetzenPattern: Decorating CollaboratorBeispiel: Loyalty-ProgrammWo wir es einsetzenPattern: Change Data CaptureBeispiel: Loyalty-Karten ausgebenChange Data Capture implementierenWo wir es einsetzenZusammenfassung
Pattern: Shared DatabaseHilfreiche PatternsWo wir es einsetzenAber es geht nicht!Pattern: Database ViewDie Datenbank als öffentlicher VertragPräsentations-ViewsGrenzenOwnershipWo wir es einsetzenPattern: Database Wrapping ServiceWo wir es einsetzenPattern: Database-as-a-Service InterfaceEine Mapping Engine implementierenVergleich mit ViewsWo wir es einsetzenOwnership transferierenPattern: Aggregate Exposing MonolithPattern: Change Data OwnershipDatensynchronisationPattern: Synchronize Data in ApplicationSchritt 1: Daten Bulk-synchronisierenSchritt 2: Synchrones Schreiben, aus dem alten Schema lesenSchritt 3: Synchrones Schreiben, aus dem neuen Schema lesenWo dieses Pattern genutzt werden kannWo wir es verwendenPattern: Tracer WriteDatensynchronisierungBeispiel: Bestellungen bei SquareWo wir es verwendenDie Datenbank aufteilenPhysische versus logische DatenbanktrennungZuerst die Datenbank oder zuerst den Code aufteilen?Zuerst die Datenbank aufteilenZuerst den Code aufteilenDatenbank und Code gleichzeitig aufteilenWas sollte ich also als Erstes aufteilen?Beispiele zur SchemaaufteilungPattern: Split TableWo wir es verwenden
Den Join ersetzenDatenkonsistenzWo wir es verwendenBeispiel: Gemeinsam genutzte statische DatenTransaktionenACID-TransaktionenWeiterhin ACID, aber ohne Atomarität?Zwei-Phasen-CommitVerteilte Transaktionen: Sagen Sie einfach Nein!SagasFehlersituationen in SagasSagas implementierenSaga versus verteilte TransaktionenZusammenfassung

Mehr Services – mehr SchmerzenOwnership im großen MaßstabWie kann sich dieses Problem zeigen?Wann kann sich das Problem zeigen?Mögliche LösungenDisruptive ÄnderungenWie kann sich dieses Problem zeigen?Wann kann sich das Problem zeigen?Mögliche LösungenReportingWann kann sich dieses Problem zeigen?Mögliche LösungenMonitoring und TroubleshootingWann kann sich dieses Problem zeigen?Wie kann sich das Problem zeigen?Mögliche LösungenLokale EntwicklungWie kann sich dieses Problem zeigen?Wann kann sich das Problem zeigen?Mögliche LösungenZu viele Dinge laufen lassenWie kann sich dieses Problem zeigen?Wann kann sich das Problem zeigen?Mögliche LösungenEnd-to-End-TestsWie kann sich dieses Problem zeigen?Wann kann sich das Problem zeigen?Mögliche LösungenGlobale versus lokale OptimierungWie kann sich dieses Problem zeigen?Wann kann sich das Problem zeigen?Mögliche LösungenRobustheit und ResilienzWie kann sich dieses Problem zeigen?Wann kann sich das Problem zeigen?Mögliche LösungenVerwaiste ServicesWie kann sich dieses Problem zeigen?Wann kann sich das Problem zeigen?Mögliche LösungenZusammenfassung
Kolophon