Eventualbegehren Muster

18 Luglio 2020
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In einem Inline-Cache-Muster verwendet die Anwendung den Cache so, als wäre er der primäre Speicher , ohne im Code zwischen dem Cache und der Datenbank zu unterscheiden. Dadurch werden Lese- und Schreibaktivitäten an den Cache delegiert. Inline-Cache verwendet häufig ein Lese- und Schreibmuster (manchmal, aber selten rückschreibweise) transparent für den Anwendungscode. In python sieht ein Inline-Cache-Muster ungefähr so aus: Eine kompensierende Transaktion ist auch ein letztlich konsistenter Vorgang und könnte auch fehlschlagen. Das System sollte in der Lage sein, die Ausgleichstransaktion zum Zeitpunkt des Ausfalls fortzusetzen und fortzufahren. Es kann erforderlich sein, einen fehlgeschlagenen Schritt zu wiederholen, daher sollten die Schritte in einer kompensierenden Transaktion als idempotente Befehle definiert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Idempotency Patterns auf Jonathan Olivers Blog. Ein Cache ist eine Hardware- oder Softwarekomponente, die Daten speichert, damit zukünftige Anforderungen für diese Daten schneller verarbeitet werden können. Die in einem Cache gespeicherten Daten können das Ergebnis einer früheren Berechnung oder des Duplikats der an anderer Stelle gespeicherten Daten sein. Mehr bei Wikipedia Im obigen Beispiel hat sich der CustomerMicroservice aus irgendeinem Grund nicht vorbereitet, aber der OrderMicroservice hat geantwortet, dass er bereit ist, den Auftrag zu erstellen.

Der Koordinator fordert einen Abbruch des OrderMicroservices mit der Transaktion an, und der OrderMicroservice setzt dann alle vorgenommenen Änderungen zurück und entsperrt die Datenbankobjekte. Sie können In-Memory-Caching-Techniken verwenden, um dynamische Anwendungen zu beschleunigen. Diese Techniken, wie der Name schon sagt, speichern Daten und Objekte im Arbeitsspeicher, um die Anzahl der Anforderungen an primäre Speicherquellen, häufig Datenbanken, zu reduzieren. Zu den Zwischenspeicherungsangeboten im Speicher gehören Caching-Software wie Redis oder Memcached, oder sie können in die Datenbank selbst integriert werden – wie bei DAX für DynamoDB der Fall ist. Data Consistency Primer. Das Muster “Ausgleichstransaktion” wird häufig verwendet, um Vorgänge rückgängig zu machen, die das letztendliche Konsistenzmodell implementieren. Dieser Primer bietet Informationen über die Vorteile und Kompromisse der letztendlichen Konsistenz. Eine weitere Überlegung ist, wenn Tausende von Clients fast zur gleichen Zeit die gleichen Daten anfordern, aber diese Anforderung ist ein Cache-Miss. Dies kann zu einer großen, gleichzeitigen Anzahl von Anforderungen führen, die den nachgelagerten Speicher treffen, was zu Erschöpfung führen kann. Diese Situationen treten häufig während der Startzeit, beim Neustart oder bei schnellen Skalierungszeiten auf.

Um solche Szenarien zu vermeiden, wird bei einigen Implementierungsunterstützungsanfragen eine Zusammenstellung – oder “Warteräume” – durchgeführt, bei denen gleichzeitige Cachefehler in eine einzige Anforderung an den Downstreamspeicher zusammenfallen.

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