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Microservices Patterns — ein vollständiger Leitfaden

14. 11. 2019 2 Min. Lesezeit intermediate

Überblick über die wichtigsten Entwurfsmuster für Microservice-Architekturen. Von der Dekomposition bis zur Kommunikation zwischen Diensten.

Was sind Microservices Patterns?

Microservice-Architektur zerlegt eine monolithische Anwendung in unabhängige Dienste. Jeder Dienst hat sein eigenes Datenmodell, sein eigenes Deployment und kommuniziert über definierte APIs.

Wichtige Vorteile:

  • Unabhängiges Deployment einzelner Dienste
  • Technologische Vielfalt — jeder Dienst kann einen anderen Stack verwenden
  • Skalierbarkeit auf Ebene einzelner Dienste
  • Resilienz — der Ausfall eines Dienstes bringt nicht das gesamte System zum Absturz

Decomposition Patterns

Die wichtigste Entscheidung ist, wie man den Monolithen aufteilt. Es gibt zwei Hauptansätze:

Decompose by Business Capability — Dienste entsprechen Geschäftsfähigkeiten (Bestellungen, Zahlungen, Lager).

Decompose by Subdomain — basierend auf DDD, jeder Bounded Context = Dienst.

services/
├── order-service/          # Bounded Context: Bestellungen
│   ├── src/
│   ├── Dockerfile
│   └── docker-compose.yml
├── payment-service/        # Bounded Context: Zahlungen
├── inventory-service/      # Bounded Context: Lager
└── api-gateway/            # Einstiegspunkt

Communication Patterns

Dienste kommunizieren auf zwei grundlegende Arten:

Synchron (Request/Response): REST API (HTTP/JSON) oder gRPC (binär, schneller).

Asynchron (Event-Driven): Message Queue (RabbitMQ) oder Event Streaming (Kafka).

// Synchroner Aufruf über REST
const order = await fetch('http://order-service/api/orders/123');

// Asynchrones Event über Kafka
await kafka.produce('order-events', {
  type: 'OrderCreated',
  orderId: '123',
  items: [{ sku: 'ABC', qty: 2 }]
});

Data Management Patterns

Jeder Dienst sollte seine eigene Datenbank haben (Database per Service Pattern). Das bringt Unabhängigkeit, erschwert aber dienstübergreifende Abfragen.

  • API Composition — Query Service aggregiert Daten aus mehreren Diensten
  • CQRS — separate Modelle für Lesen und Schreiben
  • Saga Pattern — verteilte Transaktionen ohne 2PC
  • Event Sourcing — Zustand als Sequenz von Ereignissen

Zusammenfassung

Microservices Patterns sind nicht nur Theorie — sie sind bewährte Lösungen für reale Probleme. Beginnen Sie mit vernünftiger Granularität, wählen Sie das richtige Kommunikationsmuster und lösen Sie Data Consistency von Anfang an.

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Unser Team hat Erfahrung mit dem Entwurf und der Implementierung moderner Architekturen. Wir helfen Ihnen gerne.

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