مدیریت دسترسی به داده ها در سیستم‌های توزیع شده

یکی از چالش های مهم در سیستم های توزیع شده به دلیل پراکنده بودن داده ها در سرویس ها و دامنه های مختلف دسترسی به داده ها می باشد. این توزیع شده بودن باعث ایجاد مشکلاتی مانند تاخیر در دسترسی, هماهنگی در داده ها, تحمل خطا و... می شود. برای کاهش این مشکلات, افزایش کارایی سیستم و کاهش وابستگی بین سرویس ها, انتخاب پترن مناسب برای دسترسی به داده ها بسیار مهم می باشد.

برای مثال فرض کنید دو سرویس Order و User داریم. زمانی که کاربر سفارشی را ثبت می کند, OrderService باید اطلاعات کاربر را از UserService دریافت کند. تعداد بالا این درخواست ها می تواند باعث بروز برخی مشکلات و بار اضافی بر روی User Service شود. حال برای حل این چالش تعدادی از پترن های مختلف را بررسی می کنیم:
ارتباط بین‌سرویسی (Interservice Communication): OrderService هر بار که نیاز به اطلاعات کاربر دارد, یک فراخوانی مستقیم به UserService انجام می دهد(مثل REST یا gRPC). پیاده سازی این پترن آسان می باشد و در آن نیاز به تکرار داده ها نمی باشد, اما مشکلاتی مانند وابستگی, تاخیر و... وجود دارد.
تکرار (Column Schema Replication): در این پترن داده های کلیدی و مورد نیاز کاربر را در تیبل های OrderService تکرار می کنیم. با استفاده از این پترن سرعت دسترسی به داده ها افزایش پیدا می کند و دیگر نیاز به فراخوانی مکرر UserService نمی باشد, اما مشکلاتی مانند هماهنگی و یکپارچگی داده ها وجود دارد.
کش (Replicated Caching): در این پترن اطلاعات مورد نیاز کاربر به صورت کش در OrderService ذخیره می شود و هر تغییر در UserService به شکل async همگام سازی می شود. این کار باعث افزایش سرعت دسترسی به داده ها و کاهش وابستگی به UserService می شود(در صورت قطعی در UserService) OrderService می تواند به کار خود ادامه دهد. اما در صورت افزایش سرعت تغییرات در سرویس مدیریت این کار و همگام سازی داده ها پیچیده می شود.
دیتا دامین (Data Domain): در این پترن داده ها در یک data schema مشترک قرار می گیرند که هر دو سرویس بتوانند به آن دسترسی داشته باشند. این کار باعث دسترسی مستقیم و سریع به داده ها می شود و مشکل همگام سازی را برطرف می کند. اما چالش هایی مانند مدیریت تغییرات در ساختار داده ها بین سرویس های مختلف و مشکلات امنیتی ناشی از دسترسی تمام سرویس ها به همه داده ها وجود دارد.

در پایان, باید توجه داشته باشیم که انتخاب پترن مناسب باید با توجه به نیازمندی هایی مانند (عملکرد, مقیاس پذیری, پیچیدگی) و در نهایت سادگی انجام شود. مثل تمام پترن های دیگر باید مزایا و معایب آن ها را به خوبی بررسی کرده و بهترین تصمیم را بگیریم.