Tìm hiểu về các pattern phổ biến của Microservices.

From : https://www.linkedin.com/posts/sina-riyahi_microservices-design-patterns-microservices-activity-7326863427832823808-wC7i?utm_source=social_share_send&utm_medium=member_desktop_web&rcm=ACoAABcd9xkB6w57Mmsqti43xtrqxUIgxeAfmT8

Tác giả hình ảnh: Sina Riyahi

1. API Gateway Pattern

🧩 Mô tả:

API Gateway đóng vai trò như một điểm vào duy nhất cho tất cả các request từ client. Nó định tuyến request tới các microservice phù hợp.

✅ Ưu điểm:

• Ẩn kiến trúc bên trong khỏi client
• Cho phép xử lý bảo mật, logging, throttling tập trung
• Tối ưu hiệu năng với caching, aggregation

❌ Nhược điểm:

• Là một Single Point of Failure (SPoF)
• Phức tạp khi tích hợp nhiều policy khác nhau

📦 Use case:

• Netflix dùng API Gateway để điều hướng lưu lượng người dùng đến hàng trăm microservice khác nhau.
• Ứng dụng mobile/web cần đồng bộ hóa điểm vào duy nhất.

2. Service Discovery Pattern

🧩 Mô tả:

Cho phép các microservice tự động đăng ký và tìm kiếm nhau thông qua Service Registry.

✅ Ưu điểm:

• Giảm cấu hình thủ công giữa các service
• Tự động scale up/down mà không cần cấu hình lại client

❌ Nhược điểm:

• Cần thêm service registry (Eureka, Consul, etcd)
• Có thể bị lỗi khi service registry không sẵn sàng

📦 Use case:

• Kubernetes: tự động gán DNS cho mỗi pod
• Hệ thống backend với hàng trăm service cần scale linh hoạt

3. CQRS (Command Query Responsibility Segregation)

🧩 Mô tả:

Tách riêng logic ghi (Command) và đọc (Query) ra hai mô hình khác nhau.

✅ Ưu điểm:

• Tối ưu hóa hiệu suất đọc và ghi
• Cho phép scale độc lập từng phần
• Phù hợp với kiến trúc Event Sourcing

❌ Nhược điểm:

• Phức tạp hơn mô hình CRUD thông thường
• Cần đồng bộ hóa trạng thái giữa các model

📦 Use case:

• Hệ thống đặt vé máy bay (ghi nhiều nhưng đọc thường xuyên)
• Hệ thống quản lý đơn hàng lớn như Amazon

4. Backends for Frontends (BFF)

🧩 Mô tả:

Mỗi frontend (mobile, web) có một backend riêng biệt phù hợp với nhu cầu của nó.

✅ Ưu điểm:

• Tối ưu dữ liệu trả về theo nhu cầu frontend
• Tăng tốc độ phản hồi cho từng nền tảng

❌ Nhược điểm:

• Tốn công bảo trì nhiều backend
• Dễ trùng lặp logic giữa các BFF

📦 Use case:

• Spotify sử dụng BFF cho desktop, mobile, web client
• Hệ thống đa nền tảng cần tùy biến UI riêng

5. Event-Driven Pattern

🧩 Mô tả:

Các service giao tiếp với nhau thông qua các sự kiện (event), sử dụng message broker (Kafka, RabbitMQ, etc).

✅ Ưu điểm:

• Giảm độ phụ thuộc giữa các service
• Dễ dàng scale và xử lý bất đồng bộ
• Tăng tính phản ứng (reactive)

❌ Nhược điểm:

• Khó debug do không có luồng tuần tự rõ ràng
• Phức tạp trong việc đảm bảo tính đúng đắn của dữ liệu

📦 Use case:

• Hệ thống thanh toán, gửi email (event: đơn hàng thành công)
• Uber dùng để xử lý việc điều phối xe theo thời gian thực

6. Database per Service Pattern

🧩 Mô tả:

Mỗi service có database riêng, không chia sẻ trực tiếp schema với service khác.

✅ Ưu điểm:

• Tăng tính độc lập, dễ scale
• Giảm coupling giữa các team/service

❌ Nhược điểm:

• Khó khăn khi cần join dữ liệu giữa nhiều service
• Cần đồng bộ dữ liệu trong các workflow phức tạp

📦 Use case:

• Hệ thống lớn như Shopify, mỗi domain như orders, users, inventory có DB riêng
• Hệ thống đa quốc gia cần tách vùng lưu trữ theo quốc gia

🔚 Kết luận