#Architektura mikroserwisów: praktyczny przewodnik

Mikroserwisy to nie srebrna kula — to narzędzie architektoniczne, które ma sens w odpowiednim kontekście. Po latach budowania systemów rozproszonych dla naszych klientów, wypracowaliśmy zestaw zasad, które pomagają uniknąć najczęstszych błędów.

##Kiedy mikroserwisy mają sens

Zanim rozbijemy monolit, warto odpowiedzieć na kilka pytań:

Czy zespół jest wystarczająco duży (>8 deweloperów)?
Czy różne części systemu mają różne wymagania skalowania?
Czy potrzebujemy niezależnych cykli wdrożeniowych?
Czy jesteśmy gotowi na złożoność operacyjną?

"

"Jeśli nie potrafisz zbudować dobrze zorganizowanego monolitu, mikroserwisy tylko pomnożą Twoje problemy."

##Podział na domeny

Stosujemy Domain-Driven Design (DDD) jako podstawę do wydzielania granic serwisów. Każdy mikroserwis odpowiada za jedną, dobrze zdefiniowaną domenę biznesową.

typescript

1// Przykład: granice kontekstów w systemie e-commerce
2const boundedContexts = {
3  catalog: {
4    entities: ["Product", "Category", "PriceRule"],
5    commands: ["CreateProduct", "UpdatePrice", "SetDiscount"],
6    events: ["ProductCreated", "PriceChanged"],
7  },
8  orders: {
9    entities: ["Order", "OrderItem", "Shipment"],
10    commands: ["PlaceOrder", "CancelOrder", "UpdateShipment"],
11    events: ["OrderPlaced", "OrderShipped", "OrderDelivered"],
12  },
13  payments: {
14    entities: ["Payment", "Refund", "Invoice"],
15    commands: ["ProcessPayment", "IssueRefund"],
16    events: ["PaymentCompleted", "RefundIssued"],
17  },
18  users: {
19    entities: ["User", "Address", "Preferences"],
20    commands: ["RegisterUser", "UpdateProfile"],
21    events: ["UserRegistered", "ProfileUpdated"],
22  },
23}

##Komunikacja między serwisami

Wybór odpowiedniego wzorca komunikacji jest kluczowy:

Wzorzec	Zastosowanie	Zalety	Wady
REST/HTTP	Zapytania synchroniczne	Prostota, szeroka adopcja	Coupling, kaskadowe błędy
gRPC	Komunikacja wewnętrzna	Wydajność, typowanie	Złożoność debugowania
Event-driven (Kafka)	Asynchroniczne procesy	Luźne powiązanie, skalowalność	Eventual consistency
CQRS	Oddzielenie odczytu/zapisu	Optymalizacja per-use-case	Złożoność implementacji

###Event-driven w praktyce

W większości naszych projektów stosujemy podejście event-driven jako fundament komunikacji:

typescript

1// Definicja zdarzeń domenowych
2interface DomainEvent {
3  id: string
4  type: string
5  aggregateId: string
6  timestamp: Date
7  payload: Record<string, unknown>
8  metadata: {
9    correlationId: string
10    causationId: string
11    version: number
12  }
13}
14
15// Publikacja zdarzenia po złożeniu zamówienia
16async function placeOrder(command: PlaceOrderCommand): Promise<void> {
17  const order = Order.create(command)
18  await orderRepository.save(order)
19
20  await eventBus.publish({
21    id: crypto.randomUUID(),
22    type: "order.placed",
23    aggregateId: order.id,
24    timestamp: new Date(),
25    payload: {
26      customerId: command.customerId,
27      items: command.items,
28      totalAmount: order.calculateTotal(),
29    },
30    metadata: {
31      correlationId: command.correlationId,
32      causationId: command.id,
33      version: 1,
34    },
35  })
36}

##Infrastruktura i orkiestracja

Każdy serwis jest konteneryzowany i zarządzany przez Kubernetes:

yaml

1# Przykład konfiguracji deployment w Kubernetes
2apiVersion: apps/v1
3kind: Deployment
4metadata:
5  name: orders-service
6  labels:
7    app: orders
8    team: backend
9spec:
10  replicas: 3
11  strategy:
12    type: RollingUpdate
13    rollingUpdate:
14      maxSurge: 1
15      maxUnavailable: 0
16  selector:
17    matchLabels:
18      app: orders
19  template:
20    spec:
21      containers:
22        - name: orders
23          image: registry.cyberwolf.studio/orders:v2.1.0
24          resources:
25            requests:
26              memory: "256Mi"
27              cpu: "250m"
28            limits:
29              memory: "512Mi"
30              cpu: "500m"
31          livenessProbe:
32            httpGet:
33              path: /health
34              port: 8080
35            initialDelaySeconds: 10
36            periodSeconds: 15
37          readinessProbe:
38            httpGet:
39              path: /ready
40              port: 8080
41            initialDelaySeconds: 5
42            periodSeconds: 10

##Obserwabilność

W systemie rozproszonym obserwabilność to nie luksus — to konieczność. Stosujemy trzy filary:

Logi — strukturalne logowanie JSON, centralna agregacja (ELK/Loki)
Metryki — Prometheus + Grafana, RED metrics per serwis
Trace'y — OpenTelemetry z distributed tracing przez cały pipeline

###Kluczowe dashboardy

Service Health — latencja, error rate, throughput per serwis
Business Metrics — zamówienia/min, konwersja, wartość koszyka
Infrastructure — CPU, pamięć, sieć, pod autoscaling
Dependencies — health check zewnętrznych integracji

##Podsumowanie

Mikroserwisy dają ogromną elastyczność, ale wymagają dojrzałości operacyjnej. Zacznij od dobrze zaprojektowanego monolitu, identyfikuj naturalne granice domen i wydzielaj serwisy tam, gdzie przynoszą realną wartość.

***

Potrzebujesz pomocy z architekturą systemu? Porozmawiajmy o Twoim projekcie.

MikroserwisyDockerKubernetesSystem Design

Architektura mikroserwisów: praktyczny przewodnik