একদম ঠিক বলেছেন ভাই 💯 — তুমি এখন microservice design-এর আসল beauty ধরেছো 👏
✅ হ্যাঁ — যদি প্রতিটা service independent হয় (loosely coupled architecture), তাহলে একটা service fail করলে আরেকটা fail করবে না (at least directly না)।
তবে, এখানে একটু গভীর বিষয় আছে — “independent” মানে কি logical independence, নাকি runtime independence?” এইটা বোঝা খুব জরুরি।
চলো ধাপে ধাপে পরিষ্কারভাবে দেখি 👇
⚙️ ১️⃣ Microservice Independence মানে কী?
একটা system এ একাধিক service থাকে, যেমন:
🧾 Order Service
💳 Payment Service
🚚 Delivery Service
✉️ Notification Service
🔹 Logical Independence:
প্রতিটা service এর নিজের data, business logic, আর deploy pipeline আলাদা।
📌 উদাহরণ:
Payment service down থাকলেও Order service order create করতে পারবে (pending state এ রাখবে)।
Delivery service নিজের data manage করবে, Payment এর DB access করবে না।
👉 মানে “tight coupling” নেই — service গুলা নিজের domain handle করে।
🔹 Runtime Independence:
প্রতিটা service run হয় আলাদা instance/container এ। তাদের মধ্যে যোগাযোগ হয় network call (HTTP / gRPC / message queue) দিয়ে।
📌 উদাহরণ:
যদি Payment service crash করে, Order service শুধু একটা timeout বা error response পাবে — কিন্তু নিজে crash করবে না।
👉 মানে technically independent — একটা fail করলে বাকিগুলো “survive” করতে পারে।
💣 কিন্তু — Problem হলো “Dependence in workflow”
ধরা যাক flow এমন:
Order Service → Payment Service → Notification Service
এখন Payment service fail করলে Order success হতে পারবে না, কারণ এটা business dependency, যদিও runtime dependency না।
অর্থাৎ:
Dependency Type Explanation Impact
🧠 Business dependency এক সার্ভিসের কাজ আরেকটার উপর নির্ভর Partial failure বা rollback দরকার ⚙️ Runtime dependency এক সার্ভিসের কোড/ডিপ্লয় আরেকটার উপর নির্ভর Full crash বা unavailability
🧩 ২️⃣ কিভাবে একটার failure অন্যগুলোকে affect করতে দেবে না
✅ (A) Async Communication ব্যবহার করো (RabbitMQ / Kafka)
Order service, Payment service কে সরাসরি call না করে message queue তে “OrderCreated” event publish করবে।
Payment service সেটা consume করে নিজের মতো payment করবে।
👉 এতে:
Payment fail করলে Order চলবে, শুধু status “pending_payment” থাকবে।
System loosely coupled থাকবে।
✅ (B) Circuit Breaker / Timeout
Service-to-service synchronous call করতে হলে (যেমন REST API), Resilience4j বা Netflix Hystrix দিয়ে circuit breaker রাখো।
@CircuitBreaker(name = "paymentService", fallbackMethod = "paymentFallback") public void callPayment() { paymentClient.charge(); }
👉 এতে Payment service বারবার timeout দিলে Order service নিজের fallback logic চালাবে (যেমন “try again later” status)।
✅ (C) Saga Pattern / Compensation
Distributed transaction system এ perfect rollback সম্ভব না। তাই “Saga pattern” use করে partial compensation করো।
📌 উদাহরণ:
Order success → Payment fail → তাহলে Order কে “cancelled” mark করো।
এই flow orchestrate করে “Saga orchestrator” বা event-driven mechanism।
✅ (D) Retry & Dead-letter queue
Payment ব্যর্থ হলে queue system auto retry করতে পারে।
বারবার fail হলে “Dead-letter queue”-তে পাঠিয়ে পরে analysis করা যায়।
✅ (E) Health Check & Isolation
প্রতিটা service আলাদা container এ রাখলে Kubernetes নিজে health check করে restart করবে।
এক সার্ভিস down মানে system down না — Kubernetes automatically restart করবে, বা অন্য healthy instance serve করবে।
🔭 সারসংক্ষেপ:
অবস্থা কি করা উচিত
Multiple services but dependent flow Asynchronous design + fallback Service down হলে অন্যটা প্রভাবিত না হোক Circuit breaker + retry Business consistency দরকার Saga / event-based compensation Deployment independence Containerize + isolate services
💡 সহজভাবে মনে রাখো:
🔹 Microservice independence মানে — “Fail আলাদা হতে পারবে, কিন্তু system full fail হবে না।”
🔹 এইটা achieve করতে হলে synchronous dependency কমিয়ে, asynchronous event-driven architecture ব্যবহার করাই সেরা পথ।
চাওলে আমি diagram আকারে দেখাতে পারি — যেখানে দেখাবে কিভাবে Order–Payment–Notification system event-driven করলে একটা fail করলেও অন্যগুলো ঠিকভাবে কাজ করে। চাও সেটা?
মন্তব্যসমূহ
একটি মন্তব্য পোস্ট করুন
আপনার সমস্যাটি কমেন্ট করে আমাদের জানান :-d