Natuurlijk! Hier is een voorstel voor de database-architectuur voor jouw microservices-omgeving met PostgreSQL: 1. **Gedecentraliseerde databases per microservice** - **Gebruikersservice:** eigen database voor gebruikersgegevens - **Bestellingenservice:** eigen database voor bestellingen en gerelateerde gegevens - **Verzendservice:** eigen database voor verzendingen - **Voorraadservice:** eigen database voor voorraadbeheer 2. **Databasemodellen en isolatie** - Elke microservice beheert zijn eigen database, waardoor data-isolatie en onafhankelijkheid gewaarborgd zijn. - Communicatie tussen services gebeurt via API’s of messaging (bijvoorbeeld Kafka of RabbitMQ). 3. **Consistent houden van voorraadgegevens** - **Event-driven architectuur:** - Wanneer een bestelling wordt geplaatst, stuurt de bestellingenservice een event (bijvoorbeeld `OrderCreated`) naar een message broker. - De voorraadservice ontvangt dit event en past de voorraad aan. - **Eventual Consistency:** - De voorraad wordt niet onmiddellijk aangepast in real-time, maar via events. - Dit kan leiden tot tijdelijke inconsistenties, maar verhoogt de prestaties en schaalbaarheid. 4. **Hoe minimaliseer je performanceverlies?** - **Asynchrone updates:** Gebruik message queues voor voorraadupdates zodat de bestellingsproces niet wacht op voorraadwijzigingen. - **Caching:** Implementeer caching (bijvoorbeeld Redis) bij de voorraadservice voor snelle toegang tot voorraadstatus. - **Optimale database-ontwerp:** - Zorg voor indexen en geoptimaliseerde query’s voor voorraadbeheer. - Overweeg het gebruik van in-memory opslag voor kritieke voorraadgegevens indien nodig. 5. **Eventual consistency en compensaties** - Accepteer dat op korte termijn voorraadgegevens kunnen verschillen. - Implementeer compensatie-mechanismen voor het herstellen van inconsistenties indien nodig. 6. **Monitoring en synchronisatie** - Houd de event-stromen en synchronisatieprocessen in de gaten. - Overweeg periodic reconciliation-processen om de voorraadstatus te controleren en te corrigeren. --- **Kort samengevat:** Gebruik een gedecentraliseerde database-architectuur per microservice, gekoppeld via event-driven communicatie. Voor voorraadgegevens gebruik je asynchrone events om consistentie te handhaven zonder performanceverlies. Hierdoor blijft het systeem schaalbaar en betrouwbaar, terwijl data-isolatie gewaarborgd blijft. Heeft u nog verdere specificaties of vragen?

Zeker, ik help je graag met het ontwerpen van een database-architectuur voor jouw microservices-omgeving. Hier is een gestructureerd voorstel: ## Database Architectuur Ontwerp ### 1. Database Structuur per Microservice - **Gebruikersservice**: `gebruikers_db` (gebruikers, profielen, authenticatie) - **Bestellingsservice**: `bestellingen_db` (bestellingen, betalingen, klantgegevens) - **Verzendingsservice**: `verzending_db` (zendingen, tracking, leveradressen) - **Voorraadservice**: `voorraad_db` (productvoorraad, magazijnlocaties) ### 2. Oplossing voor Voorraadconsistentie #### Event-Driven Architectuur met Outbox Pattern ```sql -- In voorraad_db CREATE TABLE voorraad_outbox ( id UUID PRIMARY KEY, aggregatie_type VARCHAR(50), aggregatie_id UUID, event_type VARCHAR(100), event_data JSONB, created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW() ); ``` #### Implementatie Strategieën: **a. Saga Pattern voor Bestellingen** 1. Bestelling geplaatst → Reserveer voorraad 2. Voorraad gereserveerd → Bevestig bestelling 3. Betaling voltooid → Verminder voorraad 4. Rollback bij falen van welke stap dan ook **b. CQRS (Command Query Responsibility Segregation)** - **Command-side**: Schrijfacties met directe database-updates - **Query-side**: Read-only replicas voor snelle queries ### 3. Performance Optimalisaties #### Database Level: ```sql -- Partitie voorraadtabel op productcategorie CREATE TABLE voorraad ( product_id UUID, magazijn_id UUID, hoeveelheid INTEGER, categorie VARCHAR(50), PRIMARY KEY (product_id, magazijn_id) ) PARTITION BY LIST (categorie); -- Indexen voor snelle queries CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_voorraad_product ON voorraad(product_id); CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_voorraad_magazijn ON voorraad(magazijn_id); ``` #### Application Level: - **Redis Cache** voor veelgebruikte voorraadgegevens - **Connection pooling** met PgBouncer - **Read replicas** voor reporting queries ### 4. Data Synchronisatie #### Change Data Capture (CDC): ```sql -- PostgreSQL logical replication CREATE PUBLICATION voorraad_changes FOR TABLE voorraad; ``` #### Message Queue Integratie: - Gebruik **RabbitMQ** of **Apache Kafka** voor event propagation - Garandeer exactly-once delivery semantics ### 5. Consistency Garanties #### Optimistic Concurrency Control: ```sql UPDATE voorraad SET hoeveelheid = nieuwe_hoeveelheid, versie = versie + 1 WHERE product_id = $1 AND versie = $2; ``` #### Compenserende Transacties: - Implementeer undo-operaties voor failed saga steps - Gebruik event sourcing voor audit trail ### 6. Monitoring en Observability - **PostgreSQL metrics**: locks, query performance, replication lag - **Application metrics**: saga success rates, event processing times - **Alerting** op consistency violations ### 7. Aanbevolen Tools en Libraries - **Debezium** voor CDC - **Camunda** voor workflow management - **Liquibase** voor database migrations - **Prometheus** + **Grafana** voor monitoring ### 8. Fallback Strategieën - Circuit breakers voor inter-service communicatie - Retry mechanisms met exponential backoff - Dead letter queues voor onverwerkbare events Deze architectuur biedt een goede balans tussen consistentie en performance, terwijl de data-isolatie tussen microservices behouden blijft.