فلش‌کارت‌های آموزشی مدیریت یکپارچگی داده‌ها در میکروسرویس‌ها: از نظریه تا پیاده‌سازی عملی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت یکپارچگی داده‌ها در میکروسرویس‌ها: از نظریه تا پیاده‌سازی عملی

موضوع کلی: Data Consistency in Distributed Systems

موضوع میانی: Microservices Data Consistency

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه به میکروسرویس‌ها و چالش‌های یکپارچگی داده‌ها
• 2. مدل‌های داده‌ای توزیع‌شده و یکپارچگی
• 3. مبانی اتمیکity و پایگاه‌داده‌های NoSQL
• 4. قراردادهای سطح داده (Saga)
• 5. دو مرحله‌ای تأیید (2PC) و سه مرحله‌ای تأیید (3PC)
• 6. پایگاه‌داده‌های کانترکت و نظری (CRDT)
• 7. نسخه‌پذیری داده‌ها و منطق اجرایی
• 8. استفاده از Message Queues برای هماهنگی
• 9. الگوهای طراحی یکپارچگی (Saga Pattern)
• 10. پیاده‌سازی Saga با استفاده از RabbitMQ یا Kafka
• 11. مدیریت خطا و بازگشت به حالت اولیه در Sagaها
• 12. استفاده از Eventuate و Event Sourcing برای یکپارچگی
• 13. استفاده از Polardb و تنظیمات پایگاه‌داده
• 14. استفاده از نقشه‌های شفاف‌سازی داده (Data Fabric)
• 15. قراردادهای سطح داده مبتنی بر GraphQL
• 16. یکپارچگی در میکروسرویس‌های مبتنی بر گریداوی
• 17. استفاده از فایل‌های SQL در هر سرویس
• 18. مدیریت یکپارچگی در محیط‌های چندنگته (multi-tenancy)
• 19. قراردادهای سطح داده مبتنی بر توکن (JWT) و امنیت
• 20. نظارت و عیب‌یابی یکپارچگی داده‌ها
• 21. طراحی یکپارچگی با استفاده از آدرس‌های قابل خواندن توسط انسان
• 22. استفاده از قراردادهای سطح داده مبتنی بر HTTP
• 23. مدیریت یکپارچگی با استفاده از الگوی Compensating Transaction
• 24. استفاده از event schemas for validation
• 25. استفاده از JSON Schema for data contracts
• 26. استفاده از Avro for serialization
• 27. استفاده از Protobuf for efficient serialization
• 28. استفاده از Message ordering and partitioning
• 29. استفاده از Kafka partitions for ordering
• 30. استفاده از Log compaction for consistency
• 31. استفاده از backpressure handling
• 32. استفاده از Flow control mechanisms
• 33. استفاده از Bulkhead isolation
• 34. استفاده از Rate limiting
• 35. استفاده از Distributed tracing with OpenTelemetry
• 36. استفاده از Jaeger for tracing saga flows
• 37. استفاده از Prometheus and Grafana for metrics
• 38. استفاده از Observability for consistency
• 39. استفاده از Chaos Monkey for resilience testing
• 40. استفاده از Gremlin for chaos engineering
• 41. استفاده از Fallback patterns for consistency
• 42. استفاده از Circuit breaker patterns
• 43. استفاده از Bulkhead patterns
• 44. استفاده از Rate limiting patterns
• 45. استفاده از Distributed lock patterns
• 46. استفاده از Lease mechanisms (e.g., etcd)
• 47. استفاده از Consensus protocols (Raft, Paxos)
• 48. استفاده از Quorum reads/writes
• 49. استفاده از Linearizable consistency models
• 50. استفاده از Serializable isolation levels
• 51. استفاده از Snapshot isolation
• 52. استفاده از MVCC in distributed databases
• 53. استفاده از Conflict resolution strategies (CRDTs, LWW)
• 54. استفاده از Machine learning for anomaly detection in consistency
• 55. استفاده از Event-driven architecture for consistency
• 56. استفاده از Kafka Connect for data integration
• 57. استفاده از Debezium for change data capture
• 58. استفاده از Flyway and Liquibase for schema migration
• 59. مدیریت نسخه‌های اسکیما در میکروسرویس‌ها
• 60. استفاده از Schema Registry for validating event schemas
• 61. استفاده از Anti-Corruption Layer pattern for consistency
• 62. استفاده از Feature Flags for controlling consistency behavior
• 63. استفاده از A/B Testing for consistency validation
• 64. استفاده از Observability patterns for tracking consistency
• 65. استفاده از Saga timeout handling mechanisms
• 66. استفاده از Redis for distributed locking
• 67. استفاده از etcd for lease management
• 68. استفاده از Saga retry mechanisms
• 69. استفاده از Dead Letter Queues for failed events
• 70. استفاده از AWS SQS for asynchronous processing
• 71. استفاده از Azure Service Bus for messaging
• 72. استفاده از RabbitMQ for reliable messaging
• 73. استفاده از NATS for high-performance messaging
• 74. استفاده از gRPC for synchronous communication
• 75. استفاده از GraphQL for query consistency
• 76. استفاده از REST for simple CRUD consistency
• 77. استفاده از Saga orchestration vs choreography patterns
• 78. استفاده از Drools for business logic consistency
• 79. استفاده از Camunda for workflow orchestration
• 80. استفاده از Istio for service mesh consistency
• 81. استفاده از Envoy filters for consistency
• 82. استفاده از Redpanda for event streaming
• 83. استفاده از Confluent Schema Registry for schema management
• 84. استفاده از GraphQL Subscriptions for real-time consistency
• 85. استفاده از Resilient patterns like circuit breaker and bulkhead
• 86. استفاده از Rate limiting and throttling for consistency
• 87. استفاده از Distributed tracing with Zipkin
• 88. استفاده از OpenTelemetry for observability
• 89. استفاده از Prometheus alerts for consistency anomalies
• 90. استفاده از Grafana dashboards for consistency metrics
• 91. استفاده از Chaos engineering tools like Litmus
• 92. استفاده از Gremlin for scenario testing
• 93. استفاده از Fallback data strategies
• 94. استفاده از Cache invalidation patterns
• 95. استفاده از Eventual consistency tuning techniques
• 96. استفاده از Strong consistency models in distributed DBs
• 97. استفاده از Consensus algorithms beyond Raft (e.g., Zab)
• 98. استفاده از Hybrid consistency approaches
• 99. استفاده از Automated consistency testing with tools like Pact
• 100. استفاده از Future trends: serverless and edge computing for consistency