假设我有一个名为 User-Service 的微服务，它只处理与用户相关的数据，它存储在 PG 中，同时我有一个 Car-Service，它只处理与汽车相关的数据，它存储在另一个数据库中实例。 一个用户可以拥有多辆汽车，因此我们讨论的是 1:M 关系。 但是，在使用微服务时，我该如何处理这个问题，因为两个实体都持久化到不同的数据库实例中，因此我们无法实现外键约束。
在您描述的场景中，用户服务和汽车服务是单独的微服务，每个服务都使用自己的数据库实例，处理用户和汽车之间的一对多 (1:M) 关系等关系变得更具挑战性，因为缺乏直接的数据库级外键约束。这是微服务架构中的常见问题。以下是一些处理此问题的策略：
微服务之间的API调用：当需要建立或查询关系时，一个微服务可以向另一个微服务进行API调用。例如，如果您需要查找属于某个用户的所有汽车，用户服务可以对汽车服务进行 API 调用。
数据库一致性：通过应用程序逻辑确保跨数据库的一致性。在服务层中实施检查以强制执行通常由外键处理的约束。
事件驱动方法：使用事件驱动架构来保持服务之间的数据同步。当一项服务发生更改（例如为用户添加一辆新车）时，就会发布一个事件。其他服务可以订阅这些事件并相应地更新其数据。
Saga 模式：对于跨越多个服务的复杂事务，请使用 Saga 模式。 Sagas 是一系列本地事务，其中每个事务通常通过消息传递来更新单个服务中的数据并触发下一步。
参考数据共享数据库：如果可行，一些共享数据（如用户 ID 或汽车 ID）可以存储在公共数据库中。然而，这种方法可能会损害微服务的独立性，应谨慎使用。
数据复制：在某些情况下，在另一个服务的数据库中复制一小部分数据是可行的。例如，将用户的 ID 存储在 Car-Service 中。
用于聚合的API网关：使用API网关聚合来自多个服务的数据。网关可以调用多个服务并聚合结果以向客户端提供统一的响应。
补偿事务：跨服务操作出现故障时，实现补偿事务回滚变更，保持数据完整性。
每种策略在复杂性、耦合性和一致性方面都有自己的权衡。选择取决于系统的具体要求和约束，例如数据一致性需求、性能要求以及跨服务关系的频率。