TechForge’s new guide warns that many fledgling microservices projects end up as “distributed monoliths,” delivering the latency of network calls without any scaling benefits. The piece urges engineering teams to start with a solid monolith and only break it apart when clear scaling or ownership needs arise.
Why teams rush into microservices
The appeal of microservices is obvious: independent services, separate deployments, and the promise of scaling each part of an application on its own terms. Start-up culture and recent success stories have turned the pattern into a badge of modern engineering. Yet splitting a monolith too early often creates a new kind of monolith—dozens of networked components. The cost? Higher latency, harder debugging, and more operational overhead, while the original benefits stay out of reach.
The first mistake: starting with a monolith in name only
Teams often label a system “micro-service-based” while keeping a single codebase and a shared database. The result is a series of tightly coupled modules that still talk to each other over HTTP or RPC. The guide calls this a “distributed monolith.” The pain points match those of a traditional monolith—tight coupling and difficulty changing one part without affecting the rest—plus added latency from network hops.
What to do instead: Build a clean monolith first. Define clear module boundaries, keep the data layer unified, and ensure the application can be tested and deployed as a single unit. Extract a module into its own service only when it needs independent scaling or separate team ownership.
Splitting by technical layer versus business capability
Another frequent error is carving services along technical concerns—UI, business logic, or data access. This forces a request to travel through a chain of services for a single operation, inflating response times and creating a fragile dependency graph.
Better approach: Organize services around business capabilities such as “orders,” “payments,” or “inventory.” Let each capability own its data and its own API, eliminating the need for a request to hop across layers.
Data ownership matters
When two services write to the same database table, they are no longer independent. The guide stresses that a service must never query another service’s tables directly; it should always go through that service’s public API. Sharing a database ties the services together, defeats isolation, and makes schema changes a coordination nightmare.
Synchronous HTTP is not a universal solution
Relying on synchronous HTTP for every interaction makes the whole system vulnerable to a single slow service. If Service A waits for Service B to respond before returning to the client, any slowdown in B propagates to A and ultimately to the user.
Alternative patterns: Use asynchronous messaging for tasks that do not need an immediate answer. Message queues or background jobs let services hand off work and continue processing, keeping the overall system more resilient.
Accepting eventual consistency
Traditional relational databases give you ACID transactions—Atomicity, Consistency, Isolation, Durability. Across service boundaries, those guarantees disappear. Trying to force two-phase commits (a protocol that tries to make distributed transactions behave like local ones) leads to complexity and instability.
The guide recommends sagas (a series of compensating actions) or the outbox pattern (where a service writes events to a local table that are later published). These approaches acknowledge that data may be temporarily out of sync and design the business logic to handle those gaps.
Build for failure from day one
A bug in one service should not bring down the entire system. Implement timeouts to avoid waiting forever, retries with back-off to handle transient failures, and circuit breakers that stop calls to a failing service until it recovers. Adding these safeguards after a production outage is too late; they belong in the initial design.
Observability is non-negotiable
Debugging a distributed system with logs scattered across many containers is near impossible. Centralized logging, aggregated metrics, and request-level correlation IDs let engineers trace a single user request as it moves through multiple services. Tracing tools visualize the call graph, making performance bottlenecks and failures easier to locate.
Keep the infrastructure lightweight at the start
Kubernetes, dù mạnh mẽ, nhưng mang lại đường cong học tập dốc và gánh nặng vận hành lớn. Đối với một vài dịch vụ, Docker Compose cung cấp đủ khả năng điều phối để khởi chạy toàn bộ stack ở môi trường local. Chỉ khi các mô hình lưu lượng, tần suất triển khai hoặc quy mô đội ngũ yêu cầu, một nền tảng phức tạp hơn mới nên được đưa vào sử dụng.
Đồng bộ hóa dịch vụ với quyền sở hữu của đội ngũ
Microservices một phần được tạo ra để cho phép các đội ngũ nhỏ, tự chủ có thể nắm giữ toàn bộ vòng đời của một dịch vụ. Nếu một đội ngũ duy nhất chịu trách nhiệm cho mười dịch vụ, chi phí phối hợp sẽ tăng lên đáng kể, làm xói mòn các lợi ích dự kiến. Bản hướng dẫn gợi ý rằng các đội ngũ có ít hơn mười người có thể sẽ làm việc hiệu quả hơn với một monolith, giúp duy trì sự đơn giản trong khi vẫn cho phép phát triển theo mô-đun.
Lập luận ngược lại: khi nào microservices tỏa sáng
Bản hướng dẫn không khẳng định rằng microservices vốn dĩ là xấu. Trong các môi trường mà các phần khác nhau của một ứng dụng có yêu cầu mở rộng khác biệt rõ rệt, hoặc nơi các ràng buộc pháp lý đòi hỏi sự cô lập dữ liệu nghiêm ngặt, mô hình này có thể mang lại giá trị thực sự. Các tổ chức lớn với nhiều dòng sản phẩm thường thấy rằng các dịch vụ độc lập giúp giảm thiểu ma sát giữa các đội ngũ và cho phép các chu kỳ phát hành nhanh hơn.
Chìa khóa nằm ở sự chủ đích. Nếu một đội ngũ áp dụng microservices vì họ cần xử lý hàng triệu yêu cầu mỗi giây cho một tính năng cụ thể, hoặc vì một dòng sản phẩm mới phải được quản lý bởi một đơn vị kinh doanh riêng biệt, thì sự phức tạp tăng thêm là hoàn toàn hợp lý. Những cảnh báo trong bản hướng dẫn nhắm vào các trường hợp mà quyết định được thúc đẩy bởi sự cường điệu thay vì các yêu cầu cụ thể.
Những điều cần theo dõi tiếp theo
Khi ngày càng nhiều công ty áp dụng các stack cloud-native, các công cụ xoay quanh service mesh, distributed tracing và triển khai canary tự động tiếp tục hoàn thiện. Những tiến bộ này làm giảm rào cản vận hành nhưng không loại bỏ được các lựa chọn thiết kế cơ bản đã được nhấn mạnh trong bản hướng dẫn. Các đội ngũ nên theo dõi sự phát triển của các nền tảng observability và các framework nhắn tin bất đồng bộ (async messaging), nhưng vẫn cần bắt đầu với một lý do rõ ràng cho mỗi dịch vụ mà họ khởi chạy.
Bài học rút ra
Microservices là phương tiện để đạt được mục đích, chứ không phải là mục đích cuối cùng. Hãy bắt đầu với một monolith có cấu trúc tốt, trao cho mỗi dịch vụ quyền sở hữu thực sự đối với dữ liệu của nó, sử dụng giao tiếp bất đồng bộ khi có thể, và tích hợp khả năng phục hồi (resilience) cũng như tính quan sát (observability) ngay từ dòng code đầu tiên. Khi lý do kinh doanh đã rõ ràng, hãy tách các dịch vụ một cách có tính toán; nếu không, hãy giữ kiến trúc đơn giản nhất có thể theo yêu cầu của bài toán.