SOA 中数据处理的各种替代方案是什么？到目前为止，我在 PoC 中所做的是：
- 在多台机器上扩展服务。
- 一项通用服务将处理服务注册和发现。
- 对一项服务的多个请求可以转发到集群上多台机器上运行的任何服务实例。
接下来，我们计划引入分布式缓存层。任何服务都可以从分布式缓存层获取数据。如果系统将是整个流程：
客户端将向服务请求数据。
服务将检查缓存中是否有有效的请求数据。如果数据处于有效状态，它将立即返回给客户端。否则，永久数据存储将调用请求的数据，并将通过更新缓存流向客户端。
现在如果客户端请求处理数据并且它可以由服务处理。数据可以由服务的单个实例处理，也可以由服务的多个实例处理3a 或 3b？
3a。我们只是将重要的数据过滤器从客户端传递给服务。在服务的多个实例之间分发处理命令。每个实例将对一小组数据执行操作并更新缓存和永久存储中的数据。这里不是传递数据，而是在集群之间传递处理命令。
3b。我们在服务的一个实例中处理整个数据，并在缓存和永久数据存储上对其进行更新。
最后我们将处理后的数据返回给客户端。
对于事务系统，我们应该依赖分布式缓存吗？当服务的多个实例处理数据时，可能会导致一致性问题。一个实例可以读取过时的数据并在分布式系统中处理该过时的副本。依赖分布式缓存有多强大？
在分布式系统 (SOA) 中应该处理多大的事务数据集？我一直在 mulesoft 的网站上阅读此行
“在应用程序之间共享工作负载，同时使用内存数据网格维护瞬态信息，以提供防弹的可靠性和可扩展性”
有什么指针可以实现这样一个我们可以具有可扩展性和可靠性的分布式系统？