Python 在单个docker容器或连接到同一数据库的两个容器中运行两个进程？

我需要开发一个听卡夫卡主题并将数据保存到DB（cassandra）的应用程序。这将是一个高密度的数据流，因此保存数据将耗费大量资源。保存数据后，将通过RESTAPI查询和公开数据

我看到两种选择，但都有缺点：

选项1
创建两个服务，每个服务位于单独的docker容器中。一个只运行python中的kafka侦听器进程，另一个运行flask web服务器。
优点：每个容器只运行一个进程
缺点：两个服务都连接到同一个数据库，根据微服务模式体系结构，这并不理想，因为服务没有完全解耦

选项2
在一个容器中同时运行kafka侦听器和web服务。
优点：只需一项服务即可连接到数据库。
缺点：在一个docker容器中运行多个进程，其中一个（保存和更新）比另一个要耗费更多的资源，因此无法统一扩展

有没有另外一种方法不涉及移动到单片架构？或者哪一个是最佳做法？

选择选项1。用于设置容器：

• 为您的卡夫卡消费者提供一项“服务”
• 为您的RESTAPI进程提供一个“服务”
• 如果您想对数据库进行容器化，也可以为此添加一个Cassandra容器

使用Docker Compose将允许您通过一个命令来加速事情的发展，您可以在容器、集中式日志等之间建立依赖关系和链接（DNS名称解析）——这非常适合您这样的情况

分离容器将允许您扩展、控制应用程序的生命周期，并允许您单独启动/停止/更新每个应用程序。另外，每个容器只需要运行一个进程，这是一个经过验证和推荐的最佳实践。它使控制容器和应用程序的生命周期变得更容易，还使容器更精简，更易于管理

示例：如果您的Kafka侦听器关闭，RESTAPI继续运行，您会怎么做？要解决这个问题，您必须重新启动整个容器（除非您希望SSH到容器中并重新启动其中一个进程）。每个容器只有一个进程，这很简单——只需重新启动该容器即可

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两个服务都指向同一个数据库这一事实是无关紧要的——如果两个服务都使用相同的数据，那么您将不得不接受这一事实。另一种方法是在两个数据库之间进行同步（一个是Kafka侦听器写入的，另一个是RESTAPI）。这将增加更多的复杂性和开销。如果你做了一个干净的设计，如果你在分离数据时看到了一个值，你仍然可以在以后添加它-我一开始不会担心这个问题。

在构建自己的解决方案之前，你应该先查看Kafka Connect。对我来说，听起来卡夫卡连接将提供任何你需要的开箱即用。（无论如何，它是阿帕奇·卡夫卡的一部分）。