在微服务架构中，各服务独立部署，但业务上往往存在数据依赖关系，这可能会导致数据不一致、性能瓶颈和系统复杂度增加等问题。以下是一些常见的解决方案：

1. API 调用与数据同步
通过定义清晰的 API 接口，微服务可以在需要时调用其他服务获取数据。这种方式简单直接，但需要注意网络延迟和错误处理，以避免级联故障。

2. 事件驱动架构
使用消息队列（如 Kafka、RabbitMQ）发布数据变更事件，依赖方监听事件并更新本地数据副本（如读模型）。这样可以解耦服务，提高系统的响应性和可扩展性。

3. 数据副本与缓存
在服务内部缓存常用依赖数据，通过定期同步或事件驱动更新缓存。例如使用 Redis 缓存数据，减少实时 API 调用，提升性能。

4. CQRS（命令查询职责分离）模式
将写操作和读操作分离，读服务可以维护自己的数据视图，通过订阅事件保持数据同步，从而避免直接依赖其他服务的数据库。

5. 数据所有权与边界上下文
明确每个微服务的数据所有权，遵循领域驱动设计（DDD）原则，确保数据变更仅通过服务接口进行，避免服务间直接访问数据库。

6. Saga 模式
对于跨多个服务的业务事务，使用 Saga 模式管理分布式事务，通过一系列本地事务和补偿操作来保证最终一致性。

7. 数据聚合服务
引入一个专门的数据聚合服务，负责从多个微服务中获取并整合数据，为前端或其他服务提供统一的数据视图。

在实际应用中，通常需要根据业务场景、一致性要求和性能需求，组合使用上述方案。例如，高实时性要求的场景可能优先选择 API 调用，而对一致性要求不高的场景可以使用事件驱动和缓存。同时，监控和日志记录对于排查数据依赖引发的问题至关重要。

解决微服务数据依赖的关键在于平衡一致性、可用性和系统复杂度，通过合适的架构模式和工具实现松耦合、高内聚的微服务系统。