M

MLOG

العربية

استكشف عالم مهام الخلفية ومعالجة قوائم الانتظار: فهم الفوائد والتنفيذ والتقنيات الشائعة وأفضل الممارسات لبناء أنظمة قابلة للتطوير وموثوقة.

مهام الخلفية: دليل متعمق لمعالجة قوائم الانتظار

في المشهد الحديث لتطوير البرمجيات، يُتوقع من التطبيقات التعامل مع كميات متزايدة من البيانات وطلبات المستخدمين. يمكن أن يؤدي تنفيذ كل مهمة بشكل متزامن إلى بطء في أوقات الاستجابة وتجربة مستخدم سيئة. هنا يأتي دور مهام الخلفية ومعالجة قوائم الانتظار. فهي تمكّن التطبيقات من تفويض المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً أو تستهلك موارد كبيرة ليتم معالجتها بشكل غير متزامن، مما يحرر خيط التطبيق الرئيسي ويحسن الأداء العام والاستجابة.

ما هي مهام الخلفية؟

مهام الخلفية هي المهام التي يتم تنفيذها بشكل مستقل عن تدفق التطبيق الرئيسي. تعمل في الخلفية، دون حظر واجهة المستخدم أو مقاطعة تجربة المستخدم. يمكن أن تشمل هذه المهام:

من خلال تفويض هذه المهام إلى مهام الخلفية، يمكن للتطبيقات أن تظل سريعة الاستجابة وتتعامل مع عدد أكبر من المستخدمين المتزامنين. هذا الأمر مهم بشكل خاص لتطبيقات الويب وتطبيقات الجوال والأنظمة الموزعة.

لماذا نستخدم معالجة قوائم الانتظار؟

تُعد معالجة قوائم الانتظار مكونًا رئيسيًا في تنفيذ مهام الخلفية. وهي تنطوي على استخدام قائمة انتظار الرسائل لتخزين وإدارة مهام الخلفية. تعمل قائمة انتظار الرسائل كمنطقة عازلة بين التطبيق وعمليات العامل التي تنفذ المهام. إليك سبب فائدة معالجة قوائم الانتظار:

المكونات الرئيسية لنظام معالجة قوائم الانتظار

يتكون نظام معالجة قوائم الانتظار النموذجي من المكونات التالية:

يضيف المنتج المهام إلى قائمة الانتظار. تخزن قائمة انتظار الرسائل المهام حتى تتوفر عملية عامل لمعالجتها. تسترد عملية العامل مهمة من قائمة الانتظار، وتنفذها، ثم تقر باكتمال المهمة. تقوم قائمة الانتظار بعد ذلك بإزالة المهمة من القائمة. إذا فشل عامل في معالجة مهمة، يمكن لقائمة الانتظار إعادة محاولة المهمة أو نقلها إلى قائمة انتظار الرسائل الميتة.

تقنيات قوائم انتظار الرسائل الشائعة

تتوفر العديد من تقنيات قوائم انتظار الرسائل، ولكل منها نقاط قوتها وضعفها. فيما يلي بعض الخيارات الأكثر شيوعًا:

RabbitMQ

RabbitMQ هو وسيط رسائل مفتوح المصدر مستخدم على نطاق واسع ويدعم بروتوكولات مراسلة متعددة. يشتهر بموثوقيته وقابليته للتوسع ومرونته. يعد RabbitMQ خيارًا جيدًا للتطبيقات التي تتطلب توجيهًا معقدًا وأنماط مراسلة. يعتمد على معيار AMQP (بروتوكول طابور الرسائل المتقدم).

حالات الاستخدام:

Kafka

Kafka هي منصة بث موزعة مصممة لتدفقات البيانات عالية الإنتاجية في الوقت الفعلي. غالبًا ما تستخدم لبناء خطوط أنابيب البيانات وتطبيقات تحليلات البث. تشتهر Kafka بقابليتها للتوسع وتحمل الأخطاء وقدرتها على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات. على عكس RabbitMQ، يخزن Kafka الرسائل لفترة زمنية قابلة للتكوين، مما يسمح للمستهلكين بإعادة تشغيل الرسائل إذا لزم الأمر.

حالات الاستخدام:

Redis

Redis هو مخزن لهياكل البيانات في الذاكرة يمكن استخدامه أيضًا كوسيط رسائل. يشتهر بسرعته وبساطته. يعد Redis خيارًا جيدًا للتطبيقات التي تتطلب زمن انتقال منخفض وإنتاجية عالية. ومع ذلك، فإن Redis ليس متينًا مثل RabbitMQ أو Kafka، حيث يتم تخزين البيانات في الذاكرة. تتوفر خيارات الاستمرارية، لكنها يمكن أن تؤثر على الأداء.

حالات الاستخدام:

AWS SQS (Simple Queue Service)

AWS SQS هي خدمة قائمة انتظار رسائل مُدارة بالكامل تقدمها Amazon Web Services. إنها خيار قابل للتطوير وموثوق لبناء تطبيقات موزعة في السحابة. تقدم SQS نوعين من قوائم الانتظار: قوائم الانتظار القياسية وقوائم الانتظار FIFO (First-In-First-Out).

حالات الاستخدام:

Google Cloud Pub/Sub

Google Cloud Pub/Sub هي خدمة رسائل مُدارة بالكامل في الوقت الفعلي تقدمها Google Cloud Platform. تمكنك من إرسال واستقبال الرسائل بين التطبيقات والأنظمة المستقلة. تدعم نماذج التسليم بالدفع (push) والسحب (pull).

حالات الاستخدام:

Azure Queue Storage

Azure Queue Storage هي خدمة تقدمها Microsoft Azure لتخزين أعداد كبيرة من الرسائل. يمكنك استخدام Queue Storage للتواصل بشكل غير متزامن بين مكونات التطبيق.

حالات الاستخدام:

تنفيذ مهام الخلفية: أمثلة عملية

دعنا نستكشف بعض الأمثلة العملية لكيفية تنفيذ مهام الخلفية باستخدام تقنيات مختلفة.

مثال 1: إرسال إشعارات البريد الإلكتروني باستخدام Celery و RabbitMQ (بايثون)

Celery هي مكتبة بايثون شهيرة لقوائم انتظار المهام غير المتزامنة. يمكن استخدامها مع RabbitMQ كوسيط للرسائل. يوضح هذا المثال كيفية إرسال إشعارات البريد الإلكتروني باستخدام Celery و RabbitMQ.

# celeryconfig.py
broker_url = 'amqp://guest:guest@localhost//'
result_backend = 'redis://localhost:6379/0'

# tasks.py
from celery import Celery
import time

app = Celery('tasks', broker='amqp://guest:guest@localhost//', backend='redis://localhost:6379/0')

@app.task
def send_email(email_address, subject, message):
 time.sleep(10) # محاكاة إرسال البريد الإلكتروني
 print(f"Sent email to {email_address} with subject '{subject}' and message '{message}'")
 return f"Email sent to {email_address}"

# app.py
from tasks import send_email

result = send_email.delay('test@example.com', 'Hello', 'This is a test email.')
print(f"Task ID: {result.id}")

في هذا المثال، تم تزيين الدالة send_email بالرمز @app.task، الذي يخبر Celery بأنها مهمة يمكن تنفيذها بشكل غير متزامن. استدعاء الدالة send_email.delay() يضيف المهمة إلى قائمة انتظار RabbitMQ. ثم يقوم عمال Celery بالتقاط المهام من قائمة الانتظار وتنفيذها.

مثال 2: معالجة الصور باستخدام Kafka وعامل مخصص (جافا)

يوضح هذا المثال كيفية معالجة الصور باستخدام Kafka كقائمة انتظار للرسائل وعامل جافا مخصص.

// منتج Kafka (جافا)
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;

public class ImageProducer {
 public static void main(String[] args) throws Exception {
 Properties props = new Properties();
 props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
 props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
 props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

 Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
 for (int i = 0; i < 10; i++) {
 producer.send(new ProducerRecord<String, String>("image-processing", Integer.toString(i), "image_" + i + ".jpg"));
 System.out.println("Message sent successfully");
 }
 producer.close();
 }
}

// مستهلك Kafka (جافا)
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import java.util.Properties;
import java.util.Arrays;

public class ImageConsumer {
 public static void main(String[] args) throws Exception {
 Properties props = new Properties();
 props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
 props.setProperty("group.id", "image-processor");
 props.setProperty("enable.auto.commit", "true");
 props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");
 props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
 props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
 Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
 consumer.subscribe(Arrays.asList("image-processing"));
 while (true) {
 ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
 for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
 System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
 // محاكاة معالجة الصور
 System.out.println("Processing image: " + record.value());
 Thread.sleep(2000);
 System.out.println("Image processed successfully");
 }
 }
 }
}

يرسل المنتج أسماء ملفات الصور إلى موضوع Kafka المسمى "image-processing". يشترك المستهلك في هذا الموضوع ويعالج الصور عند وصولها. يوضح هذا المثال خط أنابيب بسيط لمعالجة الصور باستخدام Kafka.

مثال 3: المهام المجدولة باستخدام AWS SQS و Lambda (بدون خادم)

يوضح هذا المثال كيفية جدولة المهام باستخدام AWS SQS ودوال Lambda. يمكن استخدام AWS CloudWatch Events لتشغيل دالة Lambda في وقت أو فاصل زمني محدد. ثم تضيف دالة Lambda مهمة إلى قائمة انتظار SQS. تعمل دالة Lambda أخرى كعامل، حيث تعالج المهام من قائمة الانتظار.

الخطوة 1: إنشاء قائمة انتظار SQS

أنشئ قائمة انتظار SQS في AWS Management Console. لاحظ ARN (Amazon Resource Name) الخاص بقائمة الانتظار.

الخطوة 2: إنشاء دالة Lambda (المجدول)

# دالة Lambda (بايثون)
import boto3
import json
import datetime

sqs = boto3.client('sqs')
QUEUE_URL = 'YOUR_SQS_QUEUE_URL'  # استبدل بعنوان URL لقائمة انتظار SQS الخاصة بك

def lambda_handler(event, context):
 message = {
 'task': 'Generate Report',
 'timestamp': str(datetime.datetime.now())
 }

 response = sqs.send_message(
 QueueUrl=QUEUE_URL,
 MessageBody=json.dumps(message)
 )

 print(f"Message sent to SQS: {response['MessageId']}")
 return {
 'statusCode': 200,
 'body': 'Message sent to SQS'
 }

الخطوة 3: إنشاء دالة Lambda (العامل)

# دالة Lambda (بايثون)
import boto3
import json

sqs = boto3.client('sqs')
QUEUE_URL = 'YOUR_SQS_QUEUE_URL'  # استبدل بعنوان URL لقائمة انتظار SQS الخاصة بك

def lambda_handler(event, context):
 for record in event['Records']:
 body = json.loads(record['body'])
 print(f"Received message: {body}")
 # محاكاة إنشاء التقرير
 print("Generating report...")
 # time.sleep(5)
 print("Report generated successfully.")

 return {
 'statusCode': 200,
 'body': 'Message processed'
 }

الخطوة 4: إنشاء قاعدة CloudWatch Events

أنشئ قاعدة CloudWatch Events لتشغيل دالة Lambda المجدولة في وقت أو فاصل زمني محدد. قم بتكوين القاعدة لاستدعاء دالة Lambda.

الخطوة 5: تكوين مشغل SQS لدالة Lambda العاملة

أضف مشغل SQS إلى دالة Lambda العاملة. سيؤدي هذا إلى تشغيل دالة Lambda العاملة تلقائيًا كلما تمت إضافة رسالة جديدة إلى قائمة انتظار SQS.

يوضح هذا المثال نهجًا بدون خادم لجدولة ومعالجة مهام الخلفية باستخدام خدمات AWS.

أفضل الممارسات لمعالجة قوائم الانتظار

لبناء أنظمة معالجة قوائم انتظار قوية وموثوقة، ضع في اعتبارك أفضل الممارسات التالية:

حالات الاستخدام عبر الصناعات

تُستخدم معالجة قوائم الانتظار في مجموعة واسعة من الصناعات والتطبيقات. وفيما يلي بعض الأمثلة:

مستقبل معالجة قوائم الانتظار

معالجة قوائم الانتظار هي مجال متطور. تشمل الاتجاهات الناشئة ما يلي:

الخلاصة

تُعد مهام الخلفية ومعالجة قوائم الانتظار تقنيات أساسية لبناء تطبيقات قابلة للتطوير وموثوقة وسريعة الاستجابة. من خلال فهم المفاهيم والتقنيات وأفضل الممارسات الرئيسية، يمكنك تصميم وتنفيذ أنظمة معالجة قوائم الانتظار التي تلبي الاحتياجات المحددة لتطبيقاتك. سواء كنت تبني تطبيق ويب صغيرًا أو نظامًا موزعًا كبيرًا، يمكن أن تساعدك معالجة قوائم الانتظار على تحسين الأداء وزيادة الموثوقية وتبسيط بنيتك. تذكر أن تختار تقنية قائمة انتظار الرسائل المناسبة لاحتياجاتك وأن تتبع أفضل الممارسات لضمان أن نظام معالجة قوائم الانتظار الخاص بك قوي وفعال.