Design von Nachrichtenwarteschlangen: Sicherstellung von Nachrichtenreihenfolge-Garantien

Nachrichtenwarteschlangen sind ein fundamentaler Baustein für moderne verteilte Systeme. Sie ermöglichen asynchrone Kommunikation zwischen Diensten, verbessern die Skalierbarkeit und erhöhen die Ausfallsicherheit. Eine kritische Anforderung für viele Anwendungen ist jedoch die Gewährleistung, dass Nachrichten in der Reihenfolge verarbeitet werden, in der sie gesendet wurden. Dieser Blogbeitrag untersucht die Herausforderungen bei der Aufrechterhaltung der Nachrichtenreihenfolge in verteilten Nachrichtenwarteschlangen und bietet einen umfassenden Leitfaden zu verschiedenen Designstrategien und Kompromissen.

Warum die Nachrichtenreihenfolge wichtig ist

Die Nachrichtenreihenfolge ist in Szenarien entscheidend, in denen die Abfolge von Ereignissen für die Aufrechterhaltung der Datenkonsistenz und der Anwendungslogik von Bedeutung ist. Betrachten Sie diese Beispiele:

Finanztransaktionen: In einem Banksystem müssen Soll- und Haben-Operationen in der richtigen Reihenfolge verarbeitet werden, um Überziehungen oder falsche Kontostände zu vermeiden. Eine Lastschriftnachricht, die nach einer Gutschriftnachricht eintrifft, könnte zu einem ungenauen Kontostand führen.
Auftragsabwicklung: Bei einer E-Commerce-Plattform müssen Nachrichten zur Auftragserteilung, Zahlungsabwicklung und Versandbestätigung in der richtigen Reihenfolge verarbeitet werden, um ein reibungsloses Kundenerlebnis und eine genaue Bestandsverwaltung zu gewährleisten.
Event Sourcing: In einem Event-Sourcing-System repräsentiert die Reihenfolge der Ereignisse den Zustand der Anwendung. Die Verarbeitung von Ereignissen in der falschen Reihenfolge kann zu Datenkorruption und Inkonsistenzen führen.
Social-Media-Feeds: Obwohl eine „Eventual Consistency“ oft akzeptabel ist, kann die Anzeige von Beiträgen außerhalb der chronologischen Reihenfolge für den Benutzer frustrierend sein. Eine nahezu echtzeitnahe Reihenfolge ist oft erwünscht.
Bestandsverwaltung: Bei der Aktualisierung von Lagerbeständen, insbesondere in einer verteilten Umgebung, ist die Sicherstellung, dass Lagerzugänge und -abgänge in der richtigen Reihenfolge verarbeitet werden, für die Genauigkeit unerlässlich. Ein Szenario, in dem ein Verkauf vor einem entsprechenden Lagerzugang (aufgrund einer Rücksendung) verarbeitet wird, könnte zu falschen Lagerbeständen und potenziellen Überverkäufen führen.

Die Nichteinhaltung der Nachrichtenreihenfolge kann zu Datenkorruption, einem falschen Anwendungszustand und einer verschlechterten Benutzererfahrung führen. Daher ist es unerlässlich, bei der Gestaltung von Nachrichtenwarteschlangen die Garantien für die Nachrichtenreihenfolge sorgfältig zu berücksichtigen.

Herausforderungen bei der Aufrechterhaltung der Nachrichtenreihenfolge

Die Aufrechterhaltung der Nachrichtenreihenfolge in einer verteilten Nachrichtenwarteschlange ist aufgrund mehrerer Faktoren eine Herausforderung:

Verteilte Architektur: Nachrichtenwarteschlangen arbeiten oft in einer verteilten Umgebung mit mehreren Brokern oder Knoten. Es ist schwierig sicherzustellen, dass Nachrichten über alle Knoten hinweg in der gleichen Reihenfolge verarbeitet werden.
Nebenläufigkeit: Mehrere Konsumenten können Nachrichten gleichzeitig verarbeiten, was potenziell zu einer Verarbeitung außerhalb der Reihenfolge führen kann.
Ausfälle: Knotenausfälle, Netzwerkpartitionen oder Abstürze von Konsumenten können die Nachrichtenverarbeitung stören und zu Reihenfolgeproblemen führen.
Wiederholungsversuche von Nachrichten: Das erneute Senden fehlgeschlagener Nachrichten kann Reihenfolgeprobleme verursachen, wenn die erneut versuchte Nachricht vor nachfolgenden Nachrichten verarbeitet wird.
Lastverteilung: Die Verteilung von Nachrichten auf mehrere Konsumenten mittels Lastverteilungsstrategien kann unbeabsichtigt dazu führen, dass Nachrichten nicht in der richtigen Reihenfolge verarbeitet werden.

Strategien zur Gewährleistung der Nachrichtenreihenfolge

Es können verschiedene Strategien angewendet werden, um die Nachrichtenreihenfolge in verteilten Nachrichtenwarteschlangen zu gewährleisten. Jede Strategie hat ihre eigenen Kompromisse in Bezug auf Leistung, Skalierbarkeit und Komplexität.

1. Einzelne Warteschlange, einzelner Konsument

Der einfachste Ansatz ist die Verwendung einer einzigen Warteschlange und eines einzigen Konsumenten. Dies garantiert, dass Nachrichten in der Reihenfolge verarbeitet werden, in der sie empfangen wurden. Dieser Ansatz schränkt jedoch die Skalierbarkeit und den Durchsatz ein, da jeweils nur ein Konsument Nachrichten verarbeiten kann. Dieser Ansatz ist für Szenarien mit geringem Volumen und kritischer Reihenfolge geeignet, wie z. B. die Verarbeitung von Banküberweisungen einzeln für ein kleines Finanzinstitut.

Vorteile:

Einfach zu implementieren
Garantiert strikte Reihenfolge

Nachteile:

Begrenzte Skalierbarkeit und Durchsatz
Single Point of Failure

2. Partitionierung mit Reihenfolgeschlüsseln

Ein skalierbarerer Ansatz ist die Partitionierung der Warteschlange basierend auf einem Reihenfolgeschlüssel. Nachrichten mit demselben Reihenfolgeschlüssel werden garantiert an dieselbe Partition geliefert, und Konsumenten verarbeiten Nachrichten innerhalb jeder Partition der Reihe nach. Gängige Reihenfolgeschlüssel könnten eine Benutzer-ID, eine Bestell-ID oder eine Kontonummer sein. Dies ermöglicht die parallele Verarbeitung von Nachrichten mit unterschiedlichen Reihenfolgeschlüsseln, während die Reihenfolge innerhalb jedes Schlüssels beibehalten wird.

Beispiel:

Stellen Sie sich eine E-Commerce-Plattform vor, bei der Nachrichten zu einer bestimmten Bestellung der Reihe nach verarbeitet werden müssen. Die Bestell-ID kann als Reihenfolgeschlüssel verwendet werden. Alle Nachrichten, die sich auf die Bestell-ID 123 beziehen (z. B. Auftragserteilung, Zahlungsbestätigung, Versandaktualisierungen), werden an dieselbe Partition weitergeleitet und der Reihe nach verarbeitet. Nachrichten, die sich auf eine andere Bestell-ID beziehen (z. B. Bestell-ID 456), können gleichzeitig in einer anderen Partition verarbeitet werden.

Beliebte Nachrichtenwarteschlangensysteme wie Apache Kafka und Apache Pulsar bieten integrierte Unterstützung für die Partitionierung mit Reihenfolgeschlüsseln.

Vorteile:

Verbesserte Skalierbarkeit und Durchsatz im Vergleich zu einer einzelnen Warteschlange
Garantiert die Reihenfolge innerhalb jeder Partition

Nachteile:

Erfordert eine sorgfältige Auswahl des Reihenfolgeschlüssels
Eine ungleichmäßige Verteilung der Reihenfolgeschlüssel kann zu „Hot Partitions“ führen
Komplexität bei der Verwaltung von Partitionen und Konsumenten

3. Sequenznummern

Ein weiterer Ansatz besteht darin, Nachrichten Sequenznummern zuzuweisen und sicherzustellen, dass Konsumenten Nachrichten in der Reihenfolge der Sequenznummern verarbeiten. Dies kann erreicht werden, indem Nachrichten, die nicht in der richtigen Reihenfolge ankommen, gepuffert und freigegeben werden, sobald die vorhergehenden Nachrichten verarbeitet wurden. Dies erfordert einen Mechanismus zur Erkennung fehlender Nachrichten und zur Anforderung einer erneuten Übertragung.

Beispiel:

Ein verteiltes Protokollierungssystem empfängt Protokollnachrichten von mehreren Servern. Jeder Server weist seinen Protokollnachrichten eine Sequenznummer zu. Der Protokoll-Aggregator puffert die Nachrichten und verarbeitet sie in der Reihenfolge der Sequenznummern, um sicherzustellen, dass Protokollereignisse korrekt geordnet sind, auch wenn sie aufgrund von Netzwerkverzögerungen nicht in der richtigen Reihenfolge ankommen.

Vorteile:

Bietet Flexibilität bei der Handhabung von Nachrichten, die nicht in der richtigen Reihenfolge ankommen
Kann mit jedem Nachrichtenwarteschlangensystem verwendet werden

Nachteile:

Erfordert Pufferungs- und Neuordnungslogik auf der Konsumentenseite
Erhöhte Komplexität bei der Handhabung fehlender Nachrichten und Wiederholungsversuchen
Potenziell erhöhte Latenz durch Pufferung

4. Idempotente Konsumenten

Idempotenz ist die Eigenschaft einer Operation, die mehrfach angewendet werden kann, ohne das Ergebnis über die ursprüngliche Anwendung hinaus zu verändern. Wenn Konsumenten idempotent konzipiert sind, können sie Nachrichten sicher mehrfach verarbeiten, ohne Inkonsistenzen zu verursachen. Dies ermöglicht eine At-least-once-Zustellungssemantik, bei der Nachrichten garantiert mindestens einmal, aber möglicherweise auch mehr als einmal zugestellt werden. Obwohl dies keine strikte Reihenfolge garantiert, kann es mit anderen Techniken, wie Sequenznummern, kombiniert werden, um eine „Eventual Consistency“ zu gewährleisten, selbst wenn Nachrichten anfangs nicht in der richtigen Reihenfolge ankommen.

Beispiel:

In einem Zahlungsabwicklungssystem empfängt ein Konsument Zahlungsbestätigungsnachrichten. Der Konsument prüft durch eine Datenbankabfrage, ob die Zahlung bereits verarbeitet wurde. Wenn die Zahlung bereits verarbeitet wurde, ignoriert der Konsument die Nachricht. Andernfalls verarbeitet er die Zahlung und aktualisiert die Datenbank. Dies stellt sicher, dass selbst wenn dieselbe Zahlungsbestätigungsnachricht mehrfach empfangen wird, die Zahlung nur einmal verarbeitet wird.

Vorteile:

Vereinfacht das Design der Nachrichtenwarteschlange durch Ermöglichung einer At-least-once-Zustellung
Reduziert die Auswirkungen von Nachrichtenduplikaten

Nachteile:

Erfordert ein sorgfältiges Design der Konsumenten, um Idempotenz zu gewährleisten
Fügt der Konsumentenlogik Komplexität hinzu
Garantiert keine Nachrichtenreihenfolge

5. Transactional-Outbox-Muster

Das Transactional-Outbox-Muster ist ein Entwurfsmuster, das sicherstellt, dass Nachrichten zuverlässig als Teil einer Datenbanktransaktion an eine Nachrichtenwarteschlange veröffentlicht werden. Dies garantiert, dass Nachrichten nur veröffentlicht werden, wenn die Datenbanktransaktion erfolgreich ist, und dass Nachrichten nicht verloren gehen, wenn die Anwendung vor der Veröffentlichung der Nachricht abstürzt. Obwohl es sich hauptsächlich auf die zuverlässige Zustellung von Nachrichten konzentriert, kann es in Verbindung mit Partitionierung verwendet werden, um eine geordnete Zustellung von Nachrichten zu gewährleisten, die sich auf eine bestimmte Entität beziehen.

Wie es funktioniert:

Wenn eine Anwendung die Datenbank aktualisieren und eine Nachricht veröffentlichen muss, fügt sie eine Nachricht in eine \"outbox\"-Tabelle innerhalb derselben Datenbanktransaktion wie die Datenaktualisierung ein.
Ein separater Prozess (z. B. ein „Database Transaction Log Tailer“ oder ein geplanter Job) überwacht die Outbox-Tabelle.
Dieser Prozess liest die Nachrichten aus der Outbox-Tabelle und veröffentlicht sie in der Nachrichtenwarteschlange.
Sobald die Nachricht erfolgreich veröffentlicht wurde, markiert der Prozess die Nachricht in der Outbox-Tabelle als gesendet (oder löscht sie).

Beispiel:

Wenn eine neue Kundenbestellung aufgegeben wird, fügt die Anwendung die Bestelldetails in die `orders`-Tabelle und eine entsprechende Nachricht in die `outbox`-Tabelle ein, alles innerhalb derselben Datenbanktransaktion. Die Nachricht in der `outbox`-Tabelle enthält Informationen über die neue Bestellung. Ein separater Prozess liest diese Nachricht und veröffentlicht sie in einer `new_orders`-Warteschlange. Dies stellt sicher, dass die Nachricht nur veröffentlicht wird, wenn die Bestellung erfolgreich in der Datenbank erstellt wurde, und dass die Nachricht nicht verloren geht, wenn die Anwendung vor der Veröffentlichung abstürzt. Darüber hinaus stellt die Verwendung der Kunden-ID als Partitionsschlüssel beim Veröffentlichen in der Nachrichtenwarteschlange sicher, dass alle Nachrichten, die sich auf diesen Kunden beziehen, der Reihe nach verarbeitet werden.

Vorteile:

Garantiert zuverlässige Nachrichtenzustellung und Atomarität zwischen Datenbankaktualisierungen und Nachrichtenveröffentlichung.
Kann mit Partitionierung kombiniert werden, um die geordnete Zustellung zusammengehöriger Nachrichten zu gewährleisten.

Nachteile:

Fügt der Anwendung Komplexität hinzu und erfordert einen separaten Prozess zur Überwachung der Outbox-Tabelle.
Erfordert eine sorgfältige Berücksichtigung der Transaktionsisolationsstufen der Datenbank, um Dateninkonsistenzen zu vermeiden.

Die richtige Strategie wählen

Die beste Strategie zur Gewährleistung der Nachrichtenreihenfolge hängt von den spezifischen Anforderungen der Anwendung ab. Berücksichtigen Sie die folgenden Faktoren:

Skalierbarkeitsanforderungen: Wie viel Durchsatz ist erforderlich? Kann die Anwendung einen einzelnen Konsumenten tolerieren oder ist eine Partitionierung notwendig?
Anforderungen an die Reihenfolge: Ist eine strikte Reihenfolge für alle Nachrichten erforderlich, oder ist die Reihenfolge nur für zusammengehörige Nachrichten wichtig?
Komplexität: Wie viel Komplexität kann die Anwendung tolerieren? Einfache Lösungen wie eine einzelne Warteschlange sind leichter zu implementieren, skalieren aber möglicherweise nicht gut.
Fehlertoleranz: Wie widerstandsfähig muss das System gegenüber Ausfällen sein?
Latenzanforderungen: Wie schnell müssen Nachrichten verarbeitet werden? Pufferung und Neuordnung können die Latenz erhöhen.
Fähigkeiten des Nachrichtenwarteschlangensystems: Welche Funktionen zur Reihenfolgesicherung bietet das gewählte Nachrichtenwarteschlangensystem?

Hier ist eine Entscheidungshilfe, die Ihnen bei der Wahl der richtigen Strategie hilft:

Strikte Reihenfolge, geringer Durchsatz: Einzelne Warteschlange, einzelner Konsument
Geordnete Nachrichten innerhalb eines Kontexts (z.B. Benutzer, Bestellung), hoher Durchsatz: Partitionierung mit Reihenfolgeschlüsseln
Umgang mit gelegentlich nicht geordneten Nachrichten, Flexibilität: Sequenznummern mit Pufferung
At-least-once-Zustellung, Nachrichtenduplikation tolerierbar: Idempotente Konsumenten
Sicherstellung der Atomarität zwischen Datenbank-Updates und Nachrichtenveröffentlichung: Transactional-Outbox-Muster (kann für geordnete Zustellung mit Partitionierung kombiniert werden)

Überlegungen zu Nachrichtenwarteschlangensystemen

Verschiedene Nachrichtenwarteschlangensysteme bieten unterschiedliche Unterstützungsgrade für die Nachrichtenreihenfolge. Berücksichtigen Sie bei der Auswahl eines Nachrichtenwarteschlangensystems Folgendes:

Reihenfolgegarantien: Bietet das System eine strikte Reihenfolge oder garantiert es die Reihenfolge nur innerhalb einer Partition?
Partitionierungsunterstützung: Unterstützt das System die Partitionierung mit Reihenfolgeschlüsseln?
Exactly-Once-Semantik: Bietet das System eine Exactly-Once-Semantik oder nur eine At-least-once- oder At-most-once-Semantik?
Fehlertoleranz: Wie gut geht das System mit Knotenausfällen und Netzwerkpartitionen um?

Hier ist ein kurzer Überblick über die Reihenfolgefähigkeiten einiger beliebter Nachrichtenwarteschlangensysteme:

Apache Kafka: Bietet strikte Reihenfolge innerhalb einer Partition. Nachrichten mit demselben Schlüssel werden garantiert an dieselbe Partition geliefert und der Reihe nach verarbeitet.
Apache Pulsar: Bietet strikte Reihenfolge innerhalb einer Partition. Unterstützt auch Nachrichtendeduplizierung, um eine Exactly-Once-Semantik zu erreichen.
RabbitMQ: Unterstützt eine einzelne Warteschlange und einen einzelnen Konsumenten für strikte Reihenfolge. Unterstützt auch die Partitionierung mittels Exchange-Typen und Routing-Schlüsseln, aber die Reihenfolge ist ohne zusätzliche clientseitige Logik nicht über Partitionen hinweg garantiert.
Amazon SQS: Bietet Best-Effort-Reihenfolge. Nachrichten werden im Allgemeinen in der Reihenfolge zugestellt, in der sie gesendet wurden, aber eine Zustellung außerhalb der Reihenfolge ist möglich. SQS FIFO-Warteschlangen (First-In-First-Out) bieten Exactly-Once-Verarbeitung und Reihenfolgegarantien.
Azure Service Bus: Unterstützt Nachrichtensitzungen (Message Sessions), die eine Möglichkeit bieten, zusammengehörige Nachrichten zu gruppieren und sicherzustellen, dass sie von einem einzigen Konsumenten der Reihe nach verarbeitet werden.

Praktische Überlegungen

Zusätzlich zur Wahl der richtigen Strategie und des richtigen Nachrichtenwarteschlangensystems sollten Sie die folgenden praktischen Aspekte berücksichtigen:

Überwachung und Alarmierung: Implementieren Sie Überwachung und Alarmierung, um Nachrichten außerhalb der Reihenfolge und andere Reihenfolgeprobleme zu erkennen.
Testen: Testen Sie das Nachrichtenwarteschlangensystem gründlich, um sicherzustellen, dass es die Anforderungen an die Reihenfolge erfüllt. Schließen Sie Tests ein, die Ausfälle und gleichzeitige Verarbeitung simulieren.
Verteiltes Tracing: Implementieren Sie verteiltes Tracing, um Nachrichten auf ihrem Weg durch das System zu verfolgen und potenzielle Reihenfolgeprobleme zu identifizieren. Werkzeuge wie Jaeger, Zipkin und AWS X-Ray können bei der Diagnose von Problemen in verteilten Nachrichtenwarteschlangen-Architekturen von unschätzbarem Wert sein. Indem Sie Nachrichten mit eindeutigen Kennungen versehen und ihre Reise über verschiedene Dienste hinweg verfolgen, können Sie leicht Punkte identifizieren, an denen Nachrichten verzögert oder nicht in der richtigen Reihenfolge verarbeitet werden.
Nachrichtengröße: Größere Nachrichtengrößen können die Leistung beeinträchtigen und die Wahrscheinlichkeit von Reihenfolgeproblemen aufgrund von Netzwerkverzögerungen oder Einschränkungen der Nachrichtenwarteschlange erhöhen. Erwägen Sie die Optimierung der Nachrichtengrößen durch Datenkomprimierung oder die Aufteilung großer Nachrichten in kleinere Teile.
Timeouts und Wiederholungsversuche: Konfigurieren Sie angemessene Timeouts und Wiederholungsrichtlinien, um temporäre Ausfälle und Netzwerkprobleme zu bewältigen. Seien Sie sich jedoch der Auswirkungen von Wiederholungsversuchen auf die Nachrichtenreihenfolge bewusst, insbesondere in Szenarien, in denen Nachrichten mehrfach verarbeitet werden können.

Fazit

Die Gewährleistung der Nachrichtenreihenfolge in verteilten Nachrichtenwarteschlangen ist eine komplexe Herausforderung, die eine sorgfältige Abwägung verschiedener Faktoren erfordert. Indem Sie die in diesem Blogbeitrag beschriebenen verschiedenen Strategien, Kompromisse und praktischen Überlegungen verstehen, können Sie Nachrichtenwarteschlangensysteme entwerfen, die den Reihenfolgeanforderungen Ihrer Anwendung entsprechen und Datenkonsistenz sowie eine positive Benutzererfahrung gewährleisten. Denken Sie daran, die richtige Strategie basierend auf den spezifischen Bedürfnissen Ihrer Anwendung zu wählen und Ihr System gründlich zu testen, um sicherzustellen, dass es Ihren Anforderungen an die Reihenfolge entspricht. Während sich Ihr System weiterentwickelt, überwachen und verfeinern Sie kontinuierlich Ihr Nachrichtenwarteschlangen-Design, um sich an ändernde Anforderungen anzupassen und optimale Leistung und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.