Taustatööd: Põhjalik juhend järjekorra töötlemiseks

Tänapäeva tarkvaraarendusmaastikul eeldatakse, et rakendused käsitlevad üha suuremaid andmehulki ja kasutajapäringuid. Iga ülesande sünkroonselt täitmine võib põhjustada aeglaseid reageerimisaegu ja kehva kasutajakogemust. Siin tulevad mängu taustatööd ja järjekorra töötlemine. Need võimaldavad rakendustel suunata aeganõudvad või ressursimahukad ülesanded asünkroonselt töötlemisele, vabastades põhimiidise ja parandades üldist jõudlust ja reageerimisvõimet.

Mis on taustatööd?

Taustatööd on ülesanded, mida täidetakse põhilisest rakendusvoost sõltumatult. Need töötavad taustal, blokeerimata kasutajaliidest või katkestamata kasutaja kogemust. Need ülesanded võivad hõlmata järgmist:

• E-posti teavituste saatmine
• Piltide või videote töötlemine
• Aruannete genereerimine
• Otsinguindeksite värskendamine
• Andmeanalüüsi teostamine
• Suhtlemine väliste API-dega
• Ajastatud ülesannete käivitamine (nt andmebaasi varukoopiad)

Delegeerides need ülesanded taustatöödele, saavad rakendused jääda reageerimisvõimeliseks ja käsitleda suuremat arvu samaaegseid kasutajaid. See on eriti oluline veebirakenduste, mobiilirakenduste ja hajusate süsteemide puhul.

Miks kasutada järjekorra töötlemist?

Järjekorra töötlemine on taustatööde täitmise võtmekomponent. See hõlmab sõnumijärjekorra kasutamist taustatööde salvestamiseks ja haldamiseks. Sõnumijärjekord toimib puhvrina rakenduse ja töötlusprotsesside vahel, mis töid täidavad. Siin on põhjused, miks järjekorra töötlemine on kasulik:

• Asünkroonne töötlemine: eraldab rakenduse taustaülesannete täitmisest. Rakendus lihtsalt lisab tööd järjekorda ja ei pea ootama, kuni need valmivad.
• Paranenud jõudlus: suunab ülesanded taustatöötajatele, vabastades põhimiidise ja parandades reageerimisaegu.
• Skaleeritavus: võimaldab teil skaleerida töötlusprotsesside arvu vastavalt töökoormusele. Saate lisada rohkem töötajaid, et tulla toime suurenenud nõudlusega, ja vähendada töötajate arvu väljaspool tipptunde.
• Usaldusväärsus: tagab, et tööd töödeldakse isegi siis, kui rakendus või töötlusprotsessid kokku jooksevad. Sõnumijärjekord säilitab tööd, kuni need on edukalt täidetud.
• Vigade taluvus: pakub mehhanismi rikete käsitlemiseks. Kui töötlusprotsess ei suuda tööd töödelda, saab järjekord tööd uuesti proovida või teisaldada selle surnud kirjade järjekorda edasiseks uurimiseks.
• Eraldamine: võimaldab rakenduse erinevate komponentide vahel lõtv sidet. Rakendus ei pea teadma, kuidas taustatöid täidetakse.
• Prioriseerimine: võimaldab teil prioriseerida töid vastavalt nende olulisusele. Saate määrata erinevatele järjekordadele erinevaid prioriteete ja tagada, et kõige olulisemad tööd töödeldakse esimesena.

Järjekorra töötlemissüsteemi põhikomponendid

Tüüpiline järjekorra töötlemissüsteem koosneb järgmistest komponentidest:

• Tootja: rakenduse komponent, mis loob ja lisab tööd sõnumijärjekorda.
• Sõnumijärjekord: tarkvarakomponent, mis salvestab ja haldab tööd. Näideteks on RabbitMQ, Kafka, Redis, AWS SQS, Google Cloud Pub/Sub ja Azure Queue Storage.
• Tarbija (töötaja): protsess, mis toob tööd sõnumijärjekorrast ja täidab neid.
• Planeerija (valikuline): komponent, mis ajastab tööd täidetavaks kindlatel aegadel või intervallidel.

Tootja lisab tööd järjekorda. Sõnumijärjekord salvestab tööd, kuni töötlusprotsess on nende töötlemiseks saadaval. Töötlusprotsess toob töö järjekorrast, täidab selle ja kinnitab, et töö on lõpetatud. Seejärel eemaldab järjekord töö järjekorrast. Kui töötaja ei suuda tööd töödelda, saab järjekord tööd uuesti proovida või teisaldada selle surnud kirjade järjekorda.

Populaarsed sõnumijärjekorra tehnoloogiad

Saadaval on mitu sõnumijärjekorra tehnoloogiat, millest igaühel on oma tugevused ja nõrkused. Siin on mõned populaarsemad valikud:

RabbitMQ

RabbitMQ on laialdaselt kasutatav avatud lähtekoodiga sõnumivahendaja, mis toetab mitut sõnumivahetusprotokolli. See on tuntud oma töökindluse, skaleeritavuse ja paindlikkuse poolest. RabbitMQ on hea valik rakendustele, mis nõuavad keerulist marsruutimist ja sõnumivahetusmustreid. See põhineb AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) standardil.

Kasutusjuhtumid:

• Tellimuste töötlemine e-kaubandussüsteemides
• Finantstehingute töötlemine
• Reaalajas andmevoogesitus
• Mikroteenuste integreerimine

Kafka

Kafka on hajusvoogesitusplatvorm, mis on loodud suure läbilaskevõimega reaalajas andmevoogude jaoks. Seda kasutatakse sageli andmetorustike ja voogesituse analüüsirakenduste ehitamiseks. Kafka on tuntud oma skaleeritavuse, tõrketaluvuse ja võime poolest käsitleda suuri andmehulki. Erinevalt RabbitMQ-st salvestab Kafka sõnumeid konfigureeritava aja jooksul, võimaldades tarbijatel sõnumeid vajadusel uuesti esitada.

Kasutusjuhtumid:

• Reaalajas sündmuste töötlemine
• Logiagregeerimine
• Klõpsuvoo analüüs
• IoT andmete vastuvõtmine

Redis

Redis on mälusisene andmestruktuuride pood, mida saab kasutada ka sõnumivahendajana. See on tuntud oma kiiruse ja lihtsuse poolest. Redis on hea valik rakendustele, mis nõuavad madalat latentsust ja suurt läbilaskevõimet. Kuid Redis ei ole nii vastupidav kui RabbitMQ või Kafka, kuna andmeid salvestatakse mällu. Püsivusvalikud on saadaval, kuid need võivad jõudlust mõjutada.

Kasutusjuhtumid:

• Vahemällu salvestamine
• Seansi haldamine
• Reaalajas analüüs
• Lihtne sõnumite järjekorda panemine

AWS SQS (Simple Queue Service)

AWS SQS on täielikult hallatav sõnumijärjekorra teenus, mida pakub Amazon Web Services. See on skaleeritav ja usaldusväärne valik hajusrakenduste ehitamiseks pilves. SQS pakub kahte tüüpi järjekordi: standardjärjekorrad ja FIFO (First-In-First-Out) järjekorrad.

Kasutusjuhtumid:

• Mikroteenuste eraldamine
• Andmete puhverdamine töötlemiseks
• Töövoogude orkestreerimine

Google Cloud Pub/Sub

Google Cloud Pub/Sub on täielikult hallatav reaalajas sõnumivahetusteenus, mida pakub Google Cloud Platform. See võimaldab teil saata ja vastu võtta sõnumeid sõltumatute rakenduste ja süsteemide vahel. See toetab nii push- kui ka pull-tarne mudelit.

Kasutusjuhtumid:

• Sündmuste teavitused
• Andmevoogesitus
• Rakenduste integreerimine

Azure Queue Storage

Azure Queue Storage on Microsoft Azure'i pakutav teenus suure hulga sõnumite salvestamiseks. Saate kasutada Queue Storage'it, et suhelda asünkroonselt rakenduse komponentide vahel.

Kasutusjuhtumid:

• Töökoormuse eraldamine
• Asünkroonne ülesannete töötlemine
• Skaleeritavate rakenduste ehitamine

Taustatööde juurutamine: praktilised näited

Uurime mõningaid praktilisi näiteid selle kohta, kuidas taustatöid erinevate tehnoloogiate abil juurutada.

Näide 1: E-posti teavituste saatmine Celery ja RabbitMQ abil (Python)

Celery on populaarne Pythoni teek asünkroonsete ülesannete järjekordade jaoks. Seda saab kasutada koos RabbitMQ-ga sõnumivahendajana. See näide näitab, kuidas saata e-posti teavitusi Celery ja RabbitMQ abil.

# 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) # Simuleeri e-kirja saatmist
 print(f"Saadeti e-kiri aadressile {email_address} teemaga '{subject}' ja sõnumiga '{message}'")
 return f"E-kiri saadeti aadressile {email_address}"

# app.py
from tasks import send_email

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

Selles näites on funktsioon send_email dekoreeritud @app.task-ga, mis ütleb Celeryle, et see on ülesanne, mida saab täita asünkroonselt. Funktsioonikõne send_email.delay() lisab ülesande RabbitMQ järjekorda. Seejärel võtavad Celery töötajad ülesanded järjekorrast ja täidavad need.

Näide 2: Piltide töötlemine Kafka ja kohandatud töötaja abil (Java)

See näide näitab, kuidas töödelda pilte Kafka kui sõnumijärjekorra ja kohandatud Java töötaja abil.

// Kafka Producer (Java)
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("Sõnum saadeti edukalt");
 }
 producer.close();
 }
}

// Kafka Consumer (Java)
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());
 // Simuleeri pildi töötlemist
 System.out.println("Pildi töötlemine: " + record.value());
 Thread.sleep(2000);
 System.out.println("Pilt töödeldud edukalt");
 }
 }
 }
}

Tootja saadab pildifailide nimed Kafka teemale "image-processing". Tarbija tellib selle teema ja töötleb pilte nende saabumisel. See näide näitab lihtsat Kafka abil pilditöötluse torujuhet.

Näide 3: Ajastatud ülesanded AWS SQS ja Lambda abil (Serverless)

See näide näitab, kuidas ajastada ülesandeid AWS SQS ja Lambda funktsioonide abil. AWS CloudWatch Events'i saab kasutada Lambda funktsiooni käivitamiseks kindlal ajal või intervallil. Seejärel lisab Lambda funktsioon töö SQS järjekorda. Teine Lambda funktsioon toimib töötajana, töödeldes töid järjekorrast.

1. samm: SQS järjekorra loomine

Looge SQS järjekord AWS Management Console'is. Pange tähele järjekorra ARN (Amazon Resource Name).

2. samm: Lambda funktsiooni (planeerija) loomine

# Lambda funktsioon (Python)
import boto3
import json

sqs = boto3.client('sqs')
QUEUE_URL = 'YOUR_SQS_QUEUE_URL'  # Asenda oma SQS järjekorra URL-iga

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

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

 print(f"Sõnum saadeti SQS-i: {response['MessageId']}")
 return {
 'statusCode': 200,
 'body': 'Sõnum saadeti SQS-i'
 }

3. samm: Lambda funktsiooni (töötaja) loomine

# Lambda funktsioon (Python)
import boto3
import json

sqs = boto3.client('sqs')
QUEUE_URL = 'YOUR_SQS_QUEUE_URL'  # Asenda oma SQS järjekorra URL-iga

def lambda_handler(event, context):
 for record in event['Records']:
 body = json.loads(record['body'])
 print(f"Saadud sõnum: {body}")
 # Simuleeri aruande genereerimist
 print("Aruande genereerimine...")
 # time.sleep(5)
 print("Aruanne genereeritud edukalt.")

 return {
 'statusCode': 200,
 'body': 'Sõnum töödeldud'
 }

4. samm: CloudWatch Events reegli loomine

Looge CloudWatch Events reegel, et käivitada planeerija Lambda funktsioon kindlal ajal või intervallil. Konfigureerige reegel Lambda funktsiooni käivitamiseks.

5. samm: SQS käiviti konfigureerimine töötaja Lambda jaoks

Lisage töötaja Lambda funktsioonile SQS käiviti. See käivitab töötaja Lambda funktsiooni automaatselt iga kord, kui SQS järjekorda lisatakse uus sõnum.

See näide näitab serverless lähenemisviisi taustaülesannete ajastamiseks ja töötlemiseks AWS teenuste abil.

Parimad tavad järjekorra töötlemiseks

Tugevate ja usaldusväärsete järjekorra töötlemissüsteemide ehitamiseks kaaluge järgmisi parimaid tavasid:

• Valige õige sõnumijärjekord: valige sõnumijärjekorra tehnoloogia, mis vastab teie rakenduse konkreetsetele nõuetele, võttes arvesse selliseid tegureid nagu skaleeritavus, usaldusväärsus, vastupidavus ja jõudlus.
• Kujundage idempotentsuse jaoks: veenduge, et teie töötlusprotsessid on idempotsed, mis tähendab, et nad saavad sama tööd turvaliselt mitu korda töödelda, põhjustamata soovimatuid kõrvalmõjusid. See on oluline uuestiproovimiste ja rikete käsitlemiseks.
• Rakendage veakäsitlus ja uuestiproovimised: rakendage jõuline veakäsitlus ja uuestiproovimismehhanismid rikete sujuvaks käsitlemiseks. Kasutage eksponentsiaalset tagasiastumist, et vältida süsteemi ülekoormamist uuestiproovimistega.
• Jälgige ja logige: jälgige oma järjekorra töötlemissüsteemi jõudlust ja logige kõik asjakohased sündmused. See aitab teil tuvastada ja tõrkeotsida probleeme. Kasutage süsteemi seisundi jälgimiseks selliseid mõõdikuid nagu järjekorra pikkus, töötlemisaeg ja veamäärad.
• Seadistage surnud kirjade järjekorrad: konfigureerige surnud kirjade järjekorrad, et käsitleda töid, mida ei saa pärast mitut uuestiproovimist edukalt töödelda. See takistab ebaõnnestunud tööde peamise järjekorra ummistumist ja võimaldab teil uurida rikete põhjust.
• Kaitske oma järjekordi: kaitske oma sõnumijärjekordi, et vältida volitamata juurdepääsu. Kasutage autentimis- ja autoriseerimismehhanisme, et kontrollida, kes saavad sõnumeid genereerida ja tarbida.
• Optimeerige sõnumi suurust: hoidke sõnumite suurused võimalikult väikesed, et parandada jõudlust ja vähendada võrgu koormust. Kui teil on vaja saata suuri andmehulki, kaaluge andmete salvestamist eraldi salvestusteenusesse (nt AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage) ja saatke sõnumis viide andmetele.
• Rakendage mürgipillide käsitsemist: mürgipill on sõnum, mis põhjustab töötaja kokkujooksmise. Rakendage mehhanismid mürgipillide tuvastamiseks ja käsitlemiseks, et vältida nende töötajate protsesside kokkuvarisemist.
• Kaaluge sõnumite järjestust: kui sõnumite järjestus on teie rakenduse jaoks oluline, valige sõnumijärjekord, mis toetab järjestatud kohaletoimetamist (nt FIFO järjekorrad AWS SQS-is). Pange tähele, et järjestatud kohaletoimetamine võib jõudlust mõjutada.
• Rakendage kaitselülitid: kasutage kaitselüliteid, et vältida kaskaadseid tõrkeid. Kui töötlusprotsess ei suuda järjekindlalt teatud järjekorrast töid töödelda, saab kaitselüliti ajutiselt peatada tööde saatmise sellele töötajale.
• Kasutage sõnumite pakktöötlust: mitme sõnumi pakktöötlus ühte päringusse võib parandada jõudlust, vähendades võrgu koormust. Kontrollige, kas teie sõnumijärjekord toetab sõnumite pakktöötlust.
• Testige põhjalikult: testige oma järjekorra töötlemissüsteemi põhjalikult, et tagada selle õige toimimine. Kasutage ühikuteste, integratsiooniteste ja otstest-otsteni teste, et kontrollida süsteemi funktsionaalsust ja jõudlust.

Kasutusjuhtumid erinevates tööstusharudes

Järjekorra töötlemist kasutatakse paljudes tööstusharudes ja rakendustes. Siin on mõned näited:

• E-kaubandus: tellimuste töötlemine, e-posti kinnituste saatmine, arvete genereerimine ja inventuuri värskendamine.
• Rahandus: tehingute töötlemine, riskianalüüsi teostamine ja aruannete genereerimine. Näiteks võib ülemaailmne maksete töötlemissüsteem kasutada sõnumijärjekordi erinevate riikide ja valuutade tehingute käsitlemiseks.
• Tervishoid: meditsiiniliste piltide töötlemine, patsiendiandmete analüüsimine ja kohtumiste meeldetuletuste saatmine. Haigla infosüsteem võiks kasutada järjekorra töötlemist erinevatest meditsiiniseadmetest ja süsteemidest saadud andmete sissevoolu käsitlemiseks.
• Sotsiaalmeedia: piltide ja videote töötlemine, ajajoonte värskendamine ja teavituste saatmine. Sotsiaalmeedia platvorm võiks kasutada Kafkat kasutaja tegevuse tekitatud suure hulga sündmuste käsitlemiseks.
• Mängimine: mängusündmuste töötlemine, edetabelite värskendamine ja teavituste saatmine. Massiliselt mitme mängijaga võrgumäng (MMO) võiks kasutada järjekorra töötlemist suure hulga samaaegsete mängijate ja mängusündmuste käsitlemiseks.
• IoT: IoT seadmetest andmete vastuvõtmine ja töötlemine, sensorite andmete analüüsimine ja hoiatuste saatmine. Nutika linna rakendus võiks kasutada järjekorra töötlemist tuhandetelt sensoritelt ja seadmetelt saadud andmete käsitlemiseks.

Järjekorra töötlemise tulevik

Järjekorra töötlemine on arenev valdkond. Esilekerkivad suundumused hõlmavad järgmist:

• Serverless järjekorra töötlemine: serverless platvormide, nagu AWS Lambda ja Google Cloud Functions, kasutamine järjekorra töötlemissüsteemide ehitamiseks. See võimaldab teil keskenduda oma töötajate äriloogikale, ilma et peaksite infrastruktuuri haldama.
• Voogesituse töötlemine: voogesituse raamistike, nagu Apache Flink ja Apache Beam, kasutamine andmete reaalajas töötlemiseks. Voogesituse töötlemine võimaldab teil andmetel süsteemis voolates sooritada keerulist analüüsi ja teisendusi.
• Pilvepõhine järjekorda panemine: pilvepõhiste sõnumivahetusteenuste, nagu Knative Eventing ja Apache Pulsar, kasutamine skaleeritavate ja vastupidavate järjekorra töötlemissüsteemide ehitamiseks.
• AI-toega järjekorra haldamine: AI ja masinõppe kasutamine järjekorra jõudluse optimeerimiseks, kitsaskohtade ennustamiseks ja töötajate ressursside automaatseks skaleerimiseks.

Kokkuvõte

Taustatööd ja järjekorra töötlemine on olulised tehnikad skaleeritavate, usaldusväärsete ja reageerimisvõimeliste rakenduste ehitamiseks. Mõistes põhimõisteid, tehnoloogiaid ja parimaid tavasid, saate kujundada ja juurutada järjekorra töötlemissüsteeme, mis vastavad teie rakenduste konkreetsetele vajadustele. Olenemata sellest, kas ehitate väikest veebirakendust või suurt hajusat süsteemi, võib järjekorra töötlemine aidata teil parandada jõudlust, suurendada usaldusväärsust ja lihtsustada oma arhitektuuri. Pidage meeles, et valite oma vajadustele vastava sõnumijärjekorra tehnoloogia ja järgite parimaid tavasid, et tagada oma järjekorra töötlemissüsteemi tugev ja tõhus.