قدرت میکروسرویس‌های فرانت‌اند را با یک بررسی عمیق در کشف سرویس و توازن بار آزاد کنید. بینش‌های ضروری برای ساخت برنامه‌های کاربردی جهانی مقاوم و مقیاس‌پذیر.
میکروسرویس مش فرانت‌اند: تسلط بر کشف سرویس و توازن بار برای برنامه‌های کاربردی جهانی
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول توسعه وب، پذیرش میکروسرویس‌ها به سنگ بنایی برای ساخت برنامه‌های کاربردی مقیاس‌پذیر، مقاوم و قابل نگهداری تبدیل شده است. در حالی که میکروسرویس‌ها به طور سنتی یک نگرانی backend بوده‌اند، ظهور معماری‌های microfrontend اصول مشابهی را برای فرانت‌اند به ارمغان می‌آورد. این تغییر مجموعه‌ای جدید از چالش‌ها را معرفی می‌کند، به‌ویژه در مورد اینکه چگونه این واحدهای مستقل فرانت‌اند یا microfrontendها می‌توانند به طور موثر ارتباط برقرار کرده و با هم همکاری کنند. مفهوم میکروسرویس مش فرانت‌اند وارد می‌شود، که از اصول مش‌های سرویس backend برای مدیریت این اجزای توزیع‌شده فرانت‌اند استفاده می‌کند. دو قابلیت حیاتی در این مش وجود دارد: کشف سرویس و توازن بار. این راهنمای جامع به بررسی این مفاهیم، بررسی اهمیت آنها، استراتژی‌های پیاده‌سازی و بهترین شیوه‌ها برای ساخت برنامه‌های کاربردی فرانت‌اند جهانی قوی می‌پردازد.
درک میکروسرویس مش فرانت‌اند
قبل از پرداختن به کشف سرویس و توازن بار، درک اینکه میکروسرویس مش فرانت‌اند مستلزم چیست، بسیار مهم است. برخلاف فرانت‌اند‌های یکپارچه سنتی، معماری microfrontend رابط کاربری را به قطعات کوچکتر و قابل استقرار مستقل تقسیم می‌کند، که اغلب حول قابلیت‌های تجاری یا سفرهای کاربر سازماندهی می‌شوند. این قطعات می‌توانند به طور مستقل توسط تیم‌های مختلف توسعه، استقرار و مقیاس شوند. یک میکروسرویس مش فرانت‌اند به عنوان یک لایه انتزاعی یا یک چارچوب ارکستراسیون عمل می‌کند که تعامل، ارتباط و مدیریت این واحدهای توزیع‌شده فرانت‌اند را تسهیل می‌کند.
اجزا و مفاهیم کلیدی در یک میکروسرویس مش فرانت‌اند اغلب شامل موارد زیر است:
- Microfrontends: برنامه‌های کاربردی یا اجزای فرانت‌اند مستقل و خودکفا.
- Containerization: اغلب برای بسته‌بندی و استقرار microfrontendها به طور مداوم استفاده می‌شود (به عنوان مثال، با استفاده از Docker).
- Orchestration: پلتفرم‌هایی مانند Kubernetes می‌توانند استقرار و چرخه حیات کانتینرهای microfrontend را مدیریت کنند.
- API Gateway / Edge Service: یک نقطه ورود مشترک برای درخواست‌های کاربر، و مسیریابی آنها به microfrontend یا سرویس backend مناسب.
- Service Discovery: مکانیزمی که توسط آن microfrontendها یکدیگر یا سرویس‌های backend را پیدا کرده و با آنها ارتباط برقرار می‌کنند.
- Load Balancing: توزیع ترافیک ورودی در چندین نمونه از یک microfrontend یا سرویس backend برای اطمینان از در دسترس بودن و عملکرد.
- Observability: ابزارهایی برای نظارت، ثبت و ردیابی رفتار microfrontendها.
هدف یک میکروسرویس مش فرانت‌اند ارائه زیرساخت و ابزارهایی برای مدیریت پیچیدگی ناشی از این ماهیت توزیع‌شده است، و اطمینان از تجربیات کاربری یکپارچه حتی در محیط‌های بسیار پویا.
نقش حیاتی کشف سرویس
در یک سیستم توزیع‌شده مانند معماری microfrontend، سرویس‌ها (در این مورد، microfrontendها و سرویس‌های backend مرتبط با آنها) باید بتوانند به صورت پویا یکدیگر را پیدا کرده و با هم ارتباط برقرار کنند. سرویس‌ها اغلب راه‌اندازی، مقیاس‌بندی یا دوباره مستقر می‌شوند، به این معنی که مکان‌های شبکه آنها (آدرس‌های IP و پورت‌ها) می‌توانند به طور مکرر تغییر کنند. کشف سرویس فرآیندی است که یک سرویس را قادر می‌سازد تا مکان شبکه سرویس دیگری را که نیاز به تعامل با آن دارد، بدون نیاز به پیکربندی دستی یا کدنویسی سخت پیدا کند.
چرا کشف سرویس برای میکروسرویس‌های فرانت‌اند ضروری است؟
- محیط‌های پویا: استقرارهای Cloud-native ذاتاً پویا هستند. کانتینرها زودگذر هستند و auto-scaling می‌تواند تعداد نمونه‌های در حال اجرای یک سرویس را در هر لحظه تغییر دهد. مدیریت دستی IP/port غیرممکن است.
- Decoupling: Microfrontendها باید مستقل باشند. کشف سرویس مصرف‌کننده یک سرویس را از تولیدکننده آن جدا می‌کند و به تولیدکنندگان اجازه می‌دهد مکان یا تعداد نمونه‌های خود را بدون تأثیر بر مصرف‌کنندگان تغییر دهند.
- Resilience: اگر یک نمونه از یک سرویس ناسالم شود، کشف سرویس می‌تواند به مصرف‌کنندگان کمک کند تا یک جایگزین سالم پیدا کنند.
- Scalability: با افزایش ترافیک، نمونه‌های جدیدی از یک microfrontend یا سرویس backend می‌توانند راه‌اندازی شوند. کشف سرویس به این نمونه‌های جدید اجازه می‌دهد تا ثبت شوند و بلافاصله برای مصرف در دسترس باشند.
- Team Autonomy: تیم‌ها می‌توانند سرویس‌های خود را به طور مستقل مستقر و مقیاس کنند و بدانند که سرویس‌های دیگر می‌توانند آنها را پیدا کنند.
الگوهای کشف سرویس
دو الگوی اصلی برای پیاده‌سازی کشف سرویس وجود دارد:
1. Client-Side Discovery
در این الگو، کلاینت (microfrontend یا لایه هماهنگ‌کننده آن) مسئول پرس و جو از یک سرویس رجیستری برای کشف مکان سرویسی است که به آن نیاز دارد. پس از داشتن لیستی از نمونه‌های موجود، کلاینت تصمیم می‌گیرد که به کدام نمونه متصل شود.
نحوه کار:
- Service Registration: هنگامی که یک microfrontend (یا کامپوننت سمت سرور آن) شروع به کار می‌کند، مکان شبکه خود (آدرس IP، پورت) را با یک سرویس رجیستری متمرکز ثبت می‌کند.
- Service Query: هنگامی که یک کلاینت نیاز به برقراری ارتباط با یک سرویس خاص دارد (به عنوان مثال، یک microfrontend 'product-catalog' نیاز به واکشی داده‌ها از یک سرویس backend 'product-api' دارد)، از سرویس رجیستری برای نمونه‌های موجود سرویس هدف پرس و جو می‌کند.
- Client-Side Load Balancing: سرویس رجیستری لیستی از نمونه‌های موجود را برمی‌گرداند. سپس کلاینت از یک الگوریتم توازن بار سمت کلاینت (به عنوان مثال، round-robin، least connections) برای انتخاب یک نمونه و ایجاد درخواست استفاده می‌کند.
ابزارها و فناوری‌ها:
- Service Registries: Eureka (Netflix), Consul, etcd, Zookeeper.
- Client Libraries: کتابخانه‌های ارائه شده توسط این ابزارها که با برنامه کاربردی یا چارچوب فرانت‌اند شما ادغام می‌شوند تا ثبت و کشف را انجام دهند.
مزایای Client-Side Discovery:
- زیرساخت ساده‌تر: نیازی به لایه پروکسی اختصاصی برای کشف نیست.
- ارتباط مستقیم: کلاینت‌ها مستقیماً با نمونه‌های سرویس ارتباط برقرار می‌کنند، به طور بالقوه تاخیر کمتری دارند.
معایب Client-Side Discovery:
- پیچیدگی در کلاینت: برنامه کاربردی کلاینت نیاز به پیاده‌سازی منطق کشف و توازن بار دارد. این می‌تواند در چارچوب‌های فرانت‌اند چالش‌برانگیز باشد.
- جفت‌شدگی محکم با رجیستری: کلاینت با API سرویس رجیستری جفت شده است.
- Language/Framework specific: منطق کشف باید برای هر پشته فناوری فرانت‌اند پیاده‌سازی شود.
2. Server-Side Discovery
در این الگو، کلاینت یک درخواست را به یک روتر یا توازن بار شناخته شده ارسال می‌کند. این روتر/توازن بار مسئول پرس و جو از سرویس رجیستری و ارسال درخواست به یک نمونه مناسب از سرویس هدف است. کلاینت از نمونه‌های سرویس زیربنایی آگاه نیست.
نحوه کار:
- Service Registration: مشابه کشف سمت کلاینت، سرویس‌ها مکان‌های خود را با یک سرویس رجیستری ثبت می‌کنند.
- Client Request: کلاینت یک درخواست را به یک آدرس ثابت و شناخته شده روتر/توازن بار ارسال می‌کند، که اغلب سرویس هدف را با نام مشخص می‌کند (به عنوان مثال، `GET /api/products`).
- Server-Side Routing: روتر/توازن بار درخواست را دریافت می‌کند، از سرویس رجیستری برای نمونه‌های سرویس 'products' پرس و جو می‌کند، یک نمونه را با استفاده از توازن بار سمت سرور انتخاب می‌کند و درخواست را به آن نمونه ارسال می‌کند.
ابزارها و فناوری‌ها:
- API Gateways: Kong, Apigee, AWS API Gateway, Traefik.
- Service Mesh Proxies: Envoy Proxy (used in Istio, App Mesh), Linkerd.
- Cloud Load Balancers: AWS ELB, Google Cloud Load Balancing, Azure Load Balancer.
مزایای Server-Side Discovery:
- کلاینت‌های ساده شده: برنامه‌های کاربردی فرانت‌اند نیازی به پیاده‌سازی منطق کشف ندارند. آنها فقط درخواست‌ها را به یک نقطه پایانی شناخته شده ارسال می‌کنند.
- کنترل متمرکز: منطق کشف و مسیریابی به صورت متمرکز مدیریت می‌شود و به‌روزرسانی‌ها را آسان‌تر می‌کند.
- Language agnostic: صرف نظر از پشته فناوری فرانت‌اند کار می‌کند.
- قابلیت مشاهده پیشرفته: پروکسی‌های متمرکز می‌توانند به راحتی ورود به سیستم، ردیابی و متریک‌ها را انجام دهند.
معایب Server-Side Discovery:
- Added hop: یک پرش شبکه اضافی را از طریق پروکسی/توازن بار معرفی می‌کند و به طور بالقوه تاخیر را افزایش می‌دهد.
- Infrastructure complexity: نیاز به مدیریت یک API Gateway یا لایه پروکسی دارد.
انتخاب کشف سرویس مناسب برای میکروسرویس‌های فرانت‌اند
برای میکروسرویس‌های فرانت‌اند، به ویژه در یک معماری microfrontend که در آن بخش‌های مختلف UI ممکن است توسط تیم‌های مختلف با استفاده از فناوری‌های مختلف توسعه یافته باشند، کشف سمت سرور اغلب رویکرد عملی‌تر و قابل نگهداری‌تر است. دلیل این امر این است:
- Framework Independence: توسعه‌دهندگان فرانت‌اند می‌توانند بدون نگرانی در مورد ادغام کتابخانه‌های کلاینت کشف سرویس پیچیده، بر ساخت کامپوننت‌های UI تمرکز کنند.
- Centralized Management: مسئولیت کشف و مسیریابی به سرویس‌های backend یا حتی سایر microfrontendها می‌تواند توسط یک API Gateway یا یک لایه مسیریابی اختصاصی مدیریت شود که می‌تواند توسط یک تیم پلتفرم نگهداری شود.
- Consistency: یک مکانیزم کشف یکپارچه در همه microfrontendها، رفتار سازگار و عیب‌یابی آسان‌تر را تضمین می‌کند.
سناریویی را در نظر بگیرید که سایت تجارت الکترونیک شما دارای microfrontendهای جداگانه برای لیست محصولات، جزئیات محصول و سبد خرید است. این microfrontendها ممکن است نیاز به فراخوانی سرویس‌های backend مختلف داشته باشند (به عنوان مثال، `product-service`, `inventory-service`, `cart-service`). یک API Gateway می‌تواند به عنوان یک نقطه ورود واحد عمل کند، نمونه‌های سرویس backend صحیح را برای هر درخواست کشف کند و آنها را بر اساس آن مسیریابی کند. به طور مشابه، اگر یک microfrontend نیاز به واکشی داده‌هایی دارد که توسط دیگری رندر شده است (به عنوان مثال، نشان دادن قیمت محصول در لیست محصولات)، یک لایه مسیریابی یا یک BFF (Backend for Frontend) می‌تواند این کار را از طریق کشف سرویس تسهیل کند.
هنر توازن بار
هنگامی که سرویس‌ها کشف شدند، گام حیاتی بعدی توزیع موثر ترافیک ورودی در چندین نمونه از یک سرویس است. توازن بار فرآیند توزیع ترافیک شبکه یا حجم کاری محاسباتی در چندین رایانه یا یک شبکه از منابع است. اهداف اصلی توازن بار عبارتند از:
- به حداکثر رساندن توان عملیاتی: اطمینان حاصل کنید که سیستم می‌تواند تا حد امکان درخواست‌ها را مدیریت کند.
- به حداقل رساندن زمان پاسخگویی: اطمینان حاصل کنید که کاربران پاسخ‌های سریع دریافت می‌کنند.
- جلوگیری از بارگذاری بیش از حد هر منبع: از تبدیل شدن هر نمونه به یک گلوگاه جلوگیری کنید.
- افزایش در دسترس بودن و قابلیت اطمینان: اگر یک نمونه از کار بیفتد، ترافیک می‌تواند به نمونه‌های سالم هدایت شود.
توازن بار در زمینه میکروسرویس مش فرانت‌اند
در زمینه میکروسرویس‌های فرانت‌اند، توازن بار در سطوح مختلف اعمال می‌شود:
- توازن بار API Gateway/Edge Services: توزیع ترافیک ورودی کاربر در چندین نمونه از API Gateway خود یا نقاط ورودی به برنامه کاربردی microfrontend خود.
- توازن بار Backend Services: توزیع درخواست‌ها از microfrontendها یا API Gatewayها به نمونه‌های موجود میکروسرویس‌های backend.
- توازن بار Instances of the Same Microfrontend: اگر یک microfrontend خاص با چندین نمونه برای مقیاس‌پذیری مستقر شده باشد، ترافیک به آن نمونه‌ها باید متعادل شود.
الگوریتم‌های رایج توازن بار
توازن بارها از الگوریتم‌های مختلفی برای تصمیم‌گیری در مورد اینکه ترافیک را به کدام نمونه ارسال کنند استفاده می‌کنند. انتخاب الگوریتم می‌تواند بر عملکرد و استفاده از منابع تأثیر بگذارد.
1. Round Robin
این یکی از ساده‌ترین الگوریتم‌ها است. درخواست‌ها به ترتیب به هر سرور در لیست توزیع می‌شوند. وقتی به انتهای لیست رسید، دوباره از ابتدا شروع می‌شود.
مثال: سرورهای A، B، C. درخواست‌ها: 1->A, 2->B, 3->C, 4->A, 5->B، و غیره.
مزایا: پیاده‌سازی ساده، در صورت داشتن ظرفیت مشابه، بار را به طور مساوی توزیع می‌کند.
معایب: بار یا زمان پاسخگویی سرور را در نظر نمی‌گیرد. یک سرور کند همچنان می‌تواند درخواست دریافت کند.
2. Weighted Round Robin
مشابه Round Robin است، اما به سرورها یک 'وزن' اختصاص داده می‌شود تا ظرفیت نسبی آنها را نشان دهد. یک سرور با وزن بالاتر درخواست‌های بیشتری دریافت خواهد کرد. این زمانی مفید است که سرورهایی با مشخصات سخت‌افزاری متفاوت دارید.
مثال: سرور A (وزن 2)، سرور B (وزن 1). درخواست‌ها: A، A، B، A، A، B.
مزایا: ظرفیت‌های متفاوت سرور را در نظر می‌گیرد.
معایب: همچنان بار یا زمان پاسخگویی واقعی سرور را در نظر نمی‌گیرد.
3. Least Connection
این الگوریتم ترافیک را به سروری هدایت می‌کند که کمترین اتصالات فعال را دارد. این یک رویکرد پویاتر است که بار فعلی سرورها را در نظر می‌گیرد.
مثال: اگر سرور A دارای 5 اتصال و سرور B دارای 2 اتصال باشد، یک درخواست جدید به سرور B می‌رود.
مزایا: در توزیع بار بر اساس فعالیت فعلی سرور موثرتر است.
معایب: نیاز به ردیابی اتصالات فعال برای هر سرور دارد، که سربار را اضافه می‌کند.
4. Weighted Least Connection
Least Connection را با وزن‌های سرور ترکیب می‌کند. سروری که کمترین اتصالات فعال را نسبت به وزن خود دارد، درخواست بعدی را دریافت می‌کند.
مزایا: بهترین از هر دو جهان - ظرفیت سرور و بار فعلی را در نظر می‌گیرد.
معایب: پیچیده‌ترین پیاده‌سازی و مدیریت.
5. IP Hash
این روش از یک هش از آدرس IP کلاینت برای تعیین اینکه کدام سرور درخواست را دریافت می‌کند استفاده می‌کند. این تضمین می‌کند که تمام درخواست‌ها از یک آدرس IP کلاینت خاص به طور مداوم به همان سرور ارسال می‌شوند. این برای برنامه‌های کاربردی که وضعیت جلسه را روی سرور حفظ می‌کنند مفید است.
مثال: آدرس IP کلاینت 192.168.1.100 به سرور A هش می‌شود. تمام درخواست‌های بعدی از این IP به سرور A می‌روند.
مزایا: پایداری جلسه را برای برنامه‌های کاربردی stateful تضمین می‌کند.
معایب: اگر بسیاری از کلاینت‌ها یک IP واحد را به اشتراک بگذارند (به عنوان مثال، پشت یک NAT gateway یا پروکسی)، توزیع بار می‌تواند ناهموار شود. اگر یک سرور از کار بیفتد، همه کلاینت‌های اختصاص داده شده به آن تحت تأثیر قرار می‌گیرند.
6. Least Response Time
ترافیک را به سروری هدایت می‌کند که کمترین اتصالات فعال و کمترین زمان پاسخگویی متوسط را دارد. هدف از این کار بهینه‌سازی بار و پاسخگویی است.
مزایا: بر ارائه سریع‌ترین پاسخ به کاربران تمرکز دارد.
معایب: نیاز به نظارت پیچیده‌تر بر زمان‌های پاسخگویی دارد.
توازن بار در لایه‌های مختلف
Layer 4 (Transport Layer) Load Balancing
در لایه انتقال (TCP/UDP) کار می‌کند. ترافیک را بر اساس آدرس IP و پورت ارسال می‌کند. سریع و کارآمد است اما محتوای ترافیک را بررسی نمی‌کند.
مثال: یک توازن بار شبکه که اتصالات TCP را به نمونه‌های مختلف یک سرویس backend توزیع می‌کند.
Layer 7 (Application Layer) Load Balancing
در لایه برنامه کاربردی (HTTP/HTTPS) کار می‌کند. می‌تواند محتوای ترافیک، مانند هدرهای HTTP، URLها، کوکی‌ها و غیره را بررسی کند تا تصمیمات مسیریابی هوشمندتری بگیرد. این اغلب توسط API Gatewayها استفاده می‌شود.
مثال: یک API Gateway درخواست‌های `/api/products` را به نمونه‌های سرویس محصول و درخواست‌های `/api/cart` را به نمونه‌های سرویس سبد خرید، بر اساس مسیر URL، مسیریابی می‌کند.
پیاده‌سازی توازن بار در عمل
1. Cloud Provider Load Balancers:
ارائه‌دهندگان اصلی ابر (AWS, Azure, GCP) خدمات توازن بار مدیریت شده را ارائه می‌دهند. اینها بسیار مقیاس‌پذیر، قابل اعتماد هستند و به طور یکپارچه با خدمات محاسباتی خود ادغام می‌شوند (به عنوان مثال، EC2, AKS, GKE).
- AWS: Elastic Load Balancing (ELB) - Application Load Balancer (ALB), Network Load Balancer (NLB), Gateway Load Balancer (GLB). ALBs لایه 7 هستند و معمولاً برای ترافیک HTTP/S استفاده می‌شوند.
- Azure: Azure Load Balancer, Application Gateway.
- GCP: Cloud Load Balancing (HTTP(S) Load Balancing, TCP/SSL Proxy Load Balancing).
این سرویس‌ها اغلب بررسی‌های سلامت داخلی، خاتمه SSL و پشتیبانی از الگوریتم‌های مختلف توازن بار را ارائه می‌دهند.
2. API Gateways:API Gatewayهایی مانند Kong، Traefik یا Apigee اغلب قابلیت‌های توازن بار را در خود جای داده‌اند. آنها می‌توانند ترافیک را بر اساس قوانین تعریف شده به سرویس‌های backend مسیریابی کرده و آن را بین نمونه‌های موجود توزیع کنند.
مثال: یک تیم microfrontend می‌تواند API Gateway خود را برای مسیریابی تمام درخواست‌ها به `api.example.com/users` به خوشه `user-service` پیکربندی کند. این gateway، با آگاهی از نمونه‌های سالم `user-service` (از طریق کشف سرویس)، سپس با استفاده از یک الگوریتم انتخاب شده، درخواست‌های ورودی را در بین آنها توازن بار می‌کند.
3. Service Mesh Proxies (e.g., Envoy, Linkerd):هنگام استفاده از یک service mesh کامل (مانند Istio یا Linkerd)، صفحه داده service mesh (متشکل از پروکسی‌هایی مانند Envoy) به طور خودکار کشف سرویس و توازن بار را انجام می‌دهد. پروکسی تمام ترافیک خروجی از یک سرویس را رهگیری می‌کند و به طور هوشمندانه آن را به مقصد مناسب مسیریابی می‌کند و توازن بار را از طرف برنامه کاربردی انجام می‌دهد.
مثال: یک microfrontend در حال ایجاد یک درخواست HTTP به سرویس دیگری. پروکسی Envoy که در کنار microfrontend تزریق می‌شود، آدرس سرویس را از طریق مکانیزم کشف سرویس (اغلب Kubernetes DNS یا یک رجیستری سفارشی) حل می‌کند و سپس یک خط مشی توازن بار (پیکربندی شده در صفحه کنترل service mesh) را برای انتخاب یک نمونه سالم از سرویس هدف اعمال می‌کند.
ادغام کشف سرویس و توازن بار
قدرت یک میکروسرویس مش فرانت‌اند از ادغام یکپارچه کشف سرویس و توازن بار ناشی می‌شود. آنها عملکردهای مستقل نیستند، بلکه مکانیزم‌های مکمل هستند که با هم کار می‌کنند.
جریان معمولی:
- Service Registration: نمونه‌های Microfrontend و نمونه‌های سرویس backend خود را با یک Service Registry مرکزی ثبت می‌کنند (به عنوان مثال، Kubernetes DNS, Consul, Eureka).
- Discovery: درخواستی باید ایجاد شود. یک کامپوننت واسطه (API Gateway، Service Proxy یا Client-Side Resolver) از Service Registry پرس و جو می‌کند تا لیستی از مکان‌های شبکه موجود برای سرویس هدف را دریافت کند.
- Load Balancing Decision: بر اساس لیست پرس و جو شده و Load Balancing Algorithm پیکربندی شده، کامپوننت واسطه یک نمونه خاص را انتخاب می‌کند.
- Request Forwarding: درخواست به نمونه انتخاب شده ارسال می‌شود.
- Health Checks: توازن بار یا سرویس رجیستری به طور مداوم بررسی‌های سلامت را روی نمونه‌های ثبت شده انجام می‌دهد. نمونه‌های ناسالم از مجموعه اهداف موجود حذف می‌شوند و از ارسال درخواست به آنها جلوگیری می‌شود.
Example Scenario: Global E-Commerce Platform
یک پلتفرم تجارت الکترونیک جهانی را تصور کنید که با microfrontendها و میکروسرویس‌ها ساخته شده است:
- User Experience: یک کاربر در اروپا به کاتالوگ محصول دسترسی پیدا می‌کند. درخواست آنها ابتدا به یک توازن بار جهانی برخورد می‌کند، که آنها را به نزدیکترین نقطه ورودی موجود هدایت می‌کند (به عنوان مثال، یک API Gateway اروپایی).
- API Gateway: API Gateway اروپایی درخواست داده‌های محصول را دریافت می‌کند.
- Service Discovery: API Gateway (به عنوان یک کلاینت کشف سمت سرور) از سرویس رجیستری (به عنوان مثال، DNS خوشه Kubernetes) پرس و جو می‌کند تا نمونه‌های موجود از `product-catalog-service` را پیدا کند (که ممکن است در مراکز داده اروپایی مستقر شده باشد).
- Load Balancing: API Gateway یک الگوریتم توازن بار (به عنوان مثال، Least Connection) را برای انتخاب بهترین نمونه از `product-catalog-service` برای ارائه درخواست اعمال می‌کند و از توزیع یکنواخت در بین نمونه‌های اروپایی موجود اطمینان حاصل می‌کند.
- Backend Communication: `product-catalog-service` ممکن است به نوبه خود نیاز به فراخوانی `pricing-service` داشته باشد. این سرویس کشف سرویس و توازن بار خود را برای اتصال به یک نمونه سالم `pricing-service` انجام می‌دهد.
این رویکرد توزیع‌شده اما هماهنگ شده تضمین می‌کند که کاربران در سراسر جهان به ویژگی‌های برنامه کاربردی، صرف نظر از اینکه در کجا قرار دارند یا چند نمونه از هر سرویس در حال اجرا است، دسترسی سریع و قابل اعتماد دارند.
چالش‌ها و ملاحظات برای میکروسرویس‌های فرانت‌اند
در حالی که اصول مشابه مش‌های سرویس backend هستند، اعمال آنها در فرانت‌اند چالش‌های منحصر به فردی را معرفی می‌کند:
- Client-Side Complexity: پیاده‌سازی کشف سرویس و توازن بار سمت کلاینت به طور مستقیم در چارچوب‌های فرانت‌اند (مانند React, Angular, Vue) می‌تواند دست و پا گیر باشد و سربار قابل توجهی به برنامه کاربردی کلاینت اضافه کند. این اغلب منجر به ترجیح دادن کشف سمت سرور می‌شود.
- State Management: اگر microfrontendها به وضعیت مشترک یا اطلاعات جلسه متکی هستند، اطمینان از اینکه این وضعیت به درستی در بین نمونه‌های توزیع‌شده مدیریت می‌شود، بسیار مهم می‌شود. توازن بار IP Hash می‌تواند به پایداری جلسه در صورتی که وضعیت به سرور محدود باشد کمک کند.
- Inter-Frontend Communication: Microfrontendها ممکن است نیاز به برقراری ارتباط با یکدیگر داشته باشند. هماهنگ کردن این ارتباط، به طور بالقوه از طریق یک BFF یا یک گذرگاه رویداد، نیاز به طراحی دقیق دارد و می‌تواند از کشف سرویس برای یافتن نقاط پایانی ارتباط استفاده کند.
- Tooling and Infrastructure: راه‌اندازی و مدیریت زیرساخت لازم (API Gatewayها، سرویس رجیستری‌ها، پروکسی‌ها) نیاز به مهارت‌های تخصصی دارد و می‌تواند به پیچیدگی عملیاتی اضافه کند.
- Performance Impact: هر لایه غیرمستقیم (به عنوان مثال، API Gateway، پروکسی) می‌تواند تاخیر را معرفی کند. بهینه‌سازی فرآیند مسیریابی و کشف بسیار مهم است.
- Security: ایمن کردن ارتباط بین microfrontendها و سرویس‌های backend، و همچنین ایمن کردن زیرساخت کشف و توازن بار، از اهمیت بالایی برخوردار است.
بهترین شیوه‌ها برای یک میکروسرویس مش فرانت‌اند قوی
برای پیاده‌سازی موثر کشف سرویس و توازن بار برای میکروسرویس‌های فرانت‌اند خود، این بهترین شیوه‌ها را در نظر بگیرید:
- اولویت دادن به کشف سمت سرور: برای اکثر معماری‌های میکروسرویس فرانت‌اند، استفاده از یک API Gateway یا یک لایه مسیریابی اختصاصی برای کشف سرویس و توازن بار، کد فرانت‌اند را ساده می‌کند و مدیریت را متمرکز می‌کند.
- خودکارسازی ثبت و لغو ثبت: اطمینان حاصل کنید که سرویس‌ها هنگام شروع به طور خودکار ثبت می‌شوند و هنگام خاموش شدن به طور منظم لغو ثبت می‌شوند تا سرویس رجیستری دقیق بماند. پلتفرم‌های ارکستراسیون کانتینر اغلب این کار را به طور خودکار انجام می‌دهند.
- پیاده‌سازی بررسی‌های سلامت قوی: بررسی‌های سلامت مکرر و دقیق را برای همه نمونه‌های سرویس پیکربندی کنید. توازن بارها و سرویس رجیستری‌ها برای مسیریابی ترافیک فقط به نمونه‌های سالم به این موارد متکی هستند.
- انتخاب الگوریتم‌های توازن بار مناسب: الگوریتم‌هایی را انتخاب کنید که به بهترین وجه با نیازهای برنامه کاربردی شما مطابقت دارند، و عواملی مانند ظرفیت سرور، بار فعلی و الزامات پایداری جلسه را در نظر بگیرید. ساده شروع کنید (به عنوان مثال، Round Robin) و در صورت نیاز تکامل دهید.
- استفاده از Service Mesh: برای استقرارهای پیچیده microfrontend، اتخاذ یک راه حل service mesh کامل (مانند Istio یا Linkerd) می‌تواند مجموعه‌ای جامع از قابلیت‌ها را ارائه دهد، از جمله مدیریت ترافیک پیشرفته، امنیت و قابلیت مشاهده، اغلب با استفاده از پروکسی‌های Envoy یا Linkerd.
- طراحی برای قابلیت مشاهده: اطمینان حاصل کنید که ورود به سیستم جامع، متریک‌ها و ردیابی برای همه میکروسرویس‌های خود و زیرساخت مدیریت آنها دارید. این برای عیب‌یابی و درک گلوگاه‌های عملکرد بسیار مهم است.
- ایمن کردن زیرساخت خود: احراز هویت و مجوز را برای ارتباط سرویس به سرویس پیاده‌سازی کنید و دسترسی به سرویس رجیستری و توازن بارهای خود را ایمن کنید.
- در نظر گرفتن استقرارهای منطقه‌ای: برای برنامه‌های کاربردی جهانی، میکروسرویس‌ها و زیرساخت پشتیبانی خود (API Gatewayها، توازن بارها) را در چندین منطقه جغرافیایی مستقر کنید تا تاخیر را برای کاربران در سراسر جهان به حداقل برسانید و تحمل خطا را بهبود بخشید.
- تکرار و بهینه‌سازی: به طور مداوم عملکرد و رفتار فرانت‌اند توزیع‌شده خود را نظارت کنید. آماده باشید تا الگوریتم‌های توازن بار، پیکربندی‌های کشف سرویس و زیرساخت را با مقیاس و تکامل برنامه کاربردی خود تنظیم کنید.
نتیجه گیری
مفهوم یک میکروسرویس مش فرانت‌اند، که توسط کشف سرویس و توازن بار موثر پشتیبانی می‌شود، برای سازمان‌هایی که برنامه‌های کاربردی وب جهانی مدرن، مقیاس‌پذیر و مقاوم می‌سازند، ضروری است. با انتزاع پیچیدگی‌های مکان‌های سرویس پویا و توزیع هوشمندانه ترافیک، این مکانیزم‌ها تیم‌ها را قادر می‌سازند تا کامپوننت‌های فرانت‌اند مستقل را با اطمینان بسازند و مستقر کنند.
در حالی که کشف سمت کلاینت جایگاه خود را دارد، مزایای کشف سمت سرور، که اغلب توسط API Gatewayها هماهنگ می‌شود یا در یک service mesh ادغام می‌شود، برای معماری‌های microfrontend قانع‌کننده است. همراه با استراتژی‌های توازن بار هوشمند، این رویکرد تضمین می‌کند که برنامه کاربردی شما همچنان عملکرد، در دسترس و سازگار با خواسته‌های همیشه در حال تغییر چشم‌انداز دیجیتال جهانی باقی می‌ماند. استقبال از این اصول راه را برای توسعه چابک‌تر، بهبود انعطاف‌پذیری سیستم و تجربه کاربری برتر برای مخاطبان بین‌المللی شما هموار می‌کند.