M

MLOG

Magyar

Fedezze fel a háttérfeladatok és a sorfeldolgozás világát: értse meg az előnyöket, a megvalósítást, a népszerű technológiákat és a bevált gyakorlatokat a méretezhető és megbízható rendszerek felépítéséhez.

Háttérfeladatok: Mélyreható útmutató a sorfeldolgozáshoz

A modern szoftverfejlesztési környezetben az alkalmazásoktól egyre nagyobb mennyiségű adatot és felhasználói kérést várnak el. Minden feladat szinkron módon történő végrehajtása lassú válaszidőkhöz és rossz felhasználói élményhez vezethet. Itt jönnek képbe a háttérfeladatok és a sorfeldolgozás. Lehetővé teszik az alkalmazások számára, hogy az időigényes vagy erőforrás-igényes feladatokat aszinkron módon dolgozzák fel, felszabadítva a fő alkalmazási szálat, és javítva az általános teljesítményt és a válaszkészséget.

Mik azok a háttérfeladatok?

A háttérfeladatok olyan feladatok, amelyek a fő alkalmazásfolyamattól függetlenül kerülnek végrehajtásra. A háttérben futnak, anélkül, hogy blokkolnák a felhasználói felületet vagy megszakítanák a felhasználó élményét. Ezek a feladatok a következők lehetnek:

Ezeknek a feladatoknak a háttérfeladatokhoz való delegálásával az alkalmazások válaszkészek maradhatnak, és több egyidejű felhasználót tudnak kezelni. Ez különösen fontos webalkalmazások, mobilalkalmazások és elosztott rendszerek esetében.

Miért érdemes sorfeldolgozást használni?

A sorfeldolgozás a háttérfeladatok végrehajtásának kulcsfontosságú eleme. Ez magában foglalja egy üzenetsor használatát a háttérfeladatok tárolásához és kezeléséhez. Az üzenetsor a pufferként működik az alkalmazás és a feladatokat végrehajtó munkafolyamatok között. Íme, miért előnyös a sorfeldolgozás:

A sorfeldolgozó rendszer főbb összetevői

Egy tipikus sorfeldolgozó rendszer a következő összetevőkből áll:

A producer feladatokat ad a sorhoz. Az üzenetsor tárolja a feladatokat, amíg egy munkásfolyamat nem áll rendelkezésre a feldolgozásukhoz. A munkásfolyamat lekéri a feladatot a sorból, végrehajtja, majd elismeri, hogy a feladat befejeződött. A sor ezután eltávolítja a feladatot a sorból. Ha egy munkás nem tudja feldolgozni a feladatot, a sor megkísérelheti újra a feladatot, vagy áthelyezheti egy levélszemét sorba.

Népszerű üzenetsor-technológiák

Számos üzenetsor-technológia áll rendelkezésre, mindegyiknek megvannak a maga erősségei és gyengeségei. Íme, néhány a legnépszerűbb lehetőségek közül:

RabbitMQ

A RabbitMQ egy széles körben használt nyílt forráskódú üzenetközvetítő, amely több üzenetküldő protokollt támogat. Megbízhatóságáról, méretezhetőségéről és rugalmasságáról ismert. A RabbitMQ jó választás olyan alkalmazásokhoz, amelyek összetett útvonal- és üzenetküldési mintákat igényelnek. Az AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) szabványon alapul.

Felhasználási esetek:

Kafka

A Kafka egy elosztott stream platform, amelyet a nagy átviteli sebességű, valós idejű adatfolyamokhoz terveztek. Gyakran használják adatcsatornák és stream-elemző alkalmazások felépítéséhez. A Kafka méretezhetőségéről, hibatűréséről és nagy mennyiségű adat kezelésére való képességéről ismert. A RabbitMQ-val ellentétben a Kafka konfigurálható ideig tárolja az üzeneteket, lehetővé téve a fogyasztók számára az üzenetek újrajátszását, ha szükséges.

Felhasználási esetek:

Redis

A Redis egy memóriabeli adatszerkezet-tár, amely üzenetközvetítőként is használható. Gyorsaságáról és egyszerűségéről ismert. A Redis jó választás olyan alkalmazásokhoz, amelyek alacsony késleltetést és nagy átviteli sebességet igényelnek. A Redis azonban nem olyan tartós, mint a RabbitMQ vagy a Kafka, mivel az adatok a memóriában tárolódnak. Tartóssági opciók állnak rendelkezésre, de ezek befolyásolhatják a teljesítményt.

Felhasználási esetek:

AWS SQS (Simple Queue Service)

Az AWS SQS egy teljes mértékben felügyelt üzenetsor-szolgáltatás, amelyet az Amazon Web Services kínál. Méretezhető és megbízható lehetőség elosztott alkalmazások felépítéséhez a felhőben. Az SQS kétféle sort kínál: Standard sorokat és FIFO (First-In-First-Out) sorokat.

Felhasználási esetek:

Google Cloud Pub/Sub

A Google Cloud Pub/Sub egy teljes mértékben felügyelt, valós idejű üzenetküldő szolgáltatás, amelyet a Google Cloud Platform kínál. Lehetővé teszi az üzenetek küldését és fogadását egymástól független alkalmazások és rendszerek között. Támogatja a push és pull kézbesítési modelleket.

Felhasználási esetek:

Azure Queue Storage

Az Azure Queue Storage egy Microsoft Azure által nyújtott szolgáltatás nagyszámú üzenet tárolására. A Queue Storage segítségével aszinkron módon kommunikálhat az alkalmazásösszetevők között.

Felhasználási esetek:

Háttérfeladatok megvalósítása: gyakorlati példák

Nézzünk meg néhány gyakorlati példát arra, hogyan lehet háttérfeladatokat megvalósítani különböző technológiák segítségével.

1. példa: E-mail értesítések küldése a Celery és a RabbitMQ (Python) segítségével

A Celery egy népszerű Python-könyvtár az aszinkron feladatsorokhoz. Üzenetközvetítőként a RabbitMQ-val együtt is használható. Ez a példa bemutatja, hogyan lehet e-mail értesítéseket küldeni a Celery és a RabbitMQ segítségével.

# 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) # Simulate sending email
 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}")

Ebben a példában a send_email függvényt a @app.task díszíti, amely megmondja a Celerynek, hogy ez egy olyan feladat, amely aszinkron módon végrehajtható. A send_email.delay() függvényhívás hozzáadja a feladatot a RabbitMQ sorhoz. A Celery munkások ezután felveszik a feladatokat a sorból, és végrehajtják azokat.

2. példa: Képek feldolgozása a Kafka és egy egyéni munkás (Java) segítségével

Ez a példa bemutatja, hogyan lehet képeket feldolgozni a Kafka-t üzenetsorként, és egy egyéni Java-munkást használva.

// 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<>("image-processing", Integer.toString(i), "image_" + i + ".jpg"));
 System.out.println("Message sent successfully");
 }
 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());
 // Simulate image processing
 System.out.println("Processing image: " + record.value());
 Thread.sleep(2000);
 System.out.println("Image processed successfully");
 }
 }
 }
}

A producer képfájlneveket küld a „image-processing” Kafka témába. A fogyasztó feliratkozik erre a témára, és feldolgozza a képeket, ahogy érkeznek. Ez a példa egy egyszerű képfeldolgozó csatornát mutat be a Kafka segítségével.

3. példa: Ütemezett feladatok az AWS SQS és a Lambda (kiszolgáló nélküli) szolgáltatással

Ez a példa bemutatja, hogyan lehet feladatokat ütemezni az AWS SQS és a Lambda függvények segítségével. Az AWS CloudWatch Events használható egy Lambda függvény meghatározott időpontban vagy időközönként történő elindításához. A Lambda függvény ezután feladatot ad az SQS sorhoz. Egy másik Lambda függvény munkásként működik, és a sorból feldolgozza a feladatokat.

1. lépés: SQS sor létrehozása

Hozzon létre egy SQS sort az AWS Management Console-ban. Jegyezze fel a sor ARN-jét (Amazon Resource Name).

2. lépés: Lambda függvény létrehozása (Ütemező)

# Lambda function (Python)
import boto3
import json

sqs = boto3.client('sqs')
QUEUE_URL = 'YOUR_SQS_QUEUE_URL'  # Replace with your SQS queue URL

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'
 }

3. lépés: Lambda függvény létrehozása (Munkás)

# Lambda function (Python)
import boto3
import json

sqs = boto3.client('sqs')
QUEUE_URL = 'YOUR_SQS_QUEUE_URL'  # Replace with your SQS queue URL

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

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

4. lépés: CloudWatch Events szabály létrehozása

Hozzon létre egy CloudWatch Events szabályt az ütemező Lambda függvény meghatározott időpontban vagy időközönként történő elindításához. Konfigurálja a szabályt a Lambda függvény meghívására.

5. lépés: SQS trigger konfigurálása a munkás Lambda számára

Adjon hozzá egy SQS triggert a munkás Lambda függvényhez. Ez automatikusan elindítja a munkás Lambda függvényt, valahányszor új üzenet kerül az SQS sorba.

Ez a példa egy kiszolgáló nélküli megközelítést mutat be a háttérfeladatok ütemezésére és feldolgozására az AWS szolgáltatások segítségével.

A sorfeldolgozás bevált gyakorlatai

A robusztus és megbízható sorfeldolgozó rendszerek felépítéséhez vegye figyelembe a következő bevált gyakorlatokat:

Felhasználási esetek az iparágakban

A sorfeldolgozást az iparágak és alkalmazások széles körében használják. Íme néhány példa:

A sorfeldolgozás jövője

A sorfeldolgozás egy fejlődő terület. A felmerülő trendek a következők:

Következtetés

A háttérfeladatok és a sorfeldolgozás elengedhetetlen technikák a méretezhető, megbízható és érzékeny alkalmazások felépítéséhez. A kulcsfontosságú koncepciók, technológiák és bevált gyakorlatok megértésével olyan sorfeldolgozó rendszereket tervezhet és valósíthat meg, amelyek megfelelnek az alkalmazások speciális igényeinek. Akár egy kis webalkalmazást, akár egy nagyméretű elosztott rendszert épít, a sorfeldolgozás segíthet javítani a teljesítményt, növelni a megbízhatóságot és egyszerűsíteni az architektúrát. Ne felejtse el kiválasztani a megfelelő üzenetsor-technológiát az igényeinek megfelelően, és kövesse a bevált gyakorlatokat, hogy a sorfeldolgozó rendszere robusztus és hatékony legyen.