Tipų saugus paslaugų tinklas: mikroservisų komunikacijos diegimas naudojant tipus

Šiuolaikinėje programinės įrangos kūrimo srityje mikroservisų architektūra tapo dominuojančiu būdu kurti mastelio keičiamas ir atsparias programas. Tačiau paskirstytoji mikroservisų prigimtis sukelia neišvengiamų sudėtingumų, ypač kalbant apie komunikaciją tarp tarnybų. Paslaugų tinklas padeda valdyti šį sudėtingumą, teikdamas dedikuotą infrastruktūros sluoksnį tarp tarnybų komunikacijos tvarkymui. Tačiau ar galime eiti toliau ir įvesti tipų saugumą paslaugų tinklo lygyje, kad pagerintume patikimumą ir kūrėjo patirtį?

Mikroservisų komunikacijos iššūkiai

Mikroservisai bendrauja naudodami įvairius protokolus, tokius kaip REST, gRPC ir žinučių eilutės. Be tinkamos valdymo, šie komunikacijos kanalai gali tapti klaidų, nesuderinamumo ir našumo kliūčių šaltiniu. Kai kurie pagrindiniai iššūkiai apima:

• API evoliucija: API pakeitimai vienoje tarnyboje gali sulaužyti kitas tarnybas, kurios nuo jos priklauso.
• Duomenų serializavimas/deserializavimas: Nesuderinamos duomenų formatos tarp tarnybų gali sukelti analizavimo klaidas ir duomenų sugadinimą.
• Sutarčių pažeidimai: Tarnyba gali nesilaikyti sutartų sutarčių, dėl ko gali atsirasti netikėtas elgesys.
• Stebėjimas: Sunku stebėti ir derinti komunikacijos problemas keliose tarnybose.

Šie iššūkiai pabrėžia poreikį tvirtam ir patikimam komunikacijos mechanizmui, kuris galėtų užtikrinti sutarčių laikymąsi ir duomenų vientisumą. Čia į pagalbą ateina tipų saugumas.

Kodėl tipų saugumas svarbus mikroservisuose

Tipų saugumas užtikrina, kad duomenų tipai yra tinkamai naudojami visoje programoje. Mikroservisų kontekste tai reiškia patvirtinimą, kad tarp tarnybų keičiami duomenys atitinka iš anksto apibrėžtą schemą ar sutartį. Tipų saugios mikroservisų komunikacijos privalumai yra reikšmingi:

• Klaidų sumažinimas: Tipų tikrinimas kompiliavimo arba vykdymo metu gali anksčiau aptikti klaidas, neleisdamas joms patekti į gamybą.
• Patobulintas patikimumas: Duomenų sutarčių užtikrinimas garantuoja, kad tarnybos gauna ir apdoroja duomenis laukiamu formatu, sumažindamos gedimų riziką.
• Patobulintas palaikomumas: Gerai apibrėžti tipai palengvina kodo supratimą ir palaikymą, nes duomenų paskirtis ir struktūra yra aiškios.
• Geresnė kūrėjo patirtis: Tipų saugumas suteikia kūrėjams geresnes automatinio užbaigimo, klaidų pranešimų ir refaktorizavimo galimybes.

Tipų saugumo diegimas paslaugų tinkle

Siekiant įdiegti tipų saugumą paslaugų tinkle, gali būti naudojami keli metodai. Dažniausiai ir efektyviausi metodai apima schemos apibrėžimo kalbų ir kodų generavimo įrankių panaudojimą.

1. Protokolo buferiai (Protobuf) ir gRPC

gRPC yra didelio našumo, atviro kodo RPC sistema, sukurta Google. Ji naudoja Protokolo buferius (Protobuf) kaip savo sąsajos apibrėžimo kalbą (IDL). Protobuf leidžia apibrėžti duomenų struktūrą `.proto` faile. Tada gRPC sistema generuoja kodą įvairiomis kalbomis (pvz., Java, Go, Python), kad serializuotų ir deserializuotų duomenis pagal apibrėžtą schemą.

Pavyzdys: gRPC paslaugos apibrėžimas su Protobuf

Tarkime, turime dvi mikroservisus: `ProductService` ir `RecommendationService`. `ProductService` teikia produktų informaciją, o `RecommendationService` rekomenduoja produktus pagal vartotojo nuostatas. Naudodami Protobuf galime apibrėžti gRPC paslaugą produktų detalių gavimui:

syntax = "proto3";

package product;

service ProductService {
  rpc GetProduct(GetProductRequest) returns (Product) {}
}

message GetProductRequest {
  string product_id = 1;
}

message Product {
  string product_id = 1;
  string name = 2;
  string description = 3;
  float price = 4;
}

Šis `.proto` failas apibrėžia `ProductService` su `GetProduct` metodu, kuris priima `GetProductRequest` ir grąžina `Product`. Pranešimai apibrėžia tarp tarnybų keičiamų duomenų struktūrą. Naudojant tokį įrankį kaip `protoc`, jūs generuojate reikiamą kliento ir serverio kodą įvairioms kalboms. Pavyzdžiui, Javoje galėtumėte generuoti sąsajas ir klases, kad galėtumėte bendrauti su šia gRPC paslauga.

gRPC ir Protobuf privalumai:

• Stiprus tipavimas: Protobuf užtikrina griežtą tipų tikrinimą, užtikrindamas, kad duomenys būtų serializuojami ir deserializuojami tinkamai.
• Kodų generavimas: gRPC generuoja kodą daugeliui kalbų, supaprastindamas kūrimo procesą.
• Našumas: gRPC naudoja HTTP/2 ir dvejetainį serializavimą, todėl pasiekia aukštą našumą.
• Schemos evoliucija: Protobuf palaiko schemos evoliuciją, leidžiantį pridėti ar modifikuoti laukus be esamų tarnybų gedimų (su atsargiu planavimu).

2. OpenAPI (Swagger) ir kodų generavimas

OpenAPI (anksčiau Swagger) yra RESTful API apibūdinimo specifikacija. Ji suteikia standartizuotą būdą apibrėžti API galinius taškus, prašymų parametrus, atsakymų formatus ir kitą metaduomenį. OpenAPI specifikacijos gali būti rašomos YAML arba JSON formatu.

Tokie įrankiai kaip Swagger Codegen arba OpenAPI Generator vėliau gali būti naudojami kliento ir serverio kodams generuoti iš OpenAPI specifikacijos. Šis metodas leidžia užtikrinti tipų saugumą generuojant duomenų modelius ir validavimo logiką, remiantis API apibrėžimu.

Pavyzdys: REST API apibrėžimas su OpenAPI

Naudodami tą patį `ProductService` pavyzdį, galime apibrėžti REST API produktų detalių gavimui naudojant OpenAPI:

openapi: 3.0.0
info:
  title: Product API
  version: 1.0.0
paths:
  /products/{product_id}:
    get:
      summary: Get product details
      parameters:
        - name: product_id
          in: path
          required: true
          schema:
            type: string
      responses:
        '200':
          description: Successful operation
          content:
            application/json:
              schema:
                type: object
                properties:
                  product_id:
                    type: string
                  name:
                    type: string
                  description:
                    type: string
                  price:
                    type: number
                    format: float

Ši OpenAPI specifikacija apibrėžia `GET` galinį tašką, kad gautų produktų detales pagal `product_id`. `responses` skyrius apibrėžia atsakymų duomenų struktūrą, įskaitant kiekvieno lauko duomenų tipus. Naudojant tokį įrankį kaip OpenAPI Generator, galite generuoti kliento kodą (pvz., Java, Python, JavaScript), kuris apima duomenų modelius ir validavimo logiką, remiantis šia specifikacija. Tai užtikrina, kad klientas visada siunčia prašymus ir gauna atsakymus laukiamu formatu.

OpenAPI ir kodų generavimo privalumai:

• API dokumentacija: OpenAPI suteikia žmonėms skaitomą ir mašinoms skaitomą API aprašymą.
• Kodų generavimas: Įrankiai gali generuoti kliento ir serverio kodą iš OpenAPI specifikacijos.
• Validavimas: OpenAPI palaiko duomenų validavimą, užtikrindama, kad prašymai ir atsakymai atitiktų API apibrėžimą.
• Sutarties-pirmiau kūrimas: OpenAPI skatina sutarties-pirmiau požiūrį į API dizainą, kai API specifikacija yra apibrėžiama prieš jos įgyvendinimą.

3. Paslaugų tinklo politikos ir schemos validavimas

Kai kurios paslaugų tinklo implementacijos, tokios kaip Istio, turi integruotas funkcijas politikų įgyvendinimui ir schemų validavimui. Šios funkcijos leidžia apibrėžti taisykles, kurios valdo, kaip tarnybos bendrauja, ir užtikrina, kad duomenys atitiktų konkrečią schemą.

Pavyzdžiui, galite naudoti Istio `EnvoyFilter` stabdyti srautą ir validuoti HTTP prašymų bei atsakymų turinį. Taip pat galite naudoti Istio `AuthorizationPolicy` kontroliuoti, kurios tarnybos gali pasiekti kitas tarnybas. Norint validuoti duomenų paketus, greičiausiai vis tiek reikėtų naudoti kažką panašaus į Protobuf apibrėžimą ir sukompiliuoti jį į kodą, kurį jūsų Envoy filtras galėtų naudoti.

Pavyzdys: Istio naudojimas schemos validavimui

Nors pilna Istio konfigūracija viršija šio straipsnio ribas, pagrindinė idėja yra naudoti Envoy filtrus (konfigūruojamus per Istio API) stabdyti ir validuoti žinutes, praeinančias per tinklą. Jūs sukurtumėte pasirinktinį filtrą, kuris naudoja schemą (pvz., Protobuf arba JSON Schema) įeinančių ir išeinančių duomenų validavimui. Jei duomenys neatitinka schemos, filtras gali atmesti prašymą ar atsakymą.

Paslaugų tinklo politikų ir schemos validavimo privalumai:

• Centralizuotas valdymas: Politikos yra apibrėžtos ir įgyvendinamos paslaugų tinklo lygyje, suteikiant centralizuotą valdymo tašką.
• Vykdymo laiko validavimas: Schemos validavimas atliekamas vykdymo metu, užtikrinant, kad duomenys atitiktų schemą.
• Stebėjimas: Paslaugų tinklas suteikia matomumą į komunikacijos modelius ir politikos įgyvendinimą.

Praktiniai aspektai ir geriausios praktikos

Tipų saugios mikroservisų komunikacijos diegimas reikalauja kruopštaus planavimo ir vykdymo. Štai keletas praktinių aspektų ir geriausių praktikų:

• Pasirinkite tinkamus įrankius: Pasirinkite įrankius ir sistemas, kurie geriausiai atitinka jūsų poreikius ir technines žinias. gRPC ir Protobuf puikiai tinka aukšto našumo RPC komunikacijai, o OpenAPI ir Swagger – RESTful API.
• Apibrėžkite aiškias sutartis: Apibrėžkite aiškias ir nedviprasmiškas API sutartis naudodami schemos apibrėžimo kalbas, tokias kaip Protobuf ar OpenAPI.
• Automatizuokite kodų generavimą: Automatizuokite kodų generavimo procesą, kad užtikrintumėte nuoseklumą ir sumažintumėte rankinį darbą.
• Įdiekite validavimo logiką: Įdiekite validavimo logiką tiek kliente, tiek serveryje, kad anksti aptiktumėte klaidas.
• Naudokite sutarties testavimą: Naudokite sutarties testavimą, kad patikrintumėte, ar tarnybos laikosi sutartų sutarčių. Įrankiai, tokie kaip Pact ar Spring Cloud Contract, gali padėti tai atlikti.
• Versijuokite savo API: Naudokite API versijavimą, kad valdytumėte API pakeitimus ir neleistumėte sulaužyti esamų tarnybų.
• Stebėkite ir apžvelkite: Stebėkite komunikacijos modelius ir klaidų dažnius, kad nustatytumėte galimas problemas.
• Atsižvelkite į atgalinį suderinamumą: Evoliucijuodami API, siekite atgalinio suderinamumo, kad sumažintumėte poveikį esamoms tarnyboms.
• Schemos registras: Renginių pagrindu veikiančioms architektūroms (naudojant žinučių eilutes) apsvarstykite schemos registrą, pvz., Apache Kafka Schema Registry ar Confluent Schema Registry. Jie leidžia saugoti ir valdyti jūsų renginių schemas ir užtikrinti, kad gamintojai ir vartotojai naudoja suderinamas schemas.

Pavyzdžiai iš skirtingų pramonės šakų

Tipų saugi mikroservisų komunikacija taikoma įvairiose pramonės šakose. Štai keletas pavyzdžių:

• Elektroninė prekyba: Elektroninės prekybos platforma gali naudoti tipų saugumą, kad užtikrintų produktų informacijos, užsakymų detalių ir mokėjimo operacijų tinkamą apdorojimą.
• Finansinės paslaugos: Finansų įstaiga gali naudoti tipų saugumą, kad užtikrintų finansinių operacijų, sąskaitų likučių ir klientų duomenų nuoseklumą ir saugumą.
• Sveikatos priežiūra: Sveikatos priežiūros paslaugų teikėjas gali naudoti tipų saugumą, kad užtikrintų pacientų įrašų, medicininių diagnozių ir gydymo planų tikslumą ir patikimumą.
• Logistika: Logistikos įmonė gali naudoti tipų saugumą, kad užtikrintų siuntų sekimo, pristatymo grafikų ir atsargų valdymo efektyvumą ir tikslumą.

Išvada

Tipų saugūs paslaugų tinklai siūlo galingą būdą kurti tvirtas ir patikimas mikroservisų architektūras. Naudodami schemos apibrėžimo kalbas, kodų generavimo įrankius ir paslaugų tinklo politikas, galite užtikrinti sutarčių laikymąsi, validuoti duomenis ir pagerinti jūsų paskirstytų sistemų bendrą kokybę. Nors tipų saugumo diegimas reikalauja pradinių laiko ir pastangų investicijų, ilgalaikiai privalumai, susiję su klaidų sumažinimu, geresniu palaikomumu ir patobulinta kūrėjo patirtimi, daro tai vertinga veikla. Tipų saugumo priėmimas yra svarbus žingsnis kuriant mastelio keičiamus, atsparius ir palaikomus mikroservisus, galinčius patenkinti šiuolaikinių programinės įrangos programų poreikius. Mikroservisų architektūroms toliau tobulėjant, tipų saugumas taps vis svarbesniu veiksniu užtikrinant šių sudėtingų sistemų sėkmę. Apsvarstykite galimybę priimti šiuos metodus, kad ateityje apsaugotumėte savo programas ir pagerintumėte bendradarbiavimą tarp įvairių kūrimo komandų, nepriklausomai nuo jų geografinės vietos ar kultūrinės kilmės. Užtikrinus, kad visos komandos dirba su aiškiai apibrėžtomis ir validuotomis sutartimis, bus labai pagerintas bendras mikroservisų ekosistemos stabilumas ir efektyvumas.