M

MLOG

Latviešu

Izpētiet fona uzdevumu un rindu apstrādes pasauli: izprotiet priekšrocības, ieviešanu, populāras tehnoloģijas un labāko praksi mērogojamu un uzticamu sistēmu veidošanai.

Fona uzdevumi: padziļināts ceļvedis rindu apstrādē

Mūsdienu programmatūras izstrādes vidē no lietojumprogrammām tiek sagaidīts, ka tās apstrādās arvien lielākus datu apjomus un lietotāju pieprasījumus. Katra uzdevuma veikšana sinhronā režīmā var novest pie lēniem reakcijas laikiem un sliktas lietotāja pieredzes. Šeit talkā nāk fona uzdevumi un rindu apstrāde. Tie ļauj lietojumprogrammām atdalīt laikietilpīgus vai resursietilpīgus uzdevumus, lai tos apstrādātu asinhroni, atbrīvojot galveno lietojumprogrammas pavedienu un uzlabojot kopējo veiktspēju un atsaucību.

Kas ir fona uzdevumi?

Fona uzdevumi ir uzdevumi, kas tiek izpildīti neatkarīgi no galvenās lietojumprogrammas plūsmas. Tie darbojas fonā, nebloķējot lietotāja saskarni vai nepārtraucot lietotāja pieredzi. Šie uzdevumi var ietvert:

Deleģējot šos uzdevumus fona darbiem, lietojumprogrammas var palikt atsaucīgas un apstrādāt lielāku skaitu vienlaicīgu lietotāju. Tas ir īpaši svarīgi tīmekļa lietojumprogrammām, mobilajām lietotnēm un sadalītajām sistēmām.

Kāpēc izmantot rindu apstrādi?

Rindu apstrāde ir galvenā fona uzdevumu izpildes sastāvdaļa. Tā ietver ziņojumu rindas izmantošanu, lai uzglabātu un pārvaldītu fona uzdevumus. Ziņojumu rinda darbojas kā buferis starp lietojumprogrammu un darba procesiem (worker processes), kas izpilda uzdevumus. Lūk, kāpēc rindu apstrāde ir izdevīga:

Rindu apstrādes sistēmas galvenās sastāvdaļas

Tipiska rindu apstrādes sistēma sastāv no šādām sastāvdaļām:

Producents pievieno uzdevumus rindai. Ziņojumu rinda uzglabā uzdevumus, līdz ir pieejams darba process to apstrādei. Darba process saņem uzdevumu no rindas, izpilda to un pēc tam apstiprina, ka uzdevums ir pabeigts. Pēc tam rinda noņem uzdevumu no sevis. Ja darbinieks neizdodas apstrādāt uzdevumu, rinda var mēģināt to veikt atkārtoti vai pārvietot uz "mirušo vēstuļu" rindu.

Populāras ziņojumu rindu tehnoloģijas

Ir pieejamas vairākas ziņojumu rindu tehnoloģijas, katrai no tām ir savas stiprās un vājās puses. Šeit ir dažas no populārākajām iespējām:

RabbitMQ

RabbitMQ ir plaši izmantots atvērtā koda ziņojumu brokeris, kas atbalsta vairākus ziņojumapmaiņas protokolus. Tas ir pazīstams ar savu uzticamību, mērogojamību un elastību. RabbitMQ ir laba izvēle lietojumprogrammām, kurām nepieciešama sarežģīta maršrutēšana un ziņojumapmaiņas modeļi. Tā pamatā ir AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) standarts.

Lietošanas piemēri:

Kafka

Kafka ir sadalīta straumēšanas platforma, kas paredzēta augstas caurlaidības, reāllaika datu plūsmām. To bieži izmanto datu cauruļvadu un straumēšanas analītikas lietojumprogrammu veidošanai. Kafka ir pazīstama ar savu mērogojamību, kļūdu toleranci un spēju apstrādāt lielus datu apjomus. Atšķirībā no RabbitMQ, Kafka glabā ziņojumus konfigurējamu laiku, ļaujot patērētājiem nepieciešamības gadījumā ziņojumus atskaņot atkārtoti.

Lietošanas piemēri:

Redis

Redis ir atmiņā bāzēta datu struktūru krātuve, ko var izmantot arī kā ziņojumu brokeri. Tas ir pazīstams ar savu ātrumu un vienkāršību. Redis ir laba izvēle lietojumprogrammām, kurām nepieciešama zema latentitāte un augsta caurlaidība. Tomēr Redis nav tik noturīgs kā RabbitMQ vai Kafka, jo dati tiek glabāti atmiņā. Ir pieejamas noturības opcijas, taču tās var ietekmēt veiktspēju.

Lietošanas piemēri:

AWS SQS (Simple Queue Service)

AWS SQS ir pilnībā pārvaldīts ziņojumu rindu pakalpojums, ko piedāvā Amazon Web Services. Tā ir mērogojama un uzticama iespēja sadalītu lietojumprogrammu veidošanai mākonī. SQS piedāvā divu veidu rindas: standarta rindas un FIFO (First-In-First-Out) rindas.

Lietošanas piemēri:

Google Cloud Pub/Sub

Google Cloud Pub/Sub ir pilnībā pārvaldīts reāllaika ziņojumapmaiņas pakalpojums, ko piedāvā Google Cloud Platform. Tas ļauj sūtīt un saņemt ziņojumus starp neatkarīgām lietojumprogrammām un sistēmām. Tas atbalsta gan "push", gan "pull" piegādes modeļus.

Lietošanas piemēri:

Azure Queue Storage

Azure Queue Storage ir Microsoft Azure nodrošināts pakalpojums lielu ziņojumu skaita glabāšanai. Varat izmantot Queue Storage, lai asinhroni sazinātos starp lietojumprogrammu komponentiem.

Lietošanas piemēri:

Fona uzdevumu ieviešana: praktiski piemēri

Apskatīsim dažus praktiskus piemērus, kā ieviest fona uzdevumus, izmantojot dažādas tehnoloģijas.

1. piemērs: E-pasta paziņojumu sūtīšana ar Celery un RabbitMQ (Python)

Celery ir populāra Python bibliotēka asinhronām uzdevumu rindām. To var izmantot ar RabbitMQ kā ziņojumu brokeri. Šis piemērs parāda, kā sūtīt e-pasta paziņojumus, izmantojot Celery un RabbitMQ.

# 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) # Simulē e-pasta sūtīšanu
 print(f"Nosūtīts e-pasts uz {email_address} ar tēmu '{subject}' un ziņojumu '{message}'")
 return f"E-pasts nosūtīts uz {email_address}"

# app.py
from tasks import send_email

result = send_email.delay('test@example.com', 'Sveiki', 'Šis ir testa e-pasts.')
print(f"Uzdevuma ID: {result.id}")

Šajā piemērā funkcija send_email ir dekorēta ar @app.task, kas norāda Celery, ka tas ir uzdevums, ko var izpildīt asinhroni. Funkcijas izsaukums send_email.delay() pievieno uzdevumu RabbitMQ rindai. Celery darbinieki pēc tam paņem uzdevumus no rindas un tos izpilda.

2. piemērs: Attēlu apstrāde ar Kafka un pielāgotu darbinieku (Java)

Šis piemērs parāda, kā apstrādāt attēlus, izmantojot Kafka kā ziņojumu rindu un pielāgotu Java darbinieku.

// Kafka producents (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 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("Ziņojums veiksmīgi nosūtīts");
 }
 producer.close();
 }
}

// Kafka patērētājs (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 consumer = new KafkaConsumer<>(props);
 consumer.subscribe(Arrays.asList("image-processing"));
 while (true) {
 ConsumerRecords records = consumer.poll(100);
 for (ConsumerRecord record : records) {
 System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
 // Simulē attēlu apstrādi
 System.out.println("Apstrādā attēlu: " + record.value());
 Thread.sleep(2000);
 System.out.println("Attēls veiksmīgi apstrādāts");
 }
 }
 }
}

Producents nosūta attēlu failu nosaukumus uz Kafka tēmu "image-processing". Patērētājs abonē šo tēmu un apstrādā attēlus, kad tie pienāk. Šis piemērs demonstrē vienkāršu attēlu apstrādes cauruļvadu, izmantojot Kafka.

3. piemērs: Plānotie uzdevumi ar AWS SQS un Lambda (bezservera)

Šis piemērs demonstrē, kā plānot uzdevumus, izmantojot AWS SQS un Lambda funkcijas. AWS CloudWatch Events var izmantot, lai palaistu Lambda funkciju noteiktā laikā vai intervālā. Pēc tam Lambda funkcija pievieno uzdevumu SQS rindai. Cita Lambda funkcija darbojas kā darbinieks, apstrādājot uzdevumus no rindas.

1. solis: Izveidojiet SQS rindu

Izveidojiet SQS rindu AWS pārvaldības konsolē. Pierakstiet rindas ARN (Amazon Resource Name).

2. solis: Izveidojiet Lambda funkciju (plānotājs)

# Lambda funkcija (Python)
import boto3
import json

sqs = boto3.client('sqs')
QUEUE_URL = 'JŪSU_SQS_RINDAS_URL'  # Aizvietojiet ar savu SQS rindas 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"Ziņojums nosūtīts uz SQS: {response['MessageId']}")
 return {
 'statusCode': 200,
 'body': 'Ziņojums nosūtīts uz SQS'
 }

3. solis: Izveidojiet Lambda funkciju (darbinieks)

# Lambda funkcija (Python)
import boto3
import json

sqs = boto3.client('sqs')
QUEUE_URL = 'JŪSU_SQS_RINDAS_URL'  # Aizvietojiet ar savu SQS rindas URL

def lambda_handler(event, context):
 for record in event['Records']:
 body = json.loads(record['body'])
 print(f"Saņemts ziņojums: {body}")
 # Simulē atskaites ģenerēšanu
 print("Ģenerē atskaiti...")
 # time.sleep(5)
 print("Atskaite veiksmīgi ģenerēta.")

 return {
 'statusCode': 200,
 'body': 'Ziņojums apstrādāts'
 }

4. solis: Izveidojiet CloudWatch Events likumu

Izveidojiet CloudWatch Events likumu, lai palaistu plānotāja Lambda funkciju noteiktā laikā vai intervālā. Konfigurējiet likumu, lai tas izsauktu Lambda funkciju.

5. solis: Konfigurējiet SQS trigeri darbinieka Lambda funkcijai

Pievienojiet SQS trigeri darbinieka Lambda funkcijai. Tas automātiski palaidīs darbinieka Lambda funkciju ikreiz, kad SQS rindai tiek pievienots jauns ziņojums.

Šis piemērs demonstrē bezservera pieeju fona uzdevumu plānošanai un apstrādei, izmantojot AWS pakalpojumus.

Labākā prakse rindu apstrādē

Lai izveidotu robustas un uzticamas rindu apstrādes sistēmas, apsveriet šādas labākās prakses:

Pielietojums dažādās nozarēs

Rindu apstrāde tiek izmantota plašā nozaru un lietojumprogrammu klāstā. Šeit ir daži piemēri:

Rindu apstrādes nākotne

Rindu apstrāde ir joma, kas nepārtraukti attīstās. Jaunākās tendences ietver:

Noslēgums

Fona uzdevumi un rindu apstrāde ir būtiski paņēmieni mērogojamu, uzticamu un atsaucīgu lietojumprogrammu veidošanai. Izprotot galvenos jēdzienus, tehnoloģijas un labāko praksi, jūs varat projektēt un ieviest rindu apstrādes sistēmas, kas atbilst jūsu lietojumprogrammu specifiskajām vajadzībām. Neatkarīgi no tā, vai veidojat nelielu tīmekļa lietojumprogrammu vai lielu sadalītu sistēmu, rindu apstrāde var palīdzēt jums uzlabot veiktspēju, palielināt uzticamību un vienkāršot arhitektūru. Atcerieties izvēlēties savām vajadzībām atbilstošu ziņojumu rindu tehnoloģiju un ievērot labāko praksi, lai nodrošinātu, ka jūsu rindu apstrādes sistēma ir robusta un efektīva.