Mikropakalpojumu komunikācija: notikumu straumēšanas apgūšana mērogojamām arhitektūrām

Mūsdienu programmatūras izstrādes pasaulē mikropakalpojumu arhitektūra ir kļuvusi par vadošo pieeju sarežģītu un mērogojamu lietojumprogrammu izveidē. Šis arhitektūras stils ietver monolītas lietojumprogrammas sadalīšanu mazāku, neatkarīgu pakalpojumu kopumā, kas savstarpēji sazinās. Efektīva saziņa starp šiem pakalpojumiem ir izšķiroša, lai mikropakalpojumu sistēma kopumā būtu veiksmīga. Viena no jaudīgām pieejām mikropakalpojumu komunikācijai ir notikumu straumēšana, kas nodrošina asinhronu un vāji saistītu mijiedarbību starp pakalpojumiem.

Izpratne par mikropakalpojumu arhitektūru

Pirms iedziļināties notikumu straumēšanā, īsi atkārtosim mikropakalpojumu arhitektūras pamatprincipus:

• Decentralizācija: Katrs mikropakalpojums darbojas neatkarīgi, un tam ir sava datubāze un tehnoloģiju kopa.
• Autonomija: Pakalpojumus var izstrādāt, ieviest un mērogot neatkarīgi.
• Kļūmju izolācija: Viena pakalpojuma kļūme ne vienmēr ietekmē citus pakalpojumus.
• Tehnoloģiju daudzveidība: Komandas var izvēlēties katram pakalpojumam vispiemērotāko tehnoloģiju.
• Mērogojamība: Atsevišķus pakalpojumus var mērogot atbilstoši to specifiskajām vajadzībām.

Lai gūtu šos ieguvumus, komunikācija starp pakalpojumiem ir rūpīgi jāizstrādā. Sinhronā komunikācija (piemēram, REST API) var radīt ciešu sasaisti un samazināt sistēmas kopējo noturību. Asinhronā komunikācija, īpaši ar notikumu straumēšanas palīdzību, nodrošina elastīgāku un mērogojamāku alternatīvu.

Kas ir notikumu straumēšana?

Notikumu straumēšana ir paņēmiens datu tveršanai reāllaikā no notikumu avotiem (piemēram, mikropakalpojumiem, datubāzēm, IoT ierīcēm) un to izplatīšanai notikumu patērētājiem (citiem mikropakalpojumiem, lietojumprogrammām, datu noliktavām) nepārtrauktas notikumu plūsmas veidā. Notikums ir būtiskas stāvokļa izmaiņas, piemēram, pasūtījuma veikšana, lietotāja profila atjaunināšana vai sensora rādījums, kas pārsniedz slieksni. Notikumu straumēšanas platformas darbojas kā centrālās nervu sistēmas, veicinot šo notikumu apmaiņu visā sistēmā.

Galvenās notikumu straumēšanas iezīmes ir šādas:

• Asinhronā komunikācija: Ražotāji un patērētāji ir atsaistīti, kas nozīmē, ka tiem nav jābūt tiešsaistē vienlaicīgi.
• Reāllaika dati: Notikumi tiek apstrādāti to rašanās brīdī, nodrošinot gandrīz reāllaika ieskatus un darbības.
• Mērogojamība: Notikumu straumēšanas platformas ir izstrādātas, lai apstrādātu lielus datu apjomus un lielu skaitu vienlaicīgu ražotāju un patērētāju.
• Noturība pret kļūmēm: Notikumi parasti tiek saglabāti un replicēti, nodrošinot, ka dati netiek zaudēti kļūmju gadījumā.
• Atsaiste: Ražotājiem un patērētājiem nav jāzina par viens otra implementācijas detaļām.

Notikumu straumēšanas priekšrocības mikropakalpojumos

Notikumu straumēšana piedāvā vairākas būtiskas priekšrocības mikropakalpojumu arhitektūrām:

• Uzlabota mērogojamība: Asinhronā komunikācija ļauj pakalpojumiem mērogoties neatkarīgi, tos nebloķējot citiem pakalpojumiem.
• Paaugstināta noturība: Atsaiste samazina kļūmju ietekmi. Ja viens pakalpojums pārstāj darboties, citi pakalpojumi var turpināt darbu un apstrādāt notikumus, kad bojātais pakalpojums atjaunojas.
• Paaugstināta veiklība: Komandas var izstrādāt un ieviest pakalpojumus neatkarīgi, paātrinot izstrādes procesu.
• Reāllaika ieskati: Notikumu plūsmas nodrošina nepārtrauktu datu plūsmu, ko var izmantot reāllaika analīzei un lēmumu pieņemšanai. Piemēram, mazumtirdzniecības uzņēmums var izmantot notikumu straumēšanu, lai reāllaikā izsekotu klientu uzvedībai un atbilstoši personalizētu piedāvājumus.
• Vienkāršota integrācija: Notikumu straumēšana vienkāršo jaunu pakalpojumu un datu avotu integrāciju.
• Audita pieraksti: Notikumu plūsmas nodrošina pilnīgu audita pierakstu par visām stāvokļa izmaiņām sistēmā.

Biežāk sastopamie notikumu straumēšanas modeļi

Vairāki bieži sastopami modeļi izmanto notikumu straumēšanu, lai risinātu specifiskus izaicinājumus mikropakalpojumu arhitektūrās:

1. Uz notikumiem balstīta arhitektūra (EDA)

EDA ir arhitektūras stils, kurā pakalpojumi sazinās ar notikumu palīdzību. Pakalpojumi publicē notikumus, kad mainās to stāvoklis, un citi pakalpojumi abonē šos notikumus, lai atbilstoši reaģētu. Tas veicina vāju sasaisti un ļauj pakalpojumiem reaģēt uz izmaiņām citos pakalpojumos bez tiešām atkarībām.

Piemērs: E-komercijas lietojumprogramma var izmantot EDA pasūtījumu apstrādei. Kad klients veic pasūtījumu, "Pasūtījumu serviss" publicē notikumu "OrderCreated". "Maksājumu serviss" abonē šo notikumu un apstrādā maksājumu. Arī "Krājumu serviss" abonē šo notikumu un atjaunina krājumu līmeni. Visbeidzot, "Piegādes serviss" abonē un uzsāk sūtīšanu.

2. Komandu un vaicājumu atbildības nodalīšana (CQRS)

CQRS nošķir lasīšanas un rakstīšanas operācijas atsevišķos modeļos. Rakstīšanas operācijas (komandas) apstrādā viens pakalpojumu kopums, savukārt lasīšanas operācijas (vaicājumus) apstrādā cits pakalpojumu kopums. Šī nodalīšana var uzlabot veiktspēju un mērogojamību, īpaši lietojumprogrammām ar sarežģītiem datu modeļiem un augstām lasīšanas/rakstīšanas attiecībām. Notikumu straumēšana bieži tiek izmantota, lai sinhronizētu lasīšanas un rakstīšanas modeļus.

Piemērs: Sociālo mediju lietojumprogrammā jauna ieraksta izveide ir komanda, kas atjaunina rakstīšanas modeli. Ieraksta attēlošana lietotāja laika joslā ir vaicājums, kas lasa datus no lasīšanas modeļa. Notikumu straumēšanu var izmantot, lai izplatītu izmaiņas no rakstīšanas modeļa (piemēram, notikums "PostCreated") uz lasīšanas modeli, ko var optimizēt efektīvai vaicājumu veikšanai.

3. Notikumu avotošana

Notikumu avotošana saglabā lietojumprogrammas stāvokli kā notikumu secību. Tā vietā, lai tieši saglabātu entītijas pašreizējo stāvokli, lietojumprogramma saglabā visus notikumus, kas ir noveduši pie šī stāvokļa. Pašreizējo stāvokli var rekonstruēt, atkārtojot notikumus. Tas nodrošina pilnīgu audita pierakstu un ļauj veikt laika ceļojumu atkļūdošanu un sarežģītu notikumu apstrādi.

Piemērs: Bankas kontu var modelēt, izmantojot notikumu avotošanu. Tā vietā, lai tieši glabātu pašreizējo atlikumu, sistēma glabā tādus notikumus kā "Iemaksa", "Izmaksa" un "Pārskaitījums". Pašreizējo atlikumu var aprēķināt, atkārtojot visus ar šo kontu saistītos notikumus. Notikumu avotošanu var izmantot arī audita reģistrēšanai un krāpšanas atklāšanai.

4. Datu izmaiņu uztveršana (CDC)

CDC ir paņēmiens, kā uztvert datu bāzē veiktās izmaiņas un izplatīt tās citām sistēmām reāllaikā. To bieži izmanto datu sinhronizēšanai starp datubāzēm, datu noliktavām un mikropakalpojumiem. Notikumu straumēšana ir dabiski piemērota CDC, jo tā nodrošina mērogojamu un uzticamu veidu, kā straumēt izmaiņas.

Piemērs: Mazumtirdzniecības uzņēmums var izmantot CDC, lai replicētu klientu datus no savas transakciju datubāzes uz datu noliktavu analīzei. Kad klients atjaunina savu profila informāciju, izmaiņas tiek uztvertas ar CDC un publicētas kā notikums notikumu straumēšanas platformā. Datu noliktava abonē šo notikumu un atjaunina savu klientu datu kopiju.

Notikumu straumēšanas platformas izvēle

Ir pieejamas vairākas notikumu straumēšanas platformas, katrai no tām ir savas stiprās un vājās puses. Dažas no populārākajām iespējām ietver:

• Apache Kafka: Izkliedēta, pret kļūmēm noturīga un ļoti mērogojama notikumu straumēšanas platforma. Kafka tiek plaši izmantota reāllaika datu cauruļvadu un straumēšanas lietojumprogrammu veidošanai. Tā piedāvā augstu caurlaidspēju, zemu latentumu un spēcīgu noturību.
• RabbitMQ: Ziņojumapmaiņas starpnieks, kas atbalsta vairākus ziņojumapmaiņas protokolus, tostarp AMQP un MQTT. RabbitMQ ir pazīstams ar savu elastību un lietošanas vienkāršību. Tā ir laba izvēle lietojumprogrammām, kurām nepieciešama sarežģīta maršrutēšana un ziņojumu transformācijas.
• Apache Pulsar: Izkliedēta reāllaika notikumu straumēšanas platforma, kas veidota uz Apache BookKeeper bāzes. Pulsar piedāvā spēcīgu konsekvenci, vairāku nomnieku atbalstu (multi-tenancy) un ģeoreplikāciju.
• Amazon Kinesis: Pilnībā pārvaldīts, mērogojams un noturīgs reāllaika datu straumēšanas pakalpojums, ko piedāvā Amazon Web Services (AWS). Kinesis ir viegli lietojams un labi integrējas ar citiem AWS pakalpojumiem.
• Google Cloud Pub/Sub: Pilnībā pārvaldīts, mērogojams un uzticams ziņojumapmaiņas pakalpojums, ko piedāvā Google Cloud Platform (GCP). Pub/Sub ir paredzēts asinhronu un uz notikumiem balstītu lietojumprogrammu veidošanai.

Izvēloties notikumu straumēšanas platformu, ņemiet vērā šādus faktorus:

• Mērogojamība: Vai platforma spēj apstrādāt paredzamo datu apjomu un vienlaicīgo lietotāju skaitu?
• Uzticamība: Vai platforma nodrošina spēcīgas garantijas datu noturībai un noturībai pret kļūmēm?
• Veiktspēja: Vai platforma piedāvā zemu latentumu un augstu caurlaidspēju?
• Lietošanas ērtums: Vai platformu ir viegli uzstādīt, konfigurēt un pārvaldīt?
• Integrācija: Vai platforma labi integrējas ar jūsu esošo infrastruktūru un rīkiem?
• Izmaksas: Kādas ir kopējās uzturēšanas izmaksas, ieskaitot infrastruktūru, licencēšanu un atbalstu?

Notikumu straumēšanas ieviešana: Labākā prakse

Lai efektīvi ieviestu notikumu straumēšanu savā mikropakalpojumu arhitektūrā, apsveriet šādas labākās prakses:

• Definējiet skaidrus notikumu kontraktus: Izveidojiet skaidras un labi definētas notikumu shēmas, kas nosaka katra notikuma struktūru un nozīmi. Izmantojiet shēmu reģistrus (piemēram, Apache Avro, Protocol Buffers), lai pārvaldītu un validētu notikumu shēmas.
• Nodrošiniet idempotenci: Izstrādājiet savus pakalpojumus tā, lai tie būtu idempotenti, kas nozīmē, ka viena un tā paša notikuma vairākkārtējai apstrādei ir tāds pats efekts kā vienreizējai apstrādei. Tas ir svarīgi, lai apstrādātu kļūmes un nodrošinātu datu konsekvenci.
• Ieviesiet neapstrādājamo ziņojumu rindas (DLQ): Konfigurējiet neapstrādājamo ziņojumu rindas (DLQ), lai apstrādātu notikumus, kurus nevar veiksmīgi apstrādāt. DLQ ļauj pārbaudīt un atkārtoti mēģināt apstrādāt neizdevušos notikumus.
• Monitorējiet un brīdiniet: Pārraugiet savas notikumu straumēšanas platformas veiktspēju un iestatiet brīdinājumus par anomālijām un kļūdām. Tas palīdzēs jums ātri identificēt un atrisināt problēmas.
• Izmantojiet novērojamības rīkus: Izmantojiet novērojamības rīkus (piemēram, trasēšanu, metriku, žurnālēšanu), lai gūtu ieskatu par savas uz notikumiem balstītās sistēmas darbību. Tas palīdzēs jums izprast notikumu plūsmu un identificēt vājās vietas.
• Apsveriet galīgo konsekvenci: Saprotiet, ka uz notikumiem balstītas sistēmas parasti ir galīgi konsekventas, kas nozīmē, ka dati var nebūt nekavējoties konsekventi visos pakalpojumos. Izstrādājiet savas lietojumprogrammas tā, lai tās veiksmīgi apstrādātu galīgo konsekvenci.
• Nodrošiniet savu notikumu plūsmu drošību: Ieviesiet drošības pasākumus, lai aizsargātu savas notikumu plūsmas no neatļautas piekļuves. Tas ietver autentifikāciju, autorizāciju un šifrēšanu.
• Sāciet ar mazu un iterējiet: Sāciet ar nelielu pilotprojektu, lai gūtu pieredzi ar notikumu straumēšanu, un pakāpeniski paplašiniet tās izmantošanu citās sistēmas daļās.

Notikumu straumēšanas piemēri darbībā

Šeit ir daži reālās pasaules piemēri, kā notikumu straumēšana tiek izmantota dažādās nozarēs:

• E-komercija: Klientu uzvedības izsekošana, pasūtījumu apstrāde, krājumu pārvaldība un ieteikumu personalizēšana. Piemēram, Amazon plaši izmanto Kafka savām reāllaika datu apstrādes vajadzībām.
• Finanšu pakalpojumi: Krāpšanas atklāšana, transakciju apstrāde un riska pārvaldība. Uzņēmumi, piemēram, Netflix, izmanto Kafka savos reāllaika datu apstrādes cauruļvados.
• Lietu internets (IoT): Datu vākšana un apstrāde no sensoriem un ierīcēm. Piemēram, viedā rūpnīca izmanto Kafka, lai saņemtu pastāvīgus datus no sensoriem un analizētu tos, lai optimizētu ražošanu.
• Spēļu industrija: Spēlētāju aktivitātes izsekošana, reāllaika atjauninājumu piegāde un spēļu pieredzes personalizēšana. Daudzas tiešsaistes spēles izmanto Kafka reāllaika analīzei.
• Veselības aprūpe: Pacientu veselības uzraudzība, medicīnisko ierakstu pārvaldība un pacientu aprūpes uzlabošana.
• Piegādes ķēdes pārvaldība: Preču izsekošana reāllaikā, loģistikas optimizēšana un efektivitātes uzlabošana.

Noslēgums

Notikumu straumēšana ir spēcīgs paņēmiens mērogojamu, noturīgu un veiklu mikropakalpojumu arhitektūru veidošanai. Pieņemot asinhronu komunikāciju un atsaistot pakalpojumus, notikumu straumēšana ļauj komandām ātrāk izstrādāt un ieviest lietojumprogrammas, ātrāk reaģēt uz izmaiņām un gūt vērtīgus reāllaika ieskatus. Rūpīgi apsverot šajā ceļvedī aplūkotos modeļus, platformas un labākās prakses, jūs varat veiksmīgi izmantot notikumu straumēšanu, lai atraisītu pilnu savas mikropakalpojumu arhitektūras potenciālu un veidotu robustas un mērogojamas nākotnes lietojumprogrammas.

Tā kā mikropakalpojumu ieviešana turpina pieaugt, efektīvu komunikācijas mehānismu, piemēram, notikumu straumēšanas, nozīme tikai palielināsies. Notikumu straumēšanas apgūšana kļūst par būtisku prasmi izstrādātājiem un arhitektiem, kas veido modernas, dalītas sistēmas. Pieņemiet šo spēcīgo paradigmu un atraisiet savu mikropakalpojumu patieso potenciālu.