M

MLOG

Polski

Poznaj świat zadań w tle i przetwarzania kolejek: korzyści, implementacja, popularne technologie i najlepsze praktyki budowy skalowalnych systemów.

Zadania w tle: Dogłębny przewodnik po przetwarzaniu kolejek

W nowoczesnym krajobrazie tworzenia oprogramowania od aplikacji oczekuje się obsługi coraz większych wolumenów danych i żądań użytkowników. Wykonywanie każdego zadania synchronicznie może prowadzić do długich czasów odpowiedzi i złego doświadczenia użytkownika. W tym miejscu do gry wchodzą zadania w tle i przetwarzanie kolejek. Umożliwiają one aplikacjom odciążenie czasochłonnych lub zasobochłonnych zadań, aby były przetwarzane asynchronicznie, uwalniając główny wątek aplikacji i poprawiając ogólną wydajność oraz responsywność.

Czym są zadania w tle?

Zadania w tle to zadania wykonywane niezależnie od głównego przepływu aplikacji. Działają one w tle, nie blokując interfejsu użytkownika ani nie przerywając jego doświadczenia. Zadania te mogą obejmować:

Delegując te zadania do zadań w tle, aplikacje mogą pozostać responsywne i obsługiwać większą liczbę jednoczesnych użytkowników. Jest to szczególnie ważne w przypadku aplikacji internetowych, mobilnych i systemów rozproszonych.

Dlaczego warto używać przetwarzania kolejek?

Przetwarzanie kolejek jest kluczowym elementem wykonywania zadań w tle. Polega na użyciu kolejki komunikatów do przechowywania i zarządzania zadaniami w tle. Kolejka komunikatów działa jako bufor między aplikacją a procesami roboczymi (workerami), które wykonują zadania. Oto dlaczego przetwarzanie kolejek jest korzystne:

Kluczowe komponenty systemu przetwarzania kolejek

Typowy system przetwarzania kolejek składa się z następujących komponentów:

Producent dodaje zadania do kolejki. Kolejka komunikatów przechowuje zadania do momentu, gdy proces roboczy będzie dostępny do ich przetworzenia. Proces roboczy pobiera zadanie z kolejki, wykonuje je, a następnie potwierdza, że zadanie zostało ukończone. Kolejka usuwa wtedy zadanie. Jeśli worker nie zdoła przetworzyć zadania, kolejka może ponowić próbę jego wykonania lub przenieść je do kolejki martwych listów.

Popularne technologie kolejek komunikatów

Dostępnych jest kilka technologii kolejek komunikatów, z których każda ma swoje mocne i słabe strony. Oto niektóre z najpopularniejszych opcji:

RabbitMQ

RabbitMQ to szeroko stosowany broker komunikatów open-source, który obsługuje wiele protokołów komunikacyjnych. Jest znany ze swojej niezawodności, skalowalności i elastyczności. RabbitMQ to dobry wybór dla aplikacji wymagających skomplikowanego routingu i wzorców wiadomości. Opiera się na standardzie AMQP (Advanced Message Queuing Protocol).

Przypadki użycia:

Kafka

Kafka to rozproszona platforma streamingowa zaprojektowana do obsługi strumieni danych o wysokiej przepustowości w czasie rzeczywistym. Często jest używana do budowy potoków danych i aplikacji do analityki strumieniowej. Kafka jest znana ze swojej skalowalności, odporności na błędy i zdolności do obsługi dużych wolumenów danych. W przeciwieństwie do RabbitMQ, Kafka przechowuje wiadomości przez konfigurowalny okres czasu, co pozwala konsumentom na ponowne odtwarzanie wiadomości w razie potrzeby.

Przypadki użycia:

Redis

Redis to magazyn struktur danych w pamięci, który może być również używany jako broker komunikatów. Jest znany ze swojej szybkości i prostoty. Redis to dobry wybór dla aplikacji wymagających niskich opóźnień i wysokiej przepustowości. Jednak Redis nie jest tak trwały jak RabbitMQ czy Kafka, ponieważ dane są przechowywane w pamięci. Dostępne są opcje persystencji, ale mogą one wpływać na wydajność.

Przypadki użycia:

AWS SQS (Simple Queue Service)

AWS SQS to w pełni zarządzana usługa kolejki komunikatów oferowana przez Amazon Web Services. Jest to skalowalna i niezawodna opcja do budowania aplikacji rozproszonych w chmurze. SQS oferuje dwa typy kolejek: Standardowe i FIFO (First-In-First-Out).

Przypadki użycia:

Google Cloud Pub/Sub

Google Cloud Pub/Sub to w pełni zarządzana usługa przesyłania wiadomości w czasie rzeczywistym oferowana przez Google Cloud Platform. Umożliwia wysyłanie i odbieranie wiadomości między niezależnymi aplikacjami i systemami. Obsługuje zarówno modele dostarczania push, jak i pull.

Przypadki użycia:

Azure Queue Storage

Azure Queue Storage to usługa świadczona przez Microsoft Azure do przechowywania dużej liczby wiadomości. Można jej używać do asynchronicznej komunikacji między komponentami aplikacji.

Przypadki użycia:

Implementacja zadań w tle: Praktyczne przykłady

Przyjrzyjmy się kilku praktycznym przykładom implementacji zadań w tle przy użyciu różnych technologii.

Przykład 1: Wysyłanie powiadomień e-mail za pomocą Celery i RabbitMQ (Python)

Celery to popularna biblioteka Pythona do obsługi asynchronicznych kolejek zadań. Może być używana z RabbitMQ jako brokerem komunikatów. Ten przykład pokazuje, jak wysyłać powiadomienia e-mail za pomocą Celery i 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) # Symulacja wysyłania e-maila
 print(f"Wysłano e-mail do {email_address} o temacie '{subject}' i treści '{message}'")
 return f"E-mail wysłany do {email_address}"

# app.py
from tasks import send_email

result = send_email.delay('test@example.com', 'Hello', 'This is a test email.')
print(f"ID zadania: {result.id}")

W tym przykładzie funkcja send_email jest ozdobiona dekoratorem @app.task, co informuje Celery, że jest to zadanie, które można wykonać asynchronicznie. Wywołanie funkcji send_email.delay() dodaje zadanie do kolejki RabbitMQ. Workery Celery następnie pobierają zadania z kolejki i je wykonują.

Przykład 2: Przetwarzanie obrazów za pomocą Kafki i niestandardowego workera (Java)

Ten przykład pokazuje, jak przetwarzać obrazy za pomocą Kafki jako kolejki komunikatów i niestandardowego workera w Javie.

// Producent Kafka (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("Wiadomość wysłana pomyślnie");
 }
 producer.close();
 }
}

// Konsument Kafka (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, klucz = %s, wartość = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
 // Symulacja przetwarzania obrazu
 System.out.println("Przetwarzanie obrazu: " + record.value());
 Thread.sleep(2000);
 System.out.println("Obraz przetworzony pomyślnie");
 }
 }
 }
}

Producent wysyła nazwy plików obrazów do tematu Kafki "image-processing". Konsument subskrybuje ten temat i przetwarza obrazy w miarę ich napływania. Ten przykład demonstruje prosty potok przetwarzania obrazów przy użyciu Kafki.

Przykład 3: Zaplanowane zadania z AWS SQS i Lambda (Serverless)

Ten przykład pokazuje, jak planować zadania za pomocą AWS SQS i funkcji Lambda. AWS CloudWatch Events mogą być używane do wyzwalania funkcji Lambda o określonej godzinie lub w określonych odstępach czasu. Funkcja Lambda następnie dodaje zadanie do kolejki SQS. Inna funkcja Lambda działa jako worker, przetwarzając zadania z kolejki.

Krok 1: Utwórz kolejkę SQS

Utwórz kolejkę SQS w konsoli zarządzania AWS. Zanotuj ARN (Amazon Resource Name) kolejki.

Krok 2: Utwórz funkcję Lambda (Scheduler)

# Funkcja Lambda (Python)
import boto3
import json

sqs = boto3.client('sqs')
QUEUE_URL = 'YOUR_SQS_QUEUE_URL'  # Zastąp adresem URL swojej kolejki SQS

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"Wiadomość wysłana do SQS: {response['MessageId']}")
 return {
 'statusCode': 200,
 'body': 'Wiadomość wysłana do SQS'
 }

Krok 3: Utwórz funkcję Lambda (Worker)

# Funkcja Lambda (Python)
import boto3
import json

sqs = boto3.client('sqs')
QUEUE_URL = 'YOUR_SQS_QUEUE_URL'  # Zastąp adresem URL swojej kolejki SQS

def lambda_handler(event, context):
 for record in event['Records']:
 body = json.loads(record['body'])
 print(f"Odebrano wiadomość: {body}")
 # Symulacja generowania raportu
 print("Generowanie raportu...")
 # time.sleep(5)
 print("Raport wygenerowany pomyślnie.")

 return {
 'statusCode': 200,
 'body': 'Wiadomość przetworzona'
 }

Krok 4: Utwórz regułę CloudWatch Events

Utwórz regułę CloudWatch Events, aby wyzwalać funkcję Lambda harmonogramu o określonej godzinie lub w określonych odstępach czasu. Skonfiguruj regułę tak, aby wywoływała funkcję Lambda.

Krok 5: Skonfiguruj wyzwalacz SQS dla workera Lambda

Dodaj wyzwalacz SQS do funkcji Lambda workera. Spowoduje to automatyczne wyzwalanie funkcji Lambda workera za każdym razem, gdy nowa wiadomość zostanie dodana do kolejki SQS.

Ten przykład demonstruje bezserwerowe podejście do planowania i przetwarzania zadań w tle przy użyciu usług AWS.

Najlepsze praktyki w przetwarzaniu kolejek

Aby zbudować solidne i niezawodne systemy przetwarzania kolejek, należy wziąć pod uwagę następujące najlepsze praktyki:

Przypadki użycia w różnych branżach

Przetwarzanie kolejek jest stosowane w wielu różnych branżach i aplikacjach. Oto kilka przykładów:

Przyszłość przetwarzania kolejek

Przetwarzanie kolejek to dziedzina, która ciągle się rozwija. Pojawiające się trendy obejmują:

Podsumowanie

Zadania w tle i przetwarzanie kolejek to podstawowe techniki budowania skalowalnych, niezawodnych i responsywnych aplikacji. Rozumiejąc kluczowe koncepcje, technologie i najlepsze praktyki, można projektować i wdrażać systemy przetwarzania kolejek, które spełniają specyficzne potrzeby aplikacji. Niezależnie od tego, czy budujesz małą aplikację internetową, czy duży system rozproszony, przetwarzanie kolejek może pomóc w poprawie wydajności, zwiększeniu niezawodności i uproszczeniu architektury. Pamiętaj, aby wybrać odpowiednią technologię kolejki komunikatów dla swoich potrzeb i postępować zgodnie z najlepszymi praktykami, aby zapewnić, że Twój system przetwarzania kolejek jest solidny i wydajny.