M

MLOG

తెలుగు

బ్యాక్‌గ్రౌండ్ జాబ్స్ మరియు క్యూ ప్రాసెసింగ్ ప్రపంచాన్ని అన్వేషించండి: స్కేలబుల్ మరియు విశ్వసనీయమైన సిస్టమ్‌లను నిర్మించడం కోసం ప్రయోజనాలు, అమలు, ప్రముఖ సాంకేతికతలు మరియు ఉత్తమ పద్ధతులను అర్థం చేసుకోండి.

బ్యాక్‌గ్రౌండ్ జాబ్స్: క్యూ ప్రాసెసింగ్‌పై ఒక లోతైన గైడ్

ఆధునిక సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ ప్రపంచంలో, అప్లికేషన్‌లు పెరుగుతున్న డేటా మరియు వినియోగదారు అభ్యర్థనలను నిర్వహించాలని ఆశించబడుతున్నాయి. ప్రతి పనిని సింక్రోనస్‌గా చేయడం వల్ల ప్రతిస్పందన సమయం నెమ్మదిగా ఉండి, వినియోగదారు అనుభవం పేలవంగా ఉంటుంది. ఇక్కడే బ్యాక్‌గ్రౌండ్ జాబ్స్ మరియు క్యూ ప్రాసెసింగ్ రంగప్రవేశం చేస్తాయి. ఇవి అప్లికేషన్‌లు సమయం తీసుకునే లేదా అధిక వనరులు అవసరమయ్యే పనులను అసమకాలికంగా ప్రాసెస్ చేయడానికి ఆఫ్‌లోడ్ చేయడానికి వీలు కల్పిస్తాయి, తద్వారా ప్రధాన అప్లికేషన్ థ్రెడ్‌ను ఖాళీ చేసి మొత్తం పనితీరు మరియు ప్రతిస్పందనను మెరుగుపరుస్తాయి.

బ్యాక్‌గ్రౌండ్ జాబ్స్ అంటే ఏమిటి?

బ్యాక్‌గ్రౌండ్ జాబ్స్ అనేవి ప్రధాన అప్లికేషన్ ప్రవాహానికి స్వతంత్రంగా అమలు చేయబడే పనులు. అవి యూజర్ ఇంటర్‌ఫేస్‌ను బ్లాక్ చేయకుండా లేదా వినియోగదారు అనుభవానికి అంతరాయం కలిగించకుండా నేపథ్యంలో నడుస్తాయి. ఈ పనులలో ఇవి ఉండవచ్చు:

ఈ పనులను బ్యాక్‌గ్రౌండ్ జాబ్స్‌కు అప్పగించడం ద్వారా, అప్లికేషన్‌లు ప్రతిస్పందనాత్మకంగా ఉండి, ఎక్కువ సంఖ్యలో ఏకకాల వినియోగదారులను నిర్వహించగలవు. వెబ్ అప్లికేషన్‌లు, మొబైల్ యాప్‌లు మరియు డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ సిస్టమ్‌లకు ఇది చాలా ముఖ్యం.

క్యూ ప్రాసెసింగ్‌ను ఎందుకు ఉపయోగించాలి?

క్యూ ప్రాసెసింగ్ అనేది బ్యాక్‌గ్రౌండ్ జాబ్ అమలులో ఒక ముఖ్యమైన భాగం. ఇది బ్యాక్‌గ్రౌండ్ జాబ్స్‌ను నిల్వ చేయడానికి మరియు నిర్వహించడానికి మెసేజ్ క్యూను ఉపయోగించడాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఒక మెసేజ్ క్యూ అప్లికేషన్ మరియు జాబ్స్‌ను అమలు చేసే వర్కర్ ప్రాసెస్‌ల మధ్య బఫర్‌గా పనిచేస్తుంది. క్యూ ప్రాసెసింగ్ ఎందుకు ప్రయోజనకరమో ఇక్కడ ఉంది:

క్యూ ప్రాసెసింగ్ సిస్టమ్ యొక్క ముఖ్య భాగాలు

ఒక సాధారణ క్యూ ప్రాసెసింగ్ సిస్టమ్ కింది భాగాలను కలిగి ఉంటుంది:

ప్రొడ్యూసర్ జాబ్స్‌ను క్యూకు జోడిస్తుంది. వర్కర్ ప్రాసెస్ వాటిని ప్రాసెస్ చేయడానికి అందుబాటులోకి వచ్చే వరకు మెసేజ్ క్యూ జాబ్స్‌ను నిల్వ చేస్తుంది. వర్కర్ ప్రాసెస్ క్యూ నుండి ఒక జాబ్‌ను తిరిగి పొంది, దానిని అమలు చేసి, ఆ తర్వాత జాబ్ పూర్తయిందని అంగీకరిస్తుంది. అప్పుడు క్యూ ఆ జాబ్‌ను క్యూ నుండి తీసివేస్తుంది. ఒక వర్కర్ జాబ్‌ను ప్రాసెస్ చేయడంలో విఫలమైతే, క్యూ ఆ జాబ్‌ను మళ్లీ ప్రయత్నించవచ్చు లేదా డెడ్-లెటర్ క్యూకు తరలించవచ్చు.

ప్రముఖ మెసేజ్ క్యూ టెక్నాలజీలు

అనేక మెసేజ్ క్యూ టెక్నాలజీలు అందుబాటులో ఉన్నాయి, ప్రతి దానికీ దాని స్వంత బలాలు మరియు బలహీనతలు ఉన్నాయి. ఇక్కడ కొన్ని అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన ఎంపికలు ఉన్నాయి:

రాబిట్‌ఎమ్‌క్యూ (RabbitMQ)

రాబిట్‌ఎమ్‌క్యూ అనేది విస్తృతంగా ఉపయోగించే ఓపెన్-సోర్స్ మెసేజ్ బ్రోకర్, ఇది బహుళ మెసేజింగ్ ప్రోటోకాల్‌లకు మద్దతు ఇస్తుంది. ఇది దాని విశ్వసనీయత, స్కేలబిలిటీ మరియు ఫ్లెక్సిబిలిటీకి ప్రసిద్ధి చెందింది. సంక్లిష్టమైన రూటింగ్ మరియు మెసేజింగ్ పద్ధతులు అవసరమయ్యే అప్లికేషన్‌లకు రాబిట్‌ఎమ్‌క్యూ ఒక మంచి ఎంపిక. ఇది AMQP (అడ్వాన్స్‌డ్ మెసేజ్ క్యూయింగ్ ప్రోటోకాల్) ప్రమాణంపై ఆధారపడి ఉంటుంది.

వినియోగ సందర్భాలు:

కాఫ్కా (Kafka)

కాఫ్కా అనేది ఒక డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ స్ట్రీమింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్, ఇది అధిక-త్రూపుట్, రియల్-టైమ్ డేటా ఫీడ్‌ల కోసం రూపొందించబడింది. ఇది తరచుగా డేటా పైప్‌లైన్‌లను నిర్మించడానికి మరియు స్ట్రీమింగ్ అనలిటిక్స్ అప్లికేషన్‌ల కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. కాఫ్కా దాని స్కేలబిలిటీ, ఫాల్ట్ టాలరెన్స్ మరియు పెద్ద పరిమాణంలో డేటాను నిర్వహించగల సామర్థ్యానికి ప్రసిద్ధి చెందింది. రాబిట్‌ఎమ్‌క్యూలా కాకుండా, కాఫ్కా సందేశాలను కాన్ఫిగర్ చేయగల సమయం వరకు నిల్వ చేస్తుంది, అవసరమైతే వినియోగదారులు సందేశాలను రీప్లే చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

వినియోగ సందర్భాలు:

రెడ్డిస్ (Redis)

రెడ్డిస్ అనేది ఒక ఇన్-మెమరీ డేటా స్ట్రక్చర్ స్టోర్, దీనిని మెసేజ్ బ్రోకర్‌గా కూడా ఉపయోగించవచ్చు. ఇది దాని వేగం మరియు సరళతకు ప్రసిద్ధి చెందింది. తక్కువ జాప్యం మరియు అధిక త్రూపుట్ అవసరమయ్యే అప్లికేషన్‌లకు రెడ్డిస్ ఒక మంచి ఎంపిక. అయితే, డేటా మెమరీలో నిల్వ చేయబడినందున, రెడ్డిస్ రాబిట్‌ఎమ్‌క్యూ లేదా కాఫ్కా అంత మన్నికైనది కాదు. పర్సిస్టెన్స్ ఎంపికలు అందుబాటులో ఉన్నాయి, కానీ అవి పనితీరుపై ప్రభావం చూపవచ్చు.

వినియోగ సందర్భాలు:

ఏడబ్ల్యూఎస్ ఎస్‌క్యూఎస్ (AWS SQS - సింపుల్ క్యూ సర్వీస్)

ఏడబ్ల్యూఎస్ ఎస్‌క్యూఎస్ అనేది అమెజాన్ వెబ్ సర్వీసెస్ అందించే ఒక పూర్తిగా నిర్వహించబడే మెసేజ్ క్యూ సర్వీస్. క్లౌడ్‌లో డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ అప్లికేషన్‌లను నిర్మించడానికి ఇది ఒక స్కేలబుల్ మరియు విశ్వసనీయమైన ఎంపిక. ఎస్‌క్యూఎస్ రెండు రకాల క్యూలను అందిస్తుంది: స్టాండర్డ్ క్యూలు మరియు FIFO (ఫస్ట్-ఇన్-ఫస్ట్-అవుట్) క్యూలు.

వినియోగ సందర్భాలు:

గూగుల్ క్లౌడ్ పబ్/సబ్ (Google Cloud Pub/Sub)

గూగుల్ క్లౌడ్ పబ్/సబ్ అనేది గూగుల్ క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫారమ్ అందించే ఒక పూర్తిగా నిర్వహించబడే, రియల్-టైమ్ మెసేజింగ్ సర్వీస్. ఇది స్వతంత్ర అప్లికేషన్‌లు మరియు సిస్టమ్‌ల మధ్య సందేశాలను పంపడానికి మరియు స్వీకరించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ఇది పుష్ మరియు పుల్ డెలివరీ మోడల్‌లకు మద్దతు ఇస్తుంది.

వినియోగ సందర్భాలు:

అజూర్ క్యూ స్టోరేజ్ (Azure Queue Storage)

అజూర్ క్యూ స్టోరేజ్ అనేది మైక్రోసాఫ్ట్ అజూర్ అందించే ఒక సర్వీస్, ఇది పెద్ద సంఖ్యలో సందేశాలను నిల్వ చేయడానికి ఉపయోగపడుతుంది. అప్లికేషన్ భాగాల మధ్య అసమకాలికంగా కమ్యూనికేట్ చేయడానికి మీరు క్యూ స్టోరేజ్‌ను ఉపయోగించవచ్చు.

వినియోగ సందర్భాలు:

బ్యాక్‌గ్రౌండ్ జాబ్స్ అమలు: ఆచరణాత్మక ఉదాహరణలు

వివిధ సాంకేతికతలను ఉపయోగించి బ్యాక్‌గ్రౌండ్ జాబ్స్‌ను ఎలా అమలు చేయాలో కొన్ని ఆచరణాత్మక ఉదాహరణలను అన్వేషిద్దాం.

ఉదాహరణ 1: సెలెరీ మరియు రాబిట్‌ఎమ్‌క్యూతో ఇమెయిల్ నోటిఫికేషన్లను పంపడం (పైథాన్)

సెలెరీ అనేది అసమకాలిక టాస్క్ క్యూల కోసం ఒక ప్రముఖ పైథాన్ లైబ్రరీ. దీనిని రాబిట్‌ఎమ్‌క్యూతో మెసేజ్ బ్రోకర్‌గా ఉపయోగించవచ్చు. ఈ ఉదాహరణ సెలెరీ మరియు రాబిట్‌ఎమ్‌క్యూని ఉపయోగించి ఇమెయిల్ నోటిఫికేషన్లను ఎలా పంపాలో చూపిస్తుంది.

# 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) # ఇమెయిల్ పంపడాన్ని అనుకరించండి
 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}")

ఈ ఉదాహరణలో, send_email ఫంక్షన్ @app.taskతో అలంకరించబడింది, ఇది సెలెరీకి అసమకాలికంగా అమలు చేయగల ఒక టాస్క్ అని చెబుతుంది. send_email.delay() ఫంక్షన్ కాల్ టాస్క్‌ను రాబిట్‌ఎమ్‌క్యూ క్యూకు జోడిస్తుంది. సెలెరీ వర్కర్‌లు క్యూ నుండి టాస్క్‌లను తీసుకుని వాటిని అమలు చేస్తాయి.

ఉదాహరణ 2: కాఫ్కా మరియు కస్టమ్ వర్కర్‌తో చిత్రాలను ప్రాసెస్ చేయడం (జావా)

ఈ ఉదాహరణ కాఫ్కాను మెసేజ్ క్యూగా మరియు కస్టమ్ జావా వర్కర్‌ను ఉపయోగించి చిత్రాలను ఎలా ప్రాసెస్ చేయాలో చూపిస్తుంది.

// 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 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 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());
 // చిత్ర ప్రాసెసింగ్‌ను అనుకరించండి
 System.out.println("Processing image: " + record.value());
 Thread.sleep(2000);
 System.out.println("Image processed successfully");
 }
 }
 }
}

ప్రొడ్యూసర్ చిత్ర ఫైల్ పేర్లను కాఫ్కా టాపిక్ "image-processing"కి పంపుతుంది. కన్స్యూమర్ ఈ టాపిక్‌కు సబ్‌స్క్రయిబ్ అయి, చిత్రాలు వచ్చినప్పుడు వాటిని ప్రాసెస్ చేస్తుంది. ఈ ఉదాహరణ కాఫ్కాను ఉపయోగించి ఒక సాధారణ చిత్ర ప్రాసెసింగ్ పైప్‌లైన్‌ను చూపిస్తుంది.

ఉదాహరణ 3: ఏడబ్ల్యూఎస్ ఎస్‌క్యూఎస్ మరియు లాంబ్డాతో షెడ్యూల్ చేసిన పనులు (సర్వర్‌లెస్)

ఈ ఉదాహరణ ఏడబ్ల్యూఎస్ ఎస్‌క్యూఎస్ మరియు లాంబ్డా ఫంక్షన్లను ఉపయోగించి పనులను ఎలా షెడ్యూల్ చేయాలో చూపిస్తుంది. ఏడబ్ల్యూఎస్ క్లౌడ్‌వాచ్ ఈవెంట్స్ ఒక నిర్దిష్ట సమయంలో లేదా విరామంలో లాంబ్డా ఫంక్షన్‌ను ట్రిగ్గర్ చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు. లాంబ్డా ఫంక్షన్ అప్పుడు ఎస్‌క్యూఎస్ క్యూకు ఒక జాబ్‌ను జోడిస్తుంది. మరో లాంబ్డా ఫంక్షన్ వర్కర్‌గా పనిచేసి, క్యూ నుండి జాబ్స్‌ను ప్రాసెస్ చేస్తుంది.

దశ 1: ఒక ఎస్‌క్యూఎస్ క్యూని సృష్టించండి

ఏడబ్ల్యూఎస్ మేనేజ్‌మెంట్ కన్సోల్‌లో ఒక ఎస్‌క్యూఎస్ క్యూని సృష్టించండి. క్యూ యొక్క ARN (అమెజాన్ రిసోర్స్ నేమ్)ను గమనించండి.

దశ 2: ఒక లాంబ్డా ఫంక్షన్‌ను సృష్టించండి (షెడ్యూలర్)

# Lambda function (Python)
import boto3
import json

sqs = boto3.client('sqs')
QUEUE_URL = 'YOUR_SQS_QUEUE_URL'  # మీ SQS క్యూ URLతో భర్తీ చేయండి

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'
 }

దశ 3: ఒక లాంబ్డా ఫంక్షన్‌ను సృష్టించండి (వర్కర్)

# Lambda function (Python)
import boto3
import json

sqs = boto3.client('sqs')
QUEUE_URL = 'YOUR_SQS_QUEUE_URL'  # మీ SQS క్యూ URLతో భర్తీ చేయండి

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

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

దశ 4: ఒక క్లౌడ్‌వాచ్ ఈవెంట్స్ రూల్‌ను సృష్టించండి

నిర్దిష్ట సమయంలో లేదా విరామంలో షెడ్యూలర్ లాంబ్డా ఫంక్షన్‌ను ట్రిగ్గర్ చేయడానికి ఒక క్లౌడ్‌వాచ్ ఈవెంట్స్ రూల్‌ను సృష్టించండి. లాంబ్డా ఫంక్షన్‌ను ప్రారంభించడానికి రూల్‌ను కాన్ఫిగర్ చేయండి.

దశ 5: వర్కర్ లాంబ్డా కోసం ఎస్‌క్యూఎస్ ట్రిగ్గర్‌ను కాన్ఫిగర్ చేయండి

వర్కర్ లాంబ్డా ఫంక్షన్‌కు ఒక ఎస్‌క్యూఎస్ ట్రిగ్గర్‌ను జోడించండి. ఇది ఎస్‌క్యూఎస్ క్యూకు కొత్త సందేశం జోడించబడినప్పుడల్లా వర్కర్ లాంబ్డా ఫంక్షన్‌ను స్వయంచాలకంగా ట్రిగ్గర్ చేస్తుంది.

ఈ ఉదాహరణ ఏడబ్ల్యూఎస్ సర్వీసులను ఉపయోగించి బ్యాక్‌గ్రౌండ్ పనులను షెడ్యూల్ చేయడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి ఒక సర్వర్‌లెస్ విధానాన్ని చూపిస్తుంది.

క్యూ ప్రాసెసింగ్ కోసం ఉత్తమ పద్ధతులు

పటిష్టమైన మరియు విశ్వసనీయమైన క్యూ ప్రాసెసింగ్ సిస్టమ్‌లను నిర్మించడానికి, కింది ఉత్తమ పద్ధతులను పరిగణించండి:

పరిశ్రమలలో వినియోగ సందర్భాలు

క్యూ ప్రాసెసింగ్ విస్తృతమైన పరిశ్రమలు మరియు అప్లికేషన్‌లలో ఉపయోగించబడుతుంది. ఇక్కడ కొన్ని ఉదాహరణలు ఉన్నాయి:

క్యూ ప్రాసెసింగ్ యొక్క భవిష్యత్తు

క్యూ ప్రాసెసింగ్ ఒక అభివృద్ధి చెందుతున్న రంగం. అభివృద్ధి చెందుతున్న పోకడలలో ఇవి ఉన్నాయి:

ముగింపు

స్కేలబుల్, విశ్వసనీయమైన మరియు ప్రతిస్పందనాత్మక అప్లికేషన్‌లను నిర్మించడానికి బ్యాక్‌గ్రౌండ్ జాబ్స్ మరియు క్యూ ప్రాసెసింగ్ అవసరమైన పద్ధతులు. ముఖ్య భావనలు, సాంకేతికతలు మరియు ఉత్తమ పద్ధతులను అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా, మీరు మీ అప్లికేషన్‌ల నిర్దిష్ట అవసరాలను తీర్చే క్యూ ప్రాసెసింగ్ సిస్టమ్‌లను రూపొందించవచ్చు మరియు అమలు చేయవచ్చు. మీరు ఒక చిన్న వెబ్ అప్లికేషన్‌ను నిర్మిస్తున్నా లేదా ఒక పెద్ద డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ సిస్టమ్‌ను నిర్మిస్తున్నా, క్యూ ప్రాసెసింగ్ మీకు పనితీరును మెరుగుపరచడానికి, విశ్వసనీయతను పెంచడానికి మరియు మీ ఆర్కిటెక్చర్‌ను సరళీకృతం చేయడానికి సహాయపడుతుంది. మీ అవసరాలకు సరైన మెసేజ్ క్యూ టెక్నాలజీని ఎంచుకోవాలని మరియు మీ క్యూ ప్రాసెసింగ్ సిస్టమ్ పటిష్టంగా మరియు సమర్థవంతంగా ఉందని నిర్ధారించుకోవడానికి ఉత్తమ పద్ధతులను అనుసరించాలని గుర్తుంచుకోండి.