เสริมสร้างรากฐานของคุณ: คำแนะนำด้านความปลอดภัยของประเภทการออกแบบระบบในสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ทั่วไป

ในโลกของระบบกระจาย มีนักฆ่าเงียบ ๆ แฝงตัวอยู่ในเงามืดระหว่างบริการ มันไม่ได้ก่อให้เกิดข้อผิดพลาดในการคอมไพล์ที่ดัง หรือความผิดพลาดที่ชัดเจนระหว่างการพัฒนา แต่จะรออย่างอดทนสำหรับช่วงเวลาที่เหมาะสมในการผลิตเพื่อโจมตี ทำให้เวิร์กโฟลว์ที่สำคัญหยุดชะงัก และก่อให้เกิดความล้มเหลวแบบลูกโซ่ นักฆ่ารายนี้คือความไม่ตรงกันของประเภทข้อมูลระหว่างส่วนประกอบที่สื่อสารกัน

ลองนึกภาพแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซที่บริการ `Orders` ที่ปรับใช้ใหม่เริ่มส่ง ID ผู้ใช้เป็นค่าตัวเลข `{"userId": 12345}` ในขณะที่บริการ `Payments` ปลายทาง ซึ่งปรับใช้เมื่อหลายเดือนก่อน คาดหวังอย่างเคร่งครัดว่าเป็นสตริง `{"userId": "u-12345"}` ตัวแยกวิเคราะห์ JSON ของบริการชำระเงินอาจล้มเหลว หรือแย่กว่านั้น อาจตีความข้อมูลผิดพลาด ซึ่งนำไปสู่การชำระเงินล้มเหลว บันทึกที่เสียหาย และช่วงการแก้ไขข้อบกพร่องในช่วงดึกที่วุ่นวาย นี่ไม่ใช่ความล้มเหลวของระบบประเภทภาษาโปรแกรมเดียว แต่เป็นความล้มเหลวของความสมบูรณ์ของสถาปัตยกรรม

นี่คือที่มาของ ความปลอดภัยของประเภทการออกแบบระบบ มันเป็นวินัยที่สำคัญ แต่ถูกมองข้ามบ่อยครั้ง ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การรับประกันว่าสัญญา (contract) ระหว่างส่วนต่าง ๆ ที่เป็นอิสระของระบบซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่จะถูกกำหนดไว้อย่างดี ตรวจสอบ และเคารพ มันยกระดับแนวคิดของความปลอดภัยของประเภทจากขอบเขตของฐานรหัสเดียวไปสู่ภูมิทัศน์ที่กว้างใหญ่และเชื่อมต่อถึงกันของสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ทั่วไปที่ทันสมัย รวมถึงไมโครเซอร์วิส สถาปัตยกรรมเชิงบริการ (SOA) และระบบที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์

คู่มือฉบับสมบูรณ์นี้จะสำรวจหลักการ กลยุทธ์ และเครื่องมือที่จำเป็นในการเสริมสร้างรากฐานของระบบของคุณด้วยความปลอดภัยของประเภทสถาปัตยกรรม เราจะย้ายจากทฤษฎีสู่การปฏิบัติ ครอบคลุมวิธีสร้างระบบที่ยืดหยุ่น บำรุงรักษาได้ และคาดการณ์ได้ ซึ่งสามารถพัฒนาได้โดยไม่หยุดชะงัก

ไขความลับของความปลอดภัยของประเภทการออกแบบระบบ

เมื่อนักพัฒนาได้ยินคำว่า "ความปลอดภัยของประเภท" โดยทั่วไปพวกเขาจะนึกถึงการตรวจสอบเวลาคอมไพล์ภายในภาษาที่พิมพ์แบบคงที่ เช่น Java, C#, Go หรือ TypeScript ตัวคอมไพเลอร์ที่ป้องกันไม่ให้คุณกำหนดสตริงให้กับตัวแปรจำนวนเต็มคือตาข่ายนิรภัยที่คุ้นเคย แม้ว่าจะมีค่าอย่างมาก แต่นี่เป็นเพียงส่วนหนึ่งของปริศนา

เหนือกว่าคอมไพเลอร์: ความปลอดภัยของประเภทในระดับสถาปัตยกรรม

ความปลอดภัยของประเภทการออกแบบระบบทำงานในระดับนามธรรมที่สูงขึ้น มันเกี่ยวข้องกับโครงสร้างข้อมูลที่ข้ามขอบเขตกระบวนการและเครือข่าย ในขณะที่คอมไพเลอร์ Java สามารถรับประกันความสอดคล้องของประเภทภายในไมโครเซอร์วิสเดียวได้ แต่ก็ไม่มีการมองเห็นบริการ Python ที่ใช้ API หรือส่วนหน้า JavaScript ที่แสดงข้อมูล

พิจารณาความแตกต่างพื้นฐาน:

• ความปลอดภัยของประเภทระดับภาษา: ตรวจสอบว่าการดำเนินการภายในพื้นที่หน่วยความจำของโปรแกรมเดียวถูกต้องสำหรับประเภทข้อมูลที่เกี่ยวข้อง มันถูกบังคับใช้โดยคอมไพเลอร์หรือเอ็นจินรันไทม์ ตัวอย่าง: `int x = "hello";` // คอมไพล์ไม่สำเร็จ
• ความปลอดภัยของประเภทระดับระบบ: ตรวจสอบว่าข้อมูลที่แลกเปลี่ยนระหว่างสองระบบที่เป็นอิสระหรือมากกว่า (เช่น ผ่าน REST API, message queue หรือ RPC call) เป็นไปตามโครงสร้างและชุดประเภทที่ตกลงร่วมกัน มันถูกบังคับใช้โดย schema, validation layer และเครื่องมืออัตโนมัติ ตัวอย่าง: บริการ A ส่ง `{"timestamp": "2023-10-27T10:00:00Z"}` ในขณะที่บริการ B คาดหวัง `{"timestamp": 1698397200}`

ความปลอดภัยของประเภทสถาปัตยกรรมนี้เป็นระบบภูมิคุ้มกันสำหรับสถาปัตยกรรมแบบกระจายของคุณ ปกป้องจาก payload ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือคาดไม่ถึงซึ่งอาจทำให้เกิดปัญหามากมาย

ต้นทุนสูงของความคลุมเครือของประเภท

การไม่สร้างสัญญาประเภทที่แข็งแกร่งระหว่างระบบไม่ใช่ความไม่สะดวกเล็กน้อย แต่เป็นความเสี่ยงทางธุรกิจและทางเทคนิคที่สำคัญ ผลที่ตามมามีมากมาย:

• ระบบที่เปราะบางและข้อผิดพลาดรันไทม์: นี่คือผลลัพธ์ที่พบบ่อยที่สุด บริการได้รับข้อมูลในรูปแบบที่ไม่คาดคิด ทำให้ระบบขัดข้อง ในสายการโทรที่ซับซ้อน ความล้มเหลวดังกล่าวอาจทำให้เกิด cascade นำไปสู่การหยุดทำงานครั้งใหญ่
• การเสียหายของข้อมูลแบบเงียบ: อาจเป็นอันตรายมากกว่าการ crash ที่ดัง หากบริการได้รับค่า null ในที่ที่คาดหวังตัวเลขและตั้งค่าเริ่มต้นเป็น `0` อาจดำเนินการกับการคำนวณที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งอาจทำให้ระเบียนฐานข้อมูลเสียหาย นำไปสู่รายงานทางการเงินที่ไม่ถูกต้อง หรือส่งผลกระทบต่อข้อมูลผู้ใช้โดยไม่มีใครสังเกตเห็นเป็นเวลาหลายสัปดาห์หรือหลายเดือน
• แรงเสียดทานในการพัฒนาที่เพิ่มขึ้น: เมื่อสัญญาไม่ชัดเจน ทีมงานถูกบังคับให้มีส่วนร่วมในการเขียนโปรแกรมเชิงรับ พวกเขาเพิ่มตรรกะการตรวจสอบที่มากเกินไป การตรวจสอบค่า null และการจัดการข้อผิดพลาดสำหรับการแปลงข้อมูลที่อาจเกิดขึ้นได้ทุกรูปแบบ ซึ่งทำให้ codebase บวมและทำให้การพัฒนาคุณสมบัติช้าลง
• การแก้ไขข้อบกพร่องที่เจ็บปวด: การติดตามข้อบกพร่องที่เกิดจากความไม่ตรงกันของข้อมูลระหว่างบริการคือฝันร้าย มันต้องมีการประสานงาน logs จากหลายระบบ การวิเคราะห์ปริมาณการรับส่งข้อมูลเครือข่าย และมักเกี่ยวข้องกับการชี้นิ้วระหว่างทีม ("บริการของคุณส่งข้อมูลที่ไม่ดี!" "ไม่ บริการของคุณไม่สามารถแยกวิเคราะห์ได้อย่างถูกต้อง!")
• การกัดกร่อนของความไว้วางใจและความเร็ว: ในสภาพแวดล้อมไมโครเซอร์วิส ทีมงานต้องสามารถไว้วางใจ API ที่ทีมอื่น ๆ จัดหาให้ได้ หากไม่มีสัญญาที่รับประกัน ความไว้วางใจนี้จะพังทลายลง การรวมกลายเป็นกระบวนการที่ช้าและเจ็บปวดของการลองผิดลองถูก ทำลายความคล่องตัวที่ไมโครเซอร์วิสสัญญาว่าจะมอบให้

เสาหลักของความปลอดภัยของประเภทสถาปัตยกรรม

การบรรลุความปลอดภัยของประเภททั่วทั้งระบบไม่ได้เกี่ยวกับการค้นหาเครื่องมือวิเศษเพียงอย่างเดียว แต่เกี่ยวกับการนำชุดหลักการหลักมาใช้และบังคับใช้ด้วยกระบวนการและเทคโนโลยีที่เหมาะสม เสาทั้งสี่นี้เป็นรากฐานของสถาปัตยกรรมที่แข็งแกร่งและปลอดภัย

หลักการที่ 1: สัญญาข้อมูลที่ชัดเจนและบังคับใช้

ศิลาหลักของความปลอดภัยของประเภทสถาปัตยกรรมคือ สัญญาข้อมูล สัญญาข้อมูลคือข้อตกลงที่เป็นทางการและเครื่องอ่านได้ ซึ่งอธิบายโครงสร้าง ประเภทข้อมูล และข้อจำกัดของข้อมูลที่แลกเปลี่ยนระหว่างระบบ นี่คือแหล่งข้อมูลที่เป็นความจริงเพียงแห่งเดียวที่ทุกฝ่ายที่สื่อสารต้องปฏิบัติตาม

แทนที่จะพึ่งพาเอกสารที่ไม่เป็นทางการหรือ word-of-mouth ทีมงานใช้เทคโนโลยีเฉพาะเพื่อกำหนดสัญญาเหล่านี้:

• OpenAPI (เดิมชื่อ Swagger): มาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับการกำหนด RESTful API อธิบาย endpoints, request/response bodies, parameters และ authentication methods ในรูปแบบ YAML หรือ JSON
• Protocol Buffers (Protobuf): กลไกที่เป็นอิสระต่อภาษาและเป็นกลางต่อแพลตฟอร์มสำหรับการ serializing ข้อมูลที่มีโครงสร้าง ซึ่งพัฒนาโดย Google ใช้กับ gRPC ให้การสื่อสาร RPC ที่มีประสิทธิภาพสูงและพิมพ์อย่างแข็งแกร่ง
• GraphQL Schema Definition Language (SDL): วิธีที่มีประสิทธิภาพในการกำหนดประเภทและความสามารถของ data graph ช่วยให้ไคลเอนต์สามารถขอข้อมูลที่ต้องการได้อย่างแม่นยำ โดยมีการตรวจสอบการโต้ตอบทั้งหมดกับ schema
• Apache Avro: ระบบ serialization ข้อมูลที่ได้รับความนิยม โดยเฉพาะอย่างยิ่งใน ecosystem ข้อมูลขนาดใหญ่และ event-driven (เช่น กับ Apache Kafka) มันเก่งในการ evolution ของ schema
• JSON Schema: คำศัพท์ที่ช่วยให้คุณใส่คำอธิบายประกอบและตรวจสอบเอกสาร JSON เพื่อให้แน่ใจว่าเป็นไปตามกฎเฉพาะ

หลักการที่ 2: การออกแบบ Schema-First

เมื่อคุณตัดสินใจที่จะใช้สัญญาข้อมูลแล้ว การตัดสินใจที่สำคัญต่อไปคือ เมื่อใด ที่จะสร้างมัน แนวทาง schema-first กำหนดว่าคุณออกแบบและตกลงในสัญญาข้อมูล ก่อน ที่จะเขียนโค้ดการใช้งานแม้แต่บรรทัดเดียว

นี่ตรงกันข้ามกับแนวทาง code-first ที่นักพัฒนาเขียนโค้ด (เช่น คลาส Java) แล้วสร้าง schema จากมัน ในขณะที่ code-first อาจเร็วกว่าสำหรับการสร้างต้นแบบเริ่มต้น schema-first มีข้อดีอย่างมากในสภาพแวดล้อมแบบหลายทีมและหลายภาษา:

• บังคับการจัดตำแหน่งข้ามทีม: schema กลายเป็น artifact หลักสำหรับการอภิปรายและการตรวจสอบ ทีมส่วนหน้า ส่วนหลัง มือถือ และ QA ทั้งหมดสามารถวิเคราะห์สัญญาที่เสนอและให้ข้อเสนอแนะก่อนที่จะเสียความพยายามในการพัฒนาใด ๆ
• เปิดใช้งานการพัฒนาแบบขนาน: เมื่อสัญญาเสร็จสิ้น ทีมงานสามารถทำงานแบบขนานได้ ทีมส่วนหน้าสามารถสร้าง UI components กับ mock server ที่สร้างจาก schema ในขณะที่ทีมส่วนหลังใช้ตรรกะทางธุรกิจ สิ่งนี้ช่วยลดเวลาในการรวมระบบได้อย่างมาก
• ความร่วมมือที่เป็นอิสระต่อภาษา: schema คือภาษาที่เป็นสากล ทีม Python และทีม Go สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยมุ่งเน้นไปที่ Protobuf หรือ OpenAPI definition โดยไม่จำเป็นต้องเข้าใจความซับซ้อนของ codebases ของกันและกัน
• การออกแบบ API ที่ดีขึ้น: การออกแบบสัญญาโดยแยกจากการใช้งานมักนำไปสู่ API ที่สะอาดขึ้นและเน้นผู้ใช้มากขึ้น สนับสนุนให้สถาปนิกคิดถึงประสบการณ์ของผู้บริโภคมากกว่าแค่การเปิดเผย internal database models

หลักการที่ 3: การตรวจสอบอัตโนมัติและการสร้างโค้ด

schema ไม่ใช่แค่เอกสาร แต่เป็นสินทรัพย์ที่ปฏิบัติได้ พลังที่แท้จริงของแนวทาง schema-first นั้นตระหนักได้จากการทำให้เป็นอัตโนมัติ

การสร้างโค้ด: เครื่องมือสามารถแยกวิเคราะห์ schema definition ของคุณและสร้าง boilerplate code จำนวนมากโดยอัตโนมัติ:

• Server Stubs: สร้าง interface และ model classes สำหรับ server ของคุณ ดังนั้นนักพัฒนาจึงต้องกรอกตรรกะทางธุรกิจเท่านั้น
• Client SDKs: สร้าง client libraries ที่พิมพ์อย่างสมบูรณ์ในหลายภาษา (TypeScript, Java, Python, Go ฯลฯ) ซึ่งหมายความว่าผู้บริโภคสามารถเรียก API ของคุณด้วย auto-complete และการตรวจสอบเวลาคอมไพล์ ซึ่งช่วยลด bug การรวมระบบทั้งหมด
• Data Transfer Objects (DTOs): สร้าง data objects ที่ไม่เปลี่ยนรูป ซึ่งตรงกับ schema อย่างสมบูรณ์ เพื่อให้มั่นใจถึงความสอดคล้องภายในแอปพลิเคชันของคุณ

การตรวจสอบรันไทม์: คุณสามารถใช้ schema เดียวกันเพื่อบังคับใช้สัญญาในรันไทม์ API gateways หรือ middleware สามารถสกัดกั้นคำขอขาเข้าและการตอบสนองขาออกโดยอัตโนมัติ ตรวจสอบกับ OpenAPI schema หากคำขอไม่เป็นไปตามข้อกำหนด คำขอนั้นจะถูกปฏิเสธทันทีด้วยข้อผิดพลาดที่ชัดเจน ป้องกันไม่ให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องเข้าถึงตรรกะทางธุรกิจของคุณ

หลักการที่ 4: Centralized Schema Registry

ในระบบขนาดเล็กที่มีบริการเพียงไม่กี่รายการ การจัดการ schema สามารถทำได้โดยเก็บไว้ใน repository ที่แชร์ แต่เมื่อองค์กรขยายขนาดเป็นหลายสิบหรือหลายร้อยบริการ สิ่งนี้จะกลายเป็นสิ่งที่ทำไม่ได้ Schema Registry คือบริการส่วนกลางเฉพาะสำหรับการจัดเก็บ การควบคุมเวอร์ชัน และการแจกจ่ายสัญญาข้อมูลของคุณ

หน้าที่สำคัญของ schema registry ได้แก่:

• แหล่งข้อมูลที่เป็นความจริงเพียงแห่งเดียว: เป็นตำแหน่งที่แน่นอนสำหรับ schema ทั้งหมด ไม่ต้องสงสัยอีกต่อไปว่า schema เวอร์ชันใดถูกต้อง
• การควบคุมเวอร์ชันและ Evolution: จัดการ schema เวอร์ชันต่างๆ และสามารถบังคับใช้กฎความเข้ากันได้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถกำหนดค่าให้ปฏิเสธ schema เวอร์ชันใหม่ใด ๆ ที่ไม่เข้ากันได้แบบย้อนหลัง ป้องกันไม่ให้นักพัฒนาปรับใช้การเปลี่ยนแปลงที่ทำให้เกิดการหยุดชะงักโดยไม่ได้ตั้งใจ
• การค้นพบ: จัดเตรียม catalog ที่สามารถเรียกดูและค้นหาได้ของสัญญาข้อมูลทั้งหมดในองค์กร ทำให้ทีมงานสามารถค้นหาและนำ data models ที่มีอยู่กลับมาใช้ใหม่ได้อย่างง่ายดาย

Confluent Schema Registry เป็นตัวอย่างที่รู้จักกันดีใน Kafka ecosystem แต่สามารถนำรูปแบบที่คล้ายกันไปใช้กับ schema type ใดก็ได้

จากทฤษฎีสู่การปฏิบัติ: การใช้งานสถาปัตยกรรมที่ปลอดภัย

มาสำรวจวิธีใช้หลักการเหล่านี้โดยใช้รูปแบบสถาปัตยกรรมและเทคโนโลยีทั่วไป

ความปลอดภัยของประเภทใน RESTful APIs ด้วย OpenAPI

REST APIs พร้อม JSON payloads เป็นม้าทำงานของเว็บ แต่ความยืดหยุ่นโดยธรรมชาติอาจเป็นแหล่งที่มาหลักของปัญหาที่เกี่ยวข้องกับประเภท OpenAPI นำวินัยมาสู่โลกนี้

ตัวอย่างสถานการณ์: `UserService` ต้องเปิดเผย endpoint เพื่อดึงผู้ใช้ตาม ID ของพวกเขา

ขั้นตอนที่ 1: กำหนด OpenAPI Contract (เช่น `user-api.v1.yaml`)

            
openapi: 3.0.0
info:
  title: User Service API
  version: 1.0.0
paths:
  /users/{userId}:
    get:
      summary: Get user by ID
      parameters:
        - name: userId
          in: path
          required: true
          schema:
            type: string
            format: uuid
      responses:
        '200':
          description: A single user
          content:
            application/json:
              schema:
                $ref: '#/components/schemas/User'
        '404':
          description: User not found
components:
  schemas:
    User:
      type: object
      required:
        - id
        - email
        - createdAt
      properties:
        id:
          type: string
          format: uuid
        email:
          type: string
          format: email
        firstName:
          type: string
        lastName:
          type: string
        createdAt:
          type: string
          format: date-time

            

              
                Copy
              
            
          

ขั้นตอนที่ 2: ทำให้เป็นอัตโนมัติและบังคับใช้

• Client Generation: ทีมส่วนหน้าสามารถใช้เครื่องมือเช่น `openapi-typescript-codegen` เพื่อสร้าง client TypeScript การโทรจะมีลักษณะดังนี้ `const user: User = await apiClient.getUserById('...')` ประเภท `User` ถูกสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ ดังนั้นหากพวกเขาพยายามเข้าถึง `user.userName` (ซึ่งไม่มีอยู่) คอมไพเลอร์ TypeScript จะแสดงข้อผิดพลาด
• Server-Side Validation: ส่วนหลังของ Java โดยใช้เฟรมเวิร์กเช่น Spring Boot สามารถใช้ไลบรารีเพื่อตรวจสอบคำขอขาเข้ากับ schema นี้ได้โดยอัตโนมัติ หากคำขอเข้ามาพร้อมกับ `userId` ที่ไม่ใช่ UUID เฟรมเวิร์กจะปฏิเสธด้วย `400 Bad Request` ก่อนที่โค้ด controller ของคุณจะทำงาน

บรรลุสัญญา Ironclad ด้วย gRPC และ Protocol Buffers

สำหรับการสื่อสารระหว่างบริการภายในที่มีประสิทธิภาพสูง gRPC พร้อม Protobuf เป็นตัวเลือกที่เหนือกว่าสำหรับความปลอดภัยของประเภท

ขั้นตอนที่ 1: กำหนด Protobuf Contract (เช่น `user_service.proto`)

            
syntax = "proto3";

package user.v1;

import "google/protobuf/timestamp.proto";

service UserService {
  rpc GetUser(GetUserRequest) returns (User);
}

message GetUserRequest {
  string user_id = 1; // Field numbers are crucial for evolution
}

message User {
  string id = 1;
  string email = 2;
  string first_name = 3;
  string last_name = 4;
  google.protobuf.Timestamp created_at = 5;
}

            

              
                Copy
              
            
          

ขั้นตอนที่ 2: สร้างโค้ด

การใช้คอมไพเลอร์ `protoc` คุณสามารถสร้างโค้ดสำหรับทั้ง client และ server ในหลายสิบภาษา เซิร์ฟเวอร์ Go จะได้รับ structs ที่พิมพ์อย่างสมบูรณ์และ service interface เพื่อใช้งาน ไคลเอนต์ Python จะได้รับคลาสที่ทำการเรียก RPC และส่งคืนออบเจ็กต์ `User` ที่พิมพ์อย่างสมบูรณ์

ประโยชน์ที่สำคัญที่นี่คือรูปแบบ serialization เป็น binary และเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับ schema เป็นไปไม่ได้เลยที่จะส่งคำขอที่ผิดรูปแบบที่เซิร์ฟเวอร์จะพยายามแยกวิเคราะห์ ความปลอดภัยของประเภทถูกบังคับใช้ในหลาย layers: โค้ดที่สร้างขึ้น เฟรมเวิร์ก gRPC และรูปแบบ wire แบบ binary

ยืดหยุ่นแต่ปลอดภัย: ระบบประเภทใน GraphQL

พลังของ GraphQL อยู่ที่ schema ที่พิมพ์อย่างแข็งแกร่ง API ทั้งหมดอธิบายไว้ใน GraphQL SDL ซึ่งทำหน้าที่เป็นสัญญา (contract) ระหว่าง client และ server

ขั้นตอนที่ 1: กำหนด GraphQL Schema

            
type Query {
  user(id: ID!): User
}

type User {
  id: ID!
  email: String!
  firstName: String
  lastName: String
  createdAt: String! # Typically an ISO 8601 string
}

            

              
                Copy
              
            
          

ขั้นตอนที่ 2: ใช้ประโยชน์จาก Tooling

GraphQL clients ที่ทันสมัย (เช่น Apollo Client หรือ Relay) ใช้กระบวนการที่เรียกว่า "introspection" เพื่อดึง schema ของเซิร์ฟเวอร์ จากนั้นจึงใช้ schema นี้ระหว่างการพัฒนาเพื่อ:

• ตรวจสอบ Queries: หากนักพัฒนาเขียน query ที่ขอ field ที่ไม่มีอยู่ในประเภท `User` IDE ของพวกเขาหรือเครื่องมือ build-step จะตั้งค่าสถานะเป็นข้อผิดพลาดทันที
• สร้าง Types: เครื่องมือสามารถสร้าง types TypeScript หรือ Swift สำหรับทุก query เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลที่ได้รับจาก API ถูกพิมพ์อย่างสมบูรณ์ใน client application

ความปลอดภัยของประเภทในสถาปัตยกรรม Asynchronous & Event-Driven (EDA)

ความปลอดภัยของประเภทเป็นสิ่งสำคัญที่สุดและท้าทายที่สุดในระบบที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ Producers และ consumers ถูกแยกออกจากกันอย่างสมบูรณ์ อาจได้รับการพัฒนาโดยทีมที่แตกต่างกันและปรับใช้ในเวลาที่ต่างกัน Event payload ที่ไม่ถูกต้องสามารถวางยาพิษหัวข้อและทำให้ผู้บริโภคล้มเหลวทั้งหมด

นี่คือที่ที่ schema registry รวมกับรูปแบบเช่น Apache Avro เปล่งประกาย

สถานการณ์: `UserService` สร้าง event `UserSignedUp` ไปยัง Kafka topic เมื่อผู้ใช้ใหม่ลงทะเบียน `EmailService` ใช้ event นี้เพื่อส่งอีเมลต้อนรับ

ขั้นตอนที่ 1: กำหนด Avro Schema (`UserSignedUp.avsc`)

            
{
  "type": "record",
  "namespace": "com.example.events",
  "name": "UserSignedUp",
  "fields": [
    { "name": "userId", "type": "string" },
    { "name": "email", "type": "string" },
    { "name": "timestamp", "type": "long", "logicalType": "timestamp-millis" }
  ]
}

            

              
                Copy
              
            
          

ขั้นตอนที่ 2: ใช้ Schema Registry

1. `UserService` (producer) ลงทะเบียน schema นี้กับ central Schema Registry ซึ่งกำหนด ID ที่ไม่ซ้ำกันให้
2. เมื่อสร้างข้อความ `UserService` จะ serialize ข้อมูล event โดยใช้ Avro schema และเติม ID schema ไปยัง message payload ก่อนที่จะส่งไปยัง Kafka
3. `EmailService` (consumer) ได้รับข้อความ อ่าน ID schema จาก payload ดึง schema ที่สอดคล้องกันจาก Schema Registry (หากไม่มีแคช) จากนั้นใช้ schema ที่แน่นอนนั้นเพื่อ deserialize ข้อความอย่างปลอดภัย

กระบวนการนี้รับประกันว่าผู้บริโภคจะใช้ schema ที่ถูกต้องเสมอในการตีความข้อมูล แม้ว่า producer จะได้รับการอัปเดตด้วย schema เวอร์ชันใหม่ที่เข้ากันได้แบบย้อนหลัง

การเรียนรู้ความปลอดภัยของประเภท: แนวคิดขั้นสูงและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

การจัดการ Schema Evolution และ Versioning

ระบบไม่ได้คงที่ สัญญาต้องพัฒนา กุญแจสำคัญคือการจัดการ evolution นี้โดยไม่หยุดชะงัก clients ที่มีอยู่ ซึ่งต้องมีความเข้าใจในกฎความเข้ากันได้:

• ความเข้ากันได้แบบย้อนหลัง: โค้ดที่เขียนกับ schema เวอร์ชันเก่ากว่ายังคงสามารถประมวลผลข้อมูลที่เขียนด้วยเวอร์ชันใหม่กว่าได้อย่างถูกต้อง ตัวอย่าง: การเพิ่ม field ใหม่ที่เป็นตัวเลือก ผู้บริโภคเก่าจะเพิกเฉย field ใหม่
• ความเข้ากันได้แบบไปข้างหน้า: โค้ดที่เขียนกับ schema เวอร์ชันใหม่กว่ายังคงสามารถประมวลผลข้อมูลที่เขียนด้วยเวอร์ชันเก่ากว่าได้อย่างถูกต้อง ตัวอย่าง: การลบ field ที่เป็นตัวเลือก ผู้บริโภคใหม่ถูกเขียนขึ้นเพื่อจัดการกับการไม่มีอยู่ของมัน
• ความเข้ากันได้อย่างสมบูรณ์: การเปลี่ยนแปลงนั้นเข้ากันได้ทั้งแบบย้อนหลังและไปข้างหน้า
• การเปลี่ยนแปลงที่ทำให้เกิดการหยุดชะงัก: การเปลี่ยนแปลงที่ไม่เข้ากันได้ทั้งแบบย้อนหลังและไปข้างหน้า ตัวอย่าง: การเปลี่ยนชื่อ field ที่จำเป็นหรือเปลี่ยนประเภทข้อมูล

การเปลี่ยนแปลงที่ทำให้เกิดการหยุดชะงักเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ แต่ต้องได้รับการจัดการผ่าน versioning ที่ชัดเจน (เช่น การสร้าง `v2` ของ API หรือ event ของคุณ) และนโยบายการเลิกใช้งานที่ชัดเจน

บทบาทของการวิเคราะห์ Static และ Linting

เช่นเดียวกับที่เรา lint source code ของเรา เราควร lint schema ของเรา เครื่องมือเช่น Spectral สำหรับ OpenAPI หรือ Buf สำหรับ Protobuf สามารถบังคับใช้ style guides และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเกี่ยวกับสัญญาข้อมูลของคุณ ซึ่งรวมถึง:

• การบังคับใช้ naming conventions (เช่น `camelCase` สำหรับ JSON fields)
• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการดำเนินการทั้งหมดมีคำอธิบายและ tags
• การตั้งค่าสถานะการเปลี่ยนแปลงที่อาจทำให้เกิดการหยุดชะงัก
• การกำหนดให้มีตัวอย่างสำหรับ schema ทั้งหมด

Linting ตรวจจับข้อบกพร่องในการออกแบบและความไม่สอดคล้องกันตั้งแต่เนิ่นๆ ในกระบวนการ นานก่อนที่พวกเขาจะฝังแน่นในระบบ

การรวมความปลอดภัยของประเภทเข้ากับ CI/CD Pipelines

เพื่อให้ความปลอดภัยของประเภทมีประสิทธิภาพอย่างแท้จริง จะต้องเป็นแบบอัตโนมัติและฝังอยู่ใน development workflow ของคุณ CI/CD pipeline ของคุณคือสถานที่ที่สมบูรณ์แบบในการบังคับใช้สัญญาของคุณ:

1. Linting Step: ในทุก pull request ให้เรียกใช้ schema linter ล้มเหลวในการสร้างหากสัญญาไม่เป็นไปตามมาตรฐานคุณภาพ
2. Compatibility Check: เมื่อมีการเปลี่ยนแปลง schema ให้ใช้เครื่องมือเพื่อตรวจสอบความเข้ากันได้กับเวอร์ชันที่อยู่ใน production ในปัจจุบัน บล็อก pull request ใด ๆ โดยอัตโนมัติที่แนะนำการเปลี่ยนแปลงที่ทำให้เกิดการหยุดชะงักไปยัง API `v1`
3. Code Generation Step: ในส่วนของ build process ให้เรียกใช้เครื่องมือสร้างโค้ดโดยอัตโนมัติเพื่ออัปเดต server stubs และ client SDKs เพื่อให้มั่นใจว่าโค้ดและสัญญาอยู่ใน sync เสมอ

ส่งเสริมวัฒนธรรมของการพัฒนา Contract-First

ท้ายที่สุด เทคโนโลยีเป็นเพียงครึ่งหนึ่งของโซลูชัน การบรรลุความปลอดภัยของประเภทสถาปัตยกรรมต้องมีการเปลี่ยนแปลงทางวัฒนธรรม ซึ่งหมายถึงการปฏิบัติต่อสัญญาข้อมูลของคุณในฐานะพลเมืองชั้นหนึ่งของสถาปัตยกรรมของคุณ สำคัญพอ ๆ กับโค้ด

• ทำให้ API reviews เป็นแนวทางปฏิบัติมาตรฐาน เช่นเดียวกับ code reviews
• Empower ทีม เพื่อผลักดันสัญญาที่ออกแบบมาไม่ดีหรือไม่สมบูรณ์
• ลงทุนในเอกสารและเครื่องมือ ที่ทำให้ง่ายสำหรับนักพัฒนาในการค้นหา ทำความเข้าใจ และใช้สัญญาข้อมูลของระบบ

สรุป: การสร้างระบบที่ยืดหยุ่นและบำรุงรักษาได้

ความปลอดภัยของประเภทการออกแบบระบบไม่ได้เกี่ยวกับการเพิ่มระบบราชการที่เข้มงวด แต่เกี่ยวกับการกำจัดประเภทขนาดใหญ่ของข้อบกพร่องที่ซับซ้อน มีราคาแพง และวินิจฉัยยาก การเปลี่ยนการตรวจจับข้อผิดพลาดจากรันไทม์ในการผลิตเป็นการออกแบบและสร้างเวลาในการพัฒนา คุณจะสร้าง feedback loop ที่มีประสิทธิภาพซึ่งส่งผลให้ระบบมีความยืดหยุ่น น่าเชื่อถือ และบำรุงรักษาได้มากขึ้น

โดยการยอมรับสัญญาข้อมูลที่ชัดเจน การนำ mindset schema-first มาใช้ และการทำให้การตรวจสอบเป็นอัตโนมัติผ่าน CI/CD pipeline ของคุณ คุณไม่ได้เชื่อมต่อแค่บริการ แต่คุณกำลังสร้างระบบที่เหนียวแน่น คาดการณ์ได้ และปรับขนาดได้ ซึ่งส่วนประกอบต่างๆ สามารถทำงานร่วมกันและพัฒนาได้อย่างมั่นใจ เริ่มต้นด้วยการเลือก API ที่สำคัญหนึ่งรายการใน ecosystem ของคุณ กำหนดสัญญา สร้าง client ที่พิมพ์สำหรับผู้บริโภคหลัก และสร้างการตรวจสอบอัตโนมัติ ความเสถียรและความเร็วของนักพัฒนาที่คุณได้รับจะเป็นตัวเร่งสำหรับการขยายแนวทางปฏิบัตินี้ในสถาปัตยกรรมทั้งหมดของคุณ