Фонові завдання: Поглиблений посібник з обробки черг

У сучасному ландшафті розробки програмного забезпечення очікується, що програми оброблятимуть зростаючі обсяги даних і запитів користувачів. Виконання кожного завдання синхронно може призвести до повільної швидкості реагування та поганої взаємодії з користувачем. Саме тут вступають у гру фонові завдання та обробка черг. Вони дозволяють програмам перекладати трудомісткі або ресурсомісткі завдання для асинхронної обробки, звільняючи основний потік програми та покращуючи загальну продуктивність і швидкість реагування.

Що таке фонові завдання?

Фонові завдання – це завдання, які виконуються незалежно від основного потоку програми. Вони працюють у фоновому режимі, не блокуючи інтерфейс користувача та не перериваючи роботу користувача. Ці завдання можуть включати:

• Надсилання сповіщень електронною поштою
• Обробка зображень або відео
• Створення звітів
• Оновлення пошукових індексів
• Виконання аналізу даних
• Спілкування із зовнішніми API
• Запуск запланованих завдань (наприклад, резервне копіювання бази даних)

Делегуючи ці завдання фоновим завданням, програми можуть залишатися чутливими та обробляти більшу кількість одночасних користувачів. Це особливо важливо для веб-програм, мобільних додатків і розподілених систем.

Чому варто використовувати обробку черг?

Обробка черг є ключовим компонентом виконання фонових завдань. Вона передбачає використання черги повідомлень для зберігання та керування фоновими завданнями. Черга повідомлень діє як буфер між програмою та робочими процесами, які виконують завдання. Ось чому обробка черг є корисною:

• Асинхронна обробка: Роз’єднує програму від виконання фонових завдань. Програма просто додає завдання до черги та не потребує очікування їх завершення.
• Покращена продуктивність: Передає завдання фоновим працівникам, звільняючи основний потік програми та покращуючи час відповіді.
• Масштабованість: Дозволяє масштабувати кількість робочих процесів залежно від робочого навантаження. Ви можете додати більше працівників для обробки збільшеного попиту та зменшити кількість працівників у непіковий час.
• Надійність: Гарантує, що завдання обробляються, навіть якщо програма або робочі процеси аварійно завершуються. Черга повідомлень зберігає завдання, доки вони не будуть успішно виконані.
• Відмовостійкість: Забезпечує механізм обробки збоїв. Якщо робочий процес не може обробити завдання, черга може повторити спробу виконати завдання або перемістити його до черги мертвих літер для подальшого дослідження.
• Роз’єднання: Забезпечує слабке з’єднання між різними компонентами програми. Програма не повинна знати деталі того, як виконуються фонові завдання.
• Пріоритезація: Дозволяє визначати пріоритет завдань на основі їх важливості. Ви можете призначити різні пріоритети різним чергам і переконатися, що найважливіші завдання обробляються першими.

Ключові компоненти системи обробки черг

Типова система обробки черг складається з наступних компонентів:

• Продюсер: Компонент програми, який створює та додає завдання до черги повідомлень.
• Черга повідомлень: Програмний компонент, який зберігає та керує завданнями. Приклади включають RabbitMQ, Kafka, Redis, AWS SQS, Google Cloud Pub/Sub і Azure Queue Storage.
• Споживач (Працівник): Процес, який отримує завдання з черги повідомлень і виконує їх.
• Планувальник (Необов’язково): Компонент, який планує завдання для виконання у визначений час або інтервали.

Продюсер додає завдання до черги. Черга повідомлень зберігає завдання, доки робочий процес не буде доступний для їх обробки. Робочий процес отримує завдання з черги, виконує його, а потім підтверджує, що завдання завершено. Потім черга видаляє завдання з черги. Якщо працівник не може обробити завдання, черга може повторити спробу виконати завдання або перемістити його до черги мертвих літер.

Популярні технології черги повідомлень

Доступно кілька технологій черги повідомлень, кожна зі своїми сильними та слабкими сторонами. Ось деякі з найпопулярніших варіантів:

RabbitMQ

RabbitMQ – це широко використовуваний брокер повідомлень з відкритим кодом, який підтримує кілька протоколів обміну повідомленнями. Він відомий своєю надійністю, масштабованістю та гнучкістю. RabbitMQ є гарним вибором для програм, які вимагають складної маршрутизації та шаблонів обміну повідомленнями. Він базується на стандарті AMQP (Advanced Message Queuing Protocol).

Випадки використання:

• Обробка замовлень в системах електронної комерції
• Обробка фінансових транзакцій
• Потокове передавання даних у реальному часі
• Інтеграція мікросервісів

Kafka

Kafka – це розподілена платформа потокового передавання, розроблена для високопродуктивних каналів даних у реальному часі. Її часто використовують для створення каналів даних і програм аналітики потокового передавання. Kafka відома своєю масштабованістю, відмовостійкістю та здатністю обробляти великі обсяги даних. На відміну від RabbitMQ, Kafka зберігає повідомлення протягом налаштованого періоду часу, що дозволяє споживачам відтворювати повідомлення за потреби.

Випадки використання:

• Обробка подій у реальному часі
• Агрегація журналів
• Аналіз клікстриму
• Прийом даних IoT

Redis

Redis – це сховище структур даних у пам’яті, яке також можна використовувати як брокер повідомлень. Він відомий своєю швидкістю та простотою. Redis є гарним вибором для програм, які вимагають низької затримки та високої пропускної здатності. Однак Redis не такий надійний, як RabbitMQ або Kafka, оскільки дані зберігаються в пам’яті. Параметри постійності доступні, але вони можуть вплинути на продуктивність.

Випадки використання:

• Кешування
• Керування сеансами
• Аналітика в реальному часі
• Проста черга повідомлень

AWS SQS (Simple Queue Service)

AWS SQS – це повністю керована служба черги повідомлень, яку пропонує Amazon Web Services. Це масштабований і надійний варіант для створення розподілених програм у хмарі. SQS пропонує два типи черг: стандартні черги та черги FIFO (First-In-First-Out).

Випадки використання:

• Роз’єднання мікросервісів
• Буферизація даних для обробки
• Організація робочих процесів

Google Cloud Pub/Sub

Google Cloud Pub/Sub – це повністю керована служба обміну повідомленнями в режимі реального часу, яку пропонує Google Cloud Platform. Вона дозволяє надсилати та отримувати повідомлення між незалежними програмами та системами. Вона підтримує моделі доставки як push, так і pull.

Випадки використання:

• Сповіщення про події
• Потокове передавання даних
• Інтеграція програм

Azure Queue Storage

Azure Queue Storage – це служба, що надається Microsoft Azure для зберігання великої кількості повідомлень. Ви можете використовувати Queue Storage для асинхронного зв’язку між компонентами програми.

Випадки використання:

• Роз’єднання робочого навантаження
• Асинхронна обробка завдань
• Створення масштабованих програм

Реалізація фонових завдань: Практичні приклади

Давайте розглянемо кілька практичних прикладів реалізації фонових завдань за допомогою різних технологій.

Приклад 1: Надсилання сповіщень електронною поштою за допомогою Celery та RabbitMQ (Python)

Celery – це популярна бібліотека Python для асинхронних черг завдань. Її можна використовувати з RabbitMQ як брокер повідомлень. Цей приклад демонструє, як надсилати сповіщення електронною поштою за допомогою Celery та 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) # Simulate sending email
 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}")

            

              
                Copy
              
            
          

У цьому прикладі функція send_email декорована @app.task, що вказує Celery, що це завдання, яке можна виконати асинхронно. Виклик функції send_email.delay() додає завдання до черги RabbitMQ. Потім працівники Celery вибирають завдання з черги та виконують їх.

Приклад 2: Обробка зображень за допомогою Kafka та користувацького працівника (Java)

У цьому прикладі показано, як обробляти зображення за допомогою Kafka як черги повідомлень і користувацького працівника Java.

            // 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<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
 for (int i = 0; i < 10; i++) {
 producer.send(new ProducerRecord<String, String>("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<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
 consumer.subscribe(Arrays.asList("image-processing"));
 while (true) {
 ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
 for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
 System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
 // Simulate image processing
 System.out.println("Processing image: " + record.value());
 Thread.sleep(2000);
 System.out.println("Image processed successfully");
 }
 }
 }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Виробник надсилає імена файлів зображень до теми Kafka «image-processing». Споживач підписується на цю тему та обробляє зображення в міру їх надходження. У цьому прикладі показано простий конвеєр обробки зображень за допомогою Kafka.

Приклад 3: Заплановані завдання з AWS SQS і Lambda (безсерверні)

У цьому прикладі показано, як планувати завдання за допомогою функцій AWS SQS і Lambda. Події AWS CloudWatch можна використовувати для запуску функції Lambda у визначений час або інтервал. Потім функція Lambda додає завдання до черги SQS. Інша функція Lambda діє як працівник, обробляючи завдання з черги.

Крок 1. Створіть чергу SQS

Створіть чергу SQS у консолі керування AWS. Зверніть увагу на ARN (Amazon Resource Name) черги.

Крок 2. Створіть функцію Lambda (планувальник)

            # Lambda function (Python)
import boto3
import json

sqs = boto3.client('sqs')
QUEUE_URL = 'YOUR_SQS_QUEUE_URL'  # Replace with your SQS queue 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"Message sent to SQS: {response['MessageId']}")
 return {
 'statusCode': 200,
 'body': 'Message sent to SQS'
 }

            

              
                Copy
              
            
          

Крок 3. Створіть функцію Lambda (працівник)

            # Lambda function (Python)
import boto3
import json

sqs = boto3.client('sqs')
QUEUE_URL = 'YOUR_SQS_QUEUE_URL'  # Replace with your SQS queue URL

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

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

            

              
                Copy
              
            
          

Крок 4. Створіть правило подій CloudWatch

Створіть правило подій CloudWatch, щоб запустити функцію Lambda планувальника у визначений час або інтервал. Налаштуйте правило для виклику функції Lambda.

Крок 5. Налаштуйте тригер SQS для Lambda Worker

Додайте тригер SQS до функції Lambda worker. Це автоматично запускатиме функцію Lambda worker щоразу, коли до черги SQS додається нове повідомлення.

У цьому прикладі показано безсерверний підхід до планування та обробки фонових завдань за допомогою служб AWS.

Найкращі практики для обробки черг

Щоб створити надійні та надійні системи обробки черг, врахуйте наступні найкращі практики:

• Виберіть правильну чергу повідомлень: Виберіть технологію черги повідомлень, яка відповідає конкретним вимогам вашої програми, враховуючи такі фактори, як масштабованість, надійність, довговічність і продуктивність.
• Розробіть для ідемпотентності: Переконайтеся, що ваші робочі процеси є ідемпотентними, тобто вони можуть безпечно обробляти одне й те саме завдання кілька разів, не викликаючи ненавмисних побічних ефектів. Це важливо для обробки повторних спроб і збоїв.
• Реалізуйте обробку помилок і повторні спроби: Реалізуйте надійну обробку помилок і механізми повторних спроб для коректної обробки збоїв. Використовуйте експоненціальне збільшення інтервалу, щоб уникнути перевантаження системи повторними спробами.
• Відстежуйте та реєструйте: Відстежуйте продуктивність вашої системи обробки черг і реєструйте всі відповідні події. Це допоможе вам ідентифікувати та усунути проблеми. Використовуйте такі показники, як довжина черги, час обробки та частота помилок, щоб відстежувати стан системи.
• Налаштуйте черги мертвих літер: Налаштуйте черги мертвих літер для обробки завдань, які не можуть бути успішно оброблені після кількох повторних спроб. Це запобіжить засміченню основної черги невдалими завданнями та дозволить дослідити причину збоїв.
• Захистіть свої черги: Захистіть свої черги повідомлень, щоб запобігти несанкціонованому доступу. Використовуйте механізми автентифікації та авторизації, щоб контролювати, хто може створювати та споживати повідомлення.
• Оптимізуйте розмір повідомлення: Зберігайте розміри повідомлень якомога меншими, щоб покращити продуктивність і зменшити мережеві накладні витрати. Якщо вам потрібно надіслати великі обсяги даних, розгляньте можливість зберігання даних в окремій службі зберігання (наприклад, AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage) і надсилання посилання на дані в повідомленні.
• Реалізуйте обробку отруйних пігулок: Отруйна пігулка – це повідомлення, яке призводить до збою працівника. Реалізуйте механізми виявлення та обробки отруйних пігулок, щоб запобігти їх виведенню з ладу ваших робочих процесів.
• Враховуйте порядок повідомлень: Якщо порядок повідомлень важливий для вашої програми, виберіть чергу повідомлень, яка підтримує впорядковану доставку (наприклад, черги FIFO в AWS SQS). Майте на увазі, що впорядкована доставка може вплинути на продуктивність.
• Реалізуйте автоматичні вимикачі: Використовуйте автоматичні вимикачі, щоб запобігти каскадним збоям. Якщо робочий процес постійно не може обробляти завдання з певної черги, автоматичний вимикач може тимчасово припинити надсилання завдань цьому працівнику.
• Використовуйте пакетну обробку повідомлень: Пакетна обробка кількох повідомлень в одному запиті може покращити продуктивність за рахунок зменшення мережевих накладних витрат. Перевірте, чи підтримує ваша черга повідомлень пакетну обробку повідомлень.
• Ретельно протестуйте: Ретельно протестуйте свою систему обробки черг, щоб переконатися, що вона працює правильно. Використовуйте модульні тести, інтеграційні тести та наскрізні тести, щоб перевірити функціональність і продуктивність системи.

Випадки використання в різних галузях

Обробка черг використовується в широкому спектрі галузей і програм. Ось кілька прикладів:

• Електронна комерція: Обробка замовлень, надсилання підтверджень електронною поштою, створення рахунків-фактур і оновлення інвентарю.
• Фінанси: Обробка транзакцій, виконання аналізу ризиків і створення звітів. Наприклад, глобальна система обробки платежів може використовувати черги повідомлень для обробки транзакцій з різних країн і валют.
• Охорона здоров’я: Обробка медичних зображень, аналіз даних пацієнтів і надсилання нагадувань про зустрічі. Інформаційна система лікарні може використовувати обробку черг для обробки припливу даних з різних медичних пристроїв і систем.
• Соціальні мережі: Обробка зображень і відео, оновлення часових шкал і надсилання сповіщень. Платформа соціальних мереж може використовувати Kafka для обробки великого обсягу подій, створених активністю користувачів.
• Ігри: Обробка ігрових подій, оновлення таблиць лідерів і надсилання сповіщень. Багатокористувацька онлайн-гра (MMO) може використовувати обробку черг для обробки великої кількості одночасних гравців і ігрових подій.
• IoT: Прийом і обробка даних з пристроїв IoT, аналіз даних датчиків і надсилання сповіщень. Програма розумного міста може використовувати обробку черг для обробки даних від тисяч датчиків і пристроїв.

Майбутнє обробки черг

Обробка черг – це сфера, що розвивається. Нові тенденції включають:

• Безсерверна обробка черг: Використання безсерверних платформ, таких як AWS Lambda і Google Cloud Functions, для створення систем обробки черг. Це дозволяє вам зосередитися на бізнес-логіці ваших працівників, не керуючи інфраструктурою.
• Обробка потоків: Використання фреймворків обробки потоків, таких як Apache Flink і Apache Beam, для обробки даних у реальному часі. Обробка потоків дозволяє виконувати складну аналітику та перетворення даних, коли вони протікають через систему.
• Хмарна черга: Використання хмарних служб обміну повідомленнями, таких як Knative Eventing і Apache Pulsar, для створення масштабованих і стійких систем обробки черг.
• Керування чергами на основі штучного інтелекту: Використання штучного інтелекту та машинного навчання для оптимізації продуктивності черг, прогнозування вузьких місць і автоматичного масштабування ресурсів працівників.

Висновок

Фонові завдання та обробка черг є важливими методами для створення масштабованих, надійних і чутливих програм. Розуміючи ключові концепції, технології та найкращі практики, ви можете проектувати та впроваджувати системи обробки черг, які відповідають конкретним потребам ваших програм. Незалежно від того, чи створюєте ви невелику веб-програму чи велику розподілену систему, обробка черг може допомогти вам покращити продуктивність, підвищити надійність і спростити архітектуру. Не забудьте вибрати правильну технологію черги повідомлень для ваших потреб і дотримуватися найкращих практик, щоб ваша система обробки черг була надійною та ефективною.