Problém s duálnym zápisom  Vybudovanie spoľahlivého, vysoko dostupného, škálovateľného distribuovaného systému si vyžaduje dodržiavanie špecifických techník, princípov a vzorov. Návrh takýchto systémov zahŕňa riešenie nespočetných problémov. Medzi najrozšírenejšie a najzákladnejšie problémy patrí   . problém duálneho zápisu    je problém, ktorý vzniká v distribuovaných systémoch, najmä pri práci s viacerými zdrojmi údajov alebo databázami, ktoré je potrebné udržiavať v synchronizácii. Vzťahuje sa na ťažkosti so zabezpečením toho, aby sa zmeny údajov konzistentne zapisovali do rôznych dátových úložísk, ako sú databázy alebo vyrovnávacie pamäte, bez toho, aby sa zaviedli problémy, ako sú nezrovnalosti údajov, konflikty alebo obmedzenia výkonu. „Problém s duálnym zápisom“  Architektúra mikroslužieb a databáza vzorov na službu vám prináša mnoho výhod, ako je nezávislé nasadenie a škálovanie, izolované zlyhania a potenciálne zvýšenie rýchlosti vývoja. Operácie si však vyžadujú zmeny medzi viacerými mikroslužbami, čo vás núti premýšľať o spoľahlivom riešení na vyriešenie tohto problému.   Takmer skutočný príklad  Uvažujme o scenári, v ktorom naša doména zahŕňa prijímanie žiadostí o úver, ich posudzovanie a následné zasielanie upozornení zákazníkom.  V duchu princípu jedinej zodpovednosti, Conwayovho zákona a prístupu k dizajnu riadenému doménou bola po niekoľkých stretnutiach s udalosťami celá doména rozdelená na tri subdomény s definovaným ohraničeným kontextom s jasnými hranicami, doménovými modelmi a všadeprítomným jazykom.    má za úlohu nastupovanie a zostavovanie nových žiadostí o úver.   systém vyhodnocuje tieto žiadosti a rozhoduje na základe poskytnutých údajov. Tento proces hodnotenia, vrátane kontroly KYC/KYB, boja proti podvodom a kreditného rizika, môže byť časovo náročný, čo si vyžaduje schopnosť spracovať tisíce žiadostí súčasne. V dôsledku toho bola táto funkcia delegovaná na vyhradenú mikroslužbu s vlastnou databázou, ktorá umožňuje nezávislé škálovanie. Prvý Druhý  Okrem toho tieto podsystémy riadia dva rôzne tímy, z ktorých každý má svoje vlastné cykly vydávania, zmluvy o úrovni služieb (SLA) a požiadavky na škálovateľnosť.    existuje špecializovaná oznamovacia služba na odosielanie upozornení zákazníkom.  Nakoniec Tu je podrobný popis primárneho prípadu použitia systému:  Zákazník podá žiadosť o úver.  Služba žiadosti o pôžičku zaznamená novú žiadosť so stavom „Nevybavená“ a iniciuje proces hodnotenia postúpením žiadosti hodnotiacej službe.  Assessment Service vyhodnotí prichádzajúcu žiadosť o pôžičku a následne informuje o svojom rozhodnutí službu Assessment Service.  Po prijatí rozhodnutia služba žiadosti o pôžičku zodpovedajúcim spôsobom aktualizuje stav žiadosti o pôžičku a spustí službu upozornení, aby informovala zákazníka o výsledku.  Služba Notifikácie spracuje túto požiadavku a odošle zákazníkovi upozornenia prostredníctvom e-mailu, SMS alebo iným preferovaným spôsobom komunikácie podľa nastavenia zákazníka.  Je to na prvý pohľad celkom jednoduchý a primitívny systém, ale poďme sa pozrieť na to, ako služba Žiadosť o pôžičku spracováva príkaz na odoslanie žiadosti o pôžičku.  Môžeme zvážiť dva prístupy k interakciám so službami:    V tomto prístupe služba aktualizuje svoju lokálnu databázu (potvrdí) a potom zverejní udalosť alebo správu iným službám. First-Local-Commit-Then-Publish:    Naopak, táto metóda zahŕňa zverejnenie udalosti alebo správy pred potvrdením zmien do lokálnej databázy. First-Publish-Then-Local-Commit:  Obe metódy majú svoje nevýhody a sú len čiastočne bezpečné pre komunikáciu v distribuovaných systémoch.     Toto je sekvenčný diagram aplikácie prvého prístupu.  V tomto scenári služba žiadosti o pôžičku využíva prístup   , kde najprv potvrdí transakciu a potom sa pokúsi poslať oznámenie do iného systému. Tento proces však môže zlyhať, ak sa napríklad vyskytnú problémy so sieťou, hodnotiaca služba je nedostupná alebo služba žiadosti o pôžičku narazí na chybu Nedostatok pamäte (OOM) a zlyhá. V takýchto prípadoch by sa správa stratila a hodnotenie by zostalo bez oznámenia o novej žiadosti o pôžičku, pokiaľ sa nezavedú dodatočné opatrenia. First-Local-Commit-Then-Publish     A ten druhý.  V scenári   čelí služba žiadosti o pôžičku významnejším rizikám. Môže to informovať hodnotiacu službu o novej aplikácii, ale nedokáže túto aktualizáciu lokálne uložiť kvôli problémom, ako sú problémy s databázou, chyby pamäte alebo chyby v kóde. Tento prístup môže viesť k výrazným nezrovnalostiam v údajoch, čo môže spôsobiť vážne problémy v závislosti od toho, ako služba Loan Review Service narába s prichádzajúcimi žiadosťami. First-Publish-Then-Local-Commit  Preto musíme nájsť riešenie, ktoré ponúka robustný mechanizmus zverejňovania udalostí externým spotrebiteľom. Ale predtým, ako sa ponoríme do potenciálnych riešení, mali by sme si najprv objasniť typy záruk doručovania správ, ktoré je možné dosiahnuť v distribuovaných systémoch.  Garancia doručenia správ  Existujú štyri typy záruk, ktoré môžeme dosiahnuť.  Žiadne záruky  Neexistuje žiadna záruka, že správa bude doručená na miesto určenia. Presne o tom je prístup   . Spotrebitelia môžu dostávať správy raz, viackrát alebo vôbec. First-Local-Commit-Then-Publish  Maximálne raz doručenie  Maximálne raz doručenie znamená, že správa bude doručená na miesto určenia maximálne 1 krát. Prístup   možno implementovať týmto spôsobom aj s politikou opakovania pokusov s hodnotou jedna. First-Local-Commit-Then-Publish  Doručenie aspoň raz \ Spotrebitelia prijmú a spracujú každú správu, ale rovnakú správu môžu dostať aj viackrát.  Presne raz doručenie\Presne raz doručenie znamená, že spotrebiteľ dostane správu efektívne raz.  Technicky je možné dosiahnuť transakciami Kafka a špecifickou idempotentnou implementáciou výrobcu a spotrebiteľa.  Vo väčšine prípadov záruky doručenia   riešia mnohé problémy zabezpečením doručenia správ aspoň raz, ale spotrebitelia musia byť idempotentní. Avšak vzhľadom na nevyhnutné zlyhania siete musí byť všetka spotrebiteľská logika idempotentná, aby sa zabránilo spracovaniu duplicitných správ, bez ohľadu na záruky výrobcu. Preto táto požiadavka nie je ani tak nevýhodou, ako skôr odráža realitu. „aspoň raz“  Riešenia  Na tento problém existuje množstvo riešení, ktoré majú svoje výhody aj nevýhody.   Dvojfázové odovzdanie  Podľa Wikipédie je Two-Phase Commit (2PC) distribuovaný transakčný protokol používaný v informatike a systémoch správy databáz na zabezpečenie konzistentnosti a spoľahlivosti distribuovaných transakcií. Je navrhnutý pre situácie, keď sa na jednej transakcii musia zúčastniť viaceré zdroje (napr. databázy), a zabezpečuje, že buď všetky transakciu potvrdia, alebo ju všetky prerušia, čím sa zachová konzistencia údajov. Znie to presne tak, ako potrebujeme, ale dvojfázový záväzok má niekoľko nevýhod:  Ak jeden zúčastnený zdroj prestane reagovať alebo dôjde k zlyhaniu, celý proces môže byť zablokovaný, kým sa problém nevyrieši. To môže viesť k potenciálnym problémom s výkonom a dostupnosťou.  Dvojfázové poverenie neposkytuje vstavané mechanizmy odolnosti voči chybám. Pri riešení porúch sa spolieha na externé mechanizmy alebo manuálny zásah.  Nie všetky moderné databázy podporujú dvojfázový záväzok.   Zdieľaná databáza  Najviditeľnejším riešením pre architektúru mikroslužieb je použiť vzor (alebo dokonca niekedy anti-vzor) – zdieľanú databázu. Tento prístup je veľmi intuitívny, ak potrebujete transakčnú konzistenciu medzi viacerými tabuľkami v rôznych databázach, stačí použiť jednu zdieľanú databázu pre tieto mikroslužby.  Nevýhody tohto prístupu zahŕňajú zavedenie jediného bodu zlyhania, zamedzenie nezávislého škálovania databázy a obmedzenie možnosti používať rôzne databázové riešenia, ktoré sú najvhodnejšie pre špecifické požiadavky a prípady použitia. Okrem toho by na podporu takejto formy distribuovanej transakcie boli potrebné úpravy kódových báz mikroslužieb.   Pošta na odoslanie transakcií  „   “ je návrhový vzor používaný v distribuovaných systémoch na zabezpečenie spoľahlivého šírenia správ, dokonca aj v prípade nespoľahlivých systémov zasielania správ. Zahŕňa ukladanie udalostí do určenej tabuľky 'OutboxEvents' v rámci rovnakej transakcie ako samotná operácia. Tento prístup je v súlade s vlastnosťami ACID relačných databáz. Na rozdiel od toho mnohé databázy No-SQL plne nepodporujú vlastnosti ACID a namiesto toho sa rozhodli pre princípy teorému CAP a filozofie BASE, ktoré uprednostňujú dostupnosť a prípadnú konzistentnosť pred prísnou konzistentnosťou. Transakčná pošta na odoslanie  Transakčná pošta na odoslanie poskytuje   a môže byť implementovaná niekoľkými prístupmi: aspoň raz záruku  Chvost denníka transakcií  Vydavateľ prieskumu verejnej mienky  Prístup   zahŕňa použitie riešení špecifických pre databázu, ako je CDC (Change Data Capture). Hlavné nevýhody tohto prístupu sú: tailing protokolu transakcií  Databázové špecifické riešenia  Zvýšená latencia v dôsledku špecifík implementácií CDC  Ďalšou metódou je aplikácia   , ktorá uľahčuje vykladanie odosielaných správ prostredníctvom dotazovania v tabuľke odosielaných správ. Hlavnou nevýhodou tohto prístupu je potenciál zvýšeného zaťaženia databázy, čo môže viesť k vyšším nákladom. Okrem toho nie všetky databázy No-SQL podporujú efektívne dopytovanie pre špecifické segmenty dokumentov. Extrahovanie celých dokumentov môže preto viesť k zníženiu výkonu. Polling Publisher  Tu je malý sekvenčný diagram vysvetľujúci, ako to funguje.    Počúvajte sami seba  Primárna výzva pri vzore Transactional Outbox spočíva v jeho závislosti od vlastností databázy ACID. V typických databázach OLTP to môže byť jednoduché, ale predstavuje výzvy v oblasti NoSQL. Na vyriešenie tohto problému je potenciálnym riešením využiť protokol pridania (napríklad Kafka) hneď od spustenia spracovania požiadavky.  Namiesto priameho spracovania príkazu „podať žiadosť o pôžičku“ ho okamžite pošleme do internej Kafkovej témy a potom vrátime klientovi „akceptovaný“ výsledok. Keďže je však veľmi pravdepodobné, že príkaz ešte musí byť spracovaný, nemôžeme zákazníka okamžite informovať o výsledku. Na zvládnutie tejto prípadnej konzistencie môžeme použiť techniky, ako je dlhý dopyt, dopytovanie spustené klientom, optimistické aktualizácie používateľského rozhrania alebo používanie WebSockets alebo Server-Sent Events pre upozornenia. Toto je však úplne odlišná téma, takže sa vráťme k úvodnej téme.  Poslali sme správu na internú Kafkovu tému. Služba žiadosti o pôžičku potom spotrebuje túto správu – rovnaký príkaz, aký dostala od klienta – a začne spracovávať. Po prvé, vykonáva určitú obchodnú logiku; až potom, čo je táto logika úspešne vykonaná a výsledky sú zachované, publikuje nové správy na verejnú Kafkovu tému.  Poďme sa pozrieť na kúsok pseudokódu.   public async Task HandleAsync(SubmitLoanApplicationCommand command, ...) { //First, process business logic var loanApplication = await _loanApplicationService.HandleCommandAsync(command, ...); //Then, send new events to public Kafka topic producer.Send(new LoanApplicationSubmittedEvent(loanApplication.Id)); //Then, commit offset consumer.Commit(); }    Žiadny strach, keďže posun ešte nebol potvrdený, správa sa zopakuje. Čo ak zlyhá spracovanie obchodnej logiky?    Žiadny strach, keďže obchodná logika je idempotentná, nevytvorí duplicitnú žiadosť o úver. Namiesto toho sa pokúsi znova odoslať správy na verejnú tému Kafka. Čo ak zlyhá odosielanie nových udalostí Kafkovi?    Žiadny strach, keďže obchodná logika je idempotentná, nevytvorí duplicitnú žiadosť o úver. Namiesto toho bude znova posielať správy na verejnú tému Kafka a dúfať, že tento krát bude offsetový záväzok úspešný. Čo ak sa správy odošlú Kafkovi, ale nepodarí sa odovzdanie offsetu?  Medzi hlavné nevýhody tohto prístupu patrí pridaná zložitosť spojená s novým štýlom programovania, prípadná konzistentnosť (keďže klient sa hneď nedozvie výsledok) a požiadavka, aby bola celá obchodná logika idempotentná.  Zdroj udalostí  Čo je to zdroj udalostí a ako by sa dal použiť tu? Event sourcing je softvérový architektonický vzor, ktorý sa používa na modelovanie stavu systému zachytením všetkých zmien jeho údajov ako série nemenných udalostí. Tieto udalosti predstavujú fakty alebo stavové prechody a slúžia ako jediný zdroj pravdy pre súčasný stav systému. Technicky teda implementáciou systému na získavanie udalostí už máme všetky udalosti v EventStore a tento EventStore môžu spotrebitelia používať ako jediný zdroj pravdy o tom, čo sa stalo. Nie je potrebné špecifické databázové riešenie na sledovanie všetkých zmien alebo obáv z objednávania, jediným problémom je sedieť na čítacej strane, pretože na získanie aktuálneho stavu entity je potrebné prehrať všetky udalosti.  Záver  V tomto článku sme zhodnotili niekoľko prístupov k budovaniu spoľahlivého zasielania správ v distribuovaných systémoch. Existuje niekoľko odporúčaní, ktoré by sme mohli zvážiť pri budovaní systémov s týmito vlastnosťami  Vždy rozvíjajte idempotentných spotrebiteľov, pretože zlyhaniu siete sa nedá vyhnúť.  Opatrne používajte   s jasným pochopením záručných požiadaviek. First-Local-Commit-Then-Publish  Nikdy nepoužívajte prístup   pretože to môže viesť k vážnej nekonzistencii údajov vo vašom systéme. najprv publikujte, potom miestneho záväzku,  Ak sa rozhodnutie o výbere existujúcej databázy s veľkou pravdepodobnosťou môže zmeniť alebo z technickej stratégie vyplýva výber najlepšieho úložného riešenia pre daný problém – nevytvárajte zdieľané knižnice viazaním sa na databázové riešenia, ako je   . CDC  Využite prístup   ako štandardné riešenie na dosiahnutie aspoň jednorazových záruk. Transaction Outbox  Zvážte použitie prístupu   , keď sa využívajú databázy bez SQL. Počúvajte sami seba  Nabudúce sa pozrieme na praktickejší príklad implementácie Transakčnej schránky na odoslanie. Pozri  ty!

Read My Stories

Tento zvuk je vyrobený v pôvodnom jazyku príbehu!

Spoľahlivé zasielanie správ v distribuovaných systémoch

About Author

KOMENTÁRE

ZAVISTE ŠTÍTKY

TENTO ČLÁNOK BOL PREDSTAVENÝ V

Related Stories

112 Stories To Learn About Hackernoon Community

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

When Blood Told

Mutmut: a Python mutation testing system

112 Stories To Learn About Hackernoon Community

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

When Blood Told

Mutmut: a Python mutation testing system

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps