Problem dvostrukog pisanja  Izgradnja pouzdanog, visoko dostupnog, skalabilnog distribuiranog sustava zahtijeva pridržavanje specifičnih tehnika, načela i obrazaca. Dizajn takvih sustava uključuje rješavanje bezbrojnih izazova. Među najrasprostranjenijim i najosnovnijim problemima je   . problem dvostrukog pisanja    izazov je koji se javlja u distribuiranim sustavima, uglavnom kada se radi o višestrukim izvorima podataka ili bazama podataka koje treba održavati sinkronizirane. Odnosi se na poteškoće u osiguravanju da se promjene podataka dosljedno zapisuju u različite pohrane podataka, kao što su baze podataka ili predmemorije, bez uvođenja problema poput nedosljednosti podataka, sukoba ili uskih grla u izvedbi. "Problem dvostrukog pisanja"  Arhitektura mikroservisa i baza podataka uzoraka po usluzi donose vam mnoge prednosti, poput neovisne implementacije i skaliranja, izoliranih kvarova i potencijalnog povećanja brzine razvoja. Međutim, operacije zahtijevaju promjene među više mikroservisa, što vas tjera da razmislite o pouzdanom rješenju za rješavanje ovog problema.   Gotovo pravi primjer  Razmotrimo scenarij u kojem naša domena uključuje prihvaćanje zahtjeva za kredit, njihovu procjenu i zatim slanje upozorenja korisnicima.  U duhu načela jedinstvene odgovornosti, Conwayeva zakona i pristupu dizajna vođenom domenom, nakon nekoliko sesija prepunih događaja, cijela je domena podijeljena u tri poddomene s definiranim ograničenim kontekstima koji imaju jasne granice, modele domene i sveprisutni jezik.    ima zadatak uključivanja i prikupljanja novih zahtjeva za kredit.   sustav ocjenjuje te prijave i donosi odluke na temelju dostavljenih podataka. Ovaj postupak procjene, uključujući KYC/KYB, provjere protiv prijevara i kreditnog rizika, može biti dugotrajan, zahtijevajući sposobnost istovremenog rukovanja tisućama aplikacija. Posljedično, ova je funkcionalnost delegirana namjenskom mikroservisu s vlastitom bazom podataka, što omogućuje neovisno skaliranje. Prvi Drugi  Nadalje, ovim podsustavima upravljaju dva različita tima, svaki sa svojim vlastitim ciklusima izdanja, ugovorima o razini usluge (SLA) i zahtjevima za skalabilnost.    , postoji specijalizirana usluga obavijesti za slanje upozorenja korisnicima.  Na kraju Evo pročišćenog opisa primarne upotrebe sustava:  Klijent podnosi zahtjev za kredit.  Služba za podnošenje zahtjeva za kredit bilježi novi zahtjev sa statusom "Na čekanju" i pokreće postupak procjene prosljeđujući zahtjev Službi za procjenu.  Služba za procjenu procjenjuje pristigli zahtjev za kredit i naknadno obavještava Službu zahtjeva za kredit o odluci.  Po primitku odluke, usluga zahtjeva za kredit ažurira status zahtjeva za kredit u skladu s tim i pokreće uslugu obavijesti da obavijesti klijenta o ishodu.  Usluga obavijesti obrađuje ovaj zahtjev i šalje obavijesti korisniku putem e-pošte, SMS-a ili drugih preferiranih komunikacijskih metoda, u skladu s postavkama korisnika.  To je na prvi pogled prilično jednostavan i primitivan sustav, ali zaronimo u to kako servis zahtjeva za kredit obrađuje naredbu podnošenja zahtjeva za kredit.  Možemo razmotriti dva pristupa za interakciju usluga:    U ovom pristupu usluga ažurira svoju lokalnu bazu podataka (commits) i zatim objavljuje događaj ili poruku drugim uslugama. First-Local-Commit-Then-Publish:    Suprotno tome, ova metoda uključuje objavljivanje događaja ili poruke prije predaje promjena u lokalnu bazu podataka. First-Publish-Then-Local-Commit:  Obje metode imaju svoje nedostatke i samo su djelomično sigurne za komunikaciju u distribuiranim sustavima.     Ovo je dijagram slijeda primjene prvog pristupa.  U ovom scenariju, Loan Application Service koristi pristup   , gdje prvo obvezuje transakciju, a zatim pokušava poslati obavijest drugom sustavu. Međutim, ovaj je proces osjetljiv na neuspjeh ako, na primjer, postoje problemi s mrežom, usluga procjene nije dostupna ili usluga prijave za kredit naiđe na pogrešku Out of Memory (OOM) i ruši se. U takvim slučajevima, poruka bi se izgubila, ostavljajući Procjenu bez obavijesti o novom zahtjevu za kredit, osim ako se ne provedu dodatne mjere. First-Local-Commit-Ten-Publish     I ovaj drugi.  U scenariju   , usluga prijave za kredit suočava se sa značajnijim rizicima. Može obavijestiti Assessment Service o novoj aplikaciji, ali ne uspijeva lokalno spremiti ovo ažuriranje zbog problema kao što su problemi s bazom podataka, pogreške u memoriji ili greške koda. Ovaj pristup može dovesti do značajnih nedosljednosti u podacima, što bi moglo uzrokovati ozbiljne probleme, ovisno o tome kako Služba za reviziju kredita postupa s pristiglim zahtjevima. First-Publish-Then-Local-Commit  Stoga moramo pronaći rješenje koje nudi robustan mehanizam za objavljivanje događaja vanjskim korisnicima. No, prije nego što uđemo u potencijalna rješenja, prvo bismo trebali razjasniti vrste jamstava isporuke poruka koje se mogu postići u distribuiranim sustavima.  Garancija isporuke poruka  Postoje četiri vrste jamstava koja možemo postići.  Nema garancija  Nema jamstva da će poruka biti isporučena na odredište. Pristup   govori upravo o tome. Potrošači mogu primiti poruke jednom, više puta ili nikada. First-Local-Commit-Then-Publish  Isporuka najviše jednom  Dostava najviše jednom znači da će poruka biti isporučena na odredište najviše 1 put. Pristup   može se također implementirati na ovaj način s politikom ponovnog pokušaja pokušaja s vrijednošću jedan. First-Local-Commit-Then-Publish  Najmanje jednom isporukom\Potrošači će primiti i obraditi svaku poruku, ali istu poruku mogu primiti više puta.  Isporuka točno jednom\Isporuka točno jednom znači da će potrošač primiti poruku učinkovito jednom.  Tehnički, to je moguće postići Kafkinim transakcijama i specifičnom idempotentnom implementacijom proizvođača i potrošača.  U većini slučajeva isporuka   jamči rješavanje mnogih problema osiguravajući da se poruke isporučuju barem jednom, ali potrošači moraju biti idempotentni. Međutim, s obzirom na neizbježne mrežne kvarove, sva potrošačka logika mora biti idempotentna kako bi se izbjegla obrada dvostrukih poruka, bez obzira na jamstva proizvođača. Stoga ovaj zahtjev nije toliko nedostatak koliko odražava stvarnost. 'barem jednom'  Rješenja  Postoji mnogo rješenja za ovaj problem, koja imaju svoje prednosti i nedostatke.   Potvrda u dvije faze  Prema Wikipediji, Two-Phase Commit (2PC) je protokol distribuiranih transakcija koji se koristi u računalnim znanostima i sustavima upravljanja bazama podataka kako bi se osigurala dosljednost i pouzdanost distribuiranih transakcija. Dizajniran je za situacije u kojima višestruki resursi (npr. baze podataka) trebaju sudjelovati u jednoj transakciji i osigurava da ili svi izvrše transakciju ili je svi prekinu, čime se održava dosljednost podataka. Zvuči točno ono što nam treba, ali Two-Phase Commit ima nekoliko nedostataka:  Ako jedan resurs koji sudjeluje prestane reagirati ili doživi kvar, cijeli se proces može blokirati dok se problem ne riješi. To može dovesti do potencijalnih problema s performansama i dostupnošću.  Two-Phase Commit ne nudi ugrađene mehanizme tolerancije grešaka. Za rješavanje kvarova oslanja se na vanjske mehanizme ili ručnu intervenciju.  Ne podržavaju sve moderne baze podataka Two-Phase Commit.   Zajednička baza podataka  Najočiglednije rješenje za arhitekturu mikroservisa je primjena uzorka (ili čak ponekad anti-uzorka) — zajedničke baze podataka. Ovaj je pristup vrlo intuitivan ako vam je potrebna dosljednost transakcija u više tablica u različitim bazama podataka, samo koristite jednu zajedničku bazu podataka za ove mikroservise.  Nedostaci ovog pristupa uključuju uvođenje jedne točke kvara, sprječavanje neovisnog skaliranja baze podataka i ograničavanje mogućnosti korištenja različitih rješenja baze podataka koja su najprikladnija za specifične zahtjeve i slučajeve upotrebe. Dodatno, modifikacije kodnih baza mikroservisa bile bi potrebne za podršku takvog oblika distribuirane transakcije.   Transakcijski izlazni spremnik  '   ' je obrazac dizajna koji se koristi u distribuiranim sustavima kako bi se osiguralo pouzdano širenje poruka, čak i u slučaju nepouzdanih sustava za slanje poruka. Uključuje pohranjivanje događaja u označenu tablicu 'OutboxEvents' unutar iste transakcije kao i sama operacija. Ovaj pristup dobro je usklađen s ACID svojstvima relacijskih baza podataka. Nasuprot tome, mnoge No-SQL baze podataka ne podržavaju u potpunosti ACID svojstva, već se umjesto toga odlučuju za načela CAP teorema i BASE filozofije, koji daju prednost dostupnosti i eventualnoj dosljednosti nad strogom dosljednošću. Transakcijski izlazni spremnik  Transakcijski izlazni spremnik pruža   i može se implementirati s nekoliko pristupa: jamstvo barem jednom  Praćenje dnevnika transakcija  Izdavač anketa  Pristup   podrazumijeva korištenje rješenja specifičnih za bazu podataka kao što je CDC (Change Data Capture). Glavni nedostaci tog pristupa su: praćenja dnevnika transakcija  Rješenja specifična za baze podataka  Povećana latencija zbog specifičnosti CDC implementacija  Druga metoda je   , koja olakšava rasterećenje izlazne pošte anketiranjem tablice izlazne pošte. Primarni nedostatak ovog pristupa je mogućnost povećanog opterećenja baze podataka, što može dovesti do većih troškova. Nadalje, ne podržavaju sve No-SQL baze podataka učinkovito postavljanje upita za određene segmente dokumenta. Izdvajanje cijelih dokumenata stoga može rezultirati smanjenjem performansi. Polling Publisher  Ovdje je mali dijagram slijeda koji objašnjava kako to radi.    Slušajte sebe  Primarni izazov s uzorkom Transactional Outbox leži u njegovoj ovisnosti o ACID svojstvima baze podataka. To bi moglo biti jednostavno u tipičnim OLTP bazama podataka, ali predstavlja izazov u NoSQL području. Kako bi se to riješilo, potencijalno rješenje je iskoristiti dnevnik dodavanja (na primjer, Kafka) odmah od pokretanja obrade zahtjeva.  Umjesto izravne obrade naredbe 'pošalji zahtjev za kredit', mi je odmah šaljemo internoj Kafkinoj temi i zatim klijentu vraćamo 'prihvaćen' rezultat. Međutim, budući da postoji velika vjerojatnost da naredbu još treba obraditi, ne možemo odmah obavijestiti korisnika o rezultatu. Kako bismo upravljali ovom konačnom dosljednošću, možemo upotrijebiti tehnike kao što su dugo ispitivanje, ispitivanje koje pokreće klijent, optimistična ažuriranja korisničkog sučelja ili korištenje WebSockets ili događaja poslanih s poslužitelja za obavijesti. Međutim, ovo je posve posebna tema, pa se vratimo našoj početnoj temi.  Poslali smo poruku na internu Kafkinu temu. Usluga prijave zajma zatim koristi ovu poruku — istu naredbu koju je primila od klijenta — i započinje obradu. Prvo, izvršava neku poslovnu logiku; tek nakon što je ova logika uspješno izvedena i rezultati su postojani, objavljuje nove poruke o javnoj Kafkinoj temi.  Pogledajmo malo pseudokoda.   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(); }    Bez brige, budući da pomak još nije učinjen, poruka će se pokušati ponovno poslati. Što ako obrada poslovne logike ne uspije?    Bez brige, budući da je poslovna logika idempotentna, neće stvoriti duplikat zahtjeva za kredit. Umjesto toga, pokušat će ponovno poslati poruku javnoj temi Kafka. Što ako slanje novih događaja Kafki ne uspije?    Bez brige, budući da je poslovna logika idempotentna, neće stvoriti duplikat zahtjeva za kredit. Umjesto toga, ponovno će poslati poruke javnoj Kafkinoj temi i nadati se da će popravak ovog puta uspjeti. Što ako se poruke šalju Kafki, ali pomak ne uspije?  Glavni nedostaci ovog pristupa uključuju dodatnu složenost povezanu s novim stilom programiranja, konačnu dosljednost (budući da klijent neće odmah znati rezultat) i zahtjev da sva poslovna logika bude idempotentna.  Izvor događaja  Što je izvor događaja i kako se ovdje može primijeniti? Izvor događaja je softverski arhitektonski obrazac koji se koristi za modeliranje stanja sustava hvatanjem svih promjena njegovih podataka kao niza nepromjenjivih događaja. Ti događaji predstavljaju činjenice ili promjene stanja i služe kao jedini izvor istine za trenutno stanje sustava. Dakle, tehnički, implementacijom sustava za pronalaženje događaja, već imamo sve događaje u EventStoreu, a potrošači mogu koristiti ovaj EventStore kao jedinstven izvor istine o tome što se dogodilo. Nema potrebe za posebnim rješenjem baze podataka za praćenje svih promjena ili nedoumica oko naručivanja, jedini problem je sjediti na strani čitanja budući da je za dobivanje stvarnog stanja entiteta potrebno ponoviti sve događaje.  Zaključak  U ovom smo članku pregledali nekoliko pristupa za izgradnju pouzdanog slanja poruka u distribuiranim sustavima. Postoji nekoliko preporuka koje bismo mogli uzeti u obzir prilikom izgradnje sustava s ovim karakteristikama  Uvijek razvijajte idempotentne potrošače jer je kvar mreže neizbježan.  Pažljivo koristite   s jasnim razumijevanjem jamstvenih zahtjeva. First-Local-Commit-Ten-Publish  Nikada nemojte koristiti pristup   jer može dovesti do ozbiljne nedosljednosti podataka u vašem sustavu. First-Publish-Then-Local-Commit  Ako se postojeća odluka o izboru baze podataka vrlo vjerojatno može promijeniti ili tehnička strategija podrazumijeva odabir najboljeg rješenja za pohranu za problem — nemojte graditi zajedničke knjižnice vezanjem na rješenja baze podataka kao što je   . CDC  Koristite   pristup kao standardno rješenje za postizanje barem jednom jamstva. Transactional Outbox  Razmislite o korištenju pristupa   kada se koriste baze podataka bez SQL-a. Slušaj sebe  Sljedeći put ćemo pogledati praktičniji primjer implementacije transakcijskog izlaznog spremnika. Vidjeti  vas!

Read My Stories

Ovaj zvuk je proizveden na izvornom jeziku priče!

Pouzdano slanje poruka u distribuiranim sustavima

About Author

KOMENTARI

VIJESI OZNAKE

OVAJ ČLANAK JE PREDSTAVLJEN U

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps