को समझनामाइक्रोसर्विसेजवास्तुकला

जब टीमें ए से संक्रमण करती हैंअखंड अनुप्रयोगमाइक्रोसर्विसेज आर्किटेक्चर के लिए, वे अक्सर उपलब्धि की दौड़ महसूस करते हैं। एप्लिकेशन को छोटी, प्रबंधनीय सेवाओं में विभाजित करने का विचार क्रांतिकारी लगता है। लचीलापन और गति प्रदान करते हुए प्रत्येक सेवा को स्वतंत्र रूप से विकसित, तैनात और बढ़ाया जा सकता है। हालाँकि, जब वास्तविक दुनिया में ट्रैफ़िक बढ़ता है, तो उत्साह जल्दी ही निराशा में बदल सकता है।

जबकि माइक्रोसर्विसेज स्वतंत्र स्केलिंग और तैनाती की अनुमति देते हैं, कई टीमें एक गंभीर गलती करती हैं: वे सभी सेवाओं को एक एकल, साझा डेटाबेस से जोड़ते हैं। यह एक सामान्य ख़तरे की ओर ले जाता है: एक वितरित मोनोलिथ। स्केलिंग करते समय, विशेष रूप से भारी भार के तहत, यह आर्किटेक्चर महत्वपूर्ण चुनौतियाँ पैदा कर सकता है।

माइक्रोसर्विसेज के सार को समझना महत्वपूर्ण है। माइक्रोसर्विसेज का उद्देश्य अनुप्रयोग विकास को छोटे, केंद्रित भागों में विभाजित करके सरल बनाना है। प्रत्येक सेवा आम तौर पर एक ही कार्य करती है और एपीआई के माध्यम से दूसरों के साथ संचार करती है। यह मॉड्यूलर दृष्टिकोण रखरखाव को बढ़ा सकता है और पूरे सिस्टम को प्रभावित किए बिना व्यक्तिगत घटकों को अपडेट करना आसान बना सकता है।

वितरित मोनोलिथ क्या है?

एक वितरित मोनोलिथ तब होता है जब आप सेवाओं को स्वतंत्र रूप से स्केल करने का प्रयास करते हैं, लेकिन वे सभी एक ही डेटाबेस पर निर्भर होते हैं। यह सेटअप एक बाधा उत्पन्न करता है, क्योंकि प्रत्येक सेवा एक ही स्रोत को अनुरोध भेजती है। यहां बताया गया है कि यह आम तौर पर कैसे सामने आता है:

एक डेटाबेस में एकाधिक सेवाएँ फ़नल अनुरोध। इससे बड़ी मात्रा में समवर्ती अनुरोध हो सकते हैं, जो डेटाबेस पर भारी पड़ सकते हैं।
ट्रैफ़िक बढ़ने से डेटाबेस ओवरलोड हो जाता है, जिससे मंदी और टाइमआउट हो सकता है।
विलंबता संबंधी समस्याएं उत्पन्न होती हैं, जिससे प्रतिक्रिया समय धीमा हो जाता है जो उपयोगकर्ताओं को निराश कर सकता है और व्यावसायिक प्रदर्शन को प्रभावित कर सकता है।

संक्षेप में, भले ही आपकी सेवाएँ बड़े पैमाने पर हों, डेटाबेस कायम नहीं रह सकता। यह बेमेल अक्सर यह धारणा पैदा करता है कि माइक्रोसर्विसेज उम्मीद के मुताबिक प्रदर्शन नहीं कर रहे हैं।

का भ्रमअनुमापकता

माइक्रोसर्विसेज एक आकर्षक वादा प्रस्तुत करते हैं: आपके सिस्टम के प्रत्येक भाग को स्वतंत्र रूप से स्केल करें। लेकिन यह वादा भ्रामक हो सकता है. यहाँ अक्सर क्या होता है:

सेवाओं को साइलो में विकसित और तैनात किया जाता है, जिससे टीमों के बीच समन्वय की कमी पैदा हो सकती है।
प्रत्येक सेवा को क्षैतिज रूप से स्केल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसका अर्थ है कि आप बढ़े हुए लोड को संभालने के लिए किसी सेवा के अधिक उदाहरण जोड़ सकते हैं।
सभी सेवाएँ एक ही डेटाबेस उदाहरण साझा करती हैं, जिससे विवाद और प्रदर्शन संबंधी समस्याएं पैदा होती हैं।

यह दृष्टिकोण एक ऐसी स्थिति पैदा करता है जहां डेटाबेस कई कनेक्शनों और प्रश्नों से अभिभूत हो जाता है। ऐसा नहीं है कि माइक्रोसर्विसेज़ स्वयं समस्याग्रस्त हैं; बल्कि, साझा डेटाबेस एक संकट बिंदु में बदल जाता है। उदाहरण के लिए, यदि सेवा ए को डेटा पढ़ने की ज़रूरत है जबकि सेवा बी डेटा लिख रही है, तो विवाद उत्पन्न होता है, जिससे देरी होती है।

परिणामस्वरूप, टीमें नई सुविधाओं को विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करने की तुलना में डेटाबेस प्रदर्शन की समस्या निवारण में अधिक समय व्यतीत कर सकती हैं। इससे निराशा हो सकती है और उत्पादकता में कमी आ सकती है।

डेटाबेस ओवरलोड के सामान्य लक्षण

जैसे-जैसे आपका एप्लिकेशन बढ़ता है, आपको अपने डेटाबेस पर तनाव के संकेत दिखाई दे सकते हैं। इन लक्षणों को जल्दी पहचानने से आप भविष्य में होने वाली बड़ी समस्याओं से बच सकते हैं। सामान्य संकेतों में शामिल हैं:

बढ़ी हुई विलंबता:अनुरोधों को संसाधित होने में अधिक समय लगता है, जिससे उपयोगकर्ता अनुभव ख़राब हो जाता है।
कनेक्शन पूलथकावट:डेटाबेस सेवाओं द्वारा अनुरोधित समवर्ती कनेक्शनों की संख्या को संभाल नहीं सकता है।
लेन-देन ताले:अत्यधिक लॉकिंग हो सकती है, जो अन्य लेनदेन को आगे बढ़ने से रोकती है।

ये लक्षण केवल अस्थायी मंदी का संकेत नहीं देते हैं; वे आपकी वास्तुकला की संरचना के बारे में गहन मुद्दों का सुझाव देते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपकी सेवा अधिक संख्या में टाइमआउट का अनुभव कर रही है, तो यह डेटाबेस के अनुरोधों को शीघ्रता से संसाधित करने में असमर्थ होने के कारण हो सकता है।

विलंबता स्पाइक्स को समझना

डेटाबेस ओवरलोड के पहले चेतावनी संकेतों में से एक विलंबता स्पाइक्स है। यह बिना किसी त्रुटि या क्रैश के होता है लेकिन अनुरोधों की क्रमिक मंदी के रूप में प्रकट होता है। यहां बताया गया है कि यह स्थिति कैसे विकसित हो सकती है:

सेवा ए एक नया समापन बिंदु पेश करती है, जिसमें कई क्वेरीज़ शामिल होती हैं जो डेटाबेस पर लोड बढ़ाती हैं।
सर्विस बी एक जटिल जॉइन ऑपरेशन करता है जो लोड बढ़ाता है, खासकर यदि डेटाबेस ऐसे प्रश्नों के लिए अनुकूलित नहीं है।
सेवा सी हर कुछ सेकंड में डेटा का सर्वेक्षण करती है, जिससे डेटाबेस पर और बोझ पड़ता है और समस्या और बढ़ जाती है।

व्यक्तिगत रूप से, ये परिवर्तन हानिरहित लग सकते हैं। हालाँकि, सामूहिक रूप से वे आपके डेटाबेस को एक अभिभूत इकाई में बदल सकते हैं, जो मांग को पूरा करने के लिए संघर्ष कर रही है। यहां एक व्यावहारिक उदाहरण एक साधारण ई-कॉमर्स एप्लिकेशन हो सकता है जहां कई सेवाएं उत्पाद डेटाबेस के साथ इंटरैक्ट करती हैं। यदि ऑर्डर सेवा नए ऑर्डर लिखने का प्रयास कर रही है तो उत्पाद विवरण सेवा उत्पाद जानकारी के लिए क्वेरी करती है, यदि डेटाबेस एक साथ लोड को संभाल नहीं सकता है तो दोनों सेवाएं महत्वपूर्ण देरी का अनुभव कर सकती हैं।

माइक्रोसर्विसेज स्केलिंग के लिए मुख्य विचार

🚫

साझा डेटाबेस से बचें
सेवा अनुरोधों में बाधाओं को रोकें।

💾

कैशिंग रणनीतियाँ लागू करें
डेटाबेस लोड कम करें और प्रतिक्रिया समय में सुधार करें।

🔑

डेटा स्वामित्व सुनिश्चित करें
सेवाओं को स्पष्ट डेटा जिम्मेदारियाँ सौंपें।

🌉

एपीआई गेटवे का प्रयोग करें
यातायात प्रबंधित करें और सेवा संचार में सुधार करें।

⏳

विलंबता संबंधी समस्याओं की निगरानी करें
धीमी प्रतिक्रिया समय को पहचानें और उसका समाधान करें।

इन विलंबता स्पाइक्स की पहचान करने में निगरानी उपकरण अविश्वसनीय रूप से सहायक हो सकते हैं। न्यू रेलिक या डेटाडॉग जैसे उपकरण डेटाबेस प्रदर्शन में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं, जिससे टीमों को मंदी के सटीक कारण का पता लगाने में मदद मिलती है।

स्केलिंग सेवाओं का प्रभाव

किसी सेवा को स्केल करने से अप्रत्याशित चुनौतियाँ पैदा हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, सेवा उदाहरणों की संख्या 2 से बढ़ाकर 20 करने के कई परिणाम हो सकते हैं:

अधिक खुले कनेक्शन:प्रत्येक नए सेवा उदाहरण के लिए डेटाबेस से कनेक्शन की आवश्यकता होती है, जिससे समवर्ती कनेक्शन की संख्या अधिक हो जाती है।
निष्क्रिय लेनदेन में वृद्धि:ये लेनदेन संसाधनों का उपभोग कर सकते हैं, जिससे डेटाबेस धीमा हो सकता है।
लॉक विवाद की अधिक संभावना:जैसे ही कई उदाहरण डेटाबेस में लिखने का प्रयास करते हैं, लॉक हो सकते हैं, जिससे देरी हो सकती है।

यद्यपि आपका एप्लिकेशन रिपोर्ट कर सकता है कि सेवा विलंबता स्वीकार्य है, वास्तविकता यह है कि आपका डेटाबेस अनुरोधों की आमद से जूझ रहा है। यह पहचानना आवश्यक है कि स्केलिंग सेवाएँ डेटाबेस को स्केल करने के बराबर नहीं हैं।

कनेक्शन को अधिक प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए कनेक्शन पूलिंग रणनीतियों को लागू करने पर विचार करें। उदाहरण के लिए, हिकारीसीपी जैसे कनेक्शन पूल मैनेजर का उपयोग समवर्ती कनेक्शन की संख्या को सीमित करने में मदद कर सकता है और यह सुनिश्चित कर सकता है कि आपका डेटाबेस उत्तरदायी बना रहे।

क्योंकैशिंगपूर्ण समाधान नहीं है

इस बिंदु पर, कोई आमतौर पर समाधान के रूप में कैशिंग लागू करने का सुझाव देता है। हालाँकि कैशिंग वास्तव में प्रतिक्रियाओं को तेज़ कर सकती है, लेकिन यह मुख्य समस्या का समाधान नहीं करती है:

राइट्स को अभी भी उसी डेटाबेस तक पहुंच की आवश्यकता है:कैश्ड रीड्स प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं, लेकिन लेखन संचालन अभी भी डेटाबेस पर असर डालता है।
कैश अमान्यकरण एक जटिल कार्य बन सकता है:कैश को डेटाबेस के साथ समन्वयित रखने से विसंगतियाँ हो सकती हैं।
सभी सेवाओं में डेटा स्थिरता बनाए रखना चुनौतीपूर्ण हो सकता है:अलग-अलग सेवाओं में अलग-अलग कैश स्थिति हो सकती है, जिससे डेटा पुराना हो सकता है।

संक्षेप में, कैशिंग एक संरचनात्मक समाधान के बजाय एक अस्थायी सुधार के रूप में कार्य करता है। यह कुछ लक्षणों को कम कर सकता है लेकिन साझा डेटाबेस अधिभार की अंतर्निहित समस्या का समाधान नहीं करेगा। एक व्यावहारिक दृष्टिकोण Redis या Memcached जैसे वितरित कैशिंग तंत्र को लागू करना होगा। हालाँकि, नुकसान से बचने के लिए अपनी कैशिंग रणनीति को सावधानीपूर्वक डिजाइन करना महत्वपूर्ण है।

उदाहरण के लिए, आप कैश-असाइड पैटर्न पर विचार कर सकते हैं जहां एप्लिकेशन डेटाबेस से पूछताछ करने से पहले डेटा के लिए कैश की जांच करता है। यदि डेटा नहीं मिलता है, तो इसे डेटाबेस से पुनर्प्राप्त किया जा सकता है और कैश में जोड़ा जा सकता है। यह दृष्टिकोण आपके डेटाबेस पर लोड को कम करने में मदद कर सकता है जबकि यह सुनिश्चित करता है कि बार-बार एक्सेस किया गया डेटा आसानी से उपलब्ध है।

मुख्य मुद्दा: साझा डेटाबेस स्वामित्व

कई माइक्रोसर्विसेज आर्किटेक्चर के साथ मूलभूत समस्या डेटाबेस का साझा स्वामित्व है। यह सेटअप जटिलताओं और अक्षमताओं को जन्म देता है:

कसकर युग्मित सेवाएँ:प्रत्येक सेवा डेटाबेस स्कीमा से कसकर जुड़ जाती है, जिससे दूसरों को प्रभावित किए बिना एक को बदलना मुश्किल हो जाता है।
एक सेवा में परिवर्तन अनजाने में अन्य को प्रभावित कर सकता है:यदि एक सेवा डेटाबेस स्कीमा को संशोधित करती है, तो यह अन्य सेवाओं में कार्यक्षमता को तोड़ सकती है।
परिचालन जटिलता बढ़ जाती है:जैसे-जैसे सेवाओं की संख्या बढ़ती है, डेटाबेस पहुंच का प्रबंधन करना और प्रदर्शन सुनिश्चित करना अधिक चुनौतीपूर्ण होता जाता है।

माइक्रोसर्विसेज के लाभों का सही मायने में उपयोग करने के लिए, डेटा को कैसे प्रबंधित और एक्सेस किया जाता है, इस पर पुनर्विचार करना महत्वपूर्ण है। एक प्रभावी समाधान माइक्रोसर्विसेज डेटा प्रबंधन पैटर्न को अपनाना है, जहां प्रत्येक सेवा का अपना डेटा होता है। यह दृष्टिकोण साझा डेटाबेस समस्या को समाप्त कर सकता है और अधिक कुशल सेवा इंटरैक्शन को जन्म दे सकता है।

उदाहरण के लिए, यदि आपके पास उपयोगकर्ता सेवा, ऑर्डर सेवा और उत्पाद सेवा है, तो प्रत्येक अपना डेटाबेस बनाए रख सकता है। उपयोगकर्ता सेवा उपयोगकर्ता डेटा का प्रबंधन करती है, ऑर्डर सेवा ऑर्डर जानकारी का प्रबंधन करती है, और उत्पाद सेवा उत्पाद विवरण का ध्यान रखती है। यह पृथक्करण प्रत्येक सेवा को साझा डेटाबेस में कोई बाधा पैदा किए बिना स्वतंत्र रूप से स्केल करने की अनुमति देता है।

प्रभावी माइक्रोसर्विसेज स्केलिंग के लिए रणनीतियाँ

माइक्रोसर्विसेज आर्किटेक्चर को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए, इन रणनीतियों पर विचार करें:

डेटा स्वामित्व का विकेंद्रीकरण करें:प्रत्येक सेवा के पास अपना डेटा होना चाहिए, युग्मन को कम करना चाहिए और स्वतंत्र स्केलिंग की अनुमति देनी चाहिए।
एपीआई गेटवे लागू करें:अनुरोधों को प्रबंधित करने और प्रत्यक्ष डेटाबेस इंटरैक्शन को कम करने के लिए गेटवे का उपयोग करें। इससे सेवाओं के बीच संचार को सुव्यवस्थित करने में मदद मिल सकती है।
इवेंट सोर्सिंग का उपयोग करें:परिवर्तनों को घटनाओं के रूप में कैप्चर करें, जिससे सेवाओं को सीधे डेटाबेस एक्सेस के बिना प्रतिक्रिया करने की अनुमति मिल सके। इससे अधिक प्रतिक्रियाशील आर्किटेक्चर बन सकता है।
डेटाबेस शेयरिंग पर विचार करें:अपने डेटाबेस को छोटे, अधिक प्रबंधनीय टुकड़ों में विभाजित करें। यह विभिन्न सेवाओं को अपने स्वयं के डेटाबेस शार्क के साथ बातचीत करने की अनुमति देता है, जिससे विवाद कम हो जाता है।
क्वेरीज़ अनुकूलित करें:सुनिश्चित करें कि आपकी डेटाबेस क्वेरीज़ कुशल हैं। प्रदर्शन पर उनके प्रभाव को कम करने के लिए धीमी क्वेरी का विश्लेषण करें और दोबारा प्रतिक्रिया दें।

ये दृष्टिकोण माइक्रोसर्विसेज के लाभों को बनाए रखते हुए साझा डेटाबेस द्वारा उत्पन्न चुनौतियों को कम करने में मदद कर सकते हैं।

माइक्रोसर्विसेज को प्रभावी ढंग से स्केल करना

डिकौपल सेवाएँ

सुनिश्चित करें कि सेवाएँ स्वतंत्र रूप से संचालित हों।

डेटाबेस वितरित करें

प्रत्येक सेवा के लिए अलग डेटाबेस निर्दिष्ट करें।

अनुरोधों को अनुकूलित करें

समवर्ती अनुरोधों की संख्या कम करें.

लोड संतुलन लागू करें

सभी सेवाओं में ट्रैफ़िक समान रूप से वितरित करें।

सफल माइक्रोसर्विसेज कार्यान्वयन के उदाहरण

कई संगठनों ने डेटाबेस अधिभार से बचते हुए माइक्रोसर्विसेज को सफलतापूर्वक लागू किया है। उदाहरण के लिए:

नेटफ्लिक्स:उच्च ट्रैफ़िक भार का समर्थन करने के लिए माइक्रोसर्विसेज और स्वतंत्र डेटा भंडारण के संयोजन का उपयोग करता है। वे एक अनूठी डेटा रणनीति अपनाते हैं जो उन्हें अपने बड़े पैमाने के बुनियादी ढांचे को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने की अनुमति देती है।
उबेर:इवेंट-संचालित आर्किटेक्चर को लागू करता है, जिससे सेवाओं को प्रत्यक्ष डेटाबेस निर्भरता के बिना संचार करने की अनुमति मिलती है। यह आर्किटेक्चर उन्हें लाखों सवारी और लेनदेन को निर्बाध रूप से संभालने में सक्षम बनाता है।

दोनों कंपनियां बताती हैं कि कैसे उचित डेटा प्रबंधन से सफल माइक्रोसर्विसेज स्केलिंग हो सकती है। उन्होंने बड़े पैमाने के अनुप्रयोगों में माइक्रोसर्विसेज का प्रभावी ढंग से उपयोग कैसे किया जा सकता है, इसके लिए उद्योग मानक निर्धारित किए हैं।

इन उदाहरणों के अलावा, छोटी कंपनियों को भी सफलता मिली है। उदाहरण के लिए, एक स्टार्टअप एक सरल ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म बनाने के लिए माइक्रोसर्विसेज का उपयोग कर सकता है, जहां प्रत्येक सेवा भुगतान, उत्पाद लिस्टिंग या उपयोगकर्ता खातों जैसे विशिष्ट पहलू को संभालती है। यह सुनिश्चित करके कि प्रत्येक सेवा का अपना डेटाबेस है, वे डेटाबेस परत पर बाधाओं के बिना आवश्यकतानुसार प्रत्येक टुकड़े को स्केल कर सकते हैं।

निष्कर्ष

निष्कर्ष में, जबकि माइक्रोसर्विसेज स्केलेबल आर्किटेक्चर के लिए एक मार्ग प्रदान करते हैं, साझा डेटाबेस के साथ संयुक्त होने पर वे महत्वपूर्ण चुनौतियां भी पैदा कर सकते हैं। इस सेटअप की सीमाओं को समझना उन नुकसानों से बचने के लिए महत्वपूर्ण है जो प्रदर्शन में बाधा डाल सकते हैं। एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया माइक्रोसर्विसेज समाधान आपके अनुप्रयोगों में चपलता और प्रतिक्रियाशीलता बढ़ा सकता है।

यदि आप अपने माइक्रोसर्विसेज आर्किटेक्चर को अनुकूलित करने में गहराई से उतरना चाहते हैं, तो जैसे टूल तलाशने पर विचार करेंनिःशुल्क ऑनलाइन चार्ट निर्माताडेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए. डेटा स्वामित्व को विकेंद्रीकृत करके और सेवाएं डेटाबेस के साथ कैसे इंटरैक्ट करती हैं, इस पर पुनर्विचार करके, आप वास्तव में स्केलेबल माइक्रोसर्विसेज आर्किटेक्चर प्राप्त कर सकते हैं।