Izpratne parMikropakalpojumiArhitektūra

Kad komandas pāriet no amonolīts pielietojumsuz mikropakalpojumu arhitektūru, viņi bieži izjūt sasniegumu steigu. Ideja sadalīt lietojumprogrammu mazākos, pārvaldāmos pakalpojumos šķiet revolucionāra. Katru pakalpojumu var izstrādāt, izvietot un mērogot neatkarīgi, piedāvājot elastību un ātrumu. Tomēr, kad reālās pasaules satiksmes kāpumi sasniedz, uztraukums var ātri pārvērsties par neapmierinātību.

Lai gan mikropakalpojumi ļauj veikt neatkarīgu mērogošanu un izvietošanu, daudzas komandas pieļauj būtisku kļūdu: tās saista visus pakalpojumus ar vienu kopīgu datu bāzi. Tas noved pie kopīgas kļūmes: sadalīta monolīta. Šī arhitektūra var radīt ievērojamas problēmas mērogošanas laikā, īpaši lielas slodzes gadījumā.

Ir ļoti svarīgi izprast mikropakalpojumu būtību. Mikropakalpojumi ir paredzēti, lai vienkāršotu lietojumprogrammu izstrādi, sadalot to mazākās, koncentrētās daļās. Katrs pakalpojums parasti veic vienu funkciju un sazinās ar citiem, izmantojot API. Šī modulārā pieeja var uzlabot apkopi un atvieglot atsevišķu komponentu atjaunināšanu, neietekmējot visu sistēmu.

Kas ir sadalīts monolīts?

Izplatīts monolīts rodas, mēģinot mērogot pakalpojumus neatkarīgi, taču tie visi ir atkarīgi no vienas un tās pašas datu bāzes. Šī iestatīšana rada sastrēgumu, jo katrs pakalpojums sūta pieprasījumus uz vienu un to pašu avotu. Lūk, kā tas parasti notiek:

Vairāku pakalpojumu piltuvju pieprasījumi tiek ievietoti vienā datu bāzē. Tas var novest pie liela skaita vienlaicīgu pieprasījumu, pārslogojot datu bāzi.
Palielināta satiksme izraisa datu bāzes pārslodzi, kas var izraisīt palēninājumu un taimautu.
Rodas latentuma problēmas, kas izraisa lēnu reakcijas laiku, kas var nomākt lietotājus un ietekmēt uzņēmuma veiktspēju.

Īsāk sakot, pat ja jūsu pakalpojumi var palielināties, datu bāze nevar sekot līdzi. Šī neatbilstība bieži rada priekšstatu, ka mikropakalpojumi nedarbojas, kā paredzēts.

Ilūzija parMērogojamība

Mikropakalpojumi sniedz vilinošu solījumu: mērogojiet katru sistēmas daļu neatkarīgi. Taču šis solījums var būt maldinošs. Lūk, kas bieži notiek:

Pakalpojumi tiek izstrādāti un izvietoti tvertnēs, kas var radīt koordinācijas trūkumu starp komandām.
Katrs pakalpojums ir paredzēts horizontālai mērogošanai, kas nozīmē, ka varat pievienot vairāk pakalpojuma gadījumu, lai apstrādātu palielinātu slodzi.
Visiem pakalpojumiem ir viena datu bāzes instance, kas izraisa strīdus un veiktspējas problēmas.

Šī pieeja rada situāciju, kad datu bāzi pārņem daudzi savienojumi un vaicājumi. Nav tā, ka paši mikropakalpojumi ir problemātiski; drīzāk koplietotā datubāze pārvēršas par krīzes punktu. Piemēram, ja pakalpojumam A ir jālasa dati, kamēr pakalpojums B raksta datus, rodas strīds, kas izraisa aizkavi.

Rezultātā komandas var pavadīt vairāk laika datu bāzes veiktspējas problēmu novēršanai, nevis koncentrēties uz jaunu funkciju izstrādi. Tas var izraisīt neapmierinātību un samazinātu produktivitāti.

Biežākie datu bāzes pārslodzes simptomi

Lietojumprogrammai palielinoties, iespējams, pamanīsit datubāzes noslogojuma pazīmes. Šo simptomu agrīna atpazīšana var pasargāt jūs no lielām problēmām. Kopējās pazīmes ietver:

Palielināts latentums:Pieprasījumu apstrāde prasa ilgāku laiku, kā rezultātā tiek pasliktināta lietotāja pieredze.
Savienojuma baseinsizsīkums:Datubāze nevar apstrādāt pakalpojumu pieprasīto vienlaicīgo savienojumu skaitu.
Darījumu bloķēšana:Var rasties pārmērīga bloķēšana, kas neļauj turpināties citiem darījumiem.

Šie simptomi norāda ne tikai uz īslaicīgu palēninājumu; tie norāda uz dziļākām problēmām, kas saistītas ar jūsu arhitektūras struktūru. Piemēram, ja jūsu pakalpojumam ir liels skaits taimautu, tas var būt tāpēc, ka datu bāze nespēj pietiekami ātri apstrādāt pieprasījumus.

Izpratne par latentuma palielinājumiem

Viena no pirmajām datu bāzes pārslodzes brīdinājuma pazīmēm ir latentuma kāpumi. Tas notiek bez kļūdām vai avārijām, bet izpaužas kā pakāpeniska pieprasījumu palēnināšanās. Lūk, kā šī situācija var attīstīties:

Pakalpojums A ievieš jaunu beigu punktu, pievienojot vairākus vaicājumus, kas palielina datu bāzes slodzi.
Pakalpojums B veic sarežģītu savienošanas darbību, kas palielina slodzi, it īpaši, ja datu bāze nav optimizēta šādiem vaicājumiem.
Pakalpojums C aptauj datus ik pēc dažām sekundēm, vēl vairāk apliekot datubāzi un sarežģījot problēmu.

Atsevišķi šīs izmaiņas var šķist nekaitīgas. Tomēr kopā viņi var pārveidot jūsu datu bāzi par pārslogotu vienību, kas cīnās, lai neatpaliktu no pieprasījuma. Praktisks piemērs šeit varētu būt vienkārša e-komercijas lietojumprogramma, kurā vairāki pakalpojumi mijiedarbojas ar produktu datu bāzi. Ja produkta informācijas pakalpojums pieprasa informāciju par produktu, kamēr pasūtījumu pakalpojums mēģina rakstīt jaunus pasūtījumus, abos pakalpojumos var rasties ievērojama aizkave, ja datu bāze nevar apstrādāt vienlaicīgu slodzi.

Galvenie mikropakalpojumu mērogošanas apsvērumi

🚫

Izvairieties no koplietotas datu bāzes
Novērst sastrēgumus pakalpojumu pieprasījumos.

💾

Ieviesiet kešatmiņas stratēģijas
Samaziniet datu bāzes slodzi un uzlabojiet atbildes laiku.

🔑

Nodrošiniet datu īpašumtiesības
Piešķiriet pakalpojumiem skaidrus datu pienākumus.

🌉

Izmantojiet API vārtejas
Pārvaldiet satiksmi un uzlabojiet pakalpojumu saziņu.

⏳

Pārraugiet latentuma problēmas
Nosakiet un atrisiniet lēnas reakcijas laiku.

Uzraudzības rīki var būt neticami noderīgi, lai identificētu šos latentuma maksimumus. Tādi rīki kā New Relic vai Datadog sniedz ieskatu datu bāzes veiktspējā, palīdzot komandām noteikt precīzu palēninājuma cēloni.

Mērogošanas pakalpojumu ietekme

Pakalpojuma mērogošana var radīt negaidītas problēmas. Piemēram, pakalpojuma gadījumu skaita palielināšanai no 2 līdz 20 var būt vairākas sekas:

Vairāk atvērtu savienojumu:Katram jaunam pakalpojuma gadījumam ir nepieciešams savienojums ar datu bāzi, kas rada lielāku vienlaicīgu savienojumu skaitu.
Palielināts dīkstāves darījumu skaits:Šīs transakcijas var patērēt resursus, izraisot datu bāzes palēnināšanos.
Lielākas bloķēšanas iespējas:Tā kā vairāki gadījumi mēģina rakstīt datu bāzē, var rasties bloķēšana, kas izraisa aizkavi.

Lai gan jūsu lietojumprogramma var ziņot, ka pakalpojuma latentums ir pieņemams, patiesībā jūsu datu bāze cīnās ar pieprasījumu pieplūdumu. Ir svarīgi apzināties, ka mērogošanas pakalpojumi nav līdzvērtīgi datu bāzes mērogošana.

Apsveriet iespēju ieviest savienojumu apvienošanas stratēģijas, lai efektīvāk pārvaldītu savienojumus. Piemēram, savienojumu pūla pārvaldnieka, piemēram, HikariCP, izmantošana var palīdzēt ierobežot vienlaicīgu savienojumu skaitu un nodrošināt, ka jūsu datu bāze joprojām ir atsaucīga.

KāpēcKešatmiņaNav pilnīgs risinājums

Šajā brīdī kāds parasti iesaka ieviest kešatmiņu kā risinājumu. Lai gan kešatmiņa patiešām var paātrināt atbildes, tā neatrisina galveno problēmu:

Rakstīšanai joprojām ir nepieciešama piekļuve tai pašai datu bāzei:Kešatmiņā saglabātie nolasījumi var uzlabot veiktspēju, taču rakstīšanas darbības joprojām nonāk datu bāzē.
Kešatmiņas anulēšana var kļūt par sarežģītu uzdevumu:Kešatmiņas sinhronizēšana ar datu bāzi var radīt neatbilstības.
Datu konsekvenci dažādos pakalpojumos var būt grūti uzturēt:Dažādiem pakalpojumiem var būt dažādi kešatmiņas stāvokļi, kā rezultātā dati ir novecojuši.

Būtībā kešatmiņa darbojas kā pagaidu labojums, nevis strukturāls risinājums. Tas var mazināt dažus simptomus, bet neatrisinās koplietojamās datu bāzes pārslodzes pamatproblēmu. Praktiska pieeja būtu ieviest izplatītu kešatmiņas mehānismu, piemēram, Redis vai Memcached. Tomēr ir svarīgi rūpīgi izstrādāt kešatmiņas stratēģiju, lai izvairītos no kļūmēm.

Piemēram, varat apsvērt kešatmiņas atcelšanas modeli, kurā lietojumprogramma vispirms pārbauda, vai kešatmiņā nav datu, pirms veic vaicājumu datu bāzē. Ja dati netiek atrasti, tos var izgūt no datu bāzes un pievienot kešatmiņai. Šī pieeja var palīdzēt samazināt datu bāzes slodzi, vienlaikus nodrošinot, ka bieži pieejamie dati ir viegli pieejami.

Galvenā problēma: koplietošanas datu bāzes īpašumtiesības

Daudzu mikropakalpojumu arhitektūru pamatproblēma ir datu bāzes kopīpašums. Šī iestatīšana rada sarežģījumus un neefektivitāti:

Cieši saistīti pakalpojumi:Katrs pakalpojums kļūst cieši saistīts ar datu bāzes shēmu, apgrūtinot viena nomaiņu, neietekmējot citus.
Izmaiņas vienā pakalpojumā var nejauši ietekmēt citus:Ja kāds pakalpojums maina datu bāzes shēmu, tas var sabojāt citu pakalpojumu funkcionalitāti.
Darbības sarežģītība palielinās:Pakalpojumu skaitam pieaugot, piekļuves datubāzei pārvaldība un veiktspējas nodrošināšana kļūst arvien grūtāka.

Lai patiesi izmantotu mikropakalpojumu sniegtās priekšrocības, ir ļoti svarīgi pārdomāt, kā dati tiek pārvaldīti un piekļūt tiem. Viens efektīvs risinājums ir mikropakalpojumu datu pārvaldības modeļa pieņemšana, kur katram pakalpojumam pieder savi dati. Šī pieeja var novērst kopīgās datu bāzes problēmu un nodrošināt efektīvāku pakalpojumu mijiedarbību.

Piemēram, ja jums ir lietotāja pakalpojums, pasūtījuma pakalpojums un produktu pakalpojums, katrs var uzturēt savu datu bāzi. Lietotāju pakalpojums pārvalda lietotāja datus, pasūtījumu serviss apstrādā pasūtījuma informāciju, bet produktu serviss rūpējas par produkta detaļām. Šī atdalīšana ļauj katram pakalpojumam mērogot neatkarīgi, neradot sastrēgumu koplietotā datu bāzē.

Efektīvas mikropakalpojumu mērogošanas stratēģijas

Lai efektīvi pārvaldītu mikropakalpojumu arhitektūru, apsveriet šīs stratēģijas:

Decentralizēt datu īpašumtiesības:Katram pakalpojumam vajadzētu piederēt saviem datiem, samazinot savienojumu un ļaujot veikt neatkarīgu mērogošanu.
Ieviest API vārtejas:Izmantojiet vārtejas, lai pārvaldītu pieprasījumus un samazinātu tiešo datu bāzes mijiedarbību. Tas var palīdzēt racionalizēt saziņu starp pakalpojumiem.
Izmantojiet notikumu avotus:Uztveriet izmaiņas kā notikumus, ļaujot pakalpojumiem reaģēt bez tiešas piekļuves datubāzei. Tas var radīt atsaucīgāku arhitektūru.
Apsveriet datu bāzes koplietošanu:Sadaliet datu bāzi mazākās, vieglāk pārvaldāmās daļās. Tas ļauj dažādiem pakalpojumiem mijiedarboties ar saviem datu bāzes fragmentiem, samazinot strīdus.
Vaicājumu optimizēšana:Pārliecinieties, vai jūsu datu bāzes vaicājumi ir efektīvi. Analizējiet un pārveidojiet lēnos vaicājumus, lai samazinātu to ietekmi uz veiktspēju.

Šīs pieejas var palīdzēt mazināt problēmas, ko rada kopīga datu bāze, vienlaikus saglabājot mikropakalpojumu priekšrocības.

Efektīva mikropakalpojumu mērogošana

Atdalīšanas pakalpojumi

Nodrošiniet pakalpojumu neatkarīgu darbību.

Izplatiet datu bāzes

Katram pakalpojumam piešķiriet atsevišķas datu bāzes.

Pieprasījumu optimizēšana

Samaziniet vienlaicīgu pieprasījumu skaitu.

Ieviest slodzes līdzsvarošanu

Vienmērīgi sadaliet trafiku pa pakalpojumiem.

Veiksmīgas mikropakalpojumu ieviešanas piemēri

Vairākas organizācijas ir veiksmīgi ieviesušas mikropakalpojumus, vienlaikus izvairoties no datu bāzes pārslodzes. Piemēram:

Netflix:Izmanto mikropakalpojumu un neatkarīgas datu krātuves kombināciju, lai atbalstītu lielu trafika slodzi. Viņi izmanto unikālu datu stratēģiju, kas ļauj efektīvi pārvaldīt savu liela mēroga infrastruktūru.
Uber:Ievieš uz notikumu balstītu arhitektūru, ļaujot pakalpojumiem sazināties bez tiešas datu bāzes atkarības. Šī arhitektūra ļauj viņiem nemanāmi apstrādāt miljoniem braucienu un darījumu.

Abi uzņēmumi ilustrē, kā pareiza datu pārvaldība var nodrošināt veiksmīgu mikropakalpojumu mērogošanu. Viņi ir noteikuši nozares standartus tam, kā mikropakalpojumus var efektīvi izmantot liela mēroga lietojumprogrammās.

Papildus šiem piemēriem panākumus guvuši arī mazāki uzņēmumi. Piemēram, starta uzņēmums var izmantot mikropakalpojumus, lai izveidotu vienkāršu e-komercijas platformu, kurā katrs pakalpojums apstrādā noteiktu aspektu, piemēram, maksājumus, produktu sarakstus vai lietotāju kontus. Nodrošinot, ka katram pakalpojumam ir sava datu bāze, viņi var mērogot katru daļu pēc vajadzības, neradot vājās vietas datu bāzes slānī.

Secinājums

Noslēgumā jāsaka, ka, lai gan mikropakalpojumi piedāvā ceļu uz mērogojamu arhitektūru, tie var arī radīt ievērojamas problēmas, ja tos apvieno ar kopīgu datu bāzi. Izpratne par šīs iestatīšanas ierobežojumiem ir ļoti svarīga, lai izvairītos no nepilnībām, kas var kavēt veiktspēju. Labi izstrādāts mikropakalpojumu risinājums var palielināt jūsu lietojumprogrammu veiklību un atsaucību.

Ja vēlaties ienirt dziļāk savas mikropakalpojumu arhitektūras optimizēšanā, apsveriet iespēju izpētīt tādus rīkus kābezmaksas tiešsaistes diagrammu veidotājsdatu vizualizācijai. Decentralizējot datu īpašumtiesības un pārdomājot, kā pakalpojumi mijiedarbojas ar datu bāzi, varat sasniegt patiesi mērogojamu mikropakalpojumu arhitektūru.