{"id":30908,"date":"2019-10-31T21:38:07","date_gmt":"2019-10-31T18:38:07","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/stroitelnye-bloki-raspredelennyh-prilozhenij-pervoe-priblizhenie\/"},"modified":"2019-10-31T21:38:07","modified_gmt":"2019-10-31T18:38:07","slug":"stroitelnye-bloki-raspredelennyh-prilozhenij-pervoe-priblizhenie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/administrirovanie\/stroitelnye-bloki-raspredelennyh-prilozhenij-pervoe-priblizhenie","title":{"rendered":"Mattoni per applicazioni distribuite. Prima approssimazione.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"Mattoni per applicazioni distribuite. Prima approssimazione.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/7ef485e452075775ce317b557671274c.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Nel passato <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/446028\/\">articolo<\/a><\/noindex> Abbiamo analizzato i fondamenti teorici dell'architettura reattiva. \u00c8 tempo di parlare dei flussi di dati, dei modi di implementazione dei sistemi Erlang\/Elixir reattivi e dei modelli di scambio di messaggi al loro interno:<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Richiesta-risposta<\/li>\n<li>Risposta a chunk di richiesta<\/li>\n<li>Risposta con richiesta<\/li>\n<li>Pubblica-sottoscrivi<\/li>\n<li>Pubblica-sottoscrivi invertito<\/li>\n<li>Distribuzione dei task<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"soa-msa-i-obmen-soobscheniyami\">SOA, MSA e scambio di messaggi<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>SOA e MSA sono architetture sistemiche che definiscono le regole di costruzione dei sistemi, mentre il messaging fornisce i primitivi per la loro realizzazione.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Non voglio promuovere una particolare architettura di sistema. Sono a favore dell'applicazione delle pratiche pi\u00f9 efficaci e utili per un progetto specifico e un'azienda. Qualunque paradigma scegliamo, \u00e8 meglio creare i blocchi di sistema seguendo il principio Unix: componenti con bassa accoppiatura, responsabili di entit\u00e0 singole. I metodi API eseguono azioni il pi\u00f9 semplici possibile con le entit\u00e0.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Messaging \u2012 come suggerisce il nome \u2012 \u00e8 un broker di messaggi. Il suo obiettivo principale \u00e8 ricevere e inviare messaggi. Si occupa delle interfacce per l'invio delle informazioni, della formazione di canali logici di trasmissione all'interno del sistema, del routing e del bilanciamento, oltre a gestire i fallimenti a livello di sistema.<br \/>\nIl messaging sviluppato non cerca di competere con rabbitmq n\u00e9 di sostituirlo. Le sue principali caratteristiche sono:<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Distribuzione.<br \/>\nI punti di interscambio possono essere creati su tutti i nodi del cluster, il pi\u00f9 vicino possibile al codice che li utilizza.<\/li>\n<li>Semplicit\u00e0.<br \/>\nOrientato a minimizzare il codice boilerplate e a garantire la facilit\u00e0 d'uso.<\/li>\n<li>Migliore performance.<br \/>\nNon cerchiamo di replicare la funzionalit\u00e0 di rabbitmq, ma ci concentriamo solo sul livello architetturale e di trasporto, che integriamo nel modo pi\u00f9 semplice in OTP, minimizzando i costi.<\/li>\n<li>Flessibilit\u00e0.<br \/>\nOgni servizio pu\u00f2 combinare molti schemi di scambio.<\/li>\n<li>Affidabilit\u00e0, integrata nel design.<\/li>\n<li>Scalabilit\u00e0.<br \/>\nIl messaging cresce con l'applicazione. Con l'aumento del carico, \u00e8 possibile spostare i punti di scambio su macchine separate.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><em>Nota.<\/em> Dal punto di vista dell'organizzazione del codice, i meta-progetti sono ideali per sistemi complessi su Erlang\/Elixir. Tutto il codice del progetto si trova in un unico repository \u2013 un progetto ombrello. I microservizi, in questo caso, sono massimamente isolati e svolgono operazioni semplici, ciascuna responsabile di un'entit\u00e0 separata. Con questo approccio, \u00e8 facile mantenere l'API dell'intero sistema, apportare modifiche e scrivere test unitari e di integrazione in modo conveniente.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>I componenti del sistema interagiscono direttamente o attraverso un broker. Dal punto di vista del messaging, ciascun servizio ha diverse fasi della vita:<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Inizializzazione del servizio.<br \/>\nIn questa fase avviene la configurazione e l'avvio del processo di esecuzione del servizio e delle sue dipendenze.<\/li>\n<li>Creazione di un punto di scambio.<br \/>\nIl servizio pu\u00f2 utilizzare un punto di scambio statico, definito nella configurazione del nodo, o creare punti di scambio dinamicamente. <\/li>\n<li>Registrazione del servizio.<br \/>\nAffinch\u00e9 un servizio possa gestire le richieste, deve essere registrato presso il punto di scambio.<\/li>\n<li>Funzionamento normale.<br \/>\nIl servizio svolge un lavoro utile.<\/li>\n<li>Fine del servizio.<br \/>\nSono possibili due tipi di conclusione del lavoro: ordinaria e d'emergenza. Nella modalit\u00e0 ordinaria, il servizio si scollega dal punto di interscambio e si ferma. In caso di emergenze, il messaging esegue uno degli scenari di gestione degli errori.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p>Sembra piuttosto complicato, ma nel codice non \u00e8 cos\u00ec spaventoso. Esempi di codice con commenti saranno forniti nell'analisi dei modelli pi\u00f9 avanti.<\/p>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"exchanges\">Exchanges<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Il punto di interscambio \u00e8 un processo di messaging che implementa la logica di interazione con i componenti nell'ambito del modello di scambio di messaggi. In tutti gli esempi presentati di seguito, i componenti interagiscono attraverso punti di interscambio, la combinazione dei quali forma il messaging.<\/p>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"message-exchange-patterns-meps\">Message exchange patterns (MEPs)<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Globalmente, i modelli di scambio possono essere suddivisi in bidirezionali e unidirezionali. I primi implicano una risposta al messaggio ricevuto, i secondi no. Un esempio classico di modello bidirezionale nell'architettura client-server \u00e8 il modello Request-response. Esaminiamo il modello e le sue modifiche.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"requestresponse-ili-rpc\">Request\u2013response o RPC<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>RPC \u00e8 utilizzato quando abbiamo bisogno di ricevere una risposta da un altro processo. Questo processo pu\u00f2 essere eseguito sullo stesso nodo o trovarsi su un altro continente. Di seguito \u00e8 riportato uno schema di interazione tra il client e <a class=\"wpil_keyword_link\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/it\/server\/dts-los-angeles\/\"   title=\"server\" data-wpil-keyword-link=\"linked\"  data-wpil-monitor-id=\"3483\">server<\/a> attraverso messaging.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Mattoni per applicazioni distribuite. Prima approssimazione.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/091725fc108d6ce1a5fc9ae866e2c395.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Poich\u00e9 messaging \u00e8 completamente asincrono, il trasferimento per il client \u00e8 diviso in 2 fasi:<\/p>\n<p><\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>Invio della richiesta<\/p>\n<p><\/p>\n<pre><code class=\"erlang\">messaging:request(Exchange, ResponseMatchingTag, RequestDefinition, HandlerProcess).<\/code><\/pre>\n<p><\/p>\n<p><em>Scambio<\/em> \u2012 nome unico del punto di scambio<br \/>\n<em>ResponseMatchingTag<\/em> \u2012 etichetta locale per l'elaborazione della risposta. Ad esempio, nel caso di invio di pi\u00f9 richieste identiche appartenenti a utenti diversi.<br \/>\n<em>RequestDefinition<\/em> \u2012 corpo della richiesta<br \/>\n<em>HandlerProcess<\/em> \u2012 PID del gestore. A questo processo arriver\u00e0 la risposta dal server.<\/p>\n<p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Elaborazione della risposta<\/p>\n<p><\/p>\n<pre><code class=\"erlang\">handle_info(#'$msg'{exchange = EXCHANGE, tag = ResponseMatchingTag, message = ResponsePayload}, State)<\/code><\/pre>\n<p><\/p>\n<p><em>ResponsePayload<\/em> \u2012 risposta dal server.<\/p>\n<p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><\/p>\n<p>Per il server, il processo \u00e8 anch'esso composto da 2 fasi:<\/p>\n<p><\/p>\n<ol>\n<li>Inizializzazione del punto di scambio<\/li>\n<li>Elaborazione delle richieste ricevute<\/li>\n<\/ol>\n<p><\/p>\n<p>Illustriamo con il codice questo modello. Supponiamo che dobbiamo implementare un semplice servizio che fornisce un unico metodo per il tempo esatto.<\/p>\n<p><\/p>\n<h4 id=\"kod-servera\">Codice del server<\/h4>\n<p><\/p>\n<p>Estraiamo la definizione dell'API del servizio in api.hrl:<\/p>\n<p><\/p>\n<pre><code class=\"erlang\">%% =====================================================\n%%  entit\u00e0\n%% =====================================================\n-record(time, {\n  unixtime :: non_neg_integer(),\n  datetime :: binary()\n}).\n\n-record(time_error, {\n  code :: non_neg_integer(),\n  error :: term()\n}).\n\n%% =====================================================\n%%  metodi\n%% =====================================================\n-record(time_req, {\n  opts :: term()\n}).\n-record(time_resp, {\n  result :: #time{} | #time_error{}\n}).<\/code><\/pre>\n<p><\/p>\n<p>Definiamo il controller del servizio in time_controller.erl<\/p>\n<p><\/p>\n<pre><code class=\"erlang\">%% L'esempio mostra solo il codice significativo. Inserendolo nel template gen_server \u00e8 possibile ottenere un servizio funzionante.\n\n%% inizializzazione del gen_server\ninit(Args) -&gt;\n  %% collegamento al punto di scambio\n  messaging:monitor_exchange(req_resp, ?EXCHANGE, default, self())\n  {ok, #{}}.\n\n%% gestione dell'evento di perdita di connessione con il punto di scambio. Questo stesso evento arriva se il punto di scambio non \u00e8 ancora stato avviato.\nhandle_info(#exchange_die{exchange = ?EXCHANGE}, State) -&gt;\n  erlang:send(self(), monitor_exchange),\n  {noreply, State};\n\n%% gestione dell'API\nhandle_info(#time_req{opts = _Opts}, State) -&gt;\n  messaging:response_once(Client, #time_resp{\nresult = #time{ unixtime = time_utils:unixtime(now()), datetime = time_utils:iso8601_fmt(now())}\n  });\n  {noreply, State};\n\n%% conclusione del lavoro del gen_server\nterminate(_Reason, _State) -&gt;\n  messaging:demonitor_exchange(req_resp, ?EXCHANGE, default, self()),\n  ok.<\/code><\/pre>\n<p><\/p>\n<h4 id=\"kod-klienta\">Codice cliente<\/h4>\n<p><\/p>\n<p>Per inviare una richiesta al servizio, in qualsiasi parte del client \u00e8 possibile chiamare l'API di richiesta messaging:<\/p>\n<p><\/p>\n<pre><code class=\"erlang\">case messaging:request(?EXCHANGE, tag, #time_req{opts = #{}}, self()) of\n    ok -&gt; ok;\n    _ -&gt; %% logica di ripetizione o fallimento\nend<\/code><\/pre>\n<p><\/p>\n<p>In un sistema distribuito, la configurazione dei componenti pu\u00f2 variare e al momento della richiesta messaging potrebbe non essere ancora avviata, oppure il controller del servizio non sar\u00e0 pronto a gestire la richiesta. Pertanto, \u00e8 necessario verificare la risposta del messaging e gestire il caso di errore.<br \/>\nDopo l'invio riuscito, il cliente ricever\u00e0 una risposta o un errore dal servizio.<br \/>\nGestiremo entrambi i casi in handle_info:<\/p>\n<p><\/p>\n<pre><code class=\"erlang\">handle_info(#'$msg'{exchange = ?EXCHANGE, tag = tag, message = #time_resp{result = #time{unixtime = Utime}}}, State) -&gt;\n  ?debugVal(Utime),\n  {noreply, State};\n\nhandle_info(#'$msg'{exchange = ?EXCHANGE, tag = tag, message = #time_resp{result = #time_error{code = ErrorCode}}}, State) -&gt;\n  ?debugVal({error, ErrorCode}),\n  {noreply, State};<\/code><\/pre>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"request-chunked-response\">Risposta a chunk di richiesta<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>\u00c8 meglio evitare di trasmettere messaggi di grandi dimensioni. Questo influisce sulla reattivit\u00e0 e sulla stabilit\u00e0 dell'intero sistema. Se la risposta alla richiesta occupa molta memoria, \u00e8 necessario frammentarla.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Mattoni per applicazioni distribuite. Prima approssimazione.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/bd60742a933a8e4e3eeaf7f4adf00f2a.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Ecco un paio di esempi di tali situazioni:<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>I componenti scambiano dati binari, come file. Frammentare la risposta in piccole parti aiuta a lavorare in modo efficace con file di qualsiasi dimensione e a evitare le sovraccariche di memoria.<\/li>\n<li>Elenco. Ad esempio, dobbiamo selezionare tutte le voci da un enorme database e passarle a un altro componente.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p>Chiamo queste risposte un treno. In ogni caso, 1024 messaggi da 1 MB sono meglio di un singolo messaggio da 1 GB. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Nel cluster Erlang otteniamo un vantaggio aggiuntivo: riduzione del carico sul punto di scambio e sulla rete, poich\u00e9 le risposte vengono inviate direttamente al destinatario, bypassando il punto di scambio.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"response-with-request\">Risposta con richiesta<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>Questa \u00e8 una modifica piuttosto rara del pattern RPC per costruire sistemi dialogici.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Mattoni per applicazioni distribuite. Prima approssimazione.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/9b350a0b48ca8acdca973da2f7eadb76.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"publish-subscribe-data-distribution-tree\">Publish-subscribe (albero di distribuzione dati)<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>I sistemi orientati agli eventi consegnano i dati ai consumatori man mano che sono pronti. Pertanto, i sistemi sono pi\u00f9 inclini a un modello push piuttosto che pull o poll. Questa caratteristica consente di non sprecare risorse attendendo costantemente i dati.<br \/>\nNell'immagine \u00e8 mostrato il processo di diffusione del messaggio ai consumatori che si sono iscritti a un determinato argomento.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Mattoni per applicazioni distribuite. Prima approssimazione.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/e211d5dcfeb5ce8513699eac8e3b6d84.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Esempi classici dell'uso di questo pattern includono la diffusione dello stato: il mondo di gioco nei videogiochi, i dati di mercato nelle borse, informazioni utili nei data feed.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Esaminiamo il codice del sottoscrittore:<\/p>\n<p><\/p>\n<pre><code class=\"erlang\">init(_Args) -&gt;\n  %% Iscriviti al messaggero, chiave = key\n  messaging:subscribe(?SUBSCRIPTION, key, tag, self()),\n  {ok, #{}}.\n\nhandle_info(#exchange_die{exchange = ?SUBSCRIPTION}, State) -&gt;\n  %% se il punto di scambio non \u00e8 disponibile, cerchiamo di riconnetterci\n  messaging:subscribe(?SUBSCRIPTION, key, tag, self()),\n  {noreply, State};\n\n%% elaboriamo i messaggi ricevuti\nhandle_info(#'$msg'{exchange = ?SUBSCRIPTION, message = Msg}, State) -&gt;\n  ?debugVal(Msg),\n  {noreply, State};\n\n%% alla fermata del consumatore - ci disconnettiamo dal punto di scambio\nterminate(_Reason, _State) -&gt;\n  messaging:unsubscribe(?SUBSCRIPTION, key, tag, self()),\n  ok.<\/code><\/pre>\n<p><\/p>\n<p>La fonte pu\u00f2 invocare la funzione di pubblicazione del messaggio in qualsiasi punto comodo:<\/p>\n<p><\/p>\n<pre><code class=\"erlang\">messaging:publish_message(Exchange, Key, Message).<\/code><\/pre>\n<p><\/p>\n<p><em>Scambio<\/em> \u2012 nome del punto di scambio,<br \/>\n<em>Chiave<\/em> \u2012 chiave di instradamento<br \/>\n<em>Messaggio<\/em> \u2012 payload<\/p>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"inverted-publish-subscribe\">Pubblica-sottoscrivi invertito<\/h2>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Mattoni per applicazioni distribuite. Prima approssimazione.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/2ef7cd7de459455937bdcfa8a11fd028.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Implementando pub-sub, si pu\u00f2 ottenere uno schema utile per la registrazione. L'insieme di fonti e consumatori pu\u00f2 essere completamente diverso. L'immagine mostra un caso con un consumatore e molte fonti.<\/p>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"task-distribution-pattern\">Schema di distribuzione dei task<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>In quasi ogni progetto si presentano compiti di elaborazione differita, come la generazione di report, l'invio di notifiche e il recupero di dati da sistemi esterni. La capacit\u00e0 del sistema che esegue questi compiti \u00e8 facilmente scalabile aggiungendo gestori. Tutto ci\u00f2 che dobbiamo fare \u00e8 creare un cluster di gestori e distribuire equamente i compiti tra di loro.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Consideriamo le situazioni che possono sorgere con 3 gestori. Gi\u00e0 nella fase di distribuzione dei compiti sorge la questione dell'equit\u00e0 della distribuzione e del sovraccarico dei gestori. L'equit\u00e0 sar\u00e0 garantita dalla distribuzione round-robin, mentre per evitare che un gestore si sovraccarichi, introdurremo un limite <em>prefetch_limit<\/em>. Nei regimi transitori <em>prefetch_limit<\/em> non permetter\u00e0 a un solo gestore di ricevere tutti i compiti.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Messaging gestisce le code e la priorit\u00e0 di elaborazione. I gestori ricevono le attivit\u00e0 man mano che arrivano. L'esecuzione di un compito pu\u00f2 concludersi con successo o con un rifiuto:<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li><code>messaging:ack(Tack)<\/code> \u2012 viene chiamato in caso di elaborazione riuscita del messaggio<\/li>\n<li><code>messaging:nack(Tack)<\/code> \u2012 viene attivato in tutte le situazioni anomale. Dopo che il task viene restituito, il messaging lo passer\u00e0 a un altro gestore.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Mattoni per applicazioni distribuite. Prima approssimazione.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/c2c632b6411247ee8b0dcfb3250a4503.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Supponiamo che durante l'elaborazione di tre task si sia verificato un errore complesso: il gestore 1 \u00e8 andato in crash dopo aver ricevuto il task, senza riuscire a comunicare nulla al punto di scambio. In questo caso, il punto di scambio, trascorso il timeout di ack, passer\u00e0 il task a un altro gestore. Il gestore 3, per qualche motivo, ha rifiutato il task e ha inviato un nack; di conseguenza, il task \u00e8 passato a un altro gestore che lo ha completato con successo.<\/p>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"predvaritelnyy-itog\">Risultato preliminare<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Abbiamo esaminato i principali mattoni dei sistemi distribuiti e ottenuto una base per comprenderne l'applicazione in Erlang\/Elixir.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Combinando schemi di base, si possono costruire paradigmi complessi per risolvere i compiti emergenti.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Nella parte conclusiva del ciclo, esamineremo questioni comuni nell'organizzazione dei servizi, nella routinizzazione e nel bilanciamento, e discuteremo anche dell'aspetto pratico della scalabilit\u00e0 e della resilienza dei sistemi.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Fine della seconda parte.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Foto <noindex>Marius Christensen<\/noindex><br \/>\nIllustrazioni realizzate con websequencediagrams.com<\/p>\n<p>Fonte: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" 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