Пять неотъемлемых архитектурных шаблонов для эффективных распределенных систем

Распределенные системы стали неотъемлемой частью современного мира IT. Для обеспечения их эффективной работы необходимо учитывать различные аспекты архитектуры. В данной статье рассмотрим пять ключевых архитектурных шаблонов, которые помогут создать эффективную и надежную распределенную систему.

Распределенные приложения необходимы для облачных сервисов хранения данных и обеспечения того, чтобы веб-приложения оставались адаптивными к большой аудитории. Разработчики используют эти шаблоны в качестве основных строительных блоков для разработки эффективных распределенных систем.

Что такое паттерн распределенной системы?

Шаблоны проектирования — это проверенные методы создания систем, адаптированных к конкретным сценариям, и они абстрактны по своей природе, что означает, что они не зависят от конкретной реализации. Со временем многие разработчики разработали и усовершенствовали шаблоны, что сделало их эффективной отправной точкой для проекта.

Шаблоны действуют как строительные блоки, позволяя программистам повторно использовать существующие знания, а не начинать с нуля, предоставляя другим разработчикам набор стандартизированных моделей для понимания того, как их проекты взаимодействуют с системой.

Типы паттернов распределенных систем

В распределенных системах шаблоны можно разделить на три категории в зависимости от их функциональности: взаимодействие с объектами, безопасность и другие.

• Шаблоны взаимодействия с объектами определяют протоколы отправки сообщений и разрешения для обмена данными между компонентами системы;

• Шаблоны безопасности обеспечивают конфиденциальность, целостность и доступность системы, защищая ее от несанкционированного доступа;

• Шаблоны, управляемые событиями, описывают создание, использование и реакцию на события в системе.

CQRS (разделение ответственности за выполнение командных запросов)

Этот шаблон разделяет обязанности по чтению и записи данных, позволяя командам независимо работать над различными аспектами системы. Он обеспечивает масштабируемость и безопасность за счет разделения операций чтения и записи. Команды используются для записи данных в хранилище и не возвращают результатов, в то время как запросы используются для извлечения данных без возможности их изменения.

Положительные аспекты CQRS включают в себя:

• упрощенный дизайн системы за счет делегирования задач;

• повышенная масштабируемость и безопасность - обеспечивает четкое разделение между бизнес-логикой и проверкой данных, что помогает гарантировать, что изменения в бизнес-логике не повлияют на данные;

• определяет четкие обязанности для каждой команды, что помогает избежать путаницы и гарантирует, что каждый знает, за что он отвечает;

• ограничивает количество непредсказуемых изменений в распределенных данных, что снижает риск возникновения ошибок и обеспечивает целостность данных;

• ограничивает количество субъектов, которые могут изменять данные, что помогает предотвратить несанкционированные изменения и обеспечивает согласованность данных.

Отрицательный:

• требуется постоянная коммуникация между командами, что может увеличить время, необходимое для выполнения задач.

Между сервисными процессами отсутствует прямая связь, что означает, что устранение неполадок или разрешение конфликтов может быть затруднено.

Область применения

Этот шаблон может быть применен к любой системе, требующей высокой масштабируемости и безопасности, особенно к тем, которые обрабатывают большие объемы данных и требуют строгой проверки данных.

CQRS (Command-Query Responsibility Segregation) подходит для приложений с интенсивным использованием данных, таких как системы управления базами данных SQL и NoSQL, а также архитектуры микросервисов, которые обрабатывают большие объемы информации. Этот шаблон разделяет операции чтения и записи, что делает его идеальным для приложений, сохраняющих состояние.

Двухфазная фиксация (2PC), хотя и похожа на CQRS в том, что использует транзакции и центральный центр управления, отличается тем, что разделяет процесс транзакции на два этапа: подготовка, когда контроллер дает службам указание подготовить данные, и фиксация, которая сигнализирует службам об отправке подготовленных данных.Это гарантирует, что одновременно может выполняться только один процесс, что делает 2PC более стабильным и согласованным по сравнению с CQRS.

Некоторые положительные аспекты 2PC включают:

• согласованность: благодаря отсутствию параллельных запросов, 2PC обеспечивает согласованность и устойчивость к ошибкам, что делает его надежным вариантом для обработки данных;

• масштабируемость: поскольку 2PC может эффективно обрабатывать большие объемы данных, он может масштабироваться для обработки больших объемов транзакций, подобно единому источнику данных;

• изоляция данных: 2PC обеспечивает одновременную изоляцию и разделение данных, обеспечивая их целостность и безопасность.

Однако есть и некоторые негативные аспекты, которые следует учитывать:

• сложность: двухэтапный процесс может быть сложным для внедрения и управления, что требует тщательного планирования и координации;

• производительность: в зависимости от сложности системы и объема данных, использование 2PC может оказаться не самым эффективным решением для определенных случаев использования.

Область применения

В большинстве приложений использование 2PC не имеет существенных недостатков, но это может быть не лучшим вариантом для случаев использования, требующих обработки данных в режиме реального времени. 2PC имеет синхронный характер, что может привести к возникновению узких мест и сделать его менее отказоустойчивым, а также требует больше ресурсов, чем другие подходы. Область применения 2PC хорошо подходит для распределенных систем, где точность имеет приоритет над эффективностью использования ресурсов, и она устойчива к ошибкам, что упрощает обработку ошибок в больших объемах данных.

Saga — это асинхронный шаблон обмена сообщениями, который позволяет избежать необходимости в центральной точке управления, позволяя службам взаимодействовать друг с другом, не полагаясь на центральный орган Saga использует шину событий для облегчения обмена данными между службами. Когда служба получает сообщение от шины событий, она создает локальную транзакцию. Затем служба отправляет событие другим участвующим службам, которые могут его получить. Другие службы отслеживают эти события и выполняют необходимые действия при их получении. Первая служба, получившая событие, выполняет задачу. Если первая служба завершает работу с ошибкой, сообщение отправляется другим службам для обработки.

Преимущества Saga:

• сервисы могут обрабатывать более длительные и сложные транзакции;

• децентрализация приносит пользу распределенным системам;

• одноранговая коммуникация снижает риск возникновения узких мест.

Недостатки:

• отслеживание прогресса отдельных служб может быть затруднено при использовании асинхронных шаблонов;

• сложный механизм управления усложняет отладку.

Область применения

По сравнению с предыдущими подходами существует меньшая изоляция между сервисами, но архитектура распределенной системы хорошо подходит для задач, требующих масштабируемости и бессерверных возможностей для одновременной обработки большого количества запросов. AWS использует аналогичные решения в своих функциях AWS Step и продуктах Lambda.

RLBS - это распространенный и простой шаблон проектирования, который включает в себя несколько идентичных служб, работающих вместе с центральным компонентом балансировки нагрузки. Каждая служба обрабатывает запросы и при необходимости может быть перезапущена. Балансировщик нагрузки получает запросы пользователей и равномерно распределяет их между службами, используя либо простой циклический метод, либо более продвинутый алгоритм.

Эти дублирующие службы обеспечивают высокую доступность приложения за счет избыточности и возможности перераспределять рабочие нагрузки, если в одной из служб возникает проблема.

Плюсы:

• стабильная производительность с точки зрения конечного пользователя;

• быстрое восстановление после сбоя;

• высокая масштабируемость за счет добавления новых сервисов. Отличная многопоточная производительность.

Минусы:

• нестабильная производительность в зависимости от алгоритма балансировки;

• значительные потребности в ресурсах для управления услугами.

Сфера применения

RLBS хорошо подходит для систем, в которых пользователи часто взаимодействуют. Эти платформы в течение дня имеют разный уровень трафика и требуют низкой задержки. Другой подход к управлению большим трафиком заключается в распределении рабочей нагрузки между несколькими серверами. Этот метод, известный как "сегментирование", предполагает разделение запросов на более мелкие фрагменты и отправку их на разные серверы. Например, один сервер может обрабатывать запросы, которые уже находятся в кэше, в то время как другой сервер выполняет более сложные или высокоприоритетные задачи.

Балансировщик нагрузки распределяет каждый входящий запрос на наиболее подходящий сервер, обеспечивая оптимальное использование ресурсов. Этот процесс гарантирует быструю обработку высокоприоритетных запросов, поскольку выделенные серверы всегда доступны для их обработки сразу по прибытии, без ожидания в очереди.

Сегментирование лучше всего подходит для использования, когда система сталкивается с предсказуемым и неравномерным распределением запросов, причем некоторые запросы являются более значимыми, чем другие.