在分布式系统中使用异步管道创建实体

背景

    在分布式系统中异步创建实体既是挑战也是优势，尤其是对于追求可扩展性、容错性和高效用户体验的大型企业而言。用于创建实体的异步（async）管道可以解耦服务、优雅地处理故障并最大限度地减少延迟。这些特性使企业能够在扩展过程中保持灵活、高性能的系统。让我们深入探讨构建有效管道的优势、挑战和解决方案。

实体创建中异步管道的优势

优雅的故障处理
在复杂的分布式系统中，实体创建过程中的某些任务并不重要。异步管道允许故障隔离，这意味着非关键任务的故障不会中断整个流程。这些任务既可以重试，也可以忽略，从而使流水线顺利进行。

减少延迟和并行性
通过解耦高延迟任务，异步管道可确保其他任务无需等待即可继续执行。这种并行性缩短了实体创建的总体时间，尤其是当不相互依赖的任务可以同时执行时，吞吐量和响应速度都会得到提高。

独立性和可扩展性
异步管道可让不同的服务独立工作，并根据需要进行扩展。例如，处理通知的服务可能与核心实体创建服务有不同的扩展需求。由于服务是松散耦合的，因此可以在不中断管道的情况下对其进行更换、更新或扩展，从而增强系统的弹性。

提高容错性和最终一致性
异步管道允许在服务停机或延迟时自动重试。虽然某些任务可能需要更长的时间，但系统可确保最终的一致性，保证跨服务的数据即使暂时不同步，最终也会同步。

无阻塞操作
使用异步系统，服务可以在不等待其他服务响应的情况下继续运行，从而提高资源利用率和系统响应速度。这种非阻塞特性允许多个任务并行运行，从而提高了系统的整体吞吐量。

松耦合和灵活性
服务间的异步通信促进了松耦合架构，不同的服务通过事件流或消息队列进行交互。这种分离实现了独立更新或替换，使大型企业能够管理复杂的架构并采用持续部署策略。

响应式前端体验
异步管道允许前端应用程序向用户提供即时反馈，即使后端流程需要时间才能完成。具体做法是，在后端执行繁重任务时，通知用户实体创建正在进行中。实时用户通知可确保流畅、响应迅速的用户体验。

事件驱动架构
异步管道在事件驱动架构中表现出色，在这种架构中，某些任务（如通知或更新）由特定事件触发。这些架构能有效处理大量事件，同时保持系统的响应速度。

支持微服务和服务专业化
在基于微服务的体系结构中，每个服务都是独立管理的，异步管道允许服务专门处理验证或日志记录等任务，而无需依赖其他服务。这种专业化提高了性能，简化了大规模维护。

实体创建中的异步管道挑战

虽然异步管道具有显著的优势，但也存在一系列挑战：

最终一致性
分布式系统依赖于最终一致性，这可能会导致服务之间出现暂时的不一致。一些服务可能会识别创建的实体，而另一些服务则不会。在各系统间保持同步数据，尤其是在实体创建过程中，就成了一个挑战。

错误处理和重试
管道的任何步骤都可能发生故障。错误处理需要重试和惰性等机制，以避免数据重复或损坏。识别故障点并确保从部分成功中优雅地恢复对系统可靠性至关重要。

竞赛条件
当多个服务异步工作时，可能会出现竞赛条件。例如，如果一个服务假定某个实体已经完全创建，那么它可能会对不完整的数据采取行动。要避免此类问题，服务间的有效协调和协调是必不可少的。

延迟和性能
由于分布式服务之间的通信，异步管道可能会引入延迟。如果实体创建过程中的任何一步出现延迟，整个操作的速度就会减慢。这在用户等待实时响应时尤其容易出现问题。

监控和可观察性
跟踪异步操作的状态比同步系统更难。适当的日志记录、监控和可观察性对于发现问题和排除故障至关重要，但这些功能通常在异步管道中更难实现。

依赖实体的协调
当一个实体依赖于另一个实体的成功创建时，异步协调就会变得复杂。协调失败会导致依赖关系中断或死锁。

模式错配和演变
模式的更改会破坏异步管道，尤其是在不保持向后兼容性的情况下。回滚模式变更会导致服务间数据不一致。

使用异步管道创建实体的实用解决方案

为了应对异步管道的挑战，我们可以通过以下步骤实现弹性架构：

同步创建主标识符
实体创建过程从同步创建主标识符开始，主标识符是其余操作的基础。在整个过程完成之前，实体在数据库中会被标记为 “未准备好使用”。这样可以确保用户不会看到不完整的数据。

实体完成的异步管道
创建主标识符后，其他任务（如填充不同的数据存储）将以异步方式处理。每个任务都会引用主标识符，确保整个管道的一致性。

协调层
利用 Temporal 等协调平台，系统可以管理任务执行、重试和状态跟踪。在将实体标记为 “可用于消费 ”之前，协调层会监听所有任务的成功完成。

实体状态管理
实施多种状态，如 “待创建”、“出错 ”和 “可使用”。这样可以改进跟踪，并通过通知或电子邮件更新为用户提供及时反馈。

日志和可观察性
全面的日志记录对于诊断问题和跟踪管道健康状况至关重要。应使用可观察性工具来监控异步操作的状态，并深入了解系统瓶颈。

临时数据存储
临时存储层可以在管道开始时存储原始数据 Blob。这样就能进行数据恢复和任务重试，而不会在服务故障时损坏或丢失信息。

用户互动和反馈
通过响应式界面向用户提供实时反馈对用户体验至关重要。实施通知或用户界面元素等机制，允许用户刷新和检查实体创建请求的状态。

系统架构解读

1. 客户端（Client）：

   • 初始点，负责发送原始数据（raw blob）。

2. 临时存储（Temporary Storage）：

   • 临时存储接收客户端发送的原始数据。
   • 在消息队列处理失败时，可以重新获取原始数据。

3. 消息队列（Message Queue）：

   • 异步处理机制，用于排队消息。
   • 触发异步任务，并将主标识符（Primary Identifier）传递给任务。

4. 异步任务（Async Tasks）：

   • 包括多个异步任务（Async Task 1至4）。
   • 这些任务可能执行不同的处理流程，如数据清洗、验证、转换等。
   • 任务完成后，会返回一个完成信号。

5. 实体生成（Entity Generation）：

   • 负责生成或获取实体的唯一标识符（ID）。
   • 更新实体状态为“就绪（ready）”。

6. 数据存储（Datastore）：

   • 存储实体的ID和元数据。
   • 更新实体状态为“就绪”。

7. 主API（Primary API）：

   • 负责存储ID和元数据。
   • 更新实体状态为“就绪”。
   • 获取只有“就绪”状态的实体。

系统架构设计特点：

• 异步处理：通过消息队列和异步任务处理，系统可以非阻塞地处理大量数据，提高吞吐量。
• 容错性：临时存储可以在消息队列处理失败时重新获取数据，增强了系统的容错能力。
• 解耦合：各个组件之间通过消息队列和API进行通信，减少了直接依赖，提高了系统的灵活性和可维护性。
• 可扩展性：异步任务可以根据需要增加或减少，以适应不同的负载。
• 状态管理：通过实体状态的更新，系统可以跟踪数据的处理进度。

可能的应用场景：

• 大数据处理：适用于需要处理大量数据的场景，如日志分析、事件跟踪等。
• 微服务架构：在微服务架构中，各个服务可以通过消息队列进行通信，实现服务间的解耦。
• 任务队列管理：适用于需要排队和异步处理任务的场景，如电子邮件发送、文件处理等。
• 数据集成：在数据集成过程中，可以将来自不同源的数据进行清洗、转换，并存储到统一的数据存储中。

这个系统架构设计适用于需要高吞吐量、高可用性和可扩展性的场景。通过异步处理和状态管理，系统可以有效地处理大量数据，同时保持数据的一致性和完整性。

优点

1. 高吞吐量：异步处理机制可以提高系统的处理能力，允许系统在不阻塞主线程的情况下处理大量数据。

2. 可扩展性：系统可以通过增加更多的异步任务处理器来应对增加的工作负载，使得系统易于扩展。

3. 容错性：通过临时存储和消息队列，系统可以在处理过程中出现故障时重新尝试，从而提高系统的稳定性。

4. 解耦合：组件之间的通信通过消息队列和API进行，减少了组件之间的直接依赖，使得系统更易于维护和升级。

5. 灵活性：异步任务可以根据需要进行调整，不同的任务可以并行执行，提高了系统的灵活性。

6. 状态跟踪：通过实体状态的管理，可以跟踪数据的处理进度，便于监控和调试。

7. 负载均衡：异步任务可以在多个处理器之间分配，实现负载均衡，提高资源利用率。

缺点

1. 复杂性：引入异步处理和消息队列会增加系统的复杂性，需要更多的设计和维护工作。

2. 调试困难：由于系统的异步性质，调试和跟踪问题可能会更加困难，尤其是在分布式环境中。

3. 消息队列的瓶颈：如果消息队列成为系统的瓶颈，可能会限制整体性能。

4. 数据一致性问题：在分布式系统中，确保数据的一致性是一个挑战，尤其是在多个异步任务并行处理数据时。

5. 延迟问题：虽然异步处理可以提高吞吐量，但在某些情况下，它可能会导致处理延迟，特别是当任务队列很长时。

6. 资源管理：需要有效的资源管理策略来确保系统在高负载下仍然能够稳定运行，这可能需要额外的监控和自动化工具。

7. 依赖外部系统：系统的性能和稳定性可能依赖于外部的消息队列和数据存储系统，这可能引入额外的风险。

8. 事务管理：在涉及多个异步任务和数据更新时，事务管理可能变得复杂，需要额外的机制来保证操作的原子性。

结论

     用于实体创建的异步管道为大型企业提供了强大的优势，提高了可扩展性、弹性和用户体验。但是，它们也面临着与数据一致性、错误处理和延迟相关的挑战。通过采用具有同步标识符创建步骤、协调层和仔细监控的结构化方法，企业可以克服这些挑战，构建可扩展且可靠的系统。这个系统架构设计适用于需要高吞吐量、高可用性和可扩展性的场景。通过异步处理和状态管理，系统可以有效地处理大量数据，同时保持数据的一致性和完整性。这个架构在提高系统性能和可扩展性方面有很多优点，但也带来了一定的复杂性和潜在的挑战。在实际应用中，需要根据具体的业务需求和资源情况来权衡这些优缺点。

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作者：Petter Liu
出处：http://www.cnblogs.com/wintersun/
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