माइक्रोसर्विस की प्रभावी बातचीत का संगठन

हाल ही में, माइक्रोसॉर्स्क आर्किटेक्चर ने कुछ लोकप्रियता का आनंद लिया है। उनके आधार पर समाधानों का प्रदर्शन और मापनीयता इस बात पर निर्भर कर सकती है कि माइक्रोसर्विसेस किस प्रकार सहभागिता करते हैं। यह इंटरैक्शन सिंक्रोनस या एसिंक्रोनस हो सकता है। सामग्री, जिसका अनुवाद आज हम आपके ध्यान में प्रस्तुत करते हैं, माइक्रोसर्विस की बातचीत के लिए तुल्यकालिक तरीकों पर चर्चा करता है। अर्थात्, हम दो तकनीकों के अध्ययन पर ध्यान केंद्रित करेंगे: HTTP / 1.1 और gRPC। पहली तकनीक को मानक HTTP कॉल द्वारा दर्शाया गया है। दूसरा Google के उच्च-प्रदर्शन वाले RPC ढांचे के उपयोग पर आधारित है। लेख के लेखक का सुझाव है कि HTTP / 1.1 और gRPC का उपयोग करके माइक्रोसॉफ़्ट इंटरेक्शन को लागू करने के लिए आवश्यक कोड को देखना, प्रदर्शन माप लेना, और एक ऐसी तकनीक का चयन करना है जो सबसे अच्छे तरीके से microservices के बीच डेटा विनिमय को व्यवस्थित करने की अनुमति देता है।

सामान्य अनुप्रयोग

आइए, छोटे से शुरू करें और दो माइक्रोसर्विसेज की एक प्रणाली बनाएं जो एक दूसरे के साथ बातचीत कर सकें। कृपया ध्यान दें कि यहाँ क्लस्टर मोड का उपयोग नहीं किया गया है। यहाँ हमारे आवेदन का एक चित्र है।


विशिष्ट अनुप्रयोग वास्तुकला

आवेदन में निम्नलिखित घटक होते हैं:

• सिस्टम टेस्टिंग टूल: jMeter
• सेवा A: एक माइक्रो सर्विस जो सेवा B के अनुरोधों को निष्पादित करती है और इससे प्राप्त प्रतिक्रियाओं को वापस करती है।
• सेवा बी (सेवा बी): एक ऐसा माइक्रोसॉफ़्ट जो अपने सभी एपीआई के लिए उपयोग किए जाने वाले 10-मिलीसेकंड विलंब के बाद अनुरोधों के जवाब में स्थिर JSON डेटा भेजता है।
• वर्चुअल मशीन (VM 1 और VM 2): अमेज़न EC2 t2.xlarge के उदाहरण हैं।

▍HTTP / 1.1

HTTP / 1.1 माइक्रोसर्विसेज की इंटरैक्शन को व्यवस्थित करने के लिए एक मानक तकनीक है, जिसका उपयोग किसी भी HTTP- लाइब्रेरी जैसे axios या superagent का उपयोग करते समय किया जाता है।

यहाँ सेवा कोड B है जो हमारे सिस्टम के API को लागू करता है:

server.route({  method: 'GET',  path: '/',  handler: async (request, h) => {    const response = await new Promise((resolve) => {      setTimeout(() => {        resolve({          id: 1,          name: 'Abhinav Dhasmana',          enjoys_coding: true,        });      }, 10);    });    return h.response(response);  }, }); 

यहाँ सेवा A के लिए कोड है जो HTTP / 1.1 का उपयोग करके सेवा B तक पहुँचता है:

 server.route({ method: 'GET', path: '/', handler: async (request, h) => { try { const response = await Axios({ url: 'http://localhost:8001/', method: 'GET', }); return h.response(response.data); } catch (err) { throw Boom.clientTimeout(err); } }, }); 

इन microservices को चलाकर, हम प्रदर्शन परीक्षण चलाने के लिए jMeter का लाभ उठा सकते हैं। हमें पता चलेगा कि 50 उपयोगकर्ताओं के साथ काम करते समय सिस्टम कैसे व्यवहार करता है, जिनमें से प्रत्येक 2000 अनुरोध करता है। जैसा कि निम्नलिखित आंकड़े में देखा जा सकता है, माप परिणामों का औसत 37 एमएस है।


HTTP / 1.1 का उपयोग करके सामान्य मोड सिस्टम से अनुसंधान परिणाम। jMeter का उपयोग करना

▍gRPC

जीआरपीसी डिफ़ॉल्ट रूप से प्रोटोकॉल बफ़र्स तकनीक का उपयोग करता है। इसलिए, जीआरपीसी का उपयोग करते हुए, दो सेवाओं के कोड के अलावा, हमें प्रोटो-फाइल कोड लिखना होगा, जो सिस्टम मॉड्यूल के बीच इंटरफ़ेस का वर्णन करता है।

 syntax = "proto3"; service SampleDataService { rpc GetSampleData (Empty) returns (SampleData) {} } message SampleData { int32 id = 1; string name = 2; bool enjoys_coding = 3; } message Empty {} 

अब, अब चूंकि हम gRPC का उपयोग करने की योजना बना रहे हैं, हमें सेवा कोड B को फिर से लिखना होगा:

 const grpc = require('grpc'); const proto = grpc.load('serviceB.proto'); const server = new grpc.Server(); const GetSampleData = (call, callback) => { setTimeout(() => {   callback(null, {     id: 1,     name: 'Abhinav Dhasmana',     enjoys_coding: true,   }); }, 10); }; server.addService(proto.SampleDataService.service, { GetSampleData, }); const port = process.env.PORT; console.log('port', port); server.bind(`0.0.0.0:${port}`, grpc.ServerCredentials.createInsecure()); server.start(); console.log('grpc server is running'); 

इस कोड की कुछ विशेषताओं पर ध्यान दें:

• कमांड const server = new grpc.Server(); हम एक grpc सर्वर बनाते हैं।
• कमांड के server.addService(proto... हम सेवा को सर्वर से जोड़ते हैं।
• server.bind(`0.0.0.0:${port}... कमांड server.bind(`0.0.0.0:${port}... का उपयोग पोर्ट और क्रेडेंशियल्स को बांधने के लिए किया जाता है।

अब GRPC का उपयोग करके सेवा A को फिर से लिखें:

 const protoPath = `${__dirname}/../serviceB/serviceB.proto`; const proto = grpc.load(protoPath); const client = new proto.SampleDataService('localhost:8001', grpc.credentials.createInsecure()); const getDataViagRPC = () => new Promise((resolve, reject) => { client.GetSampleData({}, (err, response) => {   if (!response.err) {     resolve(response);   } else {     reject(err);   } }); }); server.route({ method: 'GET', path: '/', handler: async (request, h) => {   const allResults = await getDataViagRPC();   return h.response(allResults); }, }); 

इस कोड की विशेषताओं में निम्नलिखित हैं:

• कमांड const client = new proto.SampleDataService... हम एक जीपीसी क्लाइंट बनाते हैं।
• client.GetSampleData({}... का उपयोग करके एक रिमोट कॉल किया जाता है। client.GetSampleData({}... कमांड।

अब हम परीक्षण करते हैं कि हमें जेमीटर के साथ क्या मिला।


सामान्य परिणाम प्रणाली से अनुसंधान परिणाम gMPC का उपयोग करना jMeter का उपयोग करना

सरल गणनाओं के बाद, आप यह जान सकते हैं कि HTTP / 1.1 के उपयोग से समाधान की तुलना में gRPC का उपयोग कर समाधान 27% तेज है।

क्लस्टर आवेदन

यहाँ एक आवेदन का एक आरेख है जिसे हमने अभी शोध किया है लेकिन क्लस्टर मोड में काम कर रहा है।


क्लस्टर मोड एप्लिकेशन आर्किटेक्चर

यदि आप इस आर्किटेक्चर की तुलना पहले के विचार से करते हैं, तो निम्नलिखित बदलावों पर ध्यान दिया जा सकता है:

• एक लोड बैलेंसर (लोड बैलेंसर) है, जो NGINX का उपयोग करता है।
• सेवा बी अब तीन उदाहरणों में मौजूद है जो विभिन्न बंदरगाहों पर सुनते हैं।

वास्तविक परियोजनाओं के लिए एक समान वास्तुकला विशिष्ट है।

एक नए वातावरण में HTTP / 1.1 और gRPC की खोज करना।

▍HTTP / 1.1

जब कलस्टर वाले वातावरण में HTTP / 1.1 का उपयोग करने वाले microservices का उपयोग किया जाता है, तो उनके कोड को बदलना नहीं होगा। आपको सेवा बी ट्रैफ़िक के संतुलन को व्यवस्थित करने के लिए बस nginx को कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता है। हमारे मामले में, ऐसा करने के लिए, आपको इस फ़ॉर्म को /etc/nginx/sites-available/default फ़ाइल लाने की आवश्यकता है:

 upstream httpservers {  server ip_address:8001;  server ip_address:8002;  server ip_address:8003; } server {  listen 80;  location / {     proxy_pass http://httpservers;  } } 

अब हम जो चलाते हैं, उसे चलाएं और सिस्टम के परीक्षण के परिणामों को देखें।


HTTP / 1.1 का उपयोग करके क्लस्टर आधारित प्रणाली के लिए अनुसंधान परिणाम jMeter का उपयोग कर

इस मामले में मंझला 41 एमएस है।

▍gRPC

जीआरपीसी समर्थन नगण्य 1.13.10 में दिखाई दिया। इसलिए, हमें nginx के नवीनतम संस्करण की आवश्यकता है, जिसकी स्थापना के लिए सामान्य sudo apt-get install nginx कमांड उपयुक्त नहीं है।

यहाँ भी हम क्लस्टर मोड में Node.js का उपयोग नहीं करते हैं, क्योंकि इस मोड में gRPC समर्थित नहीं है।

Nginx का नवीनतम संस्करण स्थापित करने के लिए, कमांड्स के निम्नलिखित अनुक्रम का उपयोग करें:

 sudo apt-get install -y software-properties-common sudo add-apt-repository ppa:nginx/stable sudo apt-get update sudo apt-get install nginx 

इसके अलावा, हमें SSL प्रमाणपत्र की आवश्यकता होगी। ओपनएसएसएल का उपयोग करके एक स्व-हस्ताक्षरित प्रमाण पत्र बनाया जा सकता है:

 openssl req -x509 -newkey rsa:2048 -nodes -sha256 -subj '/CN=localhost' \ -keyout localhost-privatekey.pem -out localhost-certificate.pem 

GRPC का उपयोग करने के लिए, आपको फ़ाइल / etc/nginx/sites-available/default को संपादित करना होगा:

 upstream httpservers {  server ip_address:8001;  server ip_address:8002;  server ip_address:8003; } server {  listen 80;  location / {     proxy_pass http://httpservers;  } } 

अब सब कुछ jMeter का उपयोग करके क्लस्टर gRPC समाधान का परीक्षण करने के लिए तैयार है।


JMeter का उपयोग करके gRPC का उपयोग करके क्लस्टर मोड सिस्टम से परिणाम

इस मामले में, माध्य 28 एमएस है, जो कि क्लस्टर किए गए एचटीटीपी / 1.1 समाधान की जांच करते समय प्राप्त समान संकेतक की तुलना में 31% तेज है।

परिणाम

अध्ययन के नतीजे बताते हैं कि एक microservice- आधारित एप्लिकेशन जो gRPC का उपयोग करता है, एक समान एप्लिकेशन की तुलना में लगभग 30% अधिक उत्पादक है जो कि माइक्रोसॉफ़्ट / 1.1 का उपयोग करके माइक्रोसॉफ़्ट के बीच डेटा का आदान-प्रदान करता है। इस लेख में चर्चा की गई परियोजनाओं के लिए स्रोत कोड यहां पाया जा सकता है ।

प्रिय पाठकों! यदि आप माइक्रोसर्विसेज विकसित कर रहे हैं, तो कृपया इस बारे में बात करें कि आप उनके बीच डेटा के आदान-प्रदान को कैसे व्यवस्थित करते हैं।