Pull to refresh

Используем очереди совместно с БД: обсуждение проблем, возможные способы решения

ProgrammingAlgorithmsMicroservices

Очереди - прекрасный инструмент, который практически идеально масштабируется. Не справляется железо? Просто добавили узлов в кластер. Когда очередь присутствует в проекте, то возникает соблазн всё больше функционала реализовывать с её помощью.

О подводных камнях такого пути поговорим в этой статье.

Рано или поздно, применяя очереди, пользователь сталкивается с вопросом использования их совместно с каким-то сервисом, базой данных и т.п.

  • Заказ выполнен, нужно отправить СМС-уведомление пользователю.

  • Поступил новый заказ, нужно отправить Push-уведомление исполнителям.

  • Работа выполнена, нужно списать деньги со счёта клиента.

Во всех перечисленных примерах изменения в какой-то бизнес-сущности фиксируются в БД (или сервисе с БД), и возникает большой соблазн соблазн отправлять уведомления с использованием очередей.

Что мы имеем в данной ситуации? Первоначальная, простейшая структура кода:

  • Сервис (наша программа) фиксирует изменение данных в БД.

  • Затем сервис кладёт задание в очередь.

Фактически в данном случае требуется реализовать событийный триггер на изменение записи данных.

И в общем случае, получается, здесь мы имеем две записи в две различные БД: сервиса и очереди.

Теперь перенесёмся в реальный мир и рассмотрим, какие ситуации могут возникнуть:

  • Всё в порядке. БД доступна, БД очереди доступна;

  • БД недоступна, БД очереди доступна;

  • БД доступна, БД очереди недоступна;

  • БД недоступна, БД очереди недоступна.

Наиболее опасен для бизнеспроцессов тут третий случай: после того, как данные были зафиксированы в БД, уведомить заинтересованные стороны не получилось.

И вот, если начинать задумываться над этой проблемой, то реализация становится из очень простой... очень сложной. В пределе приходится реализовывать двухфазный коммит.

Но со сложными решениями всё понятно, давайте подумаем о более простых.

Неправильные решения

Очень многие, впервые столкнувшись с этой проблемой (как правило, происходит это, когда система реализована и уже значительное время работает), начинают с того, что предлагают следующее решение:

  1. Открываем транзакцию в БД.

  2. Изменяем запись в БД.

  3. Записываем в очередь.

  4. Закрываем транзакцию в БД.

В этом случае, если одна из БД недоступна, то и в другую запись не запишется.

Однако тут имеются следующие проблемы:

  • Данное решение условно работоспособно только в том случае, если обработчик очереди никогда не будет обращаться к записи в БД. Поскольку обработчик очереди может взять задачу на исполнение между пунктами 3 и 4 (Записи в БД ещё не зафиксированы).

  • Закрытие транзакции также может завершиться с ошибкой. В этом случае задание в очереди останется неотменённым.

Выполнение всей работы в обработчике

Простейшее решение.

Вместо изменения записи кладём в очередь задание о том, что надо это сделать. Обработчик очереди выполняет оба действия: и изменения записи в БД, и триггерное. Это решение сложнее, чем первоначальное, но всё равно довольно простое.

Проблема в том, что инициирующему действие коду может быть нужен результат работы (например, для того, чтобы вернуть http-код успеха/ошибки).

Дополнительная таблица в БД

Более простое решение, нежели двухфазный коммит.

В игре у нас появляется дополнительный процесс/демон, перекладывающий задачи из дополнительной таблицы БД (назовём её queue) в очередь.

В этом случае запросы, модифицирующие БД, пишут записи в две таблицы в той же транзакции (или в том же запросе):

/* было */
UPDATE
   "orders"
SET
   "status" = 'complete'
WHERE
   "order_id" = $1
RETURNING
   *
/* стало */
WITH "o" AS (
    UPDATE
       "orders"
    SET
       "status" = 'complete'
    WHERE
       "order_id" = $1
    RETURNING
       *
),
"q" AS (
   INSERT INTO
        "queue"
   (
      "key",
      "data"
   )

   SELECT
      "o.order_id",
      "o.status"
   FROM
      "o"
)
SELECT
   *
FROM
   "o"

Примечание: Код записи в таблицу queue можно вынести в триггер уровня БД, а также спроектировать так, чтобы сообщения были универсальными и подходили не только для orders.

Если код, перекладывающий записи из таблицы queue в очередь, не использует двухфазный коммит, то к обработчику задания в очереди появляется требование идемпотентности. Это происходит потому, что при сбоях возможно появление дублей заданий в очереди.

Простейший алгоритм цикла демона:

  • Взять задачу из таблицы queue.

  • Положить её в очередь.

  • Удалить задачу в таблице.

Локальный лог/кеш сообщений

Если потеря данных для нас только неприятна, но не критична, то в целом можно ограничиться первоначальным решением. Однако, если частота возникающих проблем всё-таки заставляет обратить на себя внимание (пользователи жалуются на периодически зависающий интерфейс, на неполучение СМС и т.п.), то можно применить следующий подход:

  • резко понизить вероятность неуспеха при отправке сообщения в очередь.

Для этого, как в предыдущем варианте, применяем промежуточное кеширование записей сообщений для очереди, но пишем их не в дополнительную таблицу, а в локальный O_APPEND-файл или локально запущенную очередь.

  • сервис (наша программа) фиксирует изменение данных в БД,

  • затем сервис кладёт задание в локальный лог.

  • Дополнительный демон перекладывает сообщения из этого лога (или локальной очереди) в общую очередь.

Запись в локальный файл коротких сообщений завершается ошибкой в крайне редких ситуациях, и поэтому можно считать, что проблема, возникающая крайне редко, есть решённая проблема.

Итоги

Как видим, вариантов решения проблемы немного. Если мы хотим сохранять систему простой (KISS-принцип), то введение дополнительного демона и кеша/лога сообщений в БД или локальном файле/БД даст небольшое увеличение сложности. При этом очень важно сохранять обработчик идемпотентным, поскольку при сбоях в момент перекладывания заданий из локального кеша в общую очередь возможно появление дублей.

А обобщённое решение предполагает использование двухфазного коммита.

Tags:kiss-принципочередь сообщенийочередибазы данныхархитектура
Hubs: Programming Algorithms Microservices
Total votes 3: ↑2 and ↓1+1
Views2.3K

Popular right now