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来源:本站原创 发布时间:2019-06-12 点击数:
c?中方关怀的这三个核心问题必须得到解决。
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createTextNode( elem.Get_Name()); } } }catch(Exception ex){ ex.1/jnbcore/"),2018年12月11日,直接把墙打穿了。以及指定具体的消费者消费对应的生产者。一般的消息结构如下所示:IMessageName ID Body(IMessageItemSequence) Value Item(IMessageItem) SubValue SubItem(IMessageItem) ..各个消息对象之间的关系如图6所示:图6 消息对象之间的关系在实现服务进程通信之前我们必须定义好各个服务或各个业务的消息格式通过消息体的方法在服务的一端设置消息的值然后发送并在服务的另一端获得这些值例如发送消息端定义如下的消息体:IMessageFactory factory = new MessageFactory();IMessage message = factoryCreateMessage();messageSetMessageName("service1");IMessageItemSequence body = messageCreateMessageBody();bodySetSubValue("subname1""subvalue1");bodySetSubValue("subname2""subvalue2");IMessageItem item1 = bodyCreateMessageItem("item1");item1SetSubValue("subsubname11""subsubvalue11");item1SetSubValue("subsubname12""subsubvalue12");//Send Request MessageMyServiceClient service = new MyServiceClient("Client");serviceSendRequest(message);我们在客户端引入了一个ServiceLocator对象它通过MessageQueueListener对消息队列进行侦听一旦接收到消息就获取该消息中的name去定位它所对应的服务然后调用服务的Execute(aMessage)方法执行相关的业务ServiceLocator承担的定位职责其实是对存储在ServiceContainer容器中的服务进行查询ServiceContainer容器可以读取配置文件在启动服务的时候初始化所有的分布式服务(注意这些服务都是无状态的)并对这些服务进行管理它封装了服务的基本信息诸如服务所在的位置服务的部署方式等从而避免服务的调用者直接依赖于服务的细节既减轻了调用者的负担还能够较好地实现服务的扩展与迁移在这个系统中我们主要引入了Messaging模式通过定义的IMessage接口使得我们更好地对服务进行抽象并以一种扁平的格式存储数据信息从而解除服务之间的耦合只要各个服务就共用的消息格式达成一致请求者就可以不依赖于接收者的具体接口通过引入的Message对象我们就可以建立一种在行业中通用的消息模型与分布式服务模型事实上基于这样的一个框架与平台在对制造行业的业务进行开发时开发人员最主要的活动是与领域专家就各种业务的消息格式进行讨论这样一种面向领域的消息语言很好地扫清了技术人员与业务人员的沟通障碍;同时在各个子系统之间我们也只需要维护服务间相互传递的消息接口表每个服务的实现都是完全隔离的有效地做到了对业务知识与基础设施的合理封装与隔离对于消息的格式和内容我们考虑引入了Message Translator模式负责对前面定义的消息结构进行翻译和解析为了进一步减轻开发人员的负担我们还可以基于该平台搭建一个消息-对象-关系的映射框架引入实体引擎(Entity Engine)将消息转换为领域实体使得服务的开发者能够以完全面向对象的思想开发各个服务组件并通过调用持久层实现消息数据的持久化同时利用消息总线(此时的消息总线可以看做是各个服务组件的连接器)连接不同的服务并允许异步地传递消息对消息进行编码这样一个基于消息的分布式架构如图7所示:图7 基于Message Bus的CIMS分布式架构场景二:消息中间件的架构决策在一个医疗卫生系统中我们面临了客户对系统性能/可用性的非功能需求在我们最初启动该项目时客户就表达了对性能与可用性的特别关注客户希望最终用户在进行复杂的替换删除操作时能够具有很好的用户体验简言之就是期望能够快速地得到操作的响应问题在于这样的替换删除操作需要处理比较复杂的业务逻辑同时牵涉到的关联数据量非常大整个操作若需完成最坏情况下可能需要几分钟的时间我们可以通过引入缓存、索引、分页等多种方式对数据库操作进行性能调优但整个操作的耗时始终无法达到客户的要求由于该系统是在一个遗留系统的基础上开发如果要引入Map-Reduce来处理这些操作以满足质量需求则对架构的影响太大且不能很好地重用之前系统的某些组件显然付出的成本与收益并不成正比通过对需求进行分析我们注意到最终客户并不需要实时获得结果只要能够保证最终结果的一致性和完整性即可关键在于就用户体验而言他们不希望经历漫长的等待然后再通知他们操作究竟是成功还是失败这是一个典型需要通过后台任务进行异步处理的场景在企业应用系统中我们常常会遭遇这样的场景我们曾经在一个金融系统中尝试通过自己编写任务的方式来控制后台线程的并发访问并完成对任务的调度事实证明这样的设计并非行之有效对于这种典型的异步处理来说基于消息传递的架构模式才是解决这一问题的最佳办法因为消息中间件的逐步成熟对于这一问题的架构设计已经由原先对设计实现的关注转为如何进行产品选型和技术决策例如在NET平台下架构师需要重点考虑的是应该选择哪种消息中间件来处理此等问题这就需要我们必须结合具体的业务场景来识别这种异步处理方式的风险然后再根据这些风险去比较各种技术以求寻找到最适合的方案通过分析业务场景以及客户性质我们发现该业务场景具有如下特点:在一些特定情形下可能会集中发生批量的替换删除操作使得操作的并发量达到高峰;例如FDA要求召回一些违规药品时就需要删除药品库中该药品的信息;操作结果不要求实时性但需要保证操作的可靠性不能因为特殊失败而导致某些操作无法进行;自动操作的过程是不可逆转的因此需要记录操作历史;基于性能考虑大多数操作需要调用数据库的存储过程;操作的数据需要具备一定的安全性避免被非法用户对数据造成破坏;与操作相关的功能以组件形式封装保证组件的可重用性、可扩展性与可测试性;数据量可能随着最终用户的增多而逐步增大;针对如上的业务需求我们决定从以下几个方面对各种技术方案进行横向的比较与考量并发:选择的消息队列一定要很好地支持用户访问的并发性;安全:消息队列是否提供了足够的安全机制;性能伸缩:不能让消息队列成为整个系统的单一性能瓶颈;部署:尽可能让消息队列的部署更为容易;灾备:不能因为意外的错误、故障或其他因素导致处理数据的丢失;API易用性:处理消息的API必须足够简单、并能够很好地支持测试与扩展;我们先后考察了MSMQ、Resque、ActiveMQ和RabbitMQ通过查询相关资料以及编写Spike代码验证相关质量我们最终选择了RabbitMQ我们选择舍弃MSMQ是因为它严重依赖Windows操作系统;它虽然提供了易用的GUI方便管理人员对其进行安装和部署但若要编写自动化部署脚本却非常困难同时MSMQ的队列容量不能查过4M字节这也是我们无法接收的Resque的问题是目前仅支持Ruby的客户端调用不能很好地与NET平台集成此外Resque对消息持久化的处理方式是写入到Redis中因而需要在已有RDBMS的前提下引入新的Storage我们比较倾心于ActiveMQ与RabbitMQ但通过编写测试代码采用循环发送大数据消息以验证消息中间件的性能与稳定性时我们发现ActiveMQ的表现并不太让人满意至少在我们的询证调研过程中ActiveMQ会因为频繁发送大数据消息而偶然出现崩溃的情况相对而言RabbitMQ在各个方面都比较适合我们的架构要求例如在灾备与稳定性方面RabbitMQ提供了可持久化的队列能够在队列服务崩溃的时候将未处理的消息持久化到磁盘上为了避免因为发送消息到写入消息之间的延迟导致信息丢失RabbitMQ引入了Publisher Confirm机制以确保消息被真正地写入到磁盘中它对Cluster的支持提供了Active/Passive与Active/Active两种模式例如在Active/Passive模式下一旦一个节点失败Passive节点就会立刻被激活并迅速替代失败的Active节点承担起消息传递的职责如图8所示:图8 Active/Passive Cluster(图片来自RabbitMQ官方网站)在并发处理方面RabbitMQ本身是基于erlang编写的消息中间件作为一门面向并发处理的编程语言erlang对并发处理的天生优势使得我们对RabbitMQ的并发特性抱有信心RabbitMQ可以非常容易地部署到Windows、Linux等操作系统下同时它也可以很好地部署到服务器集群中它的队列容量是没有限制的(取决于安装RabbitMQ的磁盘容量)发送与接收信息的性能表现也非常好RabbitMQ提供了Java、NET、Erlang以及C语言的客户端API调用非常简单并且不会给整个系统引入太多第三方库的依赖 例如NET客户端只需要依赖一个程序集即使我们选择了RabbitMQ但仍有必要对系统与具体的消息中间件进行解耦这就要求我们对消息的生产者与消费者进行抽象例如定义如下的接口:public interface IQueueSubscriber{ void ListenTo(string queueName Action action); void ListenTo(string queueName Predicate messageProcessedSuccessfully); void ListenTo(string queueName Predicate messageProcessedSuccessfully bool requeueFailedMessages),天添盈配资;}public interface IQueueProvider{ T Pop(string queueName); T PopAndAwaitAcknowledgement(string queueName Predicate messageProcessedSuccessfully),香港正版挂牌; T PopAndAwaitAcknowledgement(string queueName Predicate messageProcessedSuccessfully bool requeueFailedMessages); void Push(FunctionalArea functionalArea string routingKey object payload);}在这两个接口的实现类中我们封装了RabbitMQ的调用类例如:public class RabbitMQSubscriber : IQueueSubscriber{ public void ListenTo(string queueName Action action) { using (IConnection connection = _factoryOpenConnection()) using (IModel channel = connectionCreateModel()) { var consumer = new QueueingBasicConsumer(channel); string consumerTag = channelBasicConsume(queueName AcknowledgeImmediately consumer); var response = (BasicDeliverEventArgs) consumerQueueDequeue(); var serializer = new JavaScriptSerializer(); string json = EncodingUTF8GetString(responseBody); var message = serializerDeserialize(json); action(message); } } }public class RabbitMQProvider : IQueueProvider{ public T Pop(string queueName) { var returnVal = default(T); const bool acknowledgeImmediately = true; using (var connection = _factoryOpenConnection()) using (var channel = connectionCreateModel()) { var response = channelBasicGet(queueName acknowledgeImmediately); if (response = null) { var serializer = new JavaScriptSerializer(); var json = EncodingUTF8GetString(responseBody); returnVal = serializerDeserialize(json); } } return returnVal; }}我们用QuartzNet来实现Batch Job通过定义一个实现了IStatefulJob接口的Job类在Execute()方法中完成对队列的侦听Job中RabbitMQSubscriber类的ListenTo()方法会调用Queue的Dequeue()方法当接收的消息到达队列时Job会侦听到消息达到的事件然后以同步的方式使得消息弹出队列并将消息作为参数传递给Action托付因此在Batch Job的Execute()方法中可以定义消息处理的方法并调用RabbitMQSubscriber类的ListenTo()方法如下所示(注意这里传递的消息事实上是Job的Id):public void Execute(JobExecutionContext context){ string queueName = queueConfigurerGetQueueProviders()QueueName; try { queueSubscriberListenTo( queueName job => requestMakeRequest(jobIdToString())); } catch(Exception err) { LogWarnFormat("Unexpected exception while processing queue '{0}' Details: {1}" queueName err); }}队列的相关信息例如队列名都储备在配置文件中Execute()方法调用了request对象的MakeRequest()方法并将获得的消息(即JobId)传递给该方法它会根据JobId到数据库中查询该Job对应的信息并执行真正的业务处理在对基于消息处理的架构进行决策时除了前面提到的考虑因素外还需要就许多设计细节进行多方位的判定与权衡例如针对Job的执行以及队列的管理就需要考虑如下因素:对Queue中Job状态的监控与查询;对Job优先级的管理;能否取消或终止执行时间过长的Job;是否能够设定Job的执行时间;是否能够设定Poll的间隔时间;能否跨机器分布式的放入Job;对失败Job的处理;能否支持多个队列命名队列;能否答应执行Job的工作进程对应特定的队列;对Dead Message的支持3、选择的时机究竟在什么时候我们应该选择基于消息处理的分布式架构根据我参与的多个企业应用系统的经验窃以为需要满足如下几个条件:对操作的实时性要求不高而需要执行的任务极为耗时;存在企业内部的异构系统间的整合;服务器资源需要合理分配与利用;对于第一种情况我们常常会选择消息队列来处理执行时间较长的任务此时引入的消息队列就成了消息处理的缓冲区消息队列引入的异步通信机制使得发送方和接收方都不用等待对方返回成功消息就可以连续执行下面的代码从而提高了数据处理的能力特别是当访问量和数据流量较大的情况下就可以结合消息队列与后台任务通过避开高峰期对大数据进行处理就可以有效降低数据库处理数据的负荷前面提到的医疗卫生系统正是这样一种适用场景对于不同系统乃至于异构系统的整合恰恰是消息模式善于处理的场景只要规定了消息的格式与传递方式就可以有效地实现不同系统之间的通信在为某汽车制造商开发一个大型系统时分销商作为NET客户端需要将数据传递到治理中心这些数据将被Oracle的EBS(E-Business Suite)使用分销商管理系统(Dealer Management SystemDMS)采用了C/S结构数据库为SQL Server汽车制造商管理中心的EBS数据库为Oracle 10g我们需要解决两种不同数据库间数据的传递解决方案就是利用MSMQ将数据转换为与数据库无关的消息数据并在两端部署MSMQ服务器建立消息队列以便于存储消息数据实现架构如图9所示图10 利用MSMQ实现的分布式处理架构第一分销商的数据通过MSMQ传递到MSMQ Server再将数据插入到SQL Server数据库的同时利用FTP将数据传送到专门的文件服务器上EBS App Server会将文件服务器中的文件基于接口规范写入到Oracle数据库从而实现NET系统与Oracle系统之间的整合分布式系统通常能够缓解单个服务器的压力通过将不同的业务操作与数据处理以不同的服务形式部署并运行在不同的服务器上就可以有效地分配与利用服务器资源在这种情况下部署在不同服务器上的服务既可能作为服务端用以处理客户端调用的请求也可能作为客户端在处理完自己的业务后将其余业务请求委派给其他服务在早期的CORBA系统中通过建立统一的Naming Service用以管理和分派服务并通过Event Service实现事件的分发与处理但CORBA系统采用的是RPC的方式需要将服务设计和部署为远程对象并建立代理如果通过消息通道的方式则既可以解除这种对远程对象的依赖又可以很好地支持异步调用模型在前面提到的CIMS系统就是通过消息总线提供消息传递的基础设施并建立统一的消息处理服务模型解除服务见的依靠使得各个服务能够独立地部署到不同服务器上4、面临的困难由于消息模式自身的特别性我们在运用消息模式建立基于消息的分布式架构经常常会面临许多困难首先是系统集成的问题由于系统之间的通信靠消息进行传递就必须保证消息的一致性同时还需要维护系统之间(主要是服务之间)接口的稳固性一旦接口发生变化就可能影响到该接口的所有调用者即使服务通过接口进行了抽象由于消息持有双方服务规定的业务数据在一定程度上违背了封装的要义换言之生产与消费消息的双方都紧耦合于消息消息的变化会直接影响到各个服务接口的实现类然而为了尽可能保证接口的抽象性我们所要处理的消息都不是强类型的这就使得我们在编译期间很难发现因为消息内容发生变更产生的错误在我之前提到的汽车零售商管理系统就存在这样的问题当时我负责的CRM模块需要同时与多个子系统进行通信而每个子系统又是由不同的团队进行开发团队之间因为沟通原因常常未能及时地同步接口表虽然各个子系统的单元测试和功能测试都已通过但直到对CRM进行集成测试才发现存在大量消息不匹配的集成问题这些问题的起因都是因为消息的变更解决的方案是引入充分的集成测试甚至是回归测试并需要及时运行这些测试以快速地获得反馈我们可以将集成测试作为提交代码的验证们要求每次提交代码都必须运行集成测试与指定的回归测试 这正是连续集成的体现通过在本地构建与远程构建运行集成测试与回归测试有效地保证本地版本与集成后的版本不会因为消息的改变使得功能遭受破坏一旦遭受破坏也能够及时获得反馈发现问题即刻解决这些问题而不是等到项目后期集中进行集成测试另一个问题是后台任务的非实时性带来的测试困难由于后台任务是定期对消息队列中的消息进行处理因而触发的时机是不可猜测的 对于这种情况我们通常会同时运用两种方案双管其下地解决问题首先我们会为系统引入一个同步实现功能的版本并通过在配置文件中引入toggle的开关机制随时可以在同步功能与异步功能之间进行切换如果我们能够保证消息队列处理与后台任务执行的正确性就可以设置为同步功能这样就能快速而准确地对该任务所代表的功能进行测试并及时收成反馈同时我们可以在持续集成服务器上建立一个专门的管道(pipeline)用以运行基于消息处理的异步版本这个管道对应的任务可以通过手动执行也可以对管道设置定时器在指定时间执行(例如在凌晨两点执行一次这样在第二天开始工作之前可以获得反馈)我们需要为该管道准备特定的执行环境并将后台任务的侦听与执行时间修改为可以接受的值这样既能够及时了解功能是否正确又能保证基于消息的系统是工作正常的当然分布式系统还存在解析消息、网络传递的性能损耗对于这些问题需要架构师审慎地分析业务场景正确地挑选架构方案与架构模式相比较本地系统而言分布式系统的保护难度可能成倍递增这既需要我们在进行架构决策与设计时充分考虑系统架构的稳定性同时还需要引入系统日志处理更好的做法是为日志处理增加错误通知的功能只要发生消息处理的错误信息就通过邮件、短信等方式通知系统管理员及时地处理错误因为只有在发生错误的当时查询错误日志才能够更好对问题进行定位同时还可以为系统引入Error Message Queue以及Dead Message Queue以便于处理错误和反常情况对于分布式系统而言还需要考虑服务执行结果的一致性尤其是当某个业务需要多个服务参与到一个会话中时一旦某个服务发生故障就可能导致应用出现状态不一致的情况因为只有所有参与者都成功执行了任务才能视为完全成功这就牵涉到分布式事务的问题此时任务的执行就变成了事务型的:即任务必须是原子的结果状态必须保持一致在任务处理过程中状态修改是彼此隔离的成功的状态修改在整个事务执行过程中是持久的这就是事务的ACID(AtomicConsistentIsolated与Durable)属性一种方案是引入分布式事务和谐器即DTC(Distributed Transaction Coordinator)将事务分为两段式甚至三段式提交要求整个事务的所有参与者以投票形式决定事务是完全成功还是失败另一种方案是降低对结果一致性的要求根据eBay的最佳实践考虑到分布式事务的成本获得分布式资源即时的一致性是不必要的也是不现实的在Randy Shoup的文章《可伸缩性最佳实践:来自eBay的体会》中提到了Eric Brewer的CAP公理:分布式系统的三项重要指标一致性(Consistency)、可用性(Availability)和 分区耐受性(Partition-tolerance)在任意时刻只有两项能同时成立我们应该根据不同的应用场景权衡这三个要素在不必要保证即时的一致性前提下我们可以考虑合理地划分服务尽量将可能作用在同一个事务范畴的业务操作部署在同一个进程中以避免分布式部署如果确实需要多个分布式服务之间保持执行结果的一致可以考虑引入数据核对异步恢复事件或集中决算等手段