6种事件驱动的架构模式

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作者 | Natan Silnitsky
译者 | 平川
策划 | 万佳
在过去一年里,我一直是数据流团队的一员,负责 Wix 事件驱动的消息传递基础设施(基于 Kafka)。有超过 1400 个微服务使用这个基础设施。在此期间,我实现或目睹了事件驱动消息传递设计的几个关键模式,这些模式有助于创建一个健壮的分布式系统,该系统可以轻松地处理不断增长的流量和存储需求。
1消费与投影

针对那些使用非常广泛、已经成为瓶颈的服务

当有遗留服务存储着大型域对象的数据,这些数据使用又非常广泛,使得该遗留服务成为瓶颈时,此模式可以提供帮助。

在 Wix,我们的 MetaSite 服务就面临着这样的情况,它为 Wix 用户创建的每个站点保存了大量的元数据,比如站点版本、站点所有者以及站点上安装了哪些应用程序——已安装应用上下文(The Installed Apps Context.)。

这些信息对于 Wix 的许多其他微服务(团队)很有价值,比如 Wix Stores、Wix booking、Wix Restaurants 等等。这个服务被超过 100 万 RPM 的请求轰炸,它们需要获取站点元数据的不同部分。

从服务的各种 API 可以明显看出,它处理了客户端服务的太多不同的关注点。


MetaSite 服务处理大约 1M RPM 的各类请求

我们想要回答的问题是,如何以最终一致的方式将读请求从该服务转移出来?

 使用 Kafka 创建“物化视图”

负责这项服务的团队决定另外创建一个服务,只处理 MetaSite 的一个关注点——来自客户端服务的“已安装应用上下文”请求。

  • 首先,他们将所有数据库的站点元数据对象以流的方式传输到 Kafka 主题中,包括新站点创建和站点更新。一致性可以通过在 Kafka Consumer 中进行 DB 插入来实现,或者通过使用 CDC 产品(如 Debezium)来实现。

  • 其次,他们创建了一个有自己数据库的“只写”服务(反向查找写入器),该服务使用站点元数据对象,但只获取已安装应用上下文并写入数据库。即将站点元数据的某个“视图”(已安装的应用程序)投影到数据库中。



已安装应用上下文消费与投影

  • 第三,他们创建了一个“只读”服务,只接受与已安装应用上下文相关的请求,通过查询存储着“已安装应用程序”视图的数据库来满足请求。


读写分离

 效果
  • 通过将数据以流的方式传输到 Kafka,MetaSite 服务完全同数据消费者解耦,这大大降低了服务和 DB 的负载。

  • 通过消费来自 Kafka 的数据,并为特定的上下文创建一个“物化视图”,反向查找写入器服务能够创建一个最终一致的数据投影,大幅优化了客户端服务的查询需求。

  • 将读服务与写服务分开,可以方便地扩展只读 DB 副本和服务实例的数量,这些实例可以处理来自全球多个数据中心的不断增长的查询负载。

2端到端事件驱动

针对简单业务流程的状态更新

请求 – 应答模型在浏览器 – 服务器交互中特别常见。借助 Kafka 和 WebSocket,我们就有了一个完整的事件流驱动,包括浏览器 – 服务器交互。

这使得交互过程容错性更好,因为消息在 Kafka 中被持久化,并且可以在服务重启时重新处理。该架构还具有更高的可伸缩性和解耦性,因为状态管理完全从服务中移除,并且不需要对查询进行数据聚合和维护。

考虑一下这种情况,将所有 Wix 用户的联系方式导入 Wix 平台。

这个过程涉及到两个服务:Contacts Jobs 服务处理导入请求并创建导入批处理作业,Contacts Importer 执行实际的格式化并存储联系人(有时借助第三方服务)。

传统的请求 – 应答方法需要浏览器不断轮询导入状态,前端服务需要将状态更新情况保存到数据库表中,并轮询下游服务以获得状态更新。

而使用 Kafka 和 WebSocket 管理者服务,我们可以实现一个完全分布式的事件驱动过程,其中每个服务都是完全独立工作的。


使用 Kafka 和 WebSocket 的 E2E 事件驱动

首先,浏览器会根据开始导入请求订阅 WebSocket 服务。

它需要提供一个 channel-Id,以便 WebSocket 服务能够将通知路由回正确的浏览器:


打开 WebSocket 通知“通道”

第二,浏览器需要向 Jobs 服务发送一个 HTTP 请求,联系人信息使用 CSV 格式,并附加 channel-Id,这样 Jobs 服务(和下游服务)就能够向 WebSocket 服务发送通知。注意,HTTP 响应将立即返回,没有任何内容。

第三,Jobs 服务在处理完请求后,会生成并向 Kafka 主题发送作业请求。


HTTP Import 请求和生成的 Import Job 消息

第四,Contacts Importer** 服务消费来自 Kafka 的作业请求,并执行实际的导入任务。当它完成时,它可以通知 WebSocket 服务作业已经完成,而 WebSocket 服务又通知浏览器。


工作已消费、已处理和已完成状态通知

 效果
  • 使用这种设计,在导入过程的各个阶段通知浏览器变得很简单,而且不需要保持任何状态,也不需要任何轮询。

  • Kafka 的使用使得导入过程更具弹性和可扩展性,因为多个服务可以处理来自同一个原始导入 http 请求的作业。

  • 使用 Kafka 复制,很容易将每个阶段放在最合适的数据中心和地理位置。也许导入器服务需要在谷歌 DC 上,以便可以更快地导入谷歌联系人。

  • WebSocket 服务的传入通知请求也可以生成到 Kafka,然后复制到 WebSocket 服务所在的数据中心。

3内存 KV 存储

针对 0 延迟数据访问

有时,我们需要动态对应用程序进行持久化配置,但我们不想为它创建一个全面的关系数据库表。

一个选择是用 HBase/Cassandra/DynamoDB 为所有应用创建一个大的宽列存储表,其主键包含标识应用域的前缀(例如“store_taxes_”)。


这个解决方案效果很好,但是通过网络取值存在无法避免的延迟。它更适合于更大的数据集,而不仅仅是配置数据。

另一种方法是有一个位于内存但同样具有持久性的键 / 值缓存——Redis AOF 提供了这种能力。

Kafka 以压缩主题的形式为键 / 值存储提供了类似的解决方案(保留模型确保键的最新值不会被删除)。

在 Wix,我们将这些压缩主题用作内存中的 kv-store,我们在应用程序启动时加载(消费)来自主题的数据。这有一个 Redis 没有提供的好处,这个主题还可以被其他想要获得更新的用户使用。

 订阅和查询

考虑以下用例——两个微服务使用压缩主题来做数据维护:Wix Business Manager(帮助 Wix 网站所有者管理他们的业务)使用一个压缩主题存放支持的国家列表,Wix Bookings(允许安排预约和课程)维护了一个“(Time Zones)”压缩主题。从这些内存 KV 存储中检索值的延迟为 0。


各内存 KV 存储以及相应的 Kafka 压缩主题

Wix Bookings 监听“国家(Countries)”主题的更新:


Bookings 消费来自压缩主题 Countries 的更新

当 Wix Business Manager 将另一个国家添加到“国家”主题时,Wix Bookings 会消费此更新,并自动为“时区”主题添加一个新的时区。现在,内存 KV 存储中的“时区”也通过更新增加了新的时区:


South Sudan 的时区被加入压缩主题

我们没有在这里停下来。Wix Events(供 Wix Users 管理事件传票和 RSVP)也可以使用 Bookings 的时区主题,并在一个国家因为夏令时更改时区时自动更新其内存 kv-store。


两个内存 KV 存储消费同一个压缩主题

4调度并遗忘

当存在需要确保计划事件最终被处理的需求时

在许多情况下,需要 Wix 微服务根据某个计划执行作业。

Wix Payments Subscriptions 服务就是一个例子,它管理基于订阅的支付(例如瑜伽课程的订阅)。

对于每个月度或年度订阅用户,必须通过支付提供程序完成续订过程。

为此,Wix 自定义的 Job Scheduler 服务调用由 Payments Subscription 服务预先配置好的 REST 端点。

订阅续期过程在后台进行,不需要(人类)用户参与。这就是为什么最终可以成功续订很重要,即使临时有错误——例如第三支付提供程序不可用。

要确保这一过程是完全弹性的,一种方法是由作业调度器重复请求 Payment Subscriptions 服务(续订的当前状态保存在数据库中),对每个到期但尚未续期的订阅进行轮询。这将需要数据库上的悲观 / 乐观锁定,因为同一用户同一时间可能有多个订阅续期请求(来自两个单独的正在进行的请求)。

更好的方法是首先生成 Kafka 请求。为什么?因为请求的处理将由 Kafka 的消费者顺序完成(对于每个特定的用户),所以不需要并行工作的同步机制。


此外,一旦消息生成并发送到 Kafka,我们就可以通过引入消费者重试来确保它最终会被成功处理。由于有这些重试,请求调度的频率可能就会低很多。

在这种情况下,我们希望可以保持处理顺序,这样重试逻辑可以在两次尝试之间(以“指数退避”间隔进行)简单地休眠。


Wix 开发人员使用我们自定义的 Greyhound 消费者,因此,他们只需指定一个 BlockingPolicy,并根据需要指定适当的重试间隔。


在某些情况下,消费者和生产者之间可能会产生延迟,如长时间持续出错。在这些情况下,有一个特殊的仪表板用于解除阻塞,并跳过开发人员可以使用的消息。

如果消息处理顺序不是强制性的,那么 Greyhound 中还有一个使用“重试主题”的非阻塞重试策略。


当配置重试策略时,Greyhound 消费者将创建与用户定义的重试间隔一样多的重试主题。内置的重试生成器将在出错时生成一条下一个重试主题的消息,该消息带有一个自定义头,指定在下一次调用处理程序代码之前应该延迟多少时间。

还有一个死信队列,用于重试次数耗尽的情况。在这种情况下,消息被放在死信队列中,由开发人员手动审查。

这种重试机制是受 Uber 这篇文章的启发。

https://eng.uber.com/reliable-reprocessing/

Wix 最近开放了 Greyhound 的源代码,不久将提供给测试用户。要了解更多信息,可以阅读 GitHub 上的自述文件。

https://github.com/wix/greyhound#greyhound

总结:

  • Kafka 允许按顺序处理每个键的请求(例如使用 userId 进行续订),简化工作进程逻辑;

  • 由于 Kafka 重试策略的实现大大提高了容错能力,续期请求的作业调度频率大大降低。

5事务中的事件

当幂等性很难实现时

考虑下面这个典型的电子商务流程。

Payments 服务生成一个 Order Purchase Completed 事件到 Kafka。现在,Checkout 服务将消费此消息,并生成自己的 Order Checkout Completed 消息,其中包含购物车中的所有商品。

然后,所有下游服务(Delivery、Inventory 和 Invoices)将消费该消息并继续处理(分别准备发货、更新库存和创建发票)。


如果下游服务可以假设 Order Checkout Completed 事件只由 Checkout 服务生成一次,则此事件驱动流的实现会简单很多。

为什么?因为多次处理相同的 Checkout Completed 事件可能导致多次发货或库存错误。为了防止下游服务出现这种情况,它们将需要存储去重后的状态,例如,轮询一些存储以确保它们以前没有处理过这个 Order Id。

通常,这是通过常见的数据库一致性策略实现的,如悲观锁定和乐观锁定。

幸运的是,Kafka 为这种流水线事件流提供了一个解决方案,每个事件只处理一次,即使当一个服务有一个消费者 – 生产者对(例如 Checkout),它消费一条消息,并产生一条新消息。

简而言之,当 Checkout 服务处理传入的 Payment Completed 事件时,它需要将 Checkout Completed 事件的发送过程封装在一个生产者事务中,它还需要发送消息偏移量(使 Kafka 代理能够跟踪重复的消息)。

事务期间生成的任何消息将仅在事务完成后才对下游消费者(Inventory Service)可见。


此外,位于 Kafka 流开始位置的 Payment Service Producer 必须转变为幂等(Idempotent)生产者——这意味着代理将丢弃它生成的任何重复消息。


要了解更多信息,请观看我的视频“Kafka 中的恰好一次语义”。

https://www.youtube.com/watch?v=7O_UC_i1XY0

6事件聚合

当你想知道整个批次的事件已经被消费时

在上半部分,我描述了在 Wix 将联系人导入到 Wix CRM 平台的业务流程。后端包括两个服务。一个是作业服务,我们提供一个 CSV 文件,它会生成作业事件到 Kafka。还有一个联系人导入服务,它会消费并执行导入作业。


假设 CSV 文件有时非常大,将工作负载分割成更小的作业,每个作业中需要导入的联系人就会更少,这个过程就会更高效。通过这种方式,这项工作可以在 Contacts Importer 服务的多个实例中并行。但是,当导入工作被拆分为许多较小的作业时,该如何知道何时通知最终用户所有的联系人都已导入?


显然,已完成作业的当前状态需要持久化,否则,内存中哪些作业已完成的记录可能会因为随机的 Kubernetes pod 重启而丢失。

一种在 Kafka 中进行持久化的方法是使用 Kafka 压缩主题。这类主题可以看成是一种流式 KV 存储。

在我们的示例中,Contacts Importer 服务(在多个实例中)通过索引消费作业。每当它处理完一些作业,就需要用一个 Job Completed 事件更新 KV 存储。这些更新可以同时发生,因此,可能会出现竞态条件并导致作业完成计数器失效。

 原子 KV 存储

为了避免竞态条件,Contacts Importer 服务将完成事件写到原子 KV 存储类型的 Jobs-Completed-Store 中。

原子存储确保所有作业完成事件将按顺序处理。它通过创建一个“Commands”主题和一个“Store”压缩主题来实现。

 顺序处理

从下图可以看出,原子存储如何生成每一条新的 Import-job-completed“更新”消息,并以 [Import Request Id]+[total job count] 作为键。借助键,我们就可以总是依赖 Kafka 将特定 requestId 的“更新”放在特定的分区中。

接下来,作为原子存储的一部分,消费者 – 生产者对将首先侦听每个新的更新,然后执行 atomicStore 用户请求的“命令”——在本例中,将已完成作业数量的值加 1。


 端到端更新流示例

让我们回到 Contacts Importer 服务流。一旦这个服务实例完成了某些作业的处理,它将更新 Job-Completed KVAtomicStore(例如,请求 Id 为 YYY 的导入作业 3 已经完成):


Atomic Store 将生成一条新消息到 job-completed-commands 主题,键为 YYY-6,值为 Job 3 Completed。

接下来,Atomic Store 的消费者 – 生产者对将消费此消息,并增加 KV Store 主题中键 YYY-6 的已完成作业计数。


 恰好一次处理

注意,“命令”请求处理必须只发生一次,否则完成计数器可能不正确(错误增量)。为消费者 – 生产者对创建一个 Kafka 事务(如上文的模式 4 所述)对于确保统计准确至关重要。

 AtomicKVStore 值更新回调

最后,一旦 KV 最新生成的已完成作业计数的值与总数匹配(例如 YYY 导入请求有 6 个已完成作业),就可以通知用户(通过 WebSocket,参见本系列文章第一部分的模式 3)导入完成。通知可以作为 KV-store 主题生成动作的副作用,即调用用户提供给 KV 原子存储的回调。


 注意事项:
  • 完成通知逻辑不一定要在 Contacts Importer 服务中,它可以在任何微服务中,因为这个逻辑完全独立于这个过程的其他部分,只依赖于 Kafka 主题。

  • 不需要进行定期轮询。整个过程都是事件驱动的,即以管道方式处理事件。

  • 通过使用基于键的排序和恰好一次的 Kafka 事务,避免作业完成通知或重复更新之间的竞态条件。

  • Kafka Streams API 非常适合这样的聚合需求,其特性包括 groupBy(按 Import Request Id 分组), reduce 或 count(已完成作业计数)和 filter (count 等于总作业数),然后是副作用 Webhook 通知。对于 Wix 来说,使用现有的生产者 / 消费者基础设施更有意义,这对我们的微服务拓扑影响更小。

7总结

这里的一些模式比其他的模式更为常见,但它们都有相同的原则。通过使用事件驱动的模式,可以减少样板代码(以及轮询和锁定原语),增加弹性(减少级联失败,处理更多的错误和边缘情况)。此外,微服务之间的耦合要小得多(生产者不需要知道谁消费了它的数据),扩展也更容易,向主题添加更多分区(和更多服务实例)即可。

原文链接:

https://medium.com/wix-engineering/6-event-driven-architecture-patterns-part-1-93758b253f47

https://medium.com/wix-engineering/6-event-driven-architecture-patterns-part-2-455cc73b22e1


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来源: 肉眼品世界