📶 Паттерны коммуникации в распределенных системах

Распределенные системы состоят из многих отдельных частей/узлов, работающих вместе, но физически расположенных в разных местах. Эти части системы должны общаться друг с другом через сеть, чтобы система могла функционировать как единое целое.

Хотя коммуникация критически важна, правильно ее организовать бывает непросто: разработчики иногда пытаются использовать один и тот же подход ко всем задачам коммуникации, что может быть неэффективно. Важно понимать, что существуют разные способы организации коммуникации, и выбор правильного метода зависит от конкретной задачи. Рассмотрим основные паттерны коммуникации, которые можно использовать для решения разных задач.

☑️ Запрос-ответ с HTTP

Этот синхронный паттерн коммуникации предполагает, что один сервис отправляет запрос другому сервису и ожидает ответа или ошибки, блокируя свою работу до получения результата. REST, наиболее популярный архитектурный стиль для этой модели коммуникации, использует методы протокола HTTP — GET, POST, PUT и DELETE.
 
Однако использование этого паттерна может привести к проблемам, если сервисы образуют цепочку взаимодействий: в таком случае сбой одного из сервисов может привести к отказу всей операции, а также к расточительному использованию ресурсов и каскадным сбоям.

☑️ Общие данные

Этот паттерн часто остается незамеченным, поскольку разработчики не всегда воспринимают его как модель коммуникации. В рамках этого подхода один компонент записывает данные в определенное место, а другой компонент считывает и обрабатывает эти данные. Например, один сервис может загрузить файл в облачное объектное хранилище (например, в корзину Amazon S3), а другой сервис затем извлекает этот файл для дальнейших действий.

Главное преимущество этого паттерна — простота реализации и возможность обеспечения взаимодействия между устаревшими и современными системами без проблем совместимости. Однако он не подходит для сценариев, требующих низкой задержки.

☑️ Асинхронный запрос-ответ

В отличие от синхронного подхода, запрос-ответ может быть реализован асинхронно и без блокировки. В этом случае получающий сервис должен явно знать место назначения для отправки ответа. Для реализации этого паттерна идеально подходят очереди сообщений, которые позволяют буферизовать несколько запросов.

Основная сложность здесь — корреляция между запросом и ответом: экземпляр сервиса, отправивший запрос, может отличаться от экземпляра, получающего ответ, поэтому требуется способ отслеживания запросов.

☑️ Коммуникация на основе событий

В этом подходе сервисы не общаются напрямую друг с другом, а генерируют события, которые могут быть использованы другими сервисами. Это требует наличия места для отправки данных о событиях и механизма, позволяющего получающим сервисам обнаруживать эти события. Брокеры сообщений, такие как RabbitMQ, могут обрабатывать оба этих аспекта. Издатели используют API для отправки событий в брокер, который управляет подписками и уведомляет подписчиков при поступлении события.

Этот паттерн идеально подходит для создания слабосвязанных взаимодействий между сервисами. Однако брокер сообщений должен обеспечивать надежную доставку событий, их упорядочивание и согласованность. Кроме того, добавляется дополнительный компонент в систему.

👨‍💻 Подробнее читайте в статье.
📨 Материал взят из нашей еженедельной email-рассылки, посвященной бэкенду. Подпишитесь, чтобы быть в числе первых, кто получит дайджест.

🚫 Ключевые проблемы многопоточности

🔵 Состояние гонки (Race Conditions):

Ситуация, когда несколько потоков пытаются одновременно читать и записывать общие данные, что приводит к непредсказуемым результатам.
Пример: Представьте, что два человека пытаются одновременно снять деньги с одного банковского счета. Без должной координации они могут снять больше денег, чем доступно на счете.

🔵 Взаимные блокировки (Deadlocks):

Ситуация, когда два или более потока застревают в ожидании друг друга для освобождения ресурсов, что приводит к тупиковой ситуации.
Пример: Два человека держат предметы, которые нужны друг другу, и оба ждут, пока другой первый отдаст свой предмет.

🔵 Ошибки конкуренции (Concurrency Bugs):

Ошибки, возникающие из-за неправильной обработки взаимодействия потоков, часто проявляющиеся как случайные проблемы.
Пример: Если два работника пишут в один и тот же файл без координации, их работа может перемешаться.

🔵 Прерывание потока (Thread Interruption):

Основная проблема заключается в том, что сигнал на прерывание лишь уведомляет поток о необходимости остановки, но сам поток должен обработать этот сигнал и завершить свою работу самостоятельно.
Пример: Если вам нужно, чтобы рабочий остановился, вы посылаете ему сигнал "стоп". Но нет гарантий, что это случится.

🔵 Ошибки согласованности памяти (Memory Consistency Errors):

Ситуация, когда разные потоки имеют устаревшее или несогласованное представление о разделяемой памяти.
Пример: Если один человек обновляет общий документ, а другие видят старую версию, они могут работать с неверной информацией.

🔵 Соперничество за ресурсы (Resource Contention):

Ситуация, когда несколько потоков конкурируют за один и тот же ограниченный ресурс, что приводит к задержкам.
Пример: Если несколько работников одновременно пытаются воспользоваться одним принтером, им приходится ждать своей очереди.

🔵 Голодание (Starvation):

Ситуация, когда потоку постоянно отказывают в доступе к ресурсам из-за приоритета других потоков.
Пример: Если одного работника постоянно обходят вниманием в пользу других, он никогда не сможет выполнить свою работу.

💸 А у вас есть платные подписки?

💬 Расскажите в комментариях, что это за сервисы👇

🔼 Топ-5 способов улучшить производительность API:

1️⃣ Пагинация результатов:
Этот метод используется для оптимизации больших наборов данных путем их постраничной передачи клиенту, что повышает отзывчивость сервиса и улучшает пользовательский опыт.

2️⃣ Асинхронное логирование:
Этот подход предполагает отправку логов в буфер без блокировки и немедленное возвращение управления, вместо того чтобы записывать данные на диск при каждом вызове. Логи периодически сбрасываются на диск, что значительно снижает нагрузку на систему ввода-вывода.

3️⃣ Кэширование данных:
Часто запрашиваемые данные могут храниться в кэше для ускорения их извлечения. Клиенты сначала проверяют кэш перед обращением к базе данных, а такие решения для хранения данных, как Redis, обеспечивают более быстрый доступ благодаря хранению в оперативной памяти.

4️⃣ Сжатие payload:
Чтобы сократить время передачи данных, запросы и ответы можно сжимать, что ускоряет процессы загрузки и выгрузки.

5️⃣ Пул соединений:
Эта техника включает использование пула открытых соединений для управления взаимодействием с базой данных, что снижает накладные расходы, связанные с открытием и закрытием соединений каждый раз, когда требуется загрузить данные. Пул управляет жизненным циклом соединений для эффективного использования ресурсов.

💬 А как вы улучшаете перфоманс API?

❓ JPA vs Hibernate: в чём разница?

JPA (Java Persistence API) — это стандарт, который описывает общие принципы работы с объектно-реляционным маппингом (ORM) в Java. Он определяет набор интерфейсов и аннотаций, позволяя разработчикам работать с базами данных на уровне объектов, абстрагируясь от конкретных реализаций. Благодаря этому JPA обеспечивает переносимость кода между различными ORM-фреймворками, такими как Hibernate, EclipseLink, OpenJPA и другие.

Hibernate, в свою очередь, является одной из наиболее популярных реализаций JPA и предоставляет множество дополнительных возможностей, которые выходят за рамки базовой спецификации. Среди этих функций — кэширование второго уровня и гибкие механизмы создания запросов, собственные расширения и оптимизации, которые могут сделать работу с данными более эффективной и удобной.

Выбор между JPA как стандарта и Hibernate как реализации зависит от специфики проекта. Если вам важно сохранить возможность замены ORM-фреймворка или переноса кода между различными проектами без необходимости внесения существенных изменений, JPA будет оптимальным вариантом. Если же проект требует использования продвинутых функций, таких как кэширование, гибкие механизмы запросов и другие возможности, которые выходят за рамки стандартного JPA, стоит рассмотреть использование Hibernate.

👾 -35% на курс по алгоритмам

На курсе вы на практике познакомитесь со сложными алгоритмами и научитесь писать более короткий и эффективный код – https://proglib.io/w/c3ea2f6f

23 390 рублей 35 990 рублей

Что еще вас ждет на курсе:

▪️ 150 практических заданий и 47 видеолекций;

▪️ Бессрочный доступ ко всем материалам курса;

▪️ Развернутая обратная связь по всем домашним заданиям, а также ссылки на полезные дополнительные материалы.

🌚 Переходите на сайт, читайте подробности и заходите на обучение по самым выгодным условиям – https://proglib.io/w/c3ea2f6f

🖥 Что нового в IntelliJ IDEA 2024.2

Вышла новая версия IntelliJ IDEA 2024.2 с множеством улучшений, включая ускоренный запуск IDE и новые функции для работы с Kotlin, такие как поддержка режима K2 и улучшенный дебаггер. Теперь разработка стала еще удобнее благодаря инкрементальной синхронизации Maven-проектов и улучшенному интерфейсу. Хотите узнать больше о всех новых возможностях? Читайте статью

🤫 Секреты эффективной работы с ArrayList

ArrayList — это один из самых популярных классов для работы с динамическими массивами в Java. Но чтобы использовать его по максимуму, стоит учесть несколько важных моментов:

1️⃣ Уменьшайте количество расширений: Каждый раз, когда ArrayList превышает свою текущую емкость, он создает новый массив большего размера. Это может замедлить работу, особенно при больших объемах данных. Чтобы избежать этого, инициализируйте ArrayList с заранее рассчитанной емкостью, если примерно знаете объем данных.

2️⃣ Избегайте частых вставок и удалений в середине списка: Операции вставки и удаления элементов в середине ArrayList требуют сдвига всех последующих элементов. Если такие операции критичны, рассмотрите использование LinkedList.

3️⃣ Используйте метод trimToSize(): Если ваш ArrayList больше не будет изменяться, вызов метода trimToSize() освободит неиспользуемую память, оптимизируя использование ресурсов.

4️⃣ Итерации важны: Используйте цикл for-each или метод forEach() для итерации по ArrayList. Они обеспечивают более читаемый и безопасный код. Но если нужен доступ по индексу, стандартный цикл for — ваш выбор.

5️⃣ Будьте осторожны с автобоксингом: При работе с примитивными типами, такими как int, ArrayList автоматически упаковывает их в Integer. Это может привести к лишним затратам памяти. Если производительность критична, используйте специализированные классы, такие как IntArrayList из библиотеки fastutil.