برنامه های Load Balancing Spring Boot با Spring Cloud LoadBalancer

Summarize this content to 400 words in Persian Lang

در دنیای میکروسرویس ها و سیستم های توزیع شده، اطمینان از در دسترس بودن و مقیاس پذیری بالا از اهمیت بالایی برخوردار است. تعادل بار با توزیع موثر ترافیک شبکه ورودی در چندین نمونه از یک برنامه، نقش مهمی در دستیابی به این اهداف ایفا می کند. این توزیع از تبدیل شدن هر نمونه واحد به گلوگاه جلوگیری می کند و پاسخگویی و انعطاف پذیری را افزایش می دهد.

Spring Cloud LoadBalancer، یک جزء کلیدی از اکوسیستم Spring Cloud، اجرای تعادل بار سمت مشتری را برای برنامه های Spring Boot ساده می کند. برخلاف راه‌حل‌های سنتی متعادل‌سازی بار سمت سرور که در سطح شبکه کار می‌کنند، Spring Cloud LoadBalancer در سطح برنامه عمل می‌کند و انعطاف‌پذیری و کنترل بیشتری را ارائه می‌دهد.

Spring Cloud LoadBalancer چگونه کار می کند

Spring Cloud LoadBalancer با تعبیه منطق متعادل کننده بار مستقیماً در برنامه های مشتری، نیاز به سرور اختصاصی متعادل کننده بار را جایگزین می کند. در اینجا به تفکیک اجزای کلیدی و تعاملات آنها می پردازیم:

مشتری: برنامه Spring Boot شما، که با Spring Cloud LoadBalancer پیکربندی شده است، به عنوان مشتری عمل می کند. درخواست هایی را برای سرویس های دیگری ارسال می کند که به آنها “نمونه های سرور” گفته می شود.
رجیستری خدمات: برای کشف پویا نمونه های سرور موجود، مشتری با یک رجیستری سرویس مانند Netflix Eureka یا HashiCorp Consul تعامل می کند. هنگامی که یک نمونه سرور شروع می شود، خود را در رجیستری سرویس ثبت می کند و زمانی که خاموش می شود، از ثبت خارج می شود.
الگوریتم تعادل بار: Spring Cloud LoadBalancer از یک الگوریتم متعادل کننده بار برای تعیین اینکه کدام سرور باید درخواست بعدی را دریافت کند، استفاده می کند. چندین الگوریتم از جمله Round Robin، Weighted Response Time و حداقل اتصالات همزمان در دسترس است که به شما امکان می دهد مناسب ترین استراتژی را برای الگوی ترافیک خود انتخاب کنید.
مشتری کشف خدمات: سرویس گیرنده کشف سرویس، که معمولاً از طریق Spring Cloud Netflix یا Spring Cloud Consul ادغام می شود، با رجیستری سرویس تعامل می کند تا لیستی از نمونه های موجود برای یک سرویس خاص را بازیابی کند. این لیست به صورت محلی توسط بار متعادل کننده برای کارایی ذخیره می شود.
RestTemplate یا WebClient: بهار RestTemplate یا WebClient (برای کاربردهای واکنشی)، با @LoadBalanced حاشیه نویسی، به طور یکپارچه با Spring Cloud LoadBalancer ادغام شود. هنگامی که شما درخواستی را با استفاده از این کلاینت ها ارائه می کنید، آنها مسئولیت انتخاب نمونه سرور مناسب را به متعادل کننده بار محول می کنند.

موارد استفاده برای Spring Cloud LoadBalancer

در اینجا پنج مورد کاربردی کاربردی وجود دارد که مزایای Spring Cloud LoadBalancer را برجسته می کند:

معماری میکروسرویس ها: در یک برنامه کاربردی مبتنی بر میکروسرویس، سرویس های مختلف اغلب نیاز به ارتباط با یکدیگر دارند. Spring Cloud LoadBalancer این ارتباط را انعطاف پذیر می کند. به عنوان مثال، سرویسی که احراز هویت کاربر را مدیریت می کند، می تواند درخواست ها را در چندین نمونه از یک سرویس نمایه توزیع کند تا از تاخیر در زمان اوج ترافیک جلوگیری کند.

@Service
public class AuthenticationService {

@Autowired
@LoadBalanced
private RestTemplate restTemplate;

public User authenticate(String username, String password) {
// … perform authentication logic …

// Fetch user profile from the profile service
String profileServiceUrl = “http://profile-service/users/” + username;
User user = restTemplate.getForObject(profileServiceUrl, User.class);

// … update user object with profile data …
return user;
}
}

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

رسیدگی به عیوب گذرا: نمونه‌های سرور به دلایل مختلف می‌توانند از کار افتادگی موقتی را تجربه کنند. Spring Cloud LoadBalancer می تواند موارد ناسالم را شناسایی کند (مثلاً با نظارت بر زمان پاسخ یا نرخ خطا) و به طور خودکار ترافیک را از آنها دور کند و از خرابی های آبشاری جلوگیری کند و پایداری کلی سیستم را بهبود بخشد.
استقرارهای سبز-آبی و انتشارات قناری: Spring Cloud LoadBalancer به طور یکپارچه با استراتژی های استقرار مانند استقرار سبز-آبی و انتشار قناری ادغام می شود. در طول پیاده‌سازی سبز-آبی، می‌توانید به تدریج ترافیک را به نسخه جدید برنامه خود هدایت کنید و در عین حال ترافیک را از نسخه قدیمی هدایت کنید. این تغییر تدریجی زمان خرابی و خطرات مرتبط با استقرار را به حداقل می رساند.
تست A/B: هنگام انجام تست A/B، می توانید از Spring Cloud LoadBalancer برای هدایت بخشی از ترافیک کاربر خود به نسخه جدیدی از یک سرویس یا ویژگی خاص استفاده کنید. با تجزیه و تحلیل رفتار و بازخورد کاربر، می توانید تصمیمات آگاهانه ای در مورد ارائه ویژگی های جدید یا پایبندی به ویژگی های موجود بگیرید.
موازنه بار جغرافیایی: اگرچه هدف اصلی آن نیست، اما Spring Cloud LoadBalancer را می توان با سرویس های دیگری مانند Amazon Route 53 یا Azure Traffic Manager ترکیب کرد تا تعادل بار جغرافیایی اولیه را پیاده سازی کند. با پیکربندی رجیستری های خدمات مختلف در مناطق مختلف و اشاره به رکوردهای DNS به این مناطق، می توانید کاربران را به نزدیک ترین نمونه موجود برنامه خود هدایت کنید.

راه حل های متعادل کننده بار جایگزین

1. متعادل کننده بار سمت سرور: متعادل کننده های بار سنتی مانند HAProxy، Nginx و آمازون Elastic Load Balancer (ELB) در سطح شبکه کار می کنند. آنها ترافیک را بر اساس آدرس های IP و پورت ها توزیع می کنند.

جوانب مثبت: فناوری بالغ، کارایی بالا، خاتمه SSL/TLS بارگیری.

معایب: آگاهی کمتر از برنامه، به طور بالقوه کمتر انعطاف پذیر برای سناریوهای مسیریابی پیچیده.

2. مش های سرویس: مش های سرویس مانند Istio و Linkerd یک لایه زیرساخت اختصاصی برای مدیریت ارتباطات سرویس به سرویس در محیط های میکروسرویس ارائه می کنند.

جوانب مثبت: مدیریت ترافیک پیشرفته، قابلیت مشاهده، ویژگی های امنیتی.

معایب: افزایش پیچیدگی، سربار عملکرد بالقوه.

نتیجه گیری

Spring Cloud LoadBalancer یک رویکرد قدرتمند و انعطاف پذیر برای متعادل کردن بار سمت مشتری برای برنامه های Spring Boot ارائه می دهد. با ادغام یکپارچه با مکانیسم کشف سرویس و ارائه الگوریتم های متعادل کننده بار مختلف، کار ساخت معماری میکروسرویس های انعطاف پذیر و مقیاس پذیر را ساده می کند.

در حالی که متعادل‌کننده‌های بار سنتی سمت سرور و شبکه‌های سرویس برای موارد استفاده خاص ارزشمند باقی می‌مانند، Spring Cloud LoadBalancer زمانی که به کنترل سطح برنامه، مسیریابی پویا و یکپارچه‌سازی دقیق در اکوسیستم Spring نیاز دارید برتری می‌یابد.

مورد استفاده پیشرفته: مقیاس‌پذیری دینامیک و قطع مدار با اسپرینگ Cloud LoadBalancer و AWS

سناریو: تصور کنید که یک برنامه Spring Boot بر روی AWS Elastic Beanstalk یا AWS ECS مستقر شده و الگوهای ترافیکی نوسانی را تجربه می کند. در ساعات اوج بار، برنامه باید به صورت افقی مقیاس شود تا بار افزایش یافته را مدیریت کند. برعکس، در زمان‌های غیر اوج مصرف، کاهش تعداد نمونه‌ها مقرون به صرفه است.

راه حل:

مقیاس بندی پویا با مقیاس خودکار AWS: ما می توانیم مقیاس خودکار AWS را برای تنظیم خودکار تعداد نمونه ها بر اساس معیارهای از پیش تعریف شده مانند استفاده از CPU یا تعداد درخواست ها، پیکربندی کنیم.
بررسی سلامت و ادغام رجیستری خدمات: بررسی های سلامت Elastic Load Balancer (ELB) را با رجیستری خدمات خود ادغام کنید (به عنوان مثال، Eureka). هنگامی که مقیاس خودکار یک نمونه جدید راه اندازی می کند، ELB بررسی های سلامت را انجام می دهد. پس از بررسی های موفقیت آمیز، نمونه خود را در Eureka ثبت می کند و واجد شرایط دریافت ترافیک می شود.
الگوی متعادل کننده بار و مدار شکن ابری Spring: از پشتیبانی ذاتی Spring Cloud LoadBalancer برای قطع کننده های مدار با استفاده از کتابخانه هایی مانند Netflix Hystrix یا Resilience4j استفاده کنید. اگر سرویسی با خرابی های مکرر مواجه شود، قطع کننده مدار قطع می شود و از درخواست های بیشتر برای سرویس خراب جلوگیری می کند و به آن زمان برای بازیابی فرصت می دهد.

مزایا:

بهینه سازی هزینه: فقط تعداد مورد نیاز را اجرا کنید و هزینه های زیرساخت را کاهش دهید.

در دسترس بودن پیشرفته: برای جلوگیری از تأثیرات آبشاری، جهش‌های ترافیک را به طور مؤثر مدیریت کنید و خرابی‌ها را جدا کنید.

عملیات ساده شده: Auto Scaling و Spring Cloud LoadBalancer مقیاس‌گذاری و مدیریت ترافیک را کنترل می‌کند و مداخله دستی را کاهش می‌دهد.

جزئیات پیاده سازی:

پیکربندی مقیاس خودکار AWS: خط‌مشی‌های مقیاس‌بندی را در AWS تعریف کنید تا رویدادهای افزایش و کاهش مقیاس را بر اساس معیارهای انتخابی راه‌اندازی کنید.

بررسی های سلامت ELB: بررسی های سلامت ELB را برای نظارت بر سلامت نمونه های برنامه خود پیکربندی کنید.

ادغام اورکا: از Spring Cloud Netflix برای ادغام با Eureka برای کشف خدمات استفاده کنید.

اجرای مدار شکن: درخواست کنید @HystrixCommand یا حاشیه نویسی معادل روش های تعامل با سرویس ها برای فعال کردن عملکرد قطع کننده مدار.

مثال کد (مدار شکن Resilience4j):

@Service
public class ProductService {

@Autowired
@LoadBalanced
private RestTemplate restTemplate;

@CircuitBreaker(name = “productService”, fallbackMethod = “getDefaultProduct”)
public Product getProduct(Long productId) {
return restTemplate.getForObject(“http://product-service/products/” + productId, Product.class);
}

public Product getDefaultProduct(Long productId, Throwable ex) {
// Return a default product or error message
}
}

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

این مورد استفاده پیشرفته نشان می‌دهد که چگونه Spring Cloud LoadBalancer می‌تواند همراه با سایر خدمات و الگوهای AWS برای ایجاد برنامه‌های کاربردی بومی ابری قوی و مقیاس‌پذیر کار کند.

   @Service
   public class AuthenticationService {

       @Autowired
       @LoadBalanced
       private RestTemplate restTemplate;

       public User authenticate(String username, String password) {
           // ... perform authentication logic ...

           // Fetch user profile from the profile service
           String profileServiceUrl = "http://profile-service/users/" + username;
           User user = restTemplate.getForObject(profileServiceUrl, User.class);

           // ... update user object with profile data ...
           return user; 
       }
   } 

@Service
public class ProductService {

    @Autowired
    @LoadBalanced
    private RestTemplate restTemplate;

    @CircuitBreaker(name = "productService", fallbackMethod = "getDefaultProduct")
    public Product getProduct(Long productId) {
        return restTemplate.getForObject("http://product-service/products/" + productId, Product.class);
    }

    public Product getDefaultProduct(Long productId, Throwable ex) {
        // Return a default product or error message
    }
}