آشنایی با نگاشت منبع رویداد AWS Lambda

حضور در AWS re:Invent همیشه برای من یک نکته برجسته است، و جلسه امسال، SVS407-R: Understanding AWS Event Event Mapping، معدن طلایی از بینش بود. به‌عنوان کسی که معماری‌های رویداد محور را می‌سازد و حفظ می‌کند، با درک عمیق‌تری از پیچیدگی‌ها و بهترین شیوه‌های مربوط به نقشه‌برداری منبع رویداد (ESM)، به‌ویژه در مدیریت جریان رویداد از سرویس‌هایی مانند Amazon Kinesis، DynamoDB Streams و Amazon SQS کنار رفتم.

برای شروع کار، سخنران یک نمای کلی از نحوه ادغام AWS Lambda با منابع رویداد از طریق ESM ارائه کرد. نقشه‌برداری منبع رویداد تضمین می‌کند که عملکردهای Lambda به‌طور خودکار با رسیدن رویدادهای جدید فعال می‌شوند و آن را به یک مؤلفه حیاتی برای بارهای کاری بلادرنگ و ناهمزمان تبدیل می‌کند. این جلسه به سرعت به موضوعات پیشرفته تبدیل شد، با تمرکز بر بهینه سازی عملکرد، اطمینان از تحمل خطا، و مدیریت سناریوهای خطا.

یکی از مفاهیم کلیدی تحت پوشش، مدیریت کلید پارتیشن در سیستم هایی مانند Amazon Kinesis و DynamoDB Streams بود. این کلیدهای پارتیشن نقش حیاتی در تضمین نظم و مقیاس پذیری دارند:

پردازش متوالی در خرده ها:

رویدادها با کلید پارتیشن یکسان به صورت متوالی در قطعه خود پردازش می شوند. این تضمین می کند که رویدادهای مرتبط (به عنوان مثال، همه تراکنش های یک کاربر) به ترتیب انجام می شوند. با این حال، اگر تلاش‌های مجدد یا شکست‌ها باعث شود رویدادها از نظم خارج شوند، ممکن است مشکلات سازگاری ایجاد شود.

رفتار شارد:

خرده‌ها مسئول پردازش مجموعه‌ای از کلیدهای پارتیشن هستند و به صورت افقی مقیاس می‌شوند تا حجم رویداد افزایش یافته را مدیریت کنند. حتی زمانی که سیستم مقیاس می‌شود، کلید پارتیشن تضمین می‌کند که رویدادهای مرتبط در همان خرده پردازش می‌شوند و نظم را حفظ می‌کنند.

این شیرجه عمیق اهمیت طراحی سیستم ها را با توجه دقیق به انتخاب کلید پارتیشن برای متعادل کردن عملکرد و حفظ نظم تقویت کرد.

رسیدگی به خطا به عنوان یک منطقه تمرکز بحرانی در جلسه ظاهر شد. سیستم‌های توزیع‌شده، به‌ویژه آن‌هایی که جریان‌های رویداد بلادرنگ را پردازش می‌کنند، به استراتژی‌های قوی برای رسیدگی به خرابی‌ها بدون اثرات آبشاری نیاز دارند. بینش های کلیدی شامل:

تکرار بی نهایت و صف حروف مرده (DLQ):

بدون مدیریت صحیح خطا، یک قطعه که با خطاهای دائمی مواجه می‌شود، می‌تواند در یک حلقه تلاش مجدد بی‌نهایت خاتمه یابد و سایر رویدادها در قطعه را متوقف کند. مسیریابی خطاهای غیرقابل حل به DLQها، مانند SQS یا S3، تضمین می کند که رویدادهای شکست خورده جدا شده و قابل تجزیه و تحلیل یا حل به صورت دستی هستند.

جداسازی شکست:

نگاشت منبع رویداد خاص Kinesis امکان امتحان مجدد رکوردهای ناموفق را به صورت جداگانه یا در دسته های کوچکتر می دهد. این مانع از توقف کل یک قطعه به دلیل یک رکورد مشکل می شود.

این شیوه‌ها برای حفظ قابلیت اطمینان سیستم‌های رویداد محور و حصول اطمینان از اینکه خطاها به خوبی مدیریت می‌شوند بسیار ارزشمند هستند.

این جلسه همچنین به موازی سازی و پردازش دسته ای، دو اهرم حیاتی برای بهینه سازی عملکرد در معماری های مبتنی بر لامبدا پرداخت:

عامل موازی سازی:

ضریب موازی سازی تعداد کارگرانی که رویدادها را از یک قطعه واحد به طور همزمان پردازش می کنند را کنترل می کند. در حالی که یک عامل بالاتر توان عملیاتی را بهبود می بخشد، می تواند چالش هایی را در حفظ نظم رویداد در بین کلیدهای پارتیشن ایجاد کند. سخنران بر تنظیم این تنظیم برای مطابقت با پیچیدگی حجم کار و ظرفیت پایین دست تأکید کرد.

پردازش دسته ای و کاهش خطا:

ویژگی‌هایی مانند خطای دسته‌ای دوتایی به لامبدا اجازه می‌دهد تا دسته‌های ناموفق را به زیر مجموعه‌های کوچک‌تر تقسیم کند، و رکوردهای مشکل‌ساز را برای تلاش‌های مجدد جدا کند. این کار تکرارهای اضافی را کاهش می دهد و کارایی سیستم را بهبود می بخشد. علاوه بر این، گزارش شکست دسته ای به لامبدا اجازه می دهد تا رکوردهای خاصی را در یک دسته ناموفق شناسایی کند و اطمینان حاصل کند که فقط آن رکوردها دوباره امتحان شده یا به یک DLQ ارسال می شوند.

این جلسه چندین ویژگی منحصر به فرد Amazon Kinesis را برجسته کرد که آن را به ویژه برای معماری های رویداد محور قدرتمند می کند:

بازیابی خطا:

با ابزارهایی مانند چک پوینت و مدیریت افست، Kinesis بازیابی برازنده خطاها را بدون پردازش مجدد رویدادهای موفق از قبل تضمین می کند.

شکست دسته ای آیتم:

این ویژگی با جداسازی رکوردهای ناموفق در یک دسته، گروه دو گانه را تکمیل می کند و تلاش های مجدد را دقیق تر می کند.

سخنران این قابلیت‌ها را با کافکا مقایسه کرد و اشاره کرد که در حالی که کافکا انعطاف‌پذیری را ارائه می‌دهد، فاقد ویژگی‌های مدیریت خطای دانه‌ای است که بوسیله Kinesis ارائه شده است. توسعه دهندگانی که از کافکا استفاده می کنند اغلب مجبورند راه حل های سفارشی برای عملکردهای مشابه بسازند و پیچیدگی را افزایش دهند.

مقیاس‌بندی معماری‌های رویداد محور می‌تواند دشوار باشد، به‌ویژه زمانی که افزایش ترافیک یا سیستم‌های پایین دستی با محدودیت‌های ظرفیت مواجه هستند. نکات کلیدی شامل:

مدیریت نوک ترافیک:

لامبدا و کینزیس به طور کارآمدی برای کنترل سنبله ها مقیاس می شوند، اما پارامترهایی مانند تعداد خرده ها، ضریب موازی سازی و اندازه دسته به تنظیم دقیق نیاز دارند.

محدودیت های سیستم پایین دستی:

مقیاس‌بندی سرویس‌های بالادستی نسبتاً آسان است، اما سیستم‌های پایین‌دستی مانند پایگاه‌های داده یا APIها اغلب دارای محدودیت‌های نرخ هستند. استراتژی‌هایی مانند دریچه گاز، مکانیزم‌های فشار برگشتی، و رویدادهای پیش‌فیلتر کردن می‌توانند از غلبه بر این سیستم‌ها جلوگیری کنند.

فیلترهای ضبط:

رویدادهای پیش فیلتر در سطح Kinesis یا Lambda تضمین می‌کند که فقط رویدادهای مرتبط پردازش می‌شوند و بار غیرضروری بر روی اجزای پایین‌دست کاهش می‌یابد.

برای پایان دادن به جلسه، سخنران بهترین شیوه های عملی را برای ساخت و نگهداری معماری های رویداد محور به اشتراک گذاشت:

1. تنظیم DLQ و مانیتورینگ:
   همیشه DLQها را برای خطاهای حل نشده پیکربندی کنید و آنها را برای تجزیه و تحلیل کنترل کنید. از آلارم‌ها برای ردیابی نرخ خطا و رسیدگی به مسائل پیشگیرانه استفاده کنید.

2. ضریب موازی سازی کوک:
   عامل موازی سازی را با پیچیدگی حجم کاری و ظرفیت پایین دستی خود تطبیق دهید تا توان عملیاتی را بهینه کنید.

3. معیارهای نظارت:
   برای شناسایی گلوگاه ها و الگوهای شکست، معیارهای لامبدا، کینزیس و سیستم های پایین دستی را به طور منظم نظارت کنید.

4. بهینه سازی اندازه دسته ای:
   اندازه دسته را تنظیم کنید تا تاخیر، توان عملیاتی و جداسازی خطا را بر اساس ویژگی‌های بار کاری متعادل کنید.

5. رسیدگی به خطاها:
   از ویژگی‌هایی مانند تقسیم‌بندی دسته‌ای روی خطا، شکست دسته‌ای آیتم، و استراتژی‌های مجدد برای رسیدگی به خطاها بدون ایجاد اختلال در کل خط لوله استفاده کنید.

جلسه SVS407-R در AWS re:Invent یک بررسی عمیق به پیچیدگی های نقشه برداری منبع رویداد AWS Lambda بود. از مدیریت کلید پارتیشن و مدیریت خطا تا بهینه‌سازی عملکرد و استراتژی‌های مقیاس‌بندی، این جلسه دانش عملی زیادی را برای ساختن سیستم‌های رویداد محور قوی و مقیاس‌پذیر ارائه کرد.

یکی از بزرگترین نکات برای من، اهمیت متعادل کردن توان عملیاتی، تضمین سفارش و جداسازی خطا بود. چه میلیاردها رویداد را با Kinesis پردازش کنید یا با SQS گردش‌های کاری ناهمزمان را مدیریت کنید، این استراتژی‌ها می‌توانند در تضمین قابلیت اطمینان و کارایی سیستم تفاوت ایجاد کنند.

AWS re:Invent به ارائه تجربیات یادگیری در سطح جهانی ادامه می دهد و این جلسه نیز از این قاعده مستثنی نبود. من هیجان زده هستم که این بینش ها را در پروژه هایم به کار ببرم و تاثیر آن را از نزدیک ببینم. اگر در حال ساخت برنامه‌های مبتنی بر رویداد هستید، من به شدت توصیه می‌کنم این ویژگی‌ها و بهترین شیوه‌ها را بررسی کنید.