Introduzione alla resilienza dei microservizi
L'architettura a microservizi ha guadagnato una notevole popolarità negli ultimi anni ed è stata abbracciata dalle organizzazioni per la sua capacità di consentire agilità, scalabilità e manutenibilità nello sviluppo del software. Tuttavia, poiché le applicazioni a microservizi si basano in larga misura su sistemi distribuiti, la resilienza diventa fondamentale per la loro progettazione e le loro prestazioni.
La resilienza dei microservizi è la capacità di un'applicazione di resistere ai guasti, mantenere la disponibilità e fornire prestazioni costanti in ambienti distribuiti. I modelli di resilienza nei microservizi sono un insieme di meccanismi consolidati che consentono alle applicazioni di gestire i guasti con grazia, garantendo la stabilità di fronte a sistemi complessi e distribuiti. Implementando i pattern di resilienza, gli sviluppatori possono ridurre al minimo l'impatto di errori imprevisti o di un carico eccessivo sul sistema, riducendo i tempi di inattività e migliorando le caratteristiche generali delle prestazioni dell'applicazione.
Perché implementare i modelli di resilienza nei microservizi
In un ambiente distribuito, i guasti sono inevitabili a causa della latenza della rete, di servizi che non rispondono, di malfunzionamenti hardware o di altri eventi imprevedibili. È fondamentale accettare queste incertezze e sviluppare strategie per gestirle in modo efficace. È qui che entrano in gioco i modelli di resilienza, che aiutano a creare un sistema a tolleranza di errore che risponde in modo efficiente ai guasti, garantendo la disponibilità e la funzionalità dell'applicazione. L'uso dei modelli di resilienza nei microservizi offre diversi vantaggi cruciali:
- Riduzione dei tempi di inattività del servizio: I modelli di resilienza aiutano un'applicazione a riprendersi rapidamente dai guasti, riducendo al minimo le interruzioni del servizio e garantendo un'elevata disponibilità per gli utenti finali.
- Migliore isolamento dei guasti: Incorporando i modelli di resilienza, gli sviluppatori possono isolare efficacemente i guasti, evitando che i problemi si diffondano nell'intero sistema e causino interruzioni a cascata.
- Migliori prestazioni del sistema: Un'applicazione a microservizi resiliente può mantenere prestazioni costanti, gestendo in modo efficiente vari problemi, come l'aumento del carico e la latenza di rete.
- Maggiore soddisfazione degli utenti: Prestazioni affidabili e coerenti migliorano l'esperienza dell'utente, favorendo la fiducia e la fedeltà dei clienti.
Incorporando i modelli di resilienza, gli sviluppatori possono costruire applicazioni in grado di resistere ai guasti e di imparare e adattarsi da essi, garantendo un sistema in evoluzione e resiliente.
Modelli di resilienza comuni
Diversi modelli di resilienza sono emersi come best practice per la gestione dei guasti nell'architettura a microservizi. Ogni modello affronta sfide specifiche, assicura che l'applicazione rimanga operativa e funzioni in modo coerente di fronte a eventi imprevisti. Gli sviluppatori possono combinare questi schemi per creare una strategia di resilienza che si adatti al meglio ai requisiti specifici della loro applicazione. Alcuni dei modelli di resilienza più comuni includono:
- Schema dell'interruttore automatico
- Schema a paratia
- Schema di timeout e di ripetizione
- Schema di limitazione della velocità
- Schema di fallback
- Schema API di controllo dello stato di salute
La comprensione di questi pattern e della loro implementazione pratica può dare agli sviluppatori il vantaggio necessario per creare applicazioni a microservizi che dimostrino resilienza, disponibilità e prestazioni elevate.
Schema Circuit Breaker
Il pattern Circuit Breaker è un meccanismo di resilienza essenziale utilizzato nell'architettura a microservizi per prevenire guasti a cascata tra i servizi di un sistema distribuito. Ispirato al concetto di interruttore elettrico, questo pattern fornisce un approccio fail-fast, consentendo di gestire con grazia gli errori imprevisti senza far crollare l'intero sistema.
Una tipica architettura a microservizi consiste in più servizi che comunicano tra loro. Quando un servizio incontra problemi come indisponibilità o aumento della latenza, anche i servizi dipendenti potrebbero subire ritardi o non rispondere. È qui che entra in gioco il pattern Circuit Breaker. Rileva quando un servizio si trova in uno stato pericoloso e reindirizza il traffico lontano da esso, mantenendo la stabilità del sistema.
Lo schema Circuit Breaker funziona in tre stati: chiuso, aperto e semiaperto.
Stato chiuso
È lo stato operativo normale, quando non si verificano errori. In questo stato, tutte le richieste del client vengono passate al servizio a valle.
Stato aperto
Se si verifica un numero predeterminato di errori o un'indisponibilità continua del servizio, l'interruttore passa allo stato aperto. In questo stato, l'interruttore interrompe l'invio di richieste al servizio guasto, restituendo una risposta immediata al guasto e impedendo che il problema si diffonda a cascata nel sistema. In questo modo il servizio ha anche il tempo di riprendersi.
Stato di semi-apertura
Dopo un certo periodo di tempo (noto come timeout di reset), l'interruttore entra in uno stato di semi-apertura. Consente un numero limitato di richieste al servizio in difficoltà per verificarne il recupero. Se il servizio si è ripreso e gestisce le richieste senza errori, l'interruttore torna allo stato chiuso. In caso contrario, ritorna allo stato aperto, lasciando più tempo per il recupero.
Per implementare il pattern Circuit Breaker, gli sviluppatori possono utilizzare varie librerie e framework come Hystrix, Resilience4j o Polly per diversi linguaggi di programmazione. In alternativa, con strumenti no-code come AppMaster, è possibile costruire microservizi resilienti senza preoccuparsi delle complessità dell'implementazione del pattern.
Schema Bulkhead
In un'architettura a microservizi, l'isolamento delle risorse e dei componenti è fondamentale per evitare che un guasto al servizio provochi il blocco dell'intero sistema. Il pattern Bulkhead, derivato dal design della compartimentazione delle navi, realizza questo isolamento segregando le risorse per mantenere stabilità e disponibilità.
Pensate a una nave con più compartimenti stagni; anche se uno dei compartimenti si danneggia e si allaga, gli altri compartimenti rimangono inalterati, mantenendo la nave a galla. Allo stesso modo, il modello Bulkhead divide le risorse in partizioni separate, come thread, processi e pool di connessioni. Se una partizione ha un problema, le altre possono continuare a funzionare, evitando che il guasto si propaghi a cascata in tutto il sistema.
Esistono due tipi principali di isolamento a livello di paratia:
- Isolamento a livello di risorse: Questo tipo di isolamento gestisce l'allocazione delle risorse, come i thread e i pool di connessioni, tra i diversi servizi, garantendo che una contesa in un servizio non influisca sugli altri.
- Isolamento a livello di processo: Questa strategia si concentra sulla segregazione dei servizi in processi o contenitori separati. Se un servizio va in tilt, gli altri continuano a funzionare senza subire ripercussioni.
La scelta del giusto tipo di isolamento nel pattern Bulkhead dipende dai requisiti dell'applicazione, dall'infrastruttura e dai vincoli di risorse. No-code strumenti come AppMaster possono aiutare a creare un partizionamento efficiente all'interno dei microservizi, migliorando in modo significativo la tolleranza agli errori e la resilienza.
Schema di timeout e retry
In un sistema distribuito, vari fattori esterni, come la latenza della rete o l'indisponibilità, possono far sì che le richieste richiedano più tempo del previsto. Ritardi prolungati possono causare colli di bottiglia, rendendo il sistema poco reattivo. Il pattern Timeout and Retry è utilizzato come meccanismo di resilienza per affrontare questa sfida.
Il pattern Timeout and Retry prevede l'impostazione di un limite di tempo specifico (o timeout) per le operazioni. Se un'operazione non viene completata entro la soglia stabilita, viene considerata un fallimento. Con una logica di retry, l'operazione può essere ritentata un certo numero di volte prima di arrendersi completamente e restituire un errore.
Ecco alcuni suggerimenti per utilizzare efficacemente lo schema Timeout e Retry:
- Scegliere timeout appropriati: I timeout devono essere impostati con attenzione in base alla latenza prevista del servizio e ai requisiti di reattività dell'applicazione. L'impostazione di timeout troppo bassi può innescare tentativi inutili, mentre valori troppo alti possono aumentare il carico del sistema e diminuire la reattività.
- Limitare i tentativi di riprova: È necessario stabilire un numero fisso di tentativi per evitare il looping indefinito delle operazioni. Il numero massimo di tentativi deve essere impostato in base alla capacità di gestione degli errori e alle prestazioni richieste dall'applicazione.
- Utilizzare un backoff esponenziale: L'aumento del ritardo tra i tentativi di retry (noto come backoff esponenziale) può alleviare la pressione sul servizio e offrire maggiori possibilità di recupero.
- Gestire l'idempotenza: Assicurarsi che i tentativi non abbiano effetti collaterali indesiderati sui dati. Utilizzate operazioni idempotenti per garantire che più chiamate con gli stessi parametri di ingresso producano gli stessi risultati, anche se una richiesta fallisce e l'operazione viene ritentata.
Piattaforme no-code come AppMaster possono aiutarvi a implementare il pattern Timeout and Retry in modo efficiente, fornendo interfacce facili da usare per impostare timeout appropriati e gestire i ritiri senza dover scrivere codice complesso.
Schema del limitatore di frequenza
Il pattern Rate Limiter è un pattern di resilienza comune nei sistemi distribuiti, progettato per proteggere i servizi da un carico eccessivo controllando la velocità delle richieste in arrivo. Limitando il numero di richieste elaborate in un determinato periodo di tempo, questo pattern assicura che un servizio rimanga stabile, reattivo e disponibile per gli utenti in condizioni di carico variabili. Esistono diverse strategie di limitazione della velocità comunemente utilizzate nei microservizi:
- Finestra fissa: In questa strategia, è consentito un numero fisso di richieste entro una specifica finestra temporale. Una volta raggiunto il limite, le richieste vengono respinte fino alla finestra temporale successiva. Tuttavia, questo approccio può bloccare ingiustamente le richieste durante i periodi di traffico elevato.
- Finestra scorrevole: L'approccio a finestra scorrevole, noto anche come algoritmo del secchio di token, funziona riempiendo continuamente un secchio di token che rappresentano il numero di richieste consentite durante un periodo di tempo. Quando arriva una richiesta, viene consumato un token. Se il bucket è vuoto, la richiesta viene rifiutata. Questo metodo consente una gestione più flessibile delle condizioni di traffico variabili.
- Secchio a perdere: Simile al token bucket, l'algoritmo leaky bucket impone limiti di velocità svuotando il bucket a una velocità fissa. Le richieste in arrivo vengono aggiunte al bucket e se il bucket trabocca, le richieste vengono rifiutate. Questa strategia impone un ritmo di elaborazione costante al servizio.
L'implementazione del pattern Rate Limiter comporta in genere i seguenti passaggi:
- Scegliere una strategia di limitazione della velocità appropriata in base alle esigenze del servizio.
- Configurare un middleware o un componente di limitazione della velocità che applichi la strategia scelta.
- Applicare il middleware limitatore di velocità al microservizio desiderato endpoints.
- Monitorare e regolare le impostazioni del limite di velocità in base al carico del sistema e ai requisiti di prestazione.
Schema di fallback
Il pattern Fallback aiuta a mantenere la stabilità e la disponibilità di un'applicazione basata su microservizi quando si verificano guasti o quando un servizio diventa temporaneamente sovraccarico. Consente di restituire una risposta alternativa, nota come risposta di ripiego, quando un servizio non può elaborare una richiesta. In questo modo, il pattern Fallback assicura che gli utenti ricevano comunque un feedback significativo, anche se il servizio principale non può fornire il risultato desiderato. Per implementare efficacemente il pattern Fallback, si devono considerare i seguenti passi:
- Identificare i potenziali scenari di guasto o le situazioni in cui un servizio potrebbe essere sovraccarico.
- Determinare le risposte o le azioni di fallback adatte per ogni scenario, come la restituzione di dati nella cache, di valori predefiniti o la presentazione di un messaggio di errore di facile comprensione.
- Implementare componenti middleware o wrapper che rilevino le condizioni di errore ed eseguano le azioni di fallback appropriate.
- Rivedere periodicamente le risposte e le azioni di fallback per garantirne la pertinenza e l'efficacia.
Il pattern Fallback può essere combinato con altri pattern di resilienza, come i pattern Circuit Breaker e Retry, per migliorare ulteriormente la disponibilità delle applicazioni basate su microservizi.
Schema API Health Check
Uno degli aspetti fondamentali per mantenere un sistema distribuito altamente disponibile e resiliente è il monitoraggio dello stato di salute dei suoi servizi. Il pattern API Health Check introduce un meccanismo di monitoraggio che fornisce informazioni in tempo reale sullo stato dei singoli servizi di un'applicazione basata su microservizi. L'implementazione di un'API di Health Check consente di rilevare tempestivamente i problemi, permettendo di intraprendere azioni preventive prima che si aggravino e abbiano un impatto sulle prestazioni complessive del sistema. Per implementare il pattern API Health Check, seguire i seguenti passi:
- Identificare gli indicatori di salute critici per ogni servizio, come il tempo di risposta, il tasso di errore, l'utilizzo delle risorse o qualsiasi metrica personalizzata pertinente alla funzionalità del servizio.
- Sviluppare un contratto o una specifica API Health Check condivisa che includa gli indicatori di salute richiesti, insieme ai formati di risposta e ai tipi di dati previsti.
- Implementare Health Check endpoints in ogni servizio secondo il contratto condiviso, assicurandosi che forniscano informazioni sulla salute accurate e aggiornate.
- Integrare l'API Health Check con i sistemi di monitoraggio e di allarme per consentire il rilevamento automatico dei problemi, le notifiche e le potenziali strategie di mitigazione.
Un modello efficace di API Health Check supporta il monitoraggio proattivo dello stato di salute dei servizi e semplifica la scoperta dei servizi, il bilanciamento del carico e i meccanismi di autoscaling in un'applicazione basata su microservizi.
Con la crescente popolarità di low-code e delle piattaforme no-code come AppMaster, l'implementazione dei pattern di resilienza nei microservizi diventa ancora più efficiente. Sfruttando l'interfaccia visiva e le funzionalità di drag-and-drop di questi strumenti, gli sviluppatori possono concentrarsi sulla progettazione e sull'aggiornamento dei loro microservizi senza preoccuparsi degli intricati dettagli della codifica.
Implementare i modelli di resilienza con gli strumenti di No-Code
L'adozione di modelli di resilienza in un'architettura di microservizi può essere complessa, soprattutto se si considerano le complessità tecniche e l'impegno di sviluppo richiesto. Gli strumenti di No-code risolvono efficacemente questa sfida, consentendo agli sviluppatori non tecnici di creare, aggiornare e mantenere microservizi scalabili senza preoccuparsi delle complessità di codifica.
Questi strumenti forniscono un'interfaccia visiva e un livello di astrazione che semplificano il processo di progettazione, costruzione e distribuzione dei microservizi, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sulla logica dell'applicazione piuttosto che sui dettagli di implementazione di basso livello. Con le soluzioni di no-code, l'implementazione dei modelli di resilienza diventa un processo più snello ed economico, consentendo ai team di creare applicazioni altamente resilienti in grado di resistere ai guasti e di mantenere un'elevata disponibilità.
Alcuni dei principali vantaggi dell'utilizzo degli strumenti no-code per l'implementazione di modelli di resilienza nei microservizi sono:
- Semplicità: le piattaforme No-code offrono un modo semplice per creare e implementare modelli di resilienza utilizzando strumenti visivi e componenti precostituiti, eliminando la necessità di una conoscenza approfondita della codifica e delle complessità dei sistemi distribuiti.
- Scalabilità: le soluzioni di No-code consentono agli sviluppatori di creare applicazioni altamente scalabili che possono facilmente soddisfare una domanda crescente. Astraendo la complessità delle tecniche di scalabilità, queste piattaforme rendono semplice supportare la crescita dell'utilizzo e degli utenti.
- Economicità: L'utilizzo di strumenti no-code per l'implementazione di modelli di resilienza riduce i tempi di sviluppo, i costi e la successiva manutenzione e aggiornamento. Questa efficienza si traduce in una riduzione delle spese e in una consegna più rapida per le aziende.
- Riduzione del debito tecnico: le piattaforme No-code assicurano la coerenza generando automaticamente il codice dai blueprint, eliminando la possibilità di duplicazione del codice o di dipendenze obsolete, riducendo così al minimo il debito tecnico e garantendo applicazioni manutenibili.
AppMasterL'approccio di alla resilienza dei microservizi
AppMaster.io, una delle principali piattaforme di sviluppo no-code, adotta un approccio completo all'implementazione dei modelli di resilienza nei microservizi. AppMaster consente agli utenti di creare e distribuire rapidamente applicazioni scalabili e altamente resilienti, fornendo un ambiente integrato per la creazione di applicazioni backend, web e mobili.
Ecco come AppMaster vi aiuta a implementare i modelli di resilienza nei vostri microservizi:
- Progettazione visiva: gli strumenti di progettazione visiva di AppMaster consentono di creare modelli di dati, logica aziendale, API REST e WSS endpoints con drag-and-drop semplicità. Questo approccio consente di progettare microservizi e implementare modelli di resilienza senza scrivere codice complesso.
- Basato su blueprint: AppMaster genera applicazioni da blueprint, garantendo la coerenza ed eliminando il debito tecnico. Ogni volta che si apportano modifiche al progetto dell'applicazione, AppMaster rigenera i componenti necessari, assicurando che l'applicazione rimanga aggiornata e manutenibile.
- Prestazioni elevate: Le applicazioni costruite con AppMaster sono generate utilizzando il linguaggio di programmazione Go per i servizi backend e Vue.js, Kotlin o SwiftUI per le applicazioni frontend, garantendo elevate prestazioni e scalabilità in tutto lo stack.
- Distribuzione on-premise o nel cloud: la piattaforma AppMaster supporta la distribuzione tramite container Docker, consentendo di ospitare le applicazioni on-premise o nel cloud per ottenere la massima flessibilità e controllo sull'infrastruttura.
- Compatibilità con le API aperte: AppMaster genera automaticamente la documentazione Swagger (OpenAPI) per il server endpoints, semplificando l'integrazione delle applicazioni con altri sistemi o consentendo agli sviluppatori di terze parti di utilizzare le API.
- Scalabilità di livello enterprise: Grazie alla compilazione di applicazioni backend stateless e al supporto di qualsiasi database compatibile con Postgresql, AppMaster offre una scalabilità impressionante per i casi d'uso aziendali e ad alto carico, garantendo che le vostre applicazioni possano gestire grandi volumi di traffico e di utilizzo senza compromettere le prestazioni o l'affidabilità.
AppMasterLe capacità di resilienza di no-code e la potente piattaforma offrono alle aziende la soluzione giusta per creare e mantenere un'architettura di microservizi resiliente in diversi casi d'uso. Adottando l'approccio di AppMaster, le aziende possono creare applicazioni con la necessaria tolleranza agli errori richiesta nell'ecosistema digitale odierno, competitivo e in rapida evoluzione.
Conclusione
L'implementazione di modelli di resilienza nell'architettura a microservizi è essenziale per creare applicazioni in grado di resistere a errori imprevisti e di mantenere un'elevata disponibilità. Le piattaforme di sviluppo No-code, come AppMaster, offrono un approccio efficiente ed economico per raggiungere questi obiettivi, astraendo la complessità della codifica e dei sistemi distribuiti, consentendo così alle aziende di creare applicazioni scalabili e resilienti.
Sfruttando la potenza della piattaforma AppMaster's no-code, le aziende possono concentrarsi sulle loro competenze chiave e sui requisiti aziendali, ottenendo al contempo il vantaggio di un'architettura a microservizi affidabile e altamente disponibile, in grado di adattarsi a richieste e condizioni di mercato in continua evoluzione.
