導入
分散システムを構築する場合、Amazon SQS などのメッセージキューは非同期ワークロードの処理において重要な役割を果たします。この投稿では、Keycloak のユーザー登録イベントを処理する堅牢な SQS コンシューマーを Go に実装した私の経験を共有します。このソリューションは、ファンアウト/ファンイン同時実行パターンを使用して、システム リソースを圧迫することなくメッセージを効率的に処理します。
挑戦
私は興味深い問題に直面しました。それは、Keycloak にユーザーを登録するために毎日約 50,000 の SQS イベントを処理することです。単純なアプローチでは、メッセージごとに新しい goroutine が生成される可能性がありますが、これはすぐにリソースの枯渇につながる可能性があります。同時実行に対して、より制御されたアプローチが必要でした。
なぜファンアウト/ファンインなのか?
ファンアウト/ファンイン パターンは、次の理由からこのユースケースに最適です。
- ワーカーゴルーチンの固定プールを維持します
- 従業員間で作業を均等に分配します
- リソースの枯渇を防止します
- 同時操作をより適切に制御できます
実装の詳細
1. 消費者の構造
まず、基本的な消費者の構造を見てみましょう:
type Consumer struct { Client *sqs.Client QueueName string }
2. メッセージ処理パイプライン
実装は 3 つの主要コンポーネントで構成されます:
- メッセージ受信者: 新しいメッセージについて SQS を継続的にポーリングします
- ワーカープール: メッセージを処理するゴルーチンの固定数
- メッセージ チャネル: 受信者をワーカーに接続します
コンシューマを開始する方法は次のとおりです:
func StartPool[requestBody any]( serviceFunc func(c context.Context, dto *requestBody) error, consumer *Consumer) { ctx := context.Background() params := &sqs.ReceiveMessageInput{ MaxNumberOfMessages: 10, QueueUrl: aws.String(consumer.QueueName), WaitTimeSeconds: 20, VisibilityTimeout: 30, MessageAttributeNames: []string{ string(types.QueueAttributeNameAll), }, } msgCh := make(chan types.Message) var wg sync.WaitGroup // Start worker pool first startPool(ctx, msgCh, &wg, consumer, serviceFunc) // Then start receiving messages // ... rest of the implementation }
3. 主要な設定パラメータ
重要な SQS 構成パラメータを調べてみましょう:
- MaxNumberOfMessages (10): 各ポーリングのバッチ サイズ
- WaitTimeSeconds (20): 長いポーリング期間
- VisibilityTimeout (30): メッセージ処理の猶予期間
4. ワーカープールの実装
ワーカー プールは、ファンアウト パターンが作用する場所です。
func startPool[requestBody any]( ctx context.Context, msgCh chan types.Message, wg *sync.WaitGroup, consumer *Consumer, serviceFunc func(c context.Context, dto *requestBody) error) { processingMessages := &sync.Map{} // Start 10 workers for i := 0; i <h3> 5. 重複メッセージの処理 </h3> <p>重複メッセージの処理を防ぐために sync.Map を使用します。<br> </p><pre class="brush:php;toolbar:false">type Consumer struct { Client *sqs.Client QueueName string }
ベストプラクティスと学習
- エラー処理: 常にエラーを適切に処理し、適切にログに記録します
- メッセージのクリーンアップ: 処理が成功した場合にのみメッセージを削除します
- 正常なシャットダウン: コンテキストを使用して適切なシャットダウン メカニズムを実装します
- モニタリング: 可観測性のために重要なポイントにログを追加します
パフォーマンスに関する考慮事項
- ワーカー数: ワークロードと利用可能なリソースに基づいて選択します
- バッチサイズ: スループットと処理時間のバランス
- 可視性タイムアウト: 平均処理時間に応じて設定します
今後の改善点
- 動的ワーカー スケーリング: キューの深さに基づいてワーカー数を調整します
- サーキット ブレーカー: ダウンストリーム サービス用のサーキット ブレーカーを追加します
- メトリクス コレクション: モニタリング用の Prometheus メトリクスを追加します
- デッドレターキュー: 失敗したメッセージに対する DLQ 処理を実装します
- 再試行: 一時的な障害に対して指数バックオフを追加します
結論
ファンアウト/ファンイン パターンは、Go で大量の SQS メッセージを処理するための洗練されたソリューションを提供します。固定ワーカー プールを維持することで、効率的なメッセージ処理を確保しながら、無制限の goroutine 作成の落とし穴を回避します。
このようなパターンを実装するときは、常に特定のユースケースを考慮することを忘れないでください。ここに表示される構成値 (ワーカー数、タイムアウト値など) は、要件とリソースの制約に基づいて調整する必要があります。
ソースコード: [利用可能な場合はリポジトリへのリンク]
タグ: #golang #aws #sqs #concurrency #distributed-systems
以上がGo でスケーラブルな SQS コンシューマを構築するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

この記事では、プロファイリングの有効化、データの収集、CPUやメモリの問題などの一般的なボトルネックの識別など、GOパフォーマンスを分析するためにPPROFツールを使用する方法について説明します。

この記事では、GOでユニットテストを書くことで、ベストプラクティス、モッキングテクニック、効率的なテスト管理のためのツールについて説明します。

OpenSSLは、安全な通信で広く使用されているオープンソースライブラリとして、暗号化アルゴリズム、キー、証明書管理機能を提供します。ただし、その歴史的バージョンにはいくつかの既知のセキュリティの脆弱性があり、その一部は非常に有害です。この記事では、Debian SystemsのOpenSSLの共通の脆弱性と対応測定に焦点を当てます。 Debianopensslの既知の脆弱性:OpenSSLは、次のようないくつかの深刻な脆弱性を経験しています。攻撃者は、この脆弱性を、暗号化キーなどを含む、サーバー上の不正な読み取りの敏感な情報に使用できます。

この記事では、ユニットテストのためにGOのモックとスタブを作成することを示しています。 インターフェイスの使用を強調し、模擬実装の例を提供し、模擬フォーカスを維持し、アサーションライブラリを使用するなどのベストプラクティスについて説明します。 articl

この記事では、GENICSのGOのカスタムタイプの制約について説明します。 インターフェイスがジェネリック関数の最小タイプ要件をどのように定義するかを詳しく説明し、タイプの安全性とコードの再利用性を改善します。 この記事では、制限とベストプラクティスについても説明しています

この記事では、コードのランタイム操作に使用されるGoの反射パッケージについて説明します。シリアル化、一般的なプログラミングなどに有益です。実行やメモリの使用量の増加、賢明な使用と最高のアドバイスなどのパフォーマンスコストについて警告します

この記事では、GOでテーブル駆動型のテストを使用して説明します。これは、テストのテーブルを使用して複数の入力と結果を持つ関数をテストする方法です。読みやすさの向上、重複の減少、スケーラビリティ、一貫性、および

この記事では、トレースツールを使用してGOアプリケーションの実行フローを分析します。 手動および自動計装技術について説明し、Jaeger、Zipkin、Opentelemetryなどのツールを比較し、効果的なデータの視覚化を強調しています


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

SublimeText3 英語版
推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

MinGW - Minimalist GNU for Windows
このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

Dreamweaver Mac版
ビジュアル Web 開発ツール

ホットトピック



