分散システム：スケーラブルなPythonバックエンドの設計

最新のWeb接続システムは、ほぼ普遍的に分散されています。 分散システムは、最適な機能のためにコラボレーションする複数のコンピューターまたはサーバーで構成され、重い負荷でもシームレスなユーザーエクスペリエンスを可能にします。 これをシングルサーバーのWebサイトとは対照的に：ユーザーのトラフィックが増加するにつれて、パフォーマンスは急速に低下します。分散システムは、別のサーバー上の独立したサービスにアプリケーションを分割することにより、これに対処し、複雑なバックエンドインタラクションを維持しながらユーザーに統一されたエクスペリエンスを作成します。

Pythonは、実行速度が遅いにもかかわらず、AI、機械学習、および大規模な言語モデルに人気のある選択肢のままです。 ただし、固有のパフォーマンスの制限により、これらのアプリケーションの許容可能な応答時間を確保するために、分散システムが必要です。この記事では、Pythonベースのバックエンドをスケーリングするための主要な分散システム機能、その利点、およびテクニックについて説明します。 分散システムの主要な機能

最適な分散システムは、これらの特性を示します：

ノード：

個々のコンピューティングユニットが共同で動作します。 各ノードは特定のタスクを処理し、他のタスクと通信してシステム機能を維持します。
• 通信プロトコル：HTTP、GRPC、TCP/IPなどのプロトコルは、多様なネットワーク全体でノード間通信とデータ交換を促進します。
共有リソース：
• データベース、ファイルシステム、およびメッセージキューは、一貫した効率的なアクセスのために慎重な管理を必要とする共有リソースです。 フォールトトレランス：
ノード障害がある場合でもシステムの回復力が保証され、冗長性と複製による単一の障害のポイントが排除されます。
• スケーラビリティ：ノード（水平スケーリング）を追加するか、個々のノード容量（垂直スケーリング）を強化して、増加するワークロードに適応する能力。
• スケーラビリティが重要である理由 スケーラビリティ、システムの負荷の増加能力は、交通量のサージ中に最適なパフォーマンスを維持するために最も重要です。 2つの主要なスケーリングアプローチが存在します：
• 水平方向のスケーリング：
サーバーとマシンの追加。

垂直スケーリング：

個々のサーバーリソースの増加（RAM、ストレージ、処理能力）。

スケーラブルなpythonバックエンドの設計

1. スケーラブルなPythonバックエンドの構築には、戦略的なツール選択が必要です。 重要な要素は次のとおりです
   • API: Flask や FastAPI などの軽量フレームワークは、スケーラブルなバックエンド API の作成に最適です。 FastAPI は、パフォーマンスと非同期プログラミングのサポートに優れています。
   • 非同期処理: Celery と Redis をメッセージ ブローカーとして使用して、バックグラウンド タスク (メール送信、データ処理など) をオフロードします。
   • 負荷分散: Nginx や HAProxy などのツールを使用して、受信リクエストをバックエンド サーバー全体に均等に分散します。

   例: Celery および Redis タスク キュー

   <code class="language-python"># tasks.py
   from celery import Celery
   
   app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')
   
   @app.task
   def process_order(order_id):
       print(f"Processing order {order_id}")
   
   # Adding a task to the queue
   process_order.delay(123)</code>

   分散システムにおけるデータ管理

   分散システムにおけるデータ管理は、CAP 定理に従う必要があります。

   • 一貫性: すべてのノードは常に同じデータを参照します。
   • 可用性: ノードに障害が発生してもシステムは動作し続けます。
   • パーティショントレランス: ネットワークの中断にもかかわらずシステムは機能します。

   適切なデータベースは次のとおりです:

   • SQL データベース (PostgreSQL など): トランザクションの一貫性のため。
   • NoSQL データベース (MongoDB など): スケーラブルで柔軟なスキーマ用。

   導入と拡張のためのツール

   Docker と Kubernetes は、デプロイメントとスケーリングに不可欠です:

   • Docker: 一貫した環境のために Python アプリケーションをコンテナ化します。
   • Kubernetes: コンテナ化されたアプリケーションのデプロイ、スケーリング、管理を自動化します。

   例: Dockerfile と Kubernetes のデプロイメント (簡略化)

   Dockerfile:

   <code class="language-dockerfile">FROM python:3.10
   WORKDIR /app
   COPY . .
   RUN pip install -r requirements.txt
   CMD ["python", "app.py"]</code>

   Kubernetes デプロイ (YAML):

   <code class="language-yaml">apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: flask-backend
   spec:
     replicas: 3
     selector:
       matchLabels:
         app: flask-backend
     template:
       metadata:
         labels:
           app: flask-backend
       spec:
         containers:
         - name: flask-backend
           image: flask-app:latest
           ports:
           - containerPort: 5000</code>

   監視とメンテナンス

   分散システムの問題を特定して解決するには、継続的な監視とメンテナンスが不可欠です。 Prometheus や Grafana などのツールは非常に貴重です:

   • Prometheus: システム メトリクス (API パフォーマンス、データベース レイテンシーなど) を収集します。
   • Grafana: カスタマイズ可能なダッシュボードを通じてメトリクスを視覚化します。

   ケーススタディ: スケーラブルな電子商取引バックエンド

   スケーラブルな電子商取引バックエンドは以下を活用できます:

   1. 注文処理 API 用の FastAPI。
   2. 非同期タスク (支払い、在庫更新) のための Redis を使用した Celery。
   3. デプロイメントとスケーリングのための Docker と Kubernetes。
   4. 監視用の Prometheus。

   結論

   Flask や FastAPI などの Python フレームワーク、Celery などのタスク キュー、Docker によるコンテナ化、Kubernetes によるオーケストレーション、Prometheus や Grafana などの監視ツールを利用することで、開発者は、大量のトラフィックと増加に対応できる堅牢でスケーラブルな分散システムを構築できます。 これらのツールとその統合をさらに詳しく調べることで、高パフォーマンスのアプリケーションを作成する能力が強化されます。

以上が分散システム：スケーラブルなPythonバックエンドの設計の詳細内容です。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。