Sistem yang diedarkan: Merancang backends python berskala

Sistem yang berkaitan dengan web moden hampir diedarkan secara universal. Sistem yang diedarkan terdiri daripada pelbagai komputer atau pelayan yang bekerjasama untuk fungsi optimum, membolehkan pengalaman pengguna yang lancar walaupun di bawah beban berat. Berbeza dengan laman web tunggal-pelayan: Prestasi merendahkan dengan cepat apabila trafik pengguna meningkat. Sistem yang diedarkan menangani ini dengan membahagikan aplikasi ke dalam perkhidmatan bebas pada pelayan yang berasingan, mewujudkan pengalaman bersatu untuk pengguna sambil mengekalkan interaksi backend kompleks.

Python, walaupun kelajuan pelaksanaannya yang lebih perlahan, tetap menjadi pilihan yang popular untuk AI, pembelajaran mesin, dan model bahasa yang besar. Walau bagaimanapun, batasan prestasi yang wujud memerlukan sistem yang diedarkan untuk memastikan masa tindak balas yang boleh diterima untuk aplikasi ini. Artikel ini meneroka ciri-ciri sistem yang diedarkan utama, kelebihan, dan teknik untuk skala backends berasaskan python.

Ciri -ciri utama sistem yang diedarkan

sistem yang diedarkan optimum mempamerkan ciri -ciri ini:

• nod: unit pengkomputeran individu bekerjasama. Setiap nod mengendalikan tugas tertentu dan berkomunikasi dengan orang lain untuk mengekalkan fungsi sistem. Protokol komunikasi:
protokol seperti HTTP, GRPC, dan TCP/IP memudahkan komunikasi antara nod dan pertukaran data merentasi pelbagai rangkaian.
• Sumber Dikongsi:
Pangkalan data, sistem fail, dan beratur mesej adalah sumber yang dikongsi yang memerlukan pengurusan yang teliti untuk akses yang konsisten dan cekap.
• Toleransi kesalahan:
Ketahanan sistem dipastikan walaupun dengan kegagalan nod, menghapuskan satu titik kegagalan melalui redundansi dan replikasi.
• Skalabiliti:
Keupayaan untuk menyesuaikan diri dengan peningkatan beban kerja dengan menambahkan nod (skala mendatar) atau meningkatkan kapasiti nod individu (skala menegak).
• mengapa skalabiliti adalah penting

skalabilitas, keupayaan sistem untuk mengendalikan beban yang meningkat, adalah yang paling penting untuk mengekalkan prestasi optimum semasa lonjakan lalu lintas. Dua pendekatan skala utama wujud:

Skala mendatar:

Menambah lebih banyak pelayan dan mesin.
1. skala menegak:
Meningkatkan sumber pelayan individu (RAM, penyimpanan, kuasa pemprosesan).
2. Merancang backends python berskala

Membina backends python berskala memerlukan pemilihan alat strategik. Unsur -unsur utama termasuk:

• API: Rangka kerja ringan seperti Flask atau FastAPI sesuai untuk mencipta API bahagian belakang boleh skala. FastAPI cemerlang dalam prestasi dan sokongan pengaturcaraan tak segerak.
• Pemprosesan Asynchronous: Muatkan tugas latar belakang (cth., penghantaran e-mel, pemprosesan data) menggunakan Celery dengan Redis sebagai broker mesej.
• Pengimbangan Beban: Agihkan permintaan masuk secara sama rata pada pelayan bahagian belakang menggunakan alatan seperti Nginx atau HAProxy.

Contoh: Barisan Tugasan Saderi dan Redis

<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>

Pengurusan Data dalam Sistem Teragih

Pengurusan data dalam sistem teragih mesti mematuhi teorem CAP:

• Ketekalan: Semua nod melihat data yang sama pada setiap masa.
• Ketersediaan: Sistem kekal beroperasi walaupun dengan kegagalan nod.
• Toleransi Pembahagian: Sistem berfungsi walaupun rangkaian mengalami gangguan.

Pangkalan data yang sesuai termasuk:

• Pangkalan Data SQL (cth., PostgreSQL): Untuk ketekalan transaksi.
• Pangkalan Data NoSQL (cth. MongoDB): Untuk skema yang boleh skala dan fleksibel.

Alat untuk Penggunaan dan Penskalaan

Docker dan Kubernetes adalah penting untuk penempatan dan penskalaan:

• Docker: Mengandungi aplikasi Python untuk persekitaran yang konsisten.
• Kubernetes: Mengautomasikan penggunaan, penskalaan dan pengurusan aplikasi kontena.

Contoh: Dockerfile dan Kubernetes Deployment (Ringkas)

Fail Docker:

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

Pengedaran Kubernetes (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>

Pemantauan dan Penyelenggaraan

Pemantauan dan penyelenggaraan berterusan adalah penting untuk mengenal pasti dan menyelesaikan isu dalam sistem teragih. Alat seperti Prometheus dan Grafana tidak ternilai:

• Prometheus: Mengumpul metrik sistem (prestasi API, kependaman pangkalan data, dll.).
• Grafana: Memvisualisasikan metrik melalui papan pemuka yang boleh disesuaikan.

Kajian Kes: Bahagian Belakang E-dagang Berskala

Ujung belakang e-dagang berskala boleh memanfaatkan:

1. FastAPI untuk API pemprosesan pesanan.
2. Saderi dengan Redis untuk tugas tak segerak (pembayaran, kemas kini inventori).
3. Docker dan Kubernetes untuk penempatan dan penskalaan.
4. Prometheus untuk pemantauan.

Kesimpulan

Dengan menggunakan rangka kerja Python seperti Flask dan FastAPI, baris gilir tugas seperti Celery, kontena dengan Docker, orkestrasi dengan Kubernetes dan alat pemantauan seperti Prometheus dan Grafana, pembangun boleh membina sistem teragih yang teguh dan berskala yang mampu mengendalikan trafik dan pertumbuhan yang besar. Penerokaan lanjut alat ini dan penyepaduan mereka akan meningkatkan keupayaan anda untuk mencipta aplikasi berprestasi tinggi.

Atas ialah kandungan terperinci Sistem yang diedarkan: Merancang backends python berskala. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!