Как вы масштабируете приложения для обработки переменных нагрузок?

Объясните свой подход, чтобы гарантировать, что производительность не ухудшается по мере увеличения трафика пользователей.

Подсказки:

• Рассмотрите варианты горизонтального и вертикального масштабирования
• Расскажите, как вы делаете приложения stateless для облегчения масштабирования
• Укажите инструменты или методологии, которые вы используете для тестирования производительности перед развертыванием
• Масштабирование stateful сервисов

Выше ожиданий:

• Влиять на проектирования, делая их stateless
• Методологии тестирования производительности

Масштабирование относится к способности системы обрабатывать растущие объемы работы путем добавления ресурсов в систему. При проектировании масштабируемых приложений следует рассмотреть два основных подхода:

• Вертикальное масштабирование (scale up): Добавление большего количества ресурсов (CPU, ОЗУ, диск) к существующим машинам
• Горизонтальное масштабирование (scale out): Добавление большего количества машин в пул ресурсов
• Некоторые системы поддерживают масштабирование вниз: Уменьшение количества узлов или ресурсов для каждого узла или пул

Каждый подход имеет свои преимущества в зависимости от архитектуры и требований приложения.

Стратегии горизонтального масштабирования

Горизонтальное масштабирование обычно более гибкое и устойчивое, чем вертикальное масштабирование.

Основные подходы к реализации:

1. Балансировщики нагрузки: Распределение входящего трафика по нескольким экземплярам

   • Application (L7) балансировщики нагрузки обрабатывают трафик HTTP/HTTPS с маршрутизацией на основе содержимого
   • Network (L4) балансировщики работают на транспортном уровне (TCP/UDP)
   • Глобальные балансировщики нагрузки (например, AWS Global Accelerator) маршрутизируют трафик по регионам

2. Автомасштабируемые группы: Автоматическое изменение количества экземпляров на основе:

   • Масштабирование на основе метрик: Использование процессора, памяти, количество запросов
   • Масштабирование по расписанию: Предсказуемые модели трафика (например, рабочие часы)
   • Периоды охлаждения: Предотвращение быстрых колебаний масштабирования

3. Динамическое обнаружение сервисов: Позволяет экземплярам динамически находить друг друга

   • Инструменты, такие как Consul, etcd или облачные решения, такие как AWS Cloud Map
   • Разрешают сервисам автоматически регистрироваться/дерегистрироваться по мере масштабирования

4. Контейнеризация и оркестрация:

   • Docker для упаковки приложений
   • Kubernetes для оркестрации контейнеров и масштабирования
   • Horizontal Pod Autoscaler (HPA) регулирует количество под на основе использования ресурсов

Масштабирование stateful сервисов

• Реплики чтения: Масштабирование операций чтения по нескольким экземплярам базы данных
• Шардирование: Разбиение данных по нескольким экземплярам базы данных
• Прокси-серверы для баз данных: такие как ProxySQL или PgBouncer, для управления подключениями

Создание stateless приложений

Stateless приложения не сохраняют информацию о сессии между запросами, что значительно упрощает горизонтальное масштабирование.

Стратегии достижения stateless:

1. Внешнее хранение состояния сессии:

   • Использование Redis или Memcached для хранения сессий
   • Реализация токенов JWT для состояния аутентификации

2. Раздельное хранение данных:

   • Хранение данных во внешних базах данных (PostgreSQL, MySQL)
   • Использование управляемых баз данных, которые масштабируются независимо
   • Использование внешних стораджей таких как S3

3. Стратегии кэширования:

   • Реализация CDN для статического контента
   • Использование распределенного кэширования с консистентным хешированием
   • Применение паттерна cache-aside для результатов запросов к базе данных

Методологии нагрузочного тестирования

Правильное нагрузочное тестирование имеет решающее значение перед развертыванием высоконагруженного сервиса:

1. Инструменты тестирования:

   • JMeter: Создание планов тестирования, имитирующих поведение пользователя
   • Locust: Основанный на Python распределенный инструмент нагрузочного тестирования
   • Gatling: Основанный на Scala инструмент высокопроизводительного тестирования

2. Ключевые метрики для мониторинга:

   • Время отклика: Время, необходимое для обработки запросов
   • Пропускная способность: Количество запросов в секунду, которое может обработать система
   • Рейт ошибок: Процент неудачных запросов
   • Использование ресурсов: CPU, память, ввод/вывод на диск, сеть

3. Типы тестирования:

   • Постоянная нагрузка: Постоянное количество пользователей
   • Нагрузка с увеличением по ступеням: Постепенное увеличение количества пользователей
   • Пиковое тестирование: Внезапное увеличение трафика
   • Тестирование на выносливость: Тестирование с длительной продолжительностью