Проблема
Познакомьтесь с Ахмедом, прилежным разработчиком в многообещающем стартапе, который специализируется на анализе данных. Их платформа позволяет компаниям загружать огромные объемы необработанных данных, преобразовывая их в подробные визуальные отчеты. Одним солнечным днем команда Ахмеда выпускает новую функцию, позволяющую выполнять пакетную обработку огромных наборов данных. Когда Ахмед потягивает кофе, просматривая журналы пользователей в реальном времени, он замечает нечто тревожное.
Клиент, Acme Corp., загружает массивный набор данных — гораздо больший, чем ожидал Ахмед. Система начинает работать, но продолжает вращаться не только счетчик на приборной панели Acme. Несколько других клиентов начинают сообщать о медленном времени отклика, некоторые даже сталкиваются с тайм-аутами. В Slack-каналах стартапа начинается паника.
Ахмед думает: «Система синхронна! Это задерживает ресурсы для гигантского запроса Acme, затрагивающего всех наших клиентов». Осознается тяжесть проблемы. Они не только рискуют проектом крупного клиента, но и ставят под угрозу свои услуги для всех остальных клиентов.
Соревнуясь со временем, чтобы установить исправление, Ахмед задается вопросом: «Разве нет лучшего способа обрабатывать такие массивные запросы, не блокируя другие? Способ, когда клиенты знают, что их запрос обрабатывается, даже если это займет некоторое время?»
Асинхронная обработка на основе заданий
Осознание пришло к Ахмеду. Он вспомнил, что во время своего исследования читал о шаблоне, который идеально подходил для таких сценариев: асинхронная обработка на основе заданий. Сделав еще один глоток кофе и глубоко вздохнув, Ахмед углубился в концепцию, чтобы интегрировать ее в свою платформу.
Асинхронная обработка на основе заданий работает по простому, но эффективному принципу: вместо того, чтобы заставлять клиента ждать ответа, немедленно подтвердите запрос и обработайте его в фоновом режиме.
Это позволит платформе Ахмеда мгновенно высвободить ресурсы для других клиентов, продолжая обрабатывать гигантский набор данных Acme.
Он представлял себе это как билетную кассу на шумном вокзале. Когда пассажир (клиент) запрашивает билет (обрабатывает данные), вместо того, чтобы ждать в очереди, пока его запрос не будет выполнен, ему вручается токен (идентификатор задания). Они могут заняться другими своими задачами и проверить позже с жетоном, чтобы увидеть, готов ли их билет. Если это не так, они могут продолжать ждать, не занимая очередь для других пассажиров.
Такой подход имел ряд преимуществ:
- Масштабируемость. Система может масштабироваться более эффективно, обрабатывая множество запросов одновременно, не нагружая систему.
- Взаимодействие с пользователем. Пользователи не остаются в неведении. Они получают немедленную обратную связь о том, что их запрос обрабатывается.
- Управление ресурсами. Сервер может лучше управлять своими ресурсами, решая, какой задаче отдать приоритет, исходя из нескольких факторов, таких как размер, тип или премиум-клиенты.
Но, как и все решения, не обошлось без проблем:
- Сложность. Внедрение асинхронной обработки может усложнить архитектуру, особенно для систем, изначально не предназначенных для этого.
- Обучение пользователей. Пользователи должны быть осведомлены о новой асинхронной системе, убедиться, что они понимают важность идентификатора задания и необходимость проверять результаты.
Поскольку плюсы явно перевешивают минусы и срочность ситуации, Ахмед приступил к реализации асинхронной обработки на основе заданий на своей платформе.
К вечеру решение было готово. Когда корпорация Acme повторно инициировала массовую загрузку данных, платформа изящно подтвердила запрос, предоставив им идентификатор задания. Acme может периодически проверять статус и, когда будет готов, извлекать обработанные данные. Лучше всего то, что другие клиенты беспрепятственно продолжали выполнять свои задачи.
Откинувшись на спинку кресла, Ахмед размышлял о прошедшем дне. Из хаоса возникла возможность: возможность для инноваций, улучшения и обеспечения того, чтобы такие узкие места остались в прошлом. В основе этой трансформации лежал шаблон асинхронной обработки на основе заданий.
Но что, если другие разработчики столкнулись с подобными проблемами? Что, если бы они могли использовать силу этого шаблона, не начиная с нуля?
Именно тогда Ахмед наткнулся на AsyncFlow…
Представляем AsyncFlow: современное решение
Продолжая свои исследования, Ахмед наткнулся на многообещающее решение: AsyncFlow. Эта библиотека казалась идеально подходящей для упрощения реализации шаблона асинхронной обработки на основе заданий. Заинтригованный, Ахмед решил нырнуть глубже.
Прежде чем Ахмед смог погрузиться в AsyncFlow, он знал, что ему нужно настроить среду своего проекта.
Он пошел в NuGet и добавил два важных пакета:
Ахмед чувствовал, что эта комбинация позволит ему без особых усилий использовать возможности шаблона асинхронной обработки на основе заданий.
Ахмед всегда был поклонником эффективных и простых процессов установки, поэтому легкость, с которой он смог настроить AsyncFlow вместе с Hangfire, действительно впечатлила его. С помощью всего нескольких строк кода он мог настроить свое приложение для использования шаблона асинхронной обработки на основе заданий:
builder.Services.AddHangfire(x => x.UseMemoryStorage()); builder.Services.AddHangfireServer(); builder.Services.AddMemoryCache(); builder.Services.AddAsyncFlow(options => options.UseMemoryCache());
Было очевидно, что синергия между AsyncFlow и Hangfire упростила настройку. Здесь в центре внимания оказалось мастерство Hangfire как мощной библиотеки планирования заданий. Hangfire известен своей надежностью, а благодаря его способности поддерживать различных поставщиков хранилищ Ахмед понял, что он не ограничивается только хранилищем памяти. Он мог легко заменить x.UseMemoryStorage() другими поставщиками хранилищ, если возникнет необходимость, что сделало его невероятно гибким для различных потребностей проекта.
Простота настройки в сочетании с мощными функциями AsyncFlow и Hangfire убедили Ахмеда, что он на правильном пути. Имея этот фундамент, он был готов к дальнейшему изучению того, как максимально использовать эти инструменты.
Создание бизнес-логики с помощью AsyncFlow
Уже заложив основу, Ахмед стремился разработать бизнес-логику для своего приложения. С AsyncFlow этот процесс был простым. Все, что ему нужно было сделать, это реализовать интерфейс IAsyncFlow<TRequest, TResult>, который, к его удовольствию, был элегантным и лаконичным.
Он решил создать задание, которое генерирует некоторые данные на основе заданного ввода. Давайте посмотрим на его фиктивную реализацию:
public class GenerateDataJob : IAsyncFlow<GenerateDataRequest, GenerateDataResponse>
{
public async Task<GenerateDataResponse> ProcessAsync(GenerateDataRequest request)
{
var result = new GenerateDataResponse
{
Data = $"Generated data for {request.InputParameter}"
};
await Task.Delay(1000); // Simulate some async work
return result;
}
}
public class GenerateDataRequest
{
public string InputParameter { get; set; }
}
public class GenerateDataResponse
{
public string Data { get; set; }
}
Всего несколькими строками кода Ахмед определил, как его служба должна обрабатывать входящие запросы. Прелесть AsyncFlow в том, что Ахмеду не нужно было беспокоиться о базовых сложностях постановки задач в очередь, проверки статуса и получения результатов. Он просто сосредоточился на основной бизнес-логике своего приложения.
Далее мы увидим, как Ахмед легко сопоставил конечные точки, тем самым предлагая беспрепятственный доступ к API для своих пользователей.
Создав бизнес-логику, следующим шагом Ахмеда было раскрытие этих возможностей через API. С AsyncFlow задача была максимально простой.
Он начал с регистрации GenerateDataJob с кодом service container:csharpCopy.
builder.Services.AddTransient<GenerateDataJob>();
Затем всего одной строкой Ахмед сопоставил свою работу с набором предопределенных конечных точек, используя расширение MapFlow:
app.MapFlow<GenerateDataJob, GenerateDataRequest, GenerateDataResponse>("data");
Сделав это, Ахмед автоматически получил четыре конечных точки:
- Enqueue Endpoint: это позволяет пользователям отправлять задания.
- Конечная точка состояния: предоставляет текущий статус отправленного задания.
- Конечная точка результата: благодаря этому пользователи могут получить результат после завершения работы.
- Удалить конечную точку: это облегчает удаление результатов задания.
И точно так же Ахмед запустил свой API! Путь, который начался с проблемы управления длительными задачами, завершился прекрасным решением на основе AsyncFlow. Ахмед был готов с легкостью и элегантностью взяться за любую длительную работу.
Использование силы Hangfire
Одним из аспектов AsyncFlow, который особенно восхищал Ахмеда, была его плавная интеграция с Hangfire. Благодаря внутреннему использованию Hangfire AsyncFlow унаследовал многие из его мощных функций, что позволило ему выполнять обработку заданий с еще большей эффективностью и гибкостью.
Панель управления Hangfire
Благодаря встроенной панели управления Hangfire Ахмед мог отслеживать и управлять заданиями в режиме реального времени. Будь то отслеживание хода выполнения заданий, повторение неудачных попыток или даже углубленное изучение журналов заданий, панель мониторинга предоставляла исчерпывающее представление обо всех задачах, что упрощало устранение неполадок.
app.UseHangfireDashboard();
Всего лишь с помощью приведенной выше строки Ахмед получил доступ к панели управления Hangfire, мощному инструменту для мониторинга очередей заданий, повторяющихся заданий, выполненных и неудачных заданий.
Балансировка нагрузки и распределенная обработка
Инфраструктура Hangfire также позволяла балансировать нагрузку, обеспечивая равномерное распределение заданий по доступным ресурсам. Это означало, что по мере роста спроса и постановки в очередь новых задач Ахмед мог легко масштабировать свое приложение, добавляя дополнительных работников или даже распределяя нагрузку по разным серверам.
Ахмед почувствовал прилив сил. Он не только нашел способ элегантно справляться с длительными задачами, но и совместив AsyncFlow и Hangfire, у него было надежное и масштабируемое решение, готовое справиться с любой проблемой, возникшей на его пути. Осознание того, что он стоит на плечах гигантов, используя проверенные и проверенные библиотеки, наполнило его уверенностью в надежности и эффективности его решения.
Благодаря тому, что его приложение теперь без проблем справляется с длительными задачами, а также позволяет эффективно масштабировать и контролировать их, Ахмед ощутил чувство достижения. Пересматривая проект и библиотеки, которые он использовал, он осознал огромные усилия и опыт, затраченные на создание таких инструментов. Благодарный за работу, проделанную сообществом открытого исходного кода, Ахмед решил посетить проект AsyncFlow GitHub. Впечатленный простотой и мощью библиотеки, он, не колеблясь, поставил ей звезду, продемонстрировав свою признательность и поддержку проекту.
Подобные моменты подчеркивают красоту сообщества открытого исходного кода, где разработчики опираются на работу друг друга, сотрудничают и создают решения, облегчающие жизнь коллегам-разработчикам.
