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Carregado porTiago Marchetti Dolphine
Devcamp 2017 Microservices Reativos
O documento aborda a implementação de microserviços reativos, destacando a importância de sistemas que respondem rapidamente a eventos, sem bloqueios e com alta resiliência. Apresenta conceitos fundamentais da programação reativa, incluindo o uso de APIs reativas e padrões arquiteturais que favorecem a escalabilidade e a eficiência. A migração para microserviços reativos é apresentada como uma estratégia essencial para lidar com o crescimento de pedidos e a integração de sistemas.
Devcamp 2017 Microservices Reativos
- 1. Microservices Reativos A experiênciano Tiago Dolphine
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- 3. Order food from Appor Web Restaurant receives the order Confirms the order and prepare Back office operators Customer search for restaurants APIs Online Delivery
- 4. +3.5MM pedidos /mês +16K restaurantes ativos +4MM usuários ativos +140K requests/min +200 instâncias em Cloud
- 5. Um pouco dopassado...
- 7. Programação imperativa Descrevemos comoum programa deve se comportar Sequência de passos (comandos) Chamadas para alterar o estado de um recurso Tradicional Fácil entendimento e ensino
- 8. Mas com ocrescimento . . . Número de acessos Consumo de recursos Tempo de resposta deve ser aceitável Falhas não podem impactar o negócio Popularização de Cloud Computing Adoção de Microservices
- 9. Sistemas de softwareprecisam acompanhar esta evolução!
- 10. Sistemas de softwareprecisam REAGIR !
- 11. Reactive Manifesto (2013…2014...)
- 12. Responsive: sempre respondere com baixa latência Resilient: sem downtime, responder mesmo em situações de falha Elastic: responder mesmo quando for sobrecarregado, auto escalar Message Driven: comunicação por mensagens async, baixo acoplamento
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- 15. Blocking pode serum desperdício ! Tempo de resposta pode ficar comprometido Paralelizar: performance com aumento de Threads Threads são custosas e limitadas I/O é lento (chamadas para DB, HTTP…) Threads esperando resposta :( Desperdício de recurso !
- 16. Blocking Total = T1+ T2+ T3
- 17. Non-Blocking Total < T1+ T2+ T3
- 18. Reactive Programing Paradigma baseadono consumo de eventos Evento -> dispara ações (callback) Lógica declarativa (o que ao invés de como) Async e non-blocking Escalar vertical -> poucas threads Contexto local (não distribuído)
- 19. Reactive streams ● Padronizaçãode APIs: manipulação de streams de dados ● Backpressure ○ Feedback enviado para o produtor quando o consumidor está pronto para consumir ○ Importante quando o produtor está mais rápido que o consumidor ● Frameworks: Reactor, RxJava, Akka, Vert.x … ● Java 9: java.util.concurrent.Flow * Source: Reactive Streams (4) "Padrão para processamento de fluxo de dados assíncrono com backpressure non-blocking" *
- 20. Reactor "Reactor is afourth-generation Reactive library for building non-blocking applications on the JVM based on the Reactive Streams Specification"
- 21. Reactor Implementação de reactivestreams Publisher ● Mono: 0 ou 1 item ● Flux: sequencia async de 0 a N itens Subscribers ● Consumir dados de publishers (callbacks de sucesso, erro, completo) ● subscribe() -> trigger para startar fluxo de dados ● Nada ocorre sem subscribe()
- 22. Exemplo Flux.range(0, 20) .filter(n ->n % 2 == 0) .map(n -> "Number: " + n) .subscribe(s -> System.out.println( s + " Thread: " + Thread.currentThread().getName())); Number: 0 Thread: main Number: 2 Thread: main Number: 4 Thread: main Number: 6 Thread: main Number: 8 Thread: main Number: 10 Thread: main Number: 12 Thread: main Number: 14 Thread: main Number: 16 Thread: main Number: 18 Thread: main
- 23. Number: 4 Thread:parallel-2 Number: 10 Thread: parallel-2 Number: 16 Thread: parallel-2 Number: 0 Thread: parallel-1 Number: 6 Thread: parallel-1 Number: 12 Thread: parallel-1 Number: 18 Thread: parallel-1 Number: 2 Thread: parallel-3 Number: 8 Thread: parallel-3 Number: 14 Thread: parallel-3 CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1); Flux.range(0, 20) .parallel(3) .runOn(Schedulers.parallel()) .filter(n -> n % 2 == 0) .map(n -> "Number: " + n) .doOnTerminate(() -> countDownLatch.countDown()) .subscribe(s -> System.out.println(s + " Thread: " + Thread.currentThread().getName())); countDownLatch.await();
- 24. Never block areactive code !
- 25. Spring 5.0 Novo móduloReativo WebFlux Non-blocking HTTP adaptado em Reactive Streams API Cliente e Servidor reactive Reactor Flux / Mono nas APIs Netty, Undertow, Servlet 3.1 NIO HttpServletRequest → ServerHttpRequest InputStream / OutputStream → Flux<DataBuffer>
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- 27. Reactive Systems Reatividade emsistemas distribuídos Desacoplamento ● Tempo: concorrência e paralelismo ● Espaço: transparência na localização de componentes Conjunto de padrões arquiteturais e princípios ● Message based ● Resilience ● Elasticity ● … ● Location transparency
- 28. Aplicar princícios reactiveem microservices !
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- 30. 2011 Pedidos / Mês 201620132014 2015 20k 100k 450k 1M 2,8M 3,5M
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- 32. Alguns problemas atacados Entregade pedidos aos restaurantes Sincronização de dados entre sistemas Integrações com parceiros Disparo de tarefas (sms, push, emails, cancelamentos…)
- 33. Princípios reactive aplicadosem microservices
- 34. Princípios reactive aplicados ●Messaging ⬅ message driven ● HTTP (async processing) ⬅ non-blocking ● Circuit breakers ⬅ responsive ● Retry ⬅ resilient, responsive ● Recovery ⬅ resilient ● ACK Events ⬅ resilient ● Eternal cache (with refresh) ⬅ resilient, responsive ● Auto-Scaling ⬅ elastic ● Reactive Programming ⬅ non-blocking ● Load balancers ⬅ location transparency
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- 36. Resultados positivos 16K restaurantesconectados Entrega de 3.5MM pedidos e transição de estados Push de pedidos polling ⇩Tempos de recepção de pedidos Elasticidade com recursos menores Independência do sistema legado Mais responsivo e resiliente (às falhas)
- 38. Dificuldades Debug Trace de errose logging Curva maior para novos desenvolvedores Dependência de rede e infraestrutura Monitoramento de lógica específica de cada serviço Maturidade em ambiente de produção custosa
- 39. Concluindo... Migraçao para microservicesé realidade Aplicar princípios reactive entre microservices Reactive programming internamente para microservices Melhor uso de recursos (mais com menos) Necessário para acompanhar todo crescimento!
- 40. Referências 1. http://projectreactor.io 2. http://projectreactor.io/docs/core/release/reference/docs/index.html 3.http://www.reactivemanifesto.org 4. http://www.reactive-streams.org 5. https://www.oreilly.com/ideas/reactive-programming-vs-reactive-systems 6. http://www.oreilly.com/programming/free/developing-reactive-microservices.csp 7. http://www.oreilly.com/programming/free/reactive-microservices-architecture-orm.csp 8. https://spring.io/search?q=Notes+on+Reactive+Programming 9. http://docs.spring.io/spring-framework/docs/5.0.x/spring-framework-reference/html/web-reactive.html 10. https://community.oracle.com/docs/DOC-1006738 11. https://spring.io/blog/2016/04/19/understanding-reactive-types
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