Meine JavaScript-Reise: Von Callbacks zu Kafka – Das Chaos ereignisgesteuerter Systeme umarmen

JavaScript: Meine Reise von einfachen Rückrufen zur komplexen Welt von Kafka und ereignisgesteuerten Architekturen. Anfangs glaubte ich, dass meine Fähigkeit, console.log sowohl im Browser als auch in Node.js zu verwenden, mich zu einem Full-Stack-Entwickler machen würde – eine naive Annahme, die ich inzwischen korrigiert habe! Meine Erfahrung umfasst React, Node.js, Sequelize und die Versuche von async/await. Doch die wahre Herausforderung kam mit ereignisgesteuerten Architekturen.

Angetrieben von Neugier (und einem masochistischen Wunsch nach mehr Fehlersuche!) stürzte ich mich hinein.

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? Einschränkungen traditioneller Systeme

Meine früheren Anwendungen folgten größtenteils dem Standard-Anfrage-Antwort-Muster: Benutzeraktion, Frontend-Anfrage, Backend-Verarbeitung, Datenbankinteraktion und (hoffentlich) eine erfolgreiche Antwort. Theoretisch einfach. Die Skalierung offenbarte jedoch ihre Mängel:

• Hohes Anfragevolumen:Wie gehen Sie mit Tausenden von Anfragen pro Sekunde um?
• Variable Aufgabendauer:Was passiert, wenn einige Aufgaben deutlich länger dauern als andere?
• Gleichzeitige Vorgänge: Wie verwalten Sie Zahlungen, Benachrichtigungen, Protokollierung und die allgemeine Systemstabilität gleichzeitig?

Ereignisgesteuerte Systeme bieten eine Lösung. Anstelle einer sequentiellen Verarbeitung ermöglichen sie die Kommunikation unabhängiger Komponenten über Ereignisse. Stellen Sie sich eine geschäftige Restaurantküche vor – organisiertes Chaos, in dem jeder seine Rolle kennt und Bestellungen (Ereignisse) effizient ablaufen.

⚡ Ereignisse, Warteschlangen und Pub/Sub

Denken Sie an einen Online-Automarktplatz. Wenn ein Benutzer ein Auto auflistet, verarbeitet das Backend keine Datenbankaktualisierungen, Benachrichtigungen und Suchindexänderungen, sondern veröffentlicht ein car.posted-Ereignis. Auf dieses Ereignis reagieren dann verschiedene Systemteile asynchron.

? Nachrichtenwarteschlangen (BullMQ)

• Ideal für verzögerte Bearbeitung.
• Beispiel: Ein hochauflösender Bild-Upload. Anstelle einer sofortigen Verarbeitung und Benutzerwartezeiten stellt BullMQ die Bildkomprimierungsaufgabe in die Warteschlange. Ein Mitarbeiter verarbeitet das Bild später und aktualisiert die Auflistung.

? Event-Streaming (Apache Kafka)

• Unverzichtbar für die Verarbeitung von Millionen von Ereignissen pro Sekunde.
• Beispiel: Verfolgen von Benutzerklicks, Suchanfragen und Käufen. Anstelle von Datenbankschreibvorgängen in Echtzeit können Sie diese Daten zur effizienten Verarbeitung und Speicherung an Kafka streamen.

? Pub/Sub (Redis, RabbitMQ, Kafka)

• Perfekt für Echtzeit-Updates.
• Beispiel: Ein Käufer-Verkäufer-Chat. Anstelle ständiger Serverabfragen wartet das Chat-System sofort auf neue Nachrichtenereignisse und Aktualisierungen.

? Skalierbarkeit und Belastbarkeit

Ereignisgesteuerte Systeme lassen sich von Natur aus besser skalieren. Anstelle eines monolithischen Systems, das unter Stress anfällig für Ausfälle ist, erhalten Sie eine modulare, fehlertolerante und verteilte Architektur. Benötigen Sie mehr Verarbeitung? Fügen Sie weitere Arbeiter hinzu!

Uber dient als Paradebeispiel. Eine Fahrtanfrage löst zahlreiche Ereignisse aus: Fahrerabgleich, Fahrpreisberechnung, Standortaktualisierungen und Benachrichtigungen. Ohne eine ereignisgesteuerte Architektur würde das System von Uber wahrscheinlich zusammenbrechen.

? Skalierung mit ereignisgesteuerten Systemen

<code>graph LR
  A[User Action] -->|Emit Event| B[Event Bus]
  B -->|Queue Job| C[Worker 1]
  B -->|Queue Job| D[Worker 2]
  B -->|Queue Job| E[Worker 3]
  C -->|Processes Task| F[Database Update]
  D -->|Processes Task| G[Send Notification]
  E -->|Processes Task| H[Log Activity]</code>

? Meine Motivation

In erster Linie Neugier. Herkömmliche Web-Apps sind zwar funktionsfähig, stoßen jedoch an Skalierungsbeschränkungen. Der ständige Kampf mit langen API-Anfragen und Datenbankengpässen veranlasste mich, nach einem besseren Ansatz zu suchen. Die ereignisgesteuerte Architektur fühlte sich wie eine JavaScript-Supermacht an – sie schuf schnellere, widerstandsfähigere und zukunftssichere Systeme.

Meine Reise umfasst Kafka, BullMQ, WebSockets und einen Wechsel vom anforderungsbasierten zum ereignisbasierten Denken. Es ist herausfordernd, aber lohnend.

Wenn Sie die Backend-Einschränkungen satt haben, sollten Sie eine ereignisgesteuerte Architektur in Betracht ziehen. Seien Sie gewarnt – es macht süchtig!

? Als nächstes: Eine praktische ereignisgesteuerte Node.js-Systemimplementierung. Bleiben Sie dran!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMeine JavaScript-Reise: Von Callbacks zu Kafka – Das Chaos ereignisgesteuerter Systeme umarmen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!