Comment créer un système distribué hautement disponible en utilisant le langage Go

Avec le développement continu des applications Internet, la construction de systèmes distribués devient de plus en plus courante. La haute disponibilité est un aspect très important de ces systèmes distribués, car lorsqu'un système tombe en panne ou tombe en panne, cela entraîne une déception des utilisateurs et une perte de profits. En tant que langage de programmation émergent, l'efficacité et la simplicité du langage Go ont attiré de plus en plus de développeurs. Alors, comment utiliser le langage Go pour créer un système distribué hautement disponible ? Cet article vous l'expliquera un par un.

1. Choisissez une architecture appropriée

Avant de commencer à construire un système distribué, nous devons d'abord choisir une architecture appropriée. Différentes architectures conviennent à différents scénarios d'application. Les architectures courantes incluent : nœud unique, maître-esclave, peer-to-peer, sharding, etc. L'architecture à nœud unique est simple et facile à comprendre, mais elle ne peut pas répondre aux exigences de haute disponibilité ; l'architecture maître-esclave est adaptée aux scénarios avec plus de lectures et moins d'écritures ; l'interaction entre homologues entre les nœuds ; et l'architecture de partitionnement est adaptée à la scène de données à grande échelle. Par conséquent, lors du choix d’une architecture, vous devez choisir l’architecture la plus adaptée en fonction de la situation réelle du système.

2. Obtenir une haute disponibilité des données

Le stockage des données est une partie très importante du système distribué. Lorsque nous utilisons le langage Go pour créer un système distribué, nous pouvons utiliser certaines technologies de stockage de données à haute disponibilité pour différents scénarios, telles que Zookeeper, Etcd, Redis Cluster, etc.

Zookeeper est un service de coordination distribué qui peut coordonner et gérer des applications distribuées. Il fournit un espace de noms hiérarchique capable de détecter automatiquement les pannes de nœuds et d'effectuer la réplication des données et la sélection du maître pour garantir une haute disponibilité des données.

Etcd est un système de stockage clé-valeur distribué qui utilise l'algorithme Raft pour la gestion des clusters. Il offre de bonnes performances de lecture et d'écriture de données et prend en charge la lecture à grande vitesse, il convient donc au stockage de petites données.

Redis Cluster est la solution officiellement lancée par Redis. Elle prend en charge les clusters multi-nœuds, dispose de fonctions telles que le basculement et la réplication automatiques et convient au stockage de grandes quantités de données.

3. Assurer la haute disponibilité du système

Une fois qu'une panne de nœud ou un retard du réseau se produit, nous devons prendre une série de mesures pour garantir la haute disponibilité du système. Il comprend principalement les trois aspects suivants :

3.1 Équilibrage de charge

Lorsque le volume de requêtes est trop important, nous devons distribuer les requêtes sur plusieurs nœuds via l'équilibrage de charge pour éviter des points de défaillance uniques en même temps, l'équilibrage de charge peut être effectué ; faites également en sorte que chaque nœud du cluster ait une charge égale sur les nœuds.

Le logiciel d'équilibrage de charge commun comprend :

Module d'équilibrage de charge Nginx, qui peut effectuer l'équilibrage de charge de protocoles tels que HTTP et TCP.

HAProxy est un logiciel d'équilibrage de charge open source qui prend en charge plusieurs algorithmes d'équilibrage de charge, notamment l'interrogation, l'interrogation pondérée, le hachage IP, aléatoire, etc.

3.2 Basculement automatique

Le basculement automatique signifie que lorsqu'un nœud tombe en panne, les demandes peuvent être rapidement transférées vers d'autres nœuds normaux pour garantir la haute disponibilité du système. Les outils de basculement automatique couramment utilisés incluent :

Pacemaker est un logiciel de gestion de cluster qui peut détecter si les nœuds fonctionnent correctement et maintenir les nœuds, garantissant ainsi la stabilité du cluster.

Keepalived est un logiciel de haute disponibilité basé sur le protocole VRRP, qui peut gérer plusieurs serveurs pour garantir qu'en cas de panne du nœud principal, le nœud de sauvegarde puisse rapidement prendre le relais.

3.3 Surveillance et alarme en temps réel

La surveillance est la clé pour détecter les défauts à temps, c'est pourquoi certains outils de surveillance professionnels doivent être utilisés pour la surveillance. Ces outils peuvent surveiller l'état du système en temps réel et déclencher des alarmes en temps opportun lorsque des problèmes surviennent. Les outils de surveillance couramment utilisés incluent :

Prometheus est un système de surveillance open source qui peut surveiller divers composants du cluster et enregistrer leur état de fonctionnement pour comprendre avec précision l'état de santé du système.

Elasticsearch est un puissant moteur de recherche et d'analyse capable d'interroger et d'analyser rapidement de grandes quantités de données distribuées, tout en permettant également des alertes et des notifications d'alarme en temps réel.

Résumé

Lors de la construction d'un système distribué hautement disponible, de nombreux aspects doivent être pris en compte, notamment le stockage des données, la haute disponibilité du système, l'équilibrage de charge, le basculement automatique, la surveillance et les alarmes en temps réel, etc. En tant que langage de programmation efficace et concis, le langage Go peut implémenter les fonctions ci-dessus de diverses manières tout en garantissant la maintenabilité et l'évolutivité du code.

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