高性能でスケーラブルなリアルタイム データ収集システムの実装: ゴーゼロの応用と実践

インターネット技術の急速な発展に伴い、データ収集はますます注目を集めており、企業がビジネス価値を得る重要な手段となっています。実際のアプリケーションでは、大量のデータ、高い同時実行性、高いシステム応答速度の要件、ストレス テストなどの課題に直面することがよくあります。高性能でスケーラブルなリアルタイム データ収集システムを実装するにはどうすればよいですか?この記事では、新しい Go 言語フレームワークである go-zero を紹介し、そのアプリケーションとリアルタイム データ収集システムでの実践を分析します。

1. go-zero の概要

go-zero は、rpc、API ゲートウェイ、データ ストレージ、メッセージ キュー、キャッシュ、スケジュールされたタスク、分散ロックなどを統合する高性能ソフトウェアです。関数、拡張可能なフレームワーク。その目標は、開発者が最小限のコードでマイクロサービス アプリケーションを迅速に構築できるようにすることです。

go-zero の設計コンセプトは、ビジネス ニーズに基づいて、高可用性、高同時実行性、低遅延のアプリケーション フレームワークを提供することです。また、信頼性の高いデータ ストレージとキャッシュ ソリューションも提供し、さまざまなサードパーティのサポートも提供します。統合が可能で、複雑なアプリケーションを構築するのに便利で高速です。

2. アプリケーション シナリオ

リアルタイム データ収集システムでは、大量のデータを処理する必要があり、高速なシステム応答、強力な処理能力、および高いシステム可用性が必要です。新しいフレームワークとして、go-zero には次の利点があります。

1. 高パフォーマンス

大量のデータを収集するプロセスでは、パフォーマンスが非常に重要です。 go-zero の設計コンセプトは究極のパフォーマンスの追求であり、その基盤となるネットワーク フレームワークには、複数のメモリ コピー操作を必要とせず、システムのパフォーマンスを大幅に向上させるゼロ コピー テクノロジが採用されており、スレッド プール テクノロジも効果的に使用されています。スレッド コンテキストの切り替えを減らし、オーバーヘッドによりシステムの同時実行性が増加します。

2. スケーラブル

データ収集システムでは、システムのクラッシュやデータ量の急激な増加などの問題が避けられないため、高可用性とスケーラビリティも重要です。非常に重要です。この点において、go-zero は強力な拡張機能を提供しており、データを水平に分割し、ロード バランシング メカニズムを通じてオフロードすることができ、いつでも水平方向に拡張して急速な成長に対応し、システムがクラッシュした場合のフォールト トレランスを実現できます。

3. 強力な信頼性

リアルタイム データ収集システムでは、データの正確性とセキュリティが最も基本的な要件です。 go-zero は、MySQL、Redis、MongoDB などのデータ ストレージおよびキャッシュ ソリューションの完全なセットを提供します。これらのストレージ ソリューションは実際に検証されており、複数のフォールト トレラント メカニズムをサポートできます。データは効果的に保護され、耐久性が高くなります。 。

3. 実際のアプリケーション

以下では、リアルタイム データ収集システムにおける go-zero のアプリケーションを示すために、簡単な実際のケースを使用します。

ECプラットフォームの広告配信システムを例に挙げると、このシステムはサイト上でのユーザーの行動データを短期間で収集し、リアルタイムに広告を判断・マッチングする必要があります。広告配信の効率を向上させます。

1. go-zero の構築

構築プロセス中に、goctl ツールを使用して統合コード テンプレートを生成し、データ ストレージとキャッシュとして MySQL と Redis を使用できます。ソリューション。コードのフレームワークは次のとおりです:

• #/ad
  • rpc
    ad.proto
    • advertiser .proto
  ##service

  • ##広告インサービス

    • internal

      • config.go

        logic.go
        • svc.go
        • ad.go
      .mod
      • main.go
    Dockerfile
  docker-compose.yml
  • に移動します。 mod
  • README.md
  コード実装

コード実装では、HTTP 経由でユーザー データを収集します。プロトコル 電子商取引プラットフォーム上の動作にアクセスし、Redis キャッシュにデータを書き込みます。同時に、キャッシュ内のデータは、スケジュールされたタスクを通じて永続ストレージとして MySQL に同期されます。

パフォーマンス テスト

テストが完了したら、Jmeter などのツールを使用して、一般的な QPS (1 秒あたりのクエリ レート) を基準としてパフォーマンス テストを実施できます。メインインジケーターです。 go-zero が構築したデータ収集システムを使用すると、QPS は数百または数千に達する可能性があり、パフォーマンスも非常に安定しています。
3. 4. 概要

リアルタイム データ収集システムでは、高性能、拡張性、信頼性が 3 つの最も重要な特性です。設計コンセプトから開始する go-zero は、開発者が最小限のコードと非常に高速な速度でマイクロサービス アプリケーション フレームワークを構築するのに役立ち、システムのパフォーマンス、フォールト トレランス、スケーラビリティを効果的に向上させ、リアルタイム データ収集の開発を大幅に促進します。企業向け。

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