Perjalanan JavaScript Saya: Dari Panggilan Balik ke Kafka – Merangkul Kekacauan Sistem Didorong Peristiwa

JavaScript: Perjalanan saya daripada panggilan balik ringkas ke dunia kompleks Kafka dan seni bina dipacu acara. Saya pada mulanya percaya keupayaan saya untuk menggunakan console.log dalam kedua-dua penyemak imbas dan Node.js menjadikan saya pembangun tindanan penuh – andaian naif yang telah saya betulkan sejak itu! Pengalaman saya merangkumi React, Node.js, Sequelize dan percubaan async/wait. Namun, cabaran sebenar tiba dengan seni bina dipacu acara.

Didorong oleh rasa ingin tahu (dan keinginan masokistik untuk lebih banyak penyahpepijatan!), saya turut serta.

? Berhubung Dengan Saya

• Tapak web: elvissautet.com – Terokai projek dan portfolio saya!
• LinkedIn: linkedin.com/in/elvissautet
• Twitter: twitter.com/elvisautet
• Halaman Facebook: fb.me/elvissautet

Mari kita bekerjasama dan membina sesuatu yang menakjubkan! ?

? Had Sistem Tradisional

Aplikasi terdahulu saya sebahagian besarnya mengikut corak permintaan-tindak balas standard: tindakan pengguna, permintaan bahagian hadapan, pemprosesan bahagian belakang, interaksi pangkalan data dan (semoga) respons yang berjaya. Mudah, secara teori. Penskalaan, bagaimanapun, mendedahkan kelemahannya:

• Jumlah permintaan tinggi: Bagaimanakah anda mengendalikan beribu-ribu permintaan sesaat?
• Tempoh tugas berubah-ubah: Bagaimana jika sesetengah tugas mengambil masa yang lebih lama daripada yang lain?
• Operasi serentak: Bagaimanakah anda mengurus pembayaran, pemberitahuan, pengelogan dan kestabilan sistem keseluruhan secara serentak?

Sistem dipacu acara menawarkan penyelesaian. Daripada pemprosesan berurutan, mereka membolehkan komponen bebas berkomunikasi melalui peristiwa. Fikirkan dapur restoran yang sibuk – huru-hara tersusun di mana semua orang tahu peranan dan pesanan (acara) mereka mengalir dengan cekap.

⚡ Acara, Baris Gilir dan Pub/Sub

Pertimbangkan pasaran kereta dalam talian. Apabila pengguna menyenaraikan kereta, bukannya bahagian belakang yang mengendalikan kemas kini pangkalan data, pemberitahuan dan perubahan indeks carian, ia menerbitkan acara car.posted. Bahagian sistem yang berbeza kemudian bertindak balas secara tak segerak kepada peristiwa ini.

? Barisan Mesej (BullMQ)

• Sesuai untuk pemprosesan tertangguh.
• Contoh: Muat naik imej beresolusi tinggi. Daripada pemprosesan serta-merta dan masa menunggu pengguna, BullMQ membuat baris gilir tugas pemampatan imej. Seorang pekerja kemudiannya memproses imej, mengemas kini penyenaraian.

? Penstriman Acara (Apache Kafka)

• Penting untuk mengendalikan berjuta-juta acara sesaat.
• Contoh: Menjejak klik, carian dan pembelian pengguna. Daripada menulis pangkalan data masa nyata, strim data ini ke Kafka untuk pemprosesan dan penyimpanan yang cekap.

? Pub/Sub (Redis, RabbitMQ, Kafka)

• Sesuai untuk kemas kini masa nyata.
• Contoh: Sembang pembeli-penjual. Daripada pengundian pelayan berterusan, sistem sembang mendengar acara mesej baharu dan kemas kini serta-merta.

? Kebolehskalaan dan Ketahanan

Sistem dipacu acara sememangnya berskala lebih baik. Daripada sistem monolitik yang terdedah kepada kegagalan di bawah tekanan, anda mendapat seni bina modular, toleran kesalahan dan teragih. Perlukan lebih banyak pemprosesan? Tambah lagi pekerja!

Uber berfungsi sebagai contoh utama. Permintaan perjalanan mencetuskan pelbagai acara: pemadanan pemandu, pengiraan tambang, kemas kini lokasi dan pemberitahuan. Tanpa seni bina yang didorong oleh peristiwa, sistem Uber mungkin akan runtuh.

? Penskalaan Dengan Sistem Didorong Peristiwa

<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>

? Motivasi Saya

Perasaan ingin tahu, terutamanya. Apl web tradisional, walaupun berfungsi, mencapai had penskalaan. Perjuangan berterusan dengan permintaan API yang panjang dan kesesakan pangkalan data mendorong saya untuk mencari pendekatan yang lebih baik. Seni bina dipacu acara dirasakan seperti kuasa besar JavaScript – mencipta sistem yang lebih pantas, lebih berdaya tahan dan kalis masa hadapan.

Perjalanan saya melibatkan Kafka, BullMQ, WebSockets dan peralihan daripada berasaskan permintaan kepada pemikiran berasaskan peristiwa. Ia mencabar, tetapi bermanfaat.

Jika anda bosan dengan pengehadan bahagian belakang, pertimbangkan seni bina dipacu peristiwa. Berhati-hati – ia ketagihan!

? Seterusnya: Pelaksanaan sistem dipacu peristiwa Node.js yang praktikal. Nantikan!

Atas ialah kandungan terperinci Perjalanan JavaScript Saya: Dari Panggilan Balik ke Kafka – Merangkul Kekacauan Sistem Didorong Peristiwa. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!