Surnud kirjade järjekorrad ja mälusisesed uuestiproovimised esindavad kahte põhimõtteliselt erinevat lähenemisviisi hajussüsteemides sõnumitöötlusvigade käsitlemiseks, kusjuures DLQ-d pakuvad problemaatiliste sõnumite püsivat isoleerimist, samas kui mälusisesed uuestiproovimised pakuvad kerget ja väikese latentsusega taastamist ilma püsivuse lisakuludeta.
Püsivad sõnumijärjekorrad, mis jäädvustavad ebaõnnestunud sõnumeid hilisemaks kontrollimiseks ja uuesti töötlemiseks.
Kohene uuestiproovimise loogika, mis käivitatakse sama protsessi sees ilma välise sõnumi püsivuseta.
| Funktsioon | Surnud kirjade järjekorrad | Mälusisesed uuestikatsed |
|---|---|---|
| Püsivus | Vastupidav sõnumite salvestamine eraldi järjekorras | Ajutine, elab ainult rakenduse mälus |
| Rikete taastamine | Rakenduse krahhide ja taaskäivituste üleelamine | Kaotatud, kui protsess uuesti proovimise ajal katkeb |
| Taristu maksumus | Lisatasud järjekorra hoiustamiseks ja ülekandeks | Rakenduse piiridesse ei kuulu lisataristu |
| Operatiivne nähtavus | Sisseehitatud mõõdikud, alarmid ja kordusvõimalused | Nõuab kohandatud logimist ja jälgimist |
| Latentsuse mõju | Suurem latentsus järjekorra toimingute tõttu | Minimaalne latentsus, kohene uuesti proovimine |
| Kasutage korpuse sobivust | Kriitilised töövood, mis nõuavad garanteeritud töötlemist | Mittekriitilised toimingud mööduvate tõrgetega |
| Sõnumite järjestamine | Võib säilitada või katkestada algse järjekorra | Säilitab protsessisisese järjestuse loomulikult |
| Meeskonna koostöö | Võimaldab eraldi meeskonna omandiõiguse parandamise ja korduse jaoks | Tihedalt seotud rakenduste juurutamisega |
Surnud kirjade järjekorrad on suurepärased siis, kui sõnumeid ei saa absoluutselt kaotada. Kui sõnum jõuab DLQ-sse, jääb see sinna seni, kuni keegi sellega otseselt tegeleb, isegi kui kogu teie teenus taaskäivitub. Mälus olevad uuestikatsetused seevastu kaovad õhku, kui teie pod jookseb kokku või protsess juurutamise ajal peatatakse. See teeb DLQ-dest ilmselge valiku finantstehingute, varude värskenduste või muu vastavusega seotud jaoks.
Mälusisesed uuestikatsetused on kiiruse poolest vaieldamatult parimad. Puudub võrguhüpe, järjekorra API-kõned ja serialiseerimise üldkulud, piisab kiirest unerežiimi võtmisest ja uuesti proovimisest. Suure läbilaskevõimega süsteemide puhul, mis töötlevad tuhandeid sõnumeid sekundis, see erinevus summeerub. Mälusisesed uuestikatsetused tekitavad mõõdetavat latentsust, eriti kui sõnumid peavad eraldi järjekorrateenuseni jõudmiseks ületama võrgu piire. Mõned meeskonnad hübridiseerivad, kasutades mälusiseseid uuestikatseid kiireteks ajutisteks parandusteks ja mälusiseseid uuestikatseid viimase turvavõrguna.
DLQ-d loovad selge operatiivse piiri. Teie valvetehnik kutsutakse kohale, uurib surnud kirjade järjekorda, parandab algse vea ja esitab sõnumid uuesti. See on hästi mõistetav töövoog. Mälus olevad uuestikatsetused matavad tõrked rakenduste logidesse, mis nõuab sageli logide koondamist ja kohandatud armatuurlaudu, et isegi uuestikatsete toimumisest teada saada. Kui uuestikatsete arv ammendub, on see tõrkelahendaja õudusunenägu, eriti mikroteenustes, kus tõrge võib allavoolu levida enne, kui keegi seda märkab.
Pilvejärjekorra teenused võtavad tasu päringu ja salvestatud sõnumi kohta. Ülekoormatud DLQ miljonite sõnumitega võib teie arvet mitte triviaalselt mõjutada, eriti kui säilituspoliitikad on leebe iseloomuga. Mälusisesed uuestiproovimised on infrastruktuuri seisukohast sisuliselt tasuta, kuigi need tarbivad mälu ja võivad teisi lõime näljutada, kui uuestiproovimiste tormid pole piiratud. Kulutundlike idufirmade puhul kallutab see sageli kaalukaussi mälusiseste lähenemisviiside poole, kuni tulu õigustab usaldusväärsuse lisatasu.
Sündmuspõhised arhitektuurid ja serverita funktsioonid on muutnud DLQ-d asjakohasemaks kui kunagi varem. AWS Lambda, Azure Functions ja Google Cloud Functions toetavad kõik natiivselt surnud kirjade konfiguratsioone. Mälusisesed uuestikatsetused sobivad loomulikumalt traditsioonilistesse rakendusserveritesse ja pikalt töötavatesse protsessidesse. Kubernetesi ja ajutise arvutuse esiletõus on tegelikult muutnud mälusisesed strateegiad keerulisemaks, konteinereid saab vähese hoiatusega lõpetada, muutes DLQ-d üha atraktiivsemaks isegi meeskondadele, kes neid varem vältisid.
Surnud kirjade järjekorrad välistavad rakendustes igasuguse uuesti proovimise loogika vajaduse.
DLQ-d on sihtkohaks pärast uuestiproovimiste arvu ammendumist, mitte ei asenda uuestiproovimise loogikat. Enamik rakendusi teostab endiselt koheseid või viivitusega uuestiproovimisi enne, kui sõnumit surnuks loetakse. Ilma vahepealsete uuestiproovimisteta ujutaks iga ajutine tõrge koheselt teie DLQ üle.
Mälusisesed uuestiproovimised on alati kiiremad ja seetõttu jõudluse seisukohalt paremad.
Kuigi üksikud korduskatsed on kiiremad, võivad piiramatud mälusisesed korduskatsed lõngade kogumeid üle koormata ja süsteemi üldist läbilaskevõimet vähendada. Jõudluse eelis kaob kiiresti, kui korduskatsete tormid käivitavad kaitselülitid või koormavad allavoolu teenuseid üle.
Surnud kirjade järjekorras olevad sõnumid töödeldakse hiljem automaatselt.
DLQ-d on passiivne salvestusruum, nende sõnumitega ei juhtu midagi enne, kui toimub selgesõnaline inimlik või automaatne toiming. Paljud meeskonnad on avastanud DLQ-des kuid vanu sõnumeid, kuna keegi pole loonud korduskanalit.
Peate valima ainult DLQ-de ja mälusiseste uuestikatsete vahel.
Need mustrid täiendavad teineteist suurepäraselt. Kõige vastupidavamad süsteemid kasutavad kiireks taastumiseks eksponentsiaalse tagasilükkamisega mälusiseseid korduskatseid ning mõistliku läve järel eskaleeruvad need DLQ-deni. See kihiline lähenemisviis hõlmab nii mööduvaid kui ka püsivaid rikkerežiime.
Mälusisesed uuesti proovimised ei sobi hajutatud süsteemide jaoks.
Kuigi mälusisesed uuestiproovimised on vähem töökindlad kui DLQ-d, on need hajussüsteemides idempotentsete ja mittekriitiliste toimingute jaoks endiselt levinud ja sobivad. Peamine on sobitada uuestiproovimise strateegia rikke tegeliku ärilise tagajärjega, mitte eeldada, et üks muster sobib kõigile.
Surnud kirjade järjekorrad hoiavad ära sõnumite kadumise süsteemi katkestuste ajal.
DLQ-d aitavad ainult järjekorrasüsteemi poolt juba vastu võetud sõnumite puhul. Kui sõnum ei jõua võrgupartitsiooni või tootja rikke tõttu kunagi primaarsesse järjekorda, ei saa DLQ seda maagiliselt taastada. Lõpp-otsa usaldusväärsus nõuab ka tootjapoolset püsivust.
Valige surnud kirjade järjekorrad, kui sõnumite kadu on vastuvõetamatu ja operatiivmeeskonnad vajavad selgeid rikete piire haldamiseks. Valige mälusisesed korduskatsed, kui kiirus on kõige olulisem, infrastruktuuri lihtsus on hinnatud ja tõrked on pigem ajutised kui süsteemsed. Paljud küpsed süsteemid ühendavad tegelikult mõlemad, kasutades mälusiseseid korduskatseid koheseks taastamiseks ja mälusiseseid korduskatseid ülima varumeetmena.
Adaptiivne infrastruktuur kohandub dünaamiliselt muutuvate töökoormustega automatiseerimise ja reaalajas skaleerimise abil, samas kui staatiline infrastruktuuri disain tugineb fikseeritud, eelkonfigureeritud ressurssidele. Nende vahel valik sõltub töökoormuse varieeruvusest, eelarve prognoositavusest ja teie pilvekeskkonna tegevusküpsusest.
Andmeedastuse kitsaskohad aeglustavad masinõppe protsesse, piirates teabe liikumiskiirust salvestus-, mälu- ja arvutusressursside vahel, samas kui mudelarvutuse kitsaskohad tekivad siis, kui piiravaks teguriks saab graafikaprotsessori või protsessori töötlemisvõimsus. Erinevuse mõistmine aitab meeskondadel optimeerida taristukulusid ja koolituse tõhusust.
Andmeinfrastruktuuri kiht tegeleb toorandmete torujuhtmete salvestamise, töötlemise ja haldamisega, samas kui mudelitreeningu kiht keskendub algoritmide käitamisele masinõppe mudelite treenimiseks. Mõlemad on tehisintellekti süsteemides olulised, kuid täidavad arendustsüklis põhimõtteliselt erinevaid rolle.
Kasutaja ID alusel andmete killustamine jaotab kirjed unikaalsete kasutajaidentifikaatorite alusel prognoositavate juurdepääsumustrite jaoks, samas kui geograafilise asukoha killustamine jaotab andmed piirkondade kaupa, et minimeerida latentsust ja järgida andmete suveräänsuse seadusi. Mõlemad strateegiad lahendavad mastaabiprobleeme, kuid optimeerivad põhimõtteliselt erinevate prioriteetide jaoks.
Andmekanali optimeerimine keskendub toorandmete tõhusale liigutamisele ja teisendamisele analüüsi jaoks, samas kui mudelikanali optimeerimine lihtsustab masinõppemudelite koolitamist, valideerimist ja juurutamist. Mõlemad on skaleeritavate tehisintellekti süsteemide jaoks kriitilise tähtsusega, kuid on suunatud masinõppe elutsükli erinevatele etappidele.
