В современной разработке программного обеспечения микросервисная архитектура стала стандартом де-факто для создания масштабируемых и гибких приложений. Этот подход позволяет разделить сложную систему на небольшие, независимые компоненты, каждый из которых отвечает за конкретную бизнес-функцию. В данной статье мы подробно рассмотрим процесс создания микросервиса с использованием современного технологического стека, включающего C#, Apache Kafka, Redis и GitLab CI/CD.
Выбранный технологический стек представляет собой мощное сочетание инструментов, каждый из которых привносит свои уникальные преимущества в разработку. C# как основной язык программирования обеспечивает надежную типизацию, высокую производительность и богатую экосистему библиотек. Платформа .NET предоставляет множество готовых решений для создания веб-приложений и микросервисов, включая встроенную поддержку REST API и механизмы dependency injection.
Apache Kafka выступает в роли распределенной системы обмена сообщениями, обеспечивая надежную асинхронную коммуникацию между микросервисами. Эта технология позволяет обрабатывать большие потоки данных в реальном времени, гарантируя их доставку и сохраняя порядок сообщений. Использование Kafka особенно важно в микросервисной архитектуре, где необходимо обеспечить слабую связанность компонентов и устойчивость к сбоям.
Redis как распределенное хранилище данных типа "ключ-значение" предоставляет высокопроизводительное решение для кэширования и временного хранения данных. Его использование позволяет значительно снизить нагрузку на основную базу данных и ускорить работу приложения за счет хранения часто запрашиваемых данных в оперативной памяти.
Автоматизация процессов разработки, тестирования и развертывания обеспечивается с помощью GitLab CI/CD. Эта платформа позволяет настроить непрерывную интеграцию и доставку кода, автоматизировать процессы тестирования и развертывания, что существенно ускоряет цикл разработки и повышает качество конечного продукта.
Для успешной работы с описанным стеком технологий необходимо подготовить соответствующее окружение разработки. Это включает установку .NET SDK, настройку IDE (рекомендуется использовать Visual Studio или JetBrains Rider), установку Docker для контейнеризации приложения и его зависимостей. Также потребуется настроить локальное окружение для работы с Kafka и Redis, что может быть реализовано как с помощью Docker-контейнеров, так и путем локальной установки этих сервисов.
В процессе разработки микросервиса особое внимание будет уделено принципам SOLID, чистой архитектуры и лучшим практикам разработки программного обеспечения. Это позволит создать легко поддерживаемый, масштабируемый и надежный сервис, готовый к промышленной эксплуатации. Реализация будет включать полный набор функциональности: от базовой структуры приложения до настройки мониторинга и логирования в продакшн-окружении.
Разработка базовой структуры микросервиса
Создание микросервиса начинается с организации правильной структуры проекта, которая обеспечит удобство разработки и поддержки кода в будущем. Для начала необходимо создать новый проект с использованием шаблона ASP.NET Core Web API. Это можно сделать через командную строку с помощью команды dotnet new webapi -n MicroserviceName или через интерфейс Visual Studio. Созданный проект будет содержать базовую структуру для разработки REST API.
После создания проекта следует организовать архитектуру в соответствии с принципами чистой архитектуры. Для этого создаются основные слои приложения: Domain, Application, Infrastructure и API. Каждый слой реализуется как отдельный проект в решении, что обеспечивает четкое разделение ответственности и соблюдение принципа инверсии зависимостей.
Слой Domain содержит бизнес-модели и интерфейсы основных сервисов. Здесь определяются сущности, которые представляют основные концепции предметной области. Например, если микросервис обрабатывает заказы, можно создать следующую модель:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
| public class Order
{
public Guid Id { get; private set; }
public string CustomerName { get; private set; }
public decimal TotalAmount { get; private set; }
public OrderStatus Status { get; private set; }
public DateTime CreatedAt { get; private set; }
public Order(string customerName, decimal totalAmount)
{
Id = Guid.NewGuid();
CustomerName = customerName;
TotalAmount = totalAmount;
Status = OrderStatus.Created;
CreatedAt = DateTime.UtcNow;
}
public void UpdateStatus(OrderStatus newStatus)
{
Status = newStatus;
}
} |
|
Слой Application содержит бизнес-логику приложения и определяет способы взаимодействия с внешним миром. Здесь реализуются сервисы, которые обрабатывают команды и запросы, используя паттерн CQRS (Command Query Responsibility Segregation). Для организации команд и запросов используется библиотека MediatR, которая позволяет реализовать слабосвязанную архитектуру:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
| public class CreateOrderCommand : IRequest<Guid>
{
public string CustomerName { get; set; }
public decimal TotalAmount { get; set; }
}
public class CreateOrderCommandHandler : IRequestHandler<CreateOrderCommand, Guid>
{
private readonly IOrderRepository _orderRepository;
public CreateOrderCommandHandler(IOrderRepository orderRepository)
{
_orderRepository = orderRepository;
}
public async Task<Guid> Handle(CreateOrderCommand request, CancellationToken cancellationToken)
{
var order = new Order(request.CustomerName, request.TotalAmount);
await _orderRepository.AddAsync(order, cancellationToken);
return order.Id;
}
} |
|
Слой Infrastructure отвечает за взаимодействие с внешними системами и реализацию интерфейсов, определенных в слое Domain. Здесь размещаются реализации репозиториев, сервисов для работы с базой данных, кэшем и очередями сообщений. Важно соблюдать принцип инкапсуляции деталей реализации:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
| public class OrderRepository : IOrderRepository
{
private readonly ApplicationDbContext _context;
public OrderRepository(ApplicationDbContext context)
{
_context = context;
}
public async Task<Order> GetByIdAsync(Guid id, CancellationToken cancellationToken)
{
return await _context.Orders.FindAsync(new object[] { id }, cancellationToken);
}
public async Task AddAsync(Order order, CancellationToken cancellationToken)
{
await _context.Orders.AddAsync(order, cancellationToken);
await _context.SaveChangesAsync(cancellationToken);
}
} |
|
Для настройки dependency injection и конфигурации сервисов используется встроенный в ASP.NET Core механизм внедрения зависимостей. В файле Program.cs регистрируются все необходимые сервисы и настраивается конфигурация приложения:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
| var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);
builder.Services.AddControllers();
builder.Services.AddEndpointsApiExplorer();
builder.Services.AddSwaggerGen();
// Регистрация сервисов
builder.Services.AddScoped<IOrderRepository, OrderRepository>();
builder.Services.AddMediatR(cfg => cfg.RegisterServicesFromAssembly(typeof(CreateOrderCommand).Assembly));
// Настройка DbContext
builder.Services.AddDbContext<ApplicationDbContext>(options =>
options.UseSqlServer(builder.Configuration.GetConnectionString("DefaultConnection")));
var app = builder.Build(); |
|
После настройки базовой структуры проекта необходимо реализовать REST API endpoints, которые будут обрабатывать входящие HTTP-запросы. В ASP.NET Core контроллеры являются основным механизмом для обработки HTTP-запросов. Создадим контроллер для работы с заказами:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
| [ApiController]
[Route("api/[controller]")]
public class OrdersController : ControllerBase
{
private readonly IMediator _mediator;
public OrdersController(IMediator mediator)
{
_mediator = mediator;
}
[HttpPost]
public async Task<ActionResult<Guid>> CreateOrder([FromBody] CreateOrderCommand command)
{
var orderId = await _mediator.Send(command);
return CreatedAtAction(nameof(GetOrder), new { id = orderId }, orderId);
}
[HttpGet("{id}")]
public async Task<ActionResult<OrderDto>> GetOrder(Guid id)
{
var query = new GetOrderByIdQuery { Id = id };
var result = await _mediator.Send(query);
return result != null ? Ok(result) : NotFound();
}
} |
|
Для обеспечения безопасности и валидации входящих запросов используется механизм модельной валидации. Создадим валидаторы с помощью библиотеки FluentValidation:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
| public class CreateOrderCommandValidator : AbstractValidator<CreateOrderCommand>
{
public CreateOrderCommandValidator()
{
RuleFor(x => x.CustomerName)
.NotEmpty()
.MinimumLength(2)
.MaximumLength(100);
RuleFor(x => x.TotalAmount)
.GreaterThan(0)
.LessThan(1000000);
}
} |
|
Важным аспектом разработки микросервиса является обработка ошибок. Создадим систему обработки исключений, которая будет преобразовывать различные типы ошибок в соответствующие HTTP-ответы:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
| public class ExceptionHandlingMiddleware
{
private readonly RequestDelegate _next;
private readonly ILogger<ExceptionHandlingMiddleware> _logger;
public ExceptionHandlingMiddleware(RequestDelegate next, ILogger<ExceptionHandlingMiddleware> logger)
{
_next = next;
_logger = logger;
}
public async Task InvokeAsync(HttpContext context)
{
try
{
await _next(context);
}
catch (ValidationException ex)
{
_logger.LogWarning(ex, "Validation error occurred");
context.Response.StatusCode = StatusCodes.Status400BadRequest;
await HandleExceptionAsync(context, ex);
}
catch (NotFoundException ex)
{
_logger.LogWarning(ex, "Resource not found");
context.Response.StatusCode = StatusCodes.Status404NotFound;
await HandleExceptionAsync(context, ex);
}
catch (Exception ex)
{
_logger.LogError(ex, "An unexpected error occurred");
context.Response.StatusCode = StatusCodes.Status500InternalServerError;
await HandleExceptionAsync(context, ex);
}
}
private static Task HandleExceptionAsync(HttpContext context, Exception exception)
{
var result = JsonSerializer.Serialize(new
{
Status = context.Response.StatusCode,
Message = exception.Message
});
context.Response.ContentType = "application/json";
return context.Response.WriteAsync(result);
}
} |
|
Swagger
Для документирования API используется Swagger, который автоматически генерирует интерактивную документацию на основе кода. Настроим Swagger с дополнительной информацией о микросервисе:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
| builder.Services.AddSwaggerGen(c =>
{
c.SwaggerDoc("v1", new OpenApiInfo
{
Title = "Orders Microservice API",
Version = "v1",
Description = "API для управления заказами",
Contact = new OpenApiContact
{
Name = "Team Name",
Email = "team@example.com"
}
});
c.AddSecurityDefinition("Bearer", new OpenApiSecurityScheme
{
Description = "JWT Authorization header using the Bearer scheme",
Name = "Authorization",
In = ParameterLocation.Header,
Type = SecuritySchemeType.ApiKey,
Scheme = "Bearer"
});
c.AddSecurityRequirement(new OpenApiSecurityRequirement
{
{
new OpenApiSecurityScheme
{
Reference = new OpenApiReference
{
Type = ReferenceType.SecurityScheme,
Id = "Bearer"
}
},
Array.Empty<string>()
}
});
}); |
|
JWT-токены
Для обеспечения безопасности API реализуем аутентификацию и авторизацию с использованием JWT-токенов:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
| builder.Services.AddAuthentication(JwtBearerDefaults.AuthenticationScheme)
.AddJwtBearer(options =>
{
options.TokenValidationParameters = new TokenValidationParameters
{
ValidateIssuer = true,
ValidateAudience = true,
ValidateLifetime = true,
ValidateIssuerSigningKey = true,
ValidIssuer = builder.Configuration["Jwt:Issuer"],
ValidAudience = builder.Configuration["Jwt:Audience"],
IssuerSigningKey = new SymmetricSecurityKey(
Encoding.UTF8.GetBytes(builder.Configuration["Jwt:Key"]))
};
});
builder.Services.AddAuthorization(options =>
{
options.AddPolicy("RequireAdminRole", policy =>
policy.RequireRole("Admin"));
}); |
|
Kafka - брокер сообщений Доброго времени суток! Подскажите кто-то работал с Kafka? Можете пожалуйста подкинуть литературу и желательно примеры?) Consumer apache kafka Доброго времени суток уважаемые форумчане.
С apache kafka работаю совсем недавно и столкнулся с неприятной проблемой. Работу с kafka осуществляю... Получение нескольких сообщений потребителем Apache Kafka Всем привет!
Мой производитель отправляет много сообщений apache kafka, и я предполагал, что apache kafka объединит их в пакеты. Я предполагал, что... Внесение и считывание данных из БД Redis Здравствуйте!
Есть задание - создать консольное приложение, подключающееся к БД Redis и добавляющее значения разных типов: string, int, byte,...
Интеграция с Apache Kafka
Интеграция микросервиса с Apache Kafka начинается с установки и настройки брокера сообщений. Для локальной разработки удобно использовать Docker-контейнер с Kafka. Создадим файл docker-compose.yml , который будет содержать конфигурацию для Kafka и необходимого ей ZooKeeper:
YAML | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
| version: '3'
services:
zookeeper:
image: wurstmeister/zookeeper
ports:
- "2181:2181"
environment:
ZOOKEEPER_CLIENT_PORT: 2181
kafka:
image: wurstmeister/kafka
ports:
- "9092:9092"
environment:
KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: localhost
KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
KAFKA_CREATE_TOPICS: "orders:1:1"
volumes:
- /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
depends_on:
- zookeeper |
|
Для работы с Kafka в .NET проекте используется библиотека Confluent.Kafka. Добавим её через NuGet и создадим конфигурационный класс для настройки подключения:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
| public class KafkaSettings
{
public string BootstrapServers { get; set; }
public string GroupId { get; set; }
public bool EnableAutoCommit { get; set; }
public string OrdersTopic { get; set; }
}
public static class KafkaExtensions
{
public static IServiceCollection AddKafkaServices(this IServiceCollection services, IConfiguration configuration)
{
services.Configure<KafkaSettings>(configuration.GetSection("Kafka"));
services.AddSingleton<IProducerFactory>(sp =>
{
var settings = sp.GetRequiredService<IOptions<KafkaSettings>>().Value;
return new ProducerFactory(new ProducerConfig
{
BootstrapServers = settings.BootstrapServers,
EnableDeliveryReports = true,
ClientId = $"orders-producer-{Guid.NewGuid()}"
});
});
return services;
}
} |
|
Реализуем сервис для публикации сообщений в Kafka. Важно обеспечить надежную доставку сообщений и обработку ошибок:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
| public class KafkaProducerService : IMessageProducer
{
private readonly IProducer<string, string> _producer;
private readonly ILogger<KafkaProducerService> _logger;
private readonly string _topic;
public KafkaProducerService(
IProducerFactory producerFactory,
IOptions<KafkaSettings> settings,
ILogger<KafkaProducerService> logger)
{
_producer = producerFactory.CreateProducer<string, string>();
_logger = logger;
_topic = settings.Value.OrdersTopic;
}
public async Task ProduceMessageAsync<T>(string key, T message)
{
try
{
var serializedMessage = JsonSerializer.Serialize(message);
var kafkaMessage = new Message<string, string>
{
Key = key,
Value = serializedMessage,
Timestamp = new Timestamp(DateTime.UtcNow)
};
var deliveryResult = await _producer.ProduceAsync(_topic, kafkaMessage);
if (deliveryResult.Status == PersistenceStatus.Persisted)
{
_logger.LogInformation(
"Message successfully delivered to topic {Topic} at partition {Partition} with offset {Offset}",
deliveryResult.Topic, deliveryResult.Partition, deliveryResult.Offset);
}
}
catch (ProduceException<string, string> ex)
{
_logger.LogError(ex, "Error producing message to Kafka");
throw new MessagePublishException("Failed to publish message to Kafka", ex);
}
}
} |
|
Для потребления сообщений из Kafka создадим базовый класс консьюмера, который будет обрабатывать сообщения в фоновом режиме:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
| public abstract class KafkaConsumerService : BackgroundService
{
private readonly IConsumer<string, string> _consumer;
private readonly ILogger _logger;
private readonly string _topic;
protected KafkaConsumerService(
IOptions<KafkaSettings> settings,
ILogger logger)
{
var config = new ConsumerConfig
{
BootstrapServers = settings.Value.BootstrapServers,
GroupId = settings.Value.GroupId,
EnableAutoCommit = settings.Value.EnableAutoCommit,
AutoOffsetReset = AutoOffsetReset.Earliest
};
_consumer = new ConsumerBuilder<string, string>(config)
.SetErrorHandler((_, e) =>
logger.LogError("Error: {Error}", e.Reason))
.Build();
_topic = settings.Value.OrdersTopic;
_logger = logger;
}
protected override async Task ExecuteAsync(CancellationToken stoppingToken)
{
try
{
_consumer.Subscribe(_topic);
while (!stoppingToken.IsCancellationRequested)
{
try
{
var consumeResult = _consumer.Consume(stoppingToken);
if (consumeResult?.Message == null) continue;
await ProcessMessageAsync(consumeResult.Message, stoppingToken);
if (!consumeResult.Message.Headers.TryGetLastBytes("RetryCount", out var retryCountBytes))
{
_consumer.Commit(consumeResult);
continue;
}
var retryCount = BitConverter.ToInt32(retryCountBytes);
if (retryCount >= 3)
{
await ProcessFailedMessageAsync(consumeResult.Message, stoppingToken);
_consumer.Commit(consumeResult);
}
}
catch (ConsumeException ex)
{
_logger.LogError(ex, "Error occurred during message consumption");
await Task.Delay(1000, stoppingToken);
}
}
}
catch (OperationCanceledException)
{
_logger.LogInformation("Consumer service is shutting down");
}
finally
{
_consumer.Close();
}
}
protected abstract Task ProcessMessageAsync(Message<string, string> message, CancellationToken cancellationToken);
protected abstract Task ProcessFailedMessageAsync(Message<string, string> message, CancellationToken cancellationToken);
} |
|
При обработке сообщений важно учитывать возможные сбои и реализовать механизм повторных попыток. Создадим конкретную реализацию консьюмера для обработки заказов:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
| public class OrdersConsumerService : KafkaConsumerService
{
private readonly IOrderService _orderService;
private readonly ILogger<OrdersConsumerService> _logger;
public OrdersConsumerService(
IOptions<KafkaSettings> settings,
IOrderService orderService,
ILogger<OrdersConsumerService> logger)
: base(settings, logger)
{
_orderService = orderService;
_logger = logger;
}
protected override async Task ProcessMessageAsync(Message<string, string> message, CancellationToken cancellationToken)
{
try
{
var order = JsonSerializer.Deserialize<Order>(message.Value);
await _orderService.ProcessOrderAsync(order, cancellationToken);
_logger.LogInformation(
"Successfully processed order {OrderId} from message at offset {Offset}",
order.Id, message.Offset);
}
catch (JsonException ex)
{
_logger.LogError(ex, "Failed to deserialize message");
throw;
}
catch (Exception ex)
{
_logger.LogError(ex, "Error processing message");
await RetryMessageAsync(message);
}
}
private async Task RetryMessageAsync(Message<string, string> message)
{
var retryCount = GetRetryCount(message);
var headers = new Headers();
headers.Add("RetryCount", BitConverter.GetBytes(retryCount + 1));
await Task.Delay(CalculateRetryDelay(retryCount));
}
private int GetRetryCount(Message<string, string> message)
{
if (!message.Headers.TryGetLastBytes("RetryCount", out var retryCountBytes))
return 0;
return BitConverter.ToInt32(retryCountBytes);
}
private static TimeSpan CalculateRetryDelay(int retryCount)
{
return TimeSpan.FromSeconds(Math.Pow(2, retryCount));
}
protected override async Task ProcessFailedMessageAsync(Message<string, string> message, CancellationToken cancellationToken)
{
_logger.LogError("Message processing failed after maximum retries");
// Реализация обработки окончательно неудачных сообщений
// Например, сохранение в dead letter queue или уведомление администратора
}
} |
|
Для обеспечения надежной обработки сообщений в Kafka важно реализовать механизм сериализации и десериализации данных. Создадим собственные сериализаторы, которые будут обрабатывать различные типы сообщений:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
| public class JsonSerializer<T> : ISerializer<T>
{
public byte[] Serialize(T data, SerializationContext context)
{
if (data == null) return null;
return JsonSerializer.SerializeToUtf8Bytes(data, typeof(T), new JsonSerializerOptions
{
WriteIndented = false,
PropertyNamingPolicy = JsonNamingPolicy.CamelCase
});
}
}
public class JsonDeserializer<T> : IDeserializer<T>
{
public T Deserialize(ReadOnlySpan<byte> data, bool isNull, SerializationContext context)
{
if (isNull || data.IsEmpty) return default;
return JsonSerializer.Deserialize<T>(data, new JsonSerializerOptions
{
PropertyNamingPolicy = JsonNamingPolicy.CamelCase
});
}
} |
|
Batch Processing
Для обработки больших объемов сообщений реализуем паттерн Batch Processing, который позволит эффективно обрабатывать группы сообщений:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
| public class BatchMessageProcessor<T>
{
private readonly ILogger<BatchMessageProcessor<T>> _logger;
private readonly int _batchSize;
private readonly TimeSpan _maxBatchWindow;
private readonly List<T> _messages;
private readonly SemaphoreSlim _semaphore;
private readonly Func<IEnumerable<T>, Task> _processBatchAsync;
public BatchMessageProcessor(
ILogger<BatchMessageProcessor<T>> logger,
int batchSize,
TimeSpan maxBatchWindow,
Func<IEnumerable<T>, Task> processBatchAsync)
{
_logger = logger;
_batchSize = batchSize;
_maxBatchWindow = maxBatchWindow;
_messages = new List<T>();
_semaphore = new SemaphoreSlim(1, 1);
_processBatchAsync = processBatchAsync;
}
public async Task AddMessageAsync(T message)
{
await _semaphore.WaitAsync();
try
{
_messages.Add(message);
if (_messages.Count >= _batchSize)
{
await ProcessBatchAsync();
}
}
finally
{
_semaphore.Release();
}
}
private async Task ProcessBatchAsync()
{
if (!_messages.Any()) return;
var messagesToProcess = _messages.ToList();
_messages.Clear();
try
{
await _processBatchAsync(messagesToProcess);
_logger.LogInformation("Successfully processed batch of {Count} messages", messagesToProcess.Count);
}
catch (Exception ex)
{
_logger.LogError(ex, "Error processing batch of {Count} messages", messagesToProcess.Count);
throw;
}
}
} |
|
Circuit Breaker
Для обеспечения отказоустойчивости реализуем механизм Circuit Breaker, который будет защищать систему от каскадных сбоев:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
| public class KafkaCircuitBreaker
{
private readonly ILogger<KafkaCircuitBreaker> _logger;
private int _failureCount;
private DateTime _lastFailureTime;
private readonly int _threshold;
private readonly TimeSpan _resetTimeout;
private CircuitState _state;
public KafkaCircuitBreaker(
ILogger<KafkaCircuitBreaker> logger,
int threshold = 5,
TimeSpan? resetTimeout = null)
{
_logger = logger;
_threshold = threshold;
_resetTimeout = resetTimeout ?? TimeSpan.FromSeconds(60);
_state = CircuitState.Closed;
}
public async Task ExecuteAsync(Func<Task> action)
{
if (_state == CircuitState.Open)
{
if (DateTime.UtcNow - _lastFailureTime > _resetTimeout)
{
_state = CircuitState.HalfOpen;
_logger.LogInformation("Circuit breaker entering half-open state");
}
else
{
throw new CircuitBreakerOpenException("Circuit breaker is open");
}
}
try
{
await action();
if (_state == CircuitState.HalfOpen)
{
_state = CircuitState.Closed;
_failureCount = 0;
_logger.LogInformation("Circuit breaker reset to closed state");
}
}
catch (Exception ex)
{
HandleFailure(ex);
throw;
}
}
private void HandleFailure(Exception ex)
{
_failureCount++;
_lastFailureTime = DateTime.UtcNow;
if (_failureCount >= _threshold)
{
_state = CircuitState.Open;
_logger.LogWarning(ex, "Circuit breaker opened after {FailureCount} failures", _failureCount);
}
}
private enum CircuitState
{
Closed,
Open,
HalfOpen
}
} |
|
Для мониторинга состояния Kafka и производительности обработки сообщений реализуем систему метрик:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
| public class KafkaMetricsCollector
{
private readonly IMetricFactory _metricFactory;
private readonly Counter _messageProcessedCounter;
private readonly Counter _messageFailedCounter;
private readonly Histogram _messageProcessingDuration;
public KafkaMetricsCollector(IMetricFactory metricFactory)
{
_metricFactory = metricFactory;
_messageProcessedCounter = _metricFactory.CreateCounter(
"kafka_messages_processed_total",
"Total number of successfully processed Kafka messages");
_messageFailedCounter = _metricFactory.CreateCounter(
"kafka_messages_failed_total",
"Total number of failed Kafka message processing attempts");
_messageProcessingDuration = _metricFactory.CreateHistogram(
"kafka_message_processing_duration_seconds",
"Duration of message processing in seconds");
}
public void RecordMessageProcessed()
{
_messageProcessedCounter.Increment();
}
public void RecordMessageFailed()
{
_messageFailedCounter.Increment();
}
public IDisposable MeasureProcessingDuration()
{
return _messageProcessingDuration.NewTimer();
}
} |
|
Для управления партициями и репликами в Kafka реализуем административный сервис:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
| public class KafkaAdminService
{
private readonly IAdminClient _adminClient;
private readonly ILogger<KafkaAdminService> _logger;
public KafkaAdminService(
AdminClientConfig config,
ILogger<KafkaAdminService> logger)
{
_adminClient = new AdminClientBuilder(config).Build();
_logger = logger;
}
public async Task CreateTopicAsync(string topicName, int numPartitions, short replicationFactor)
{
try
{
await _adminClient.CreateTopicsAsync(new TopicSpecification[]
{
new TopicSpecification
{
Name = topicName,
NumPartitions = numPartitions,
ReplicationFactor = replicationFactor
}
});
_logger.LogInformation(
"Created topic {TopicName} with {NumPartitions} partitions and replication factor {ReplicationFactor}",
topicName, numPartitions, replicationFactor);
}
catch (CreateTopicsException ex)
{
_logger.LogError(ex, "Failed to create topic {TopicName}", topicName);
throw;
}
}
public async Task DeleteTopicAsync(string topicName)
{
try
{
await _adminClient.DeleteTopicsAsync(new[] { topicName });
_logger.LogInformation("Deleted topic {TopicName}", topicName);
}
catch (DeleteTopicsException ex)
{
_logger.LogError(ex, "Failed to delete topic {TopicName}", topicName);
throw;
}
}
} |
|
Работа с Redis
Redis играет ключевую роль в архитектуре микросервиса, обеспечивая высокопроизводительное кэширование данных и снижая нагрузку на основное хранилище. Для интеграции Redis в наш микросервис начнем с установки и настройки необходимых компонентов. В проект добавляются пакеты StackExchange.Redis для базового взаимодействия с Redis и Microsoft.Extensions.Caching.StackExchangeRedis для интеграции с системой кэширования ASP.NET Core.
Создадим конфигурационный класс для настройки подключения к Redis:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
| public class RedisSettings
{
public string ConnectionString { get; set; }
public string InstanceName { get; set; }
public int DefaultDatabase { get; set; }
public TimeSpan DefaultExpiration { get; set; }
}
public static class RedisExtensions
{
public static IServiceCollection AddRedisServices(
this IServiceCollection services,
IConfiguration configuration)
{
var redisSettings = configuration
.GetSection("Redis")
.Get<RedisSettings>();
services.AddStackExchangeRedisCache(options =>
{
options.Configuration = redisSettings.ConnectionString;
options.InstanceName = redisSettings.InstanceName;
});
services.AddSingleton<IConnectionMultiplexer>(sp =>
ConnectionMultiplexer.Connect(redisSettings.ConnectionString));
services.AddSingleton<ICacheService, RedisCacheService>();
return services;
}
} |
|
Реализуем сервис кэширования, который будет абстрагировать работу с Redis и предоставлять удобный интерфейс для остальных компонентов системы:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
| public interface ICacheService
{
Task<T> GetOrSetAsync<T>(
string key,
Func<Task<T>> factory,
TimeSpan? expiration = null);
Task<T> GetAsync<T>(string key);
Task SetAsync<T>(string key, T value, TimeSpan? expiration = null);
Task RemoveAsync(string key);
Task<bool> ExistsAsync(string key);
}
public class RedisCacheService : ICacheService
{
private readonly IConnectionMultiplexer _redis;
private readonly ILogger<RedisCacheService> _logger;
private readonly RedisSettings _settings;
private readonly IDatabase _database;
public RedisCacheService(
IConnectionMultiplexer redis,
IOptions<RedisSettings> settings,
ILogger<RedisCacheService> logger)
{
_redis = redis;
_logger = logger;
_settings = settings.Value;
_database = _redis.GetDatabase(_settings.DefaultDatabase);
}
public async Task<T> GetOrSetAsync<T>(
string key,
Func<Task<T>> factory,
TimeSpan? expiration = null)
{
var value = await GetAsync<T>(key);
if (value != null)
{
_logger.LogDebug("Cache hit for key: {Key}", key);
return value;
}
value = await factory();
await SetAsync(key, value, expiration ?? _settings.DefaultExpiration);
_logger.LogDebug("Cache miss for key: {Key}, value set", key);
return value;
}
public async Task<T> GetAsync<T>(string key)
{
var value = await _database.StringGetAsync(key);
if (!value.HasValue)
return default;
try
{
return JsonSerializer.Deserialize<T>(value);
}
catch (JsonException ex)
{
_logger.LogError(ex, "Failed to deserialize cached value for key: {Key}", key);
await RemoveAsync(key);
return default;
}
}
public async Task SetAsync<T>(
string key,
T value,
TimeSpan? expiration = null)
{
var serializedValue = JsonSerializer.Serialize(value);
await _database.StringSetAsync(
key,
serializedValue,
expiration ?? _settings.DefaultExpiration);
}
public async Task RemoveAsync(string key)
{
await _database.KeyDeleteAsync(key);
_logger.LogDebug("Removed cache entry for key: {Key}", key);
}
public async Task<bool> ExistsAsync(string key)
{
return await _database.KeyExistsAsync(key);
}
} |
|
Для эффективного управления кэшированием данных заказов реализуем специализированный сервис:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
| public class OrderCacheService
{
private readonly ICacheService _cacheService;
private readonly ILogger<OrderCacheService> _logger;
public OrderCacheService(
ICacheService cacheService,
ILogger<OrderCacheService> logger)
{
_cacheService = cacheService;
_logger = logger;
}
private static string GetOrderKey(Guid orderId) =>
$"order:{orderId}";
private static string GetCustomerOrdersKey(string customerId) =>
$"customer:{customerId}:orders";
public async Task<Order> GetOrderAsync(Guid orderId)
{
return await _cacheService.GetAsync<Order>(GetOrderKey(orderId));
}
public async Task SetOrderAsync(Order order)
{
var key = GetOrderKey(order.Id);
await _cacheService.SetAsync(key, order);
var customerKey = GetCustomerOrdersKey(order.CustomerName);
var customerOrders = await _cacheService.GetAsync<List<Guid>>(customerKey)
?? new List<Guid>();
if (!customerOrders.Contains(order.Id))
{
customerOrders.Add(order.Id);
await _cacheService.SetAsync(customerKey, customerOrders);
}
}
public async Task RemoveOrderAsync(Guid orderId)
{
var key = GetOrderKey(orderId);
var order = await GetOrderAsync(orderId);
if (order != null)
{
var customerKey = GetCustomerOrdersKey(order.CustomerName);
var customerOrders = await _cacheService.GetAsync<List<Guid>>(customerKey);
if (customerOrders?.Contains(orderId) == true)
{
customerOrders.Remove(orderId);
await _cacheService.SetAsync(customerKey, customerOrders);
}
}
await _cacheService.RemoveAsync(key);
}
} |
|
Для обработки распределенных блокировок, которые могут потребоваться при конкурентном доступе к данным, реализуем механизм с использованием Redis:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
| public class RedisLockManager
{
private readonly IDatabase _database;
private readonly ILogger<RedisLockManager> _logger;
private readonly TimeSpan _defaultLockTimeout = TimeSpan.FromSeconds(30);
public RedisLockManager(
IConnectionMultiplexer redis,
ILogger<RedisLockManager> logger)
{
_database = redis.GetDatabase();
_logger = logger;
}
public async Task<IDisposable> AcquireLockAsync(
string resource,
TimeSpan? timeout = null)
{
var lockId = Guid.NewGuid().ToString();
var lockKey = $"lock:{resource}";
var acquireTimeout = timeout ?? _defaultLockTimeout;
var startTime = DateTime.UtcNow;
while (DateTime.UtcNow - startTime < acquireTimeout)
{
if (await _database.LockTakeAsync(lockKey, lockId, _defaultLockTimeout))
{
_logger.LogDebug(
"Acquired lock for resource {Resource} with ID {LockId}",
resource, lockId);
return new RedisLock(_database, lockKey, lockId);
}
await Task.Delay(100);
}
throw new TimeoutException($"Failed to acquire lock for resource {resource}");
}
private class RedisLock : IDisposable
{
private readonly IDatabase _database;
private readonly string _lockKey;
private readonly string _lockId;
private bool _disposed;
public RedisLock(IDatabase database, string lockKey, string lockId)
{
_database = database;
_lockKey = lockKey;
_lockId = lockId;
}
public void Dispose()
{
if (_disposed)
return;
_database.LockRelease(_lockKey, _lockId);
_disposed = true;
}
}
} |
|
Для реализации более сложных сценариев кэширования и оптимизации производительности создадим систему управления кэшем с поддержкой паттерна Cache-Aside и механизмом инвалидации:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
| public class CacheManager<TKey, TValue>
{
private readonly ICacheService _cacheService;
private readonly Func<TKey, Task<TValue>> _dataProvider;
private readonly ILogger _logger;
private readonly string _prefix;
private readonly TimeSpan _slidingExpiration;
private readonly TimeSpan _absoluteExpiration;
public CacheManager(
ICacheService cacheService,
Func<TKey, Task<TValue>> dataProvider,
ILogger logger,
string prefix,
TimeSpan? slidingExpiration = null,
TimeSpan? absoluteExpiration = null)
{
_cacheService = cacheService;
_dataProvider = dataProvider;
_logger = logger;
_prefix = prefix;
_slidingExpiration = slidingExpiration ?? TimeSpan.FromMinutes(10);
_absoluteExpiration = absoluteExpiration ?? TimeSpan.FromHours(1);
}
private string GetCacheKey(TKey key) => $"{_prefix}:{key}";
public async Task<TValue> GetAsync(TKey key)
{
var cacheKey = GetCacheKey(key);
var value = await _cacheService.GetAsync<CacheEntry<TValue>>(cacheKey);
if (value != null && !IsExpired(value))
{
await RefreshExpirationAsync(cacheKey, value);
return value.Data;
}
var newData = await _dataProvider(key);
await SetAsync(key, newData);
return newData;
}
private async Task RefreshExpirationAsync(string key, CacheEntry<TValue> entry)
{
if (DateTime.UtcNow - entry.LastAccess > _slidingExpiration / 2)
{
entry.LastAccess = DateTime.UtcNow;
await _cacheService.SetAsync(key, entry, _absoluteExpiration);
}
}
private bool IsExpired(CacheEntry<TValue> entry)
{
return DateTime.UtcNow - entry.Created > _absoluteExpiration ||
DateTime.UtcNow - entry.LastAccess > _slidingExpiration;
}
public async Task SetAsync(TKey key, TValue value)
{
var entry = new CacheEntry<TValue>
{
Data = value,
Created = DateTime.UtcNow,
LastAccess = DateTime.UtcNow
};
await _cacheService.SetAsync(GetCacheKey(key), entry, _absoluteExpiration);
}
private class CacheEntry<T>
{
public T Data { get; set; }
public DateTime Created { get; set; }
public DateTime LastAccess { get; set; }
}
} |
|
Для оптимизации производительности и уменьшения нагрузки на Redis реализуем механизм пакетной обработки операций:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
| public class RedisBatchProcessor
{
private readonly IConnectionMultiplexer _redis;
private readonly ILogger<RedisBatchProcessor> _logger;
private readonly int _batchSize;
private readonly ConcurrentQueue<RedisOperation> _operations;
private readonly Timer _processingTimer;
public RedisBatchProcessor(
IConnectionMultiplexer redis,
ILogger<RedisBatchProcessor> logger,
int batchSize = 100)
{
_redis = redis;
_logger = logger;
_batchSize = batchSize;
_operations = new ConcurrentQueue<RedisOperation>();
_processingTimer = new Timer(ProcessBatch, null, TimeSpan.FromSeconds(1), TimeSpan.FromSeconds(1));
}
public void EnqueueOperation(RedisOperation operation)
{
_operations.Enqueue(operation);
if (_operations.Count >= _batchSize)
{
ProcessBatch(null);
}
}
private void ProcessBatch(object state)
{
if (_operations.IsEmpty)
return;
var batch = _redis.GetDatabase().CreateBatch();
var tasks = new List<Task>();
while (_operations.Count > 0 && tasks.Count < _batchSize)
{
if (_operations.TryDequeue(out var operation))
{
tasks.Add(ExecuteOperation(batch, operation));
}
}
batch.Execute();
Task.WhenAll(tasks).Wait();
}
private async Task ExecuteOperation(IBatch batch, RedisOperation operation)
{
try
{
switch (operation.Type)
{
case OperationType.StringSet:
await batch.StringSetAsync(
operation.Key,
operation.Value,
operation.Expiry);
break;
case OperationType.KeyDelete:
await batch.KeyDeleteAsync(operation.Key);
break;
}
}
catch (Exception ex)
{
_logger.LogError(ex, "Error executing Redis operation for key {Key}", operation.Key);
}
}
public class RedisOperation
{
public string Key { get; set; }
public RedisValue Value { get; set; }
public TimeSpan? Expiry { get; set; }
public OperationType Type { get; set; }
}
public enum OperationType
{
StringSet,
KeyDelete
}
} |
|
Для мониторинга состояния кэша и производительности операций реализуем систему метрик:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
| public class RedisCacheMetrics
{
private readonly IMetricFactory _metrics;
private readonly Counter _cacheHits;
private readonly Counter _cacheMisses;
private readonly Histogram _operationDuration;
private readonly Gauge _cacheSize;
public RedisCacheMetrics(IMetricFactory metrics)
{
_metrics = metrics;
_cacheHits = metrics.CreateCounter(
"redis_cache_hits_total",
"Total number of cache hits");
_cacheMisses = metrics.CreateCounter(
"redis_cache_misses_total",
"Total number of cache misses");
_operationDuration = metrics.CreateHistogram(
"redis_operation_duration_seconds",
"Duration of Redis operations");
_cacheSize = metrics.CreateGauge(
"redis_cache_size_bytes",
"Total size of cached data in bytes");
}
public void RecordHit()
{
_cacheHits.Increment();
}
public void RecordMiss()
{
_cacheMisses.Increment();
}
public IDisposable MeasureOperation()
{
return _operationDuration.NewTimer();
}
public void SetCacheSize(long bytes)
{
_cacheSize.Set(bytes);
}
} |
|
Для обеспечения отказоустойчивости и высокой доступности реализуем механизм переподключения и обработки сбоев:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
| public class RedisConnectionManager
{
private readonly ConfigurationOptions _config;
private readonly ILogger<RedisConnectionManager> _logger;
private IConnectionMultiplexer _connection;
private readonly object _lock = new object();
private readonly int _maxRetries;
private readonly TimeSpan _retryDelay;
public RedisConnectionManager(
ConfigurationOptions config,
ILogger<RedisConnectionManager> logger,
int maxRetries = 3,
TimeSpan? retryDelay = null)
{
_config = config;
_logger = logger;
_maxRetries = maxRetries;
_retryDelay = retryDelay ?? TimeSpan.FromSeconds(2);
_config.AbortOnConnectFail = false;
_config.ConnectRetry = 3;
}
public IDatabase GetDatabase()
{
EnsureConnection();
return _connection.GetDatabase();
}
private void EnsureConnection()
{
if (_connection?.IsConnected == true)
return;
lock (_lock)
{
if (_connection?.IsConnected == true)
return;
for (int i = 0; i < _maxRetries; i++)
{
try
{
_connection = ConnectionMultiplexer.Connect(_config);
_connection.ConnectionFailed += OnConnectionFailed;
_connection.ConnectionRestored += OnConnectionRestored;
return;
}
catch (Exception ex)
{
_logger.LogError(ex, "Failed to connect to Redis (attempt {Attempt}/{MaxRetries})",
i + 1, _maxRetries);
if (i < _maxRetries - 1)
Thread.Sleep(_retryDelay);
}
}
throw new RedisConnectionException("Failed to establish Redis connection after multiple attempts");
}
}
private void OnConnectionFailed(object sender, ConnectionFailedEventArgs e)
{
_logger.LogError("Redis connection failed: {FailureType}, {Exception}",
e.FailureType, e.Exception);
}
private void OnConnectionRestored(object sender, ConnectionFailedEventArgs e)
{
_logger.LogInformation("Redis connection restored");
}
} |
|
Настройка CI/CD в GitLab
Непрерывная интеграция и развертывание (CI/CD) являются ключевыми практиками современной разработки программного обеспечения. GitLab предоставляет мощные инструменты для автоматизации процессов сборки, тестирования и развертывания приложений. Настройка CI/CD для нашего микросервиса начинается с создания файла .gitlab-ci.yml , который определяет конфигурацию пайплайна.
Базовая структура файла .gitlab-ci.yml включает определение этапов и задач, которые должны быть выполнены в процессе сборки и развертывания:
YAML | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
| stages:
- build
- test
- analyze
- package
- deploy
variables:
DOCKER_REGISTRY: "registry.example.com"
DOCKER_IMAGE: "$DOCKER_REGISTRY/$CI_PROJECT_PATH"
NUGET_PATH: ".nuget"
DOTNET_VERSION: "6.0"
default:
image: mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:${DOTNET_VERSION}
before_script:
- dotnet restore --packages $NUGET_PATH |
|
На этапе сборки выполняется компиляция исходного кода и создание артефактов. Важно настроить кэширование зависимостей для оптимизации процесса:
YAML | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
| build:
stage: build
script:
- dotnet build --configuration Release --no-restore
- dotnet publish --configuration Release --no-build --output ./publish
artifacts:
paths:
- publish/
expire_in: 1 week
cache:
key: ${CI_COMMIT_REF_SLUG}
paths:
- $NUGET_PATH |
|
Этап тестирования включает выполнение модульных и интеграционных тестов. Для повышения эффективности тесты выполняются параллельно:
YAML | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
| unit-tests:
stage: test
script:
- dotnet test ./tests/UnitTests --no-restore --collect:"XPlat Code Coverage"
coverage: '/Total.*?(\d+(?:\.\d+)?)%/'
artifacts:
reports:
coverage_report:
coverage_format: cobertura
path: ./tests/**/coverage.cobertura.xml
integration-tests:
stage: test
services:
- name: redis:latest
alias: redis
- name: confluentinc/cp-kafka:latest
alias: kafka
variables:
KAFKA_BROKER_ID: 1
KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://kafka:9092
script:
- dotnet test ./tests/IntegrationTests --no-restore |
|
На этапе анализа кода выполняется статический анализ и проверка качества кода:
YAML | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
| code-quality:
stage: analyze
script:
- dotnet tool install --global dotnet-sonarscanner
- dotnet sonarscanner begin /k:"project-key" /d:sonar.host.url="$SONAR_HOST_URL" /d:sonar.login="$SONAR_TOKEN"
- dotnet build --no-restore
- dotnet sonarscanner end /d:sonar.login="$SONAR_TOKEN"
only:
- merge_requests
- master |
|
Этап создания пакета включает сборку Docker-образа и его публикацию в реестре:
YAML | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
| package:
stage: package
image: docker:latest
services:
- docker:dind
variables:
DOCKER_TLS_CERTDIR: "/certs"
script:
- docker build -t $DOCKER_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA .
- docker tag $DOCKER_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA $DOCKER_IMAGE:latest
- echo $DOCKER_PASSWORD | docker login $DOCKER_REGISTRY -u $DOCKER_USER --password-stdin
- docker push $DOCKER_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA
- docker push $DOCKER_IMAGE:latest |
|
Для безопасной работы с секретными данными используются переменные окружения GitLab:
YAML | 1
2
3
4
5
| .setup_env: &setup_env
before_script:
- echo "$KUBECONFIG_FILE" > kubeconfig.yml
- export KUBECONFIG=kubeconfig.yml
- echo "$DOCKER_AUTH_CONFIG" > /kaniko/.docker/config.json |
|
Для обеспечения качества кода настраивается автоматическая проверка стиля и форматирования:
YAML | 1
2
3
4
5
6
| format-check:
stage: analyze
script:
- dotnet tool install -g dotnet-format
- dotnet format --verify-no-changes --verbosity diagnostic
allow_failure: true |
|
Важным аспектом CI/CD является настройка правил выполнения задач в зависимости от событий в репозитории:
YAML | 1
2
3
4
5
| .rules-common: &rules-common
rules:
- if: '$CI_COMMIT_BRANCH == "master"'
- if: '$CI_PIPELINE_SOURCE == "merge_request_event"'
- if: '$CI_COMMIT_TAG =~ /^v\d+\.\d+\.\d+$/' |
|
Для автоматизации процесса развертывания в различных окружениях используются специальные задачи деплоя:
YAML | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
| .deploy-template: &deploy-template
stage: deploy
image: bitnami/kubectl:latest
<<: *setup_env
script:
- kubectl apply -f k8s/namespace.yml
- kubectl apply -f k8s/configmap.yml
- kubectl apply -f k8s/secret.yml
- |
envsubst < k8s/deployment.yml | kubectl apply -f -
- kubectl rollout status deployment/$CI_PROJECT_NAME -n $KUBE_NAMESPACE
deploy-staging:
<<: *deploy-template
variables:
KUBE_NAMESPACE: staging
environment:
name: staging
only:
- master
deploy-production:
<<: *deploy-template
variables:
KUBE_NAMESPACE: production
environment:
name: production
when: manual
only:
- tags |
|
Для обеспечения безопасного развертывания реализуется стратегия канареечного релиза:
YAML | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
| canary-deploy:
stage: deploy
script:
- kubectl set image deployment/$CI_PROJECT_NAME $CI_PROJECT_NAME=$DOCKER_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA
- kubectl scale deployment/$CI_PROJECT_NAME --replicas=3
- kubectl set image deployment/$CI_PROJECT_NAME-canary $CI_PROJECT_NAME=$DOCKER_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA
- kubectl scale deployment/$CI_PROJECT_NAME-canary --replicas=1
environment:
name: production
url: [url]https://api.example.com[/url]
when: manual |
|
Для автоматизации миграций базы данных создается отдельная задача:
YAML | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
| database-migration:
stage: deploy
script:
- dotnet tool install --global dotnet-ef
- export PATH="$PATH:$HOME/.dotnet/tools"
- dotnet ef database update --configuration Release
variables:
ConnectionStrings__DefaultConnection: $DB_CONNECTION_STRING
when: manual
allow_failure: false |
|
Для управления конфигурацией в различных окружениях используются переменные и конфигурационные файлы:
YAML | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
| .config-template: &config-template
script:
- |
cat > appsettings.json << EOF
{
"Logging": {
"LogLevel": {
"Default": "Information",
"Microsoft": "Warning"
}
},
"AllowedHosts": "*",
"ConnectionStrings": {
"DefaultConnection": "${DB_CONNECTION_STRING}"
},
"Redis": {
"ConnectionString": "${REDIS_CONNECTION_STRING}"
},
"Kafka": {
"BootstrapServers": "${KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS}"
}
}
EOF |
|
Для мониторинга состояния развертывания реализуется система проверок:
YAML | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
| health-check:
stage: deploy
script:
- |
response_code=$(curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" ${APP_URL}/health)
if [ $response_code -ne 200 ]; then
echo "Health check failed with status code: $response_code"
exit 1
fi
environment:
name: staging
needs:
- deploy-staging |
|
Для автоматизации создания тегов и релизов используется специальная задача:
YAML | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
| create-release:
stage: deploy
script:
- |
if [[ $CI_COMMIT_TAG =~ ^v[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+$ ]]; then
echo "Creating release for tag $CI_COMMIT_TAG"
release_notes="Release notes for version $CI_COMMIT_TAG"
curl --request POST --header "PRIVATE-TOKEN: $GITLAB_API_TOKEN" \
"${CI_API_V4_URL}/projects/${CI_PROJECT_ID}/releases" \
--form "name=$CI_COMMIT_TAG" \
--form "tag_name=$CI_COMMIT_TAG" \
--form "description=$release_notes"
fi
only:
- tags |
|
Для обеспечения безопасности и качества кода настраиваются дополнительные проверки:
YAML | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
| dependency-scan:
stage: analyze
script:
- dotnet restore
- dotnet list package --vulnerable --include-transitive
allow_failure: true
artifacts:
reports:
dependency_scanning: gl-dependency-scanning-report.json
container-scan:
stage: analyze
image:
name: aquasec/trivy
entrypoint: [""]
script:
- trivy image $DOCKER_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA
allow_failure: true |
|
Для оптимизации процесса сборки используется кэширование и параллельное выполнение задач:
YAML | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
| cache:
key: ${CI_COMMIT_REF_SLUG}
paths:
- .nuget/
- .npm/
- node_modules/
policy: pull-push
parallel:
matrix:
- DOTNET_VERSION: ["6.0", "7.0"]
- TEST_SUITE: ["unit", "integration"] |
|
Для управления временем жизни артефактов и их очисткой реализуется политика хранения:
YAML | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
| cleanup:
stage: .post
script:
- |
# Очистка старых артефактов
curl --request DELETE --header "PRIVATE-TOKEN: $GITLAB_API_TOKEN" \
"${CI_API_V4_URL}/projects/${CI_PROJECT_ID}/artifacts?keep_n=5"
rules:
- when: always |
|
В конце каждого успешного деплоя выполняется нотификация в корпоративный мессенджер:
YAML | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
| notify:
stage: .post
script:
- |
MESSAGE="Deployment to ${CI_ENVIRONMENT_NAME} completed successfully
Version: ${CI_COMMIT_SHA}
Pipeline: ${CI_PIPELINE_URL}"
curl -X POST -H 'Content-type: application/json' \
--data "{"text":"${MESSAGE}"}" \
${SLACK_WEBHOOK_URL}
rules:
- if: '$CI_COMMIT_BRANCH == "master"'
when: on_success |
|
Деплой и мониторинг
Развертывание микросервиса в производственной среде требует тщательного планирования и настройки инфраструктуры. Для организации надежного деплоя будем использовать Kubernetes как платформу оркестрации контейнеров. Начнем с создания необходимых манифестов для развертывания приложения.
Основной манифест deployment.yml определяет конфигурацию развертывания микросервиса:
YAML | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
| apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: orders-service
namespace: production
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: orders-service
template:
metadata:
labels:
app: orders-service
spec:
containers:
- name: orders-service
image: registry.example.com/orders-service:latest
ports:
- containerPort: 80
resources:
requests:
memory: "256Mi"
cpu: "200m"
limits:
memory: "512Mi"
cpu: "500m"
readinessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 80
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 10
livenessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 80
initialDelaySeconds: 15
periodSeconds: 20 |
|
Prometheus и Grafana
Для мониторинга состояния микросервиса используется Prometheus в сочетании с Grafana. Настроим экспорт метрик, добавив соответствующие аннотации в манифест:
YAML | 1
2
3
4
5
| metadata:
annotations:
prometheus.io/scrape: "true"
prometheus.io/path: "/metrics"
prometheus.io/port: "80" |
|
ELK Stack
Для сбора логов настраивается ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana). В приложении используется структурированное логирование через Serilog:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
| public static class LoggingExtensions
{
public static IHostBuilder ConfigureLogging(this IHostBuilder builder)
{
return builder.UseSerilog((context, configuration) =>
{
configuration
.WriteTo.Console(new JsonFormatter())
.WriteTo.Elasticsearch(new ElasticsearchSinkOptions(
new Uri(context.Configuration["Elasticsearch:Url"]))
{
IndexFormat = $"orders-service-{context.HostingEnvironment.EnvironmentName}-{DateTime.UtcNow:yyyy-MM}",
AutoRegisterTemplate = true,
MinimumLogEventLevel = LogEventLevel.Information
})
.Enrich.WithEnvironmentName()
.Enrich.WithMachineName()
.Enrich.WithCorrelationId();
});
}
} |
|
Важным аспектом мониторинга является отслеживание бизнес-метрик. Реализуем сервис для сбора метрик производительности:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
| public class MetricsService
{
private readonly IMetricsRoot _metrics;
private readonly Counter _orderProcessed;
private readonly Histogram _orderProcessingTime;
private readonly Gauge _activeOrders;
public MetricsService(IMetricsRoot metrics)
{
_metrics = metrics;
_orderProcessed = _metrics.CreateCounter("orders_processed_total", "Total number of processed orders");
_orderProcessingTime = _metrics.CreateHistogram("order_processing_duration_seconds", "Order processing duration");
_activeOrders = _metrics.CreateGauge("active_orders", "Number of currently active orders");
}
public void RecordOrderProcessed()
{
_orderProcessed.Increment();
}
public IDisposable MeasureOrderProcessing()
{
return _orderProcessingTime.NewTimer();
}
public void SetActiveOrders(int count)
{
_activeOrders.Set(count);
}
} |
|
Для обеспечения высокой доступности настраивается горизонтальное масштабирование с помощью HorizontalPodAutoscaler:
YAML | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
| apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: orders-service-hpa
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: orders-service
minReplicas: 3
maxReplicas: 10
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 70
- type: Resource
resource:
name: memory
target:
type: Utilization
averageUtilization: 80 |
|
Для отслеживания состояния приложения реализуем расширенный health check с подробной информацией о зависимостях:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
| public class HealthCheck : IHealthCheck
{
private readonly IKafkaClient _kafka;
private readonly IConnectionMultiplexer _redis;
private readonly ApplicationDbContext _dbContext;
public async Task<HealthCheckResult> CheckHealthAsync(HealthCheckContext context, CancellationToken cancellationToken)
{
var healthData = new Dictionary<string, object>();
var status = HealthStatus.Healthy;
try
{
// Проверка подключения к Kafka
var kafkaStatus = await _kafka.CheckConnectionAsync();
healthData.Add("kafka_status", kafkaStatus);
// Проверка подключения к Redis
var redisStatus = _redis.IsConnected;
healthData.Add("redis_status", redisStatus);
// Проверка подключения к базе данных
var dbStatus = await _dbContext.Database.CanConnectAsync(cancellationToken);
healthData.Add("database_status", dbStatus);
if (!kafkaStatus || !redisStatus || !dbStatus)
{
status = HealthStatus.Degraded;
}
}
catch (Exception ex)
{
status = HealthStatus.Unhealthy;
healthData.Add("error", ex.Message);
}
return new HealthCheckResult(status, null, null, healthData);
}
} |
|
Для отслеживания производительности и выявления узких мест настраивается профилирование с помощью dotnet-trace:
YAML | 1
2
3
4
5
6
7
8
| apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: profiling-config
data:
TraceSettings__Enabled: "true"
TraceSettings__SamplingRate: "0.1"
TraceSettings__BufferSize: "1024" |
|
Для мониторинга бизнес-процессов и технических метрик создадим панель в Grafana, которая будет отображать ключевые показатели производительности микросервиса:
JSON | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
| {
"dashboard": {
"title": "Orders Service Dashboard",
"panels": [
{
"title": "Order Processing Rate",
"type": "graph",
"targets": [
{
"expr": "rate(orders_processed_total[5m])",
"legendFormat": "Orders/sec"
}
]
},
{
"title": "Processing Time Distribution",
"type": "heatmap",
"targets": [
{
"expr": "rate(order_processing_duration_seconds_bucket[5m])",
"format": "heatmap"
}
]
}
]
}
} |
|
Для оповещения о критических ситуациях настраиваем правила алертинга в Prometheus:
YAML | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
| groups:
- name: OrdersServiceAlerts
rules:
- alert: HighOrderProcessingTime
expr: histogram_quantile(0.95, rate(order_processing_duration_seconds_bucket[5m])) > 1
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
description: "95th percentile of order processing time is above 1 second"
- alert: HighErrorRate
expr: rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m]) / rate(http_requests_total[5m]) > 0.05
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
description: "Error rate is above 5% for the last 5 minutes" |
|
OpenTelemetry
Для анализа производительности приложения реализуем трейсинг с использованием OpenTelemetry:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
| public static class TracingExtensions
{
public static IServiceCollection AddTracing(this IServiceCollection services)
{
services.AddOpenTelemetryTracing(builder =>
{
builder
.SetResourceBuilder(ResourceBuilder.CreateDefault()
.AddService("OrdersService"))
.AddAspNetCoreInstrumentation()
.AddHttpClientInstrumentation()
.AddEntityFrameworkCoreInstrumentation()
.AddSource("OrdersService.Processing")
.SetSampler(new AlwaysOnSampler())
.AddJaegerExporter(options =>
{
options.AgentHost = "jaeger-agent";
options.AgentPort = 6831;
});
});
return services;
}
} |
|
Для отслеживания использования ресурсов настраиваем лимиты и мониторинг на уровне контейнеров:
YAML | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
| apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
name: orders-service-quota
spec:
hard:
requests.cpu: "2"
requests.memory: 2Gi
limits.cpu: "4"
limits.memory: 4Gi |
|
Реализуем систему мониторинга очередей Kafka для отслеживания отставания в обработке сообщений:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
| public class KafkaMonitoringService
{
private readonly IKafkaClient _kafka;
private readonly IMetricsRoot _metrics;
private readonly Gauge _consumerLag;
private readonly Counter _messageDropped;
public async Task MonitorConsumerLag()
{
var consumer = _kafka.GetConsumer();
var lag = await consumer.GetLagAsync();
_consumerLag.Set(lag);
if (lag > 1000)
{
await NotifyHighLagAsync(lag);
}
}
private async Task NotifyHighLagAsync(long lag)
{
var alert = new Alert
{
Severity = AlertSeverity.Warning,
Message = $"Consumer lag is high: {lag} messages",
Component = "Kafka Consumer",
Timestamp = DateTime.UtcNow
};
await _alertingService.SendAlertAsync(alert);
}
} |
|
Для обеспечения безопасного обновления приложения настраиваем стратегию развертывания:
YAML | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
| apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: orders-service
spec:
strategy:
rollingUpdate:
maxSurge: 1
maxUnavailable: 0
type: RollingUpdate
minReadySeconds: 30
revisionHistoryLimit: 5 |
|
Для быстрого восстановления в случае сбоев реализуем автоматическое резервное копирование данных:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
| public class BackupService
{
private readonly IBackupProvider _backupProvider;
private readonly ILogger<BackupService> _logger;
public async Task CreateBackupAsync()
{
try
{
var backupMetadata = new BackupMetadata
{
Timestamp = DateTime.UtcNow,
Version = Assembly.GetExecutingAssembly().GetName().Version.ToString(),
Environment = _environment.EnvironmentName
};
var backupId = await _backupProvider.CreateBackupAsync(backupMetadata);
_logger.LogInformation("Created backup with ID: {BackupId}", backupId);
}
catch (Exception ex)
{
_logger.LogError(ex, "Failed to create backup");
throw;
}
}
} |
|
Настраиваем систему диагностики для отладки проблем в производственной среде:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
| public static class DiagnosticsConfig
{
public static IServiceCollection AddDiagnostics(this IServiceCollection services)
{
services.AddDiagnosticListener(subscriber =>
{
subscriber.Subscribe(listener =>
{
listener.OnNext = (diagnostic) =>
{
if (diagnostic.Key == "Microsoft.AspNetCore.Diagnostics.HandledException")
{
var exception = diagnostic.Value as Exception;
DiagnosticsCollector.CaptureException(exception);
}
};
});
});
return services;
}
} |
|
Итоговая реализация
После настройки всех компонентов микросервиса рассмотрим полную структуру решения и итоговую реализацию основных компонентов. Для удобства использования и дальнейшего развития проекта все исходные файлы организованы в соответствии с принципами чистой архитектуры.
Базовая структура проекта выглядит следующим образом:
Код
OrdersService/
├── src/
│ ├── OrdersService.Api/
│ ├── OrdersService.Application/
│ ├── OrdersService.Domain/
│ └── OrdersService.Infrastructure/
├── tests/
│ ├── OrdersService.UnitTests/
│ └── OrdersService.IntegrationTests/
├── docker/
│ ├── Dockerfile
│ └── docker-compose.yml
├── k8s/
│ ├── deployment.yml
│ └── service.yml
└── .gitlab-ci.yml
Основной файл конфигурации appsettings.json содержит все необходимые настройки для работы микросервиса:
JSON | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
| {
"ConnectionStrings": {
"DefaultConnection": "Server=db;Database=OrdersDb;User=sa;Password=YourStrong!Password"
},
"Kafka": {
"BootstrapServers": "kafka:9092",
"GroupId": "orders-service",
"Topics": {
"Orders": "orders"
}
},
"Redis": {
"ConnectionString": "redis:6379",
"InstanceName": "Orders:"
},
"Logging": {
"LogLevel": {
"Default": "Information",
"Microsoft": "Warning"
}
}
} |
|
Центральным компонентом приложения является класс OrdersController , который обрабатывает все HTTP-запросы:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
| [ApiController]
[Route("api/[controller]")]
public class OrdersController : ControllerBase
{
private readonly IMediator _mediator;
private readonly ILogger<OrdersController> _logger;
public OrdersController(IMediator mediator, ILogger<OrdersController> logger)
{
_mediator = mediator;
_logger = logger;
}
[HttpPost]
public async Task<ActionResult<OrderResponse>> CreateOrder(
[FromBody] CreateOrderCommand command)
{
var result = await _mediator.Send(command);
return CreatedAtAction(nameof(GetOrder), new { id = result.Id }, result);
}
[HttpGet("{id}")]
public async Task<ActionResult<OrderResponse>> GetOrder(Guid id)
{
var result = await _mediator.Send(new GetOrderQuery { Id = id });
return result != null ? Ok(result) : NotFound();
}
} |
|
Вся бизнес-логика обработки заказов инкапсулирована в соответствующих обработчиках команд:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
| public class CreateOrderCommandHandler : IRequestHandler<CreateOrderCommand, OrderResponse>
{
private readonly IOrderRepository _repository;
private readonly IOrderProcessor _processor;
private readonly ICacheService _cache;
private readonly IPublisher _publisher;
public async Task<OrderResponse> Handle(CreateOrderCommand command, CancellationToken cancellationToken)
{
var order = new Order(command.CustomerId, command.Items);
await _repository.AddAsync(order, cancellationToken);
await _cache.SetAsync($"order:{order.Id}", order);
await _publisher.PublishAsync(new OrderCreatedEvent(order));
return new OrderResponse(order);
}
} |
|
Dockerfile для сборки контейнера микросервиса оптимизирован для многоэтапной сборки:
Windows Batch file | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
| FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:6.0 AS build
WORKDIR /src
COPY ["OrdersService.sln", "./"]
COPY ["src/*/*.csproj", "./"]
RUN for file in $(ls *.csproj); do mkdir -p src/${file%.*}/ && mv $file src/${file%.*}/; done
RUN dotnet restore
COPY . .
RUN dotnet publish -c Release -o /app
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:6.0
WORKDIR /app
COPY --from=build /app ./
ENTRYPOINT ["dotnet", "OrdersService.Api.dll"] |
|
Все компоненты микросервиса связаны между собой через систему внедрения зависимостей, которая настраивается при запуске приложения:
C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
| public static class DependencyInjection
{
public static IServiceCollection AddApplicationServices(
this IServiceCollection services)
{
services.AddMediatR(cfg =>
cfg.RegisterServicesFromAssembly(Assembly.GetExecutingAssembly()));
services.AddAutoMapper(Assembly.GetExecutingAssembly());
services.AddValidatorsFromAssembly(Assembly.GetExecutingAssembly());
services.AddTransient(typeof(IPipelineBehavior<,>), typeof(ValidationBehavior<,>));
return services;
}
} |
|
При правильной настройке всех компонентов микросервис предоставляет надежную и масштабируемую систему обработки заказов с поддержкой распределенного кэширования, асинхронной обработки сообщений и автоматизированного развертывания.
Место Apache Kafka в архитектуре Всем привет! Я не разбираюсь в архитектуре, но у меня появилась необходимость использовать Kafka в проекте. Проект имеет такую структуру:
... Docker, Redis Cluster, не получается подключиться к кластеру Здравствуйте. В Docker создал кластер. Есть код:
import (
"context"
"fmt"
"github.com/redis/go-redis/v9"
)
var ctx =... Spring Kafka. Ошибка Connection refused при подключении к брокеру Kafka Пишу Kafka Broker и Consumer, чтобы ловить сообщения от приложения. При попытке достать сообщения из Consumer вылетает ошибка
... Gitlab: После gitlab-ctl restart бд улетает в бан 4. После gitlab-ctl restart бд улетает в бан, помогает mysqladmin flush-hosts до следующего рестарта.
БД создавалась так:
CREATE DATABASE IF... Как соединиться с контейнером Kafka из контейнера Ubuntu? Добрый день, уважаемое сообщество, а так же отдельные интеллектуальный уникумы.
Коим я, к сожалению, не являюсь.
У меня в практике devops... Микросервис Геолокации B общем, собственную идею, тему про которую удалили, я реализовал за одну ночь…
Where Are You?
Описание
При открытии страницы... Как использовать gitLab Добрый день.
Подскажите как использовать контроль версий gitLab? Уже всё настроено, и меня интересует как скачивать код с сервера и заливать его... Как настроить gitlab ci/cd? Мне нужно настроить деплой проекта на сервер через ssh. Сгенерировал ssh key и написал следующий скрипт .gitlab-ci.yml
image: java:8
... Как почистить кэш в Redis? Symony 4 Доброго времени суток!
Есть задача закешировать запросы при помощи Redis + автоматичесое обновление каждые 4 часа.
Я все это успешно сделал: ... Микросервисная архитектура: передать объект подключения к БД в микросервис Ситуация такая: пилим небольшую ERP-систему, интегрированную с интернет-магазином и клиентским сервисом типа личного кабинета.
Архитектуру решили... Разработать микросервис (графическое определение координат и площади) Ищу программиста для разработки микросервиса, выполняющего графическое определение координат точек и площадей на основе входных данных.
Детальное...
|