Вопрос или проблема
Я ищу архитектуру дизайна для синхронизации остановки потребления SQS во всех задачах ECS, когда процесс запущен, и запуска их в конце процесса.
Сначала я рассматривал дизайн, который предполагает публикацию сообщения в тему SNS, где все задачи подписаны на эту тему. Однако этот подход совсем не работает, потому что, когда первая задача потребляет сообщение, другие задачи не могут его потребить (потому что оно уже было потреблено).
В моем текущем решении я храню состояния задач ECS в таблице RDS, чтобы отслеживать, потребляют ли они сообщения SQS или нет (я использую MessageListenerContainerRegistry, который работает довольно хорошо).
Есть ли у кого-то идеи для лучшего решения? Или совершенно другого дизайна? Я хочу избежать опроса RDS для таблицы, которая отслеживает состояние потребления SQS.
Спасибо!
Ответ или решение
Для решения задачи синхронизации остановки потребления сообщений из Amazon SQS (Simple Queue Service) на всех задачах ECS (Elastic Container Service) во время выполнения определенного процесса и возобновления этого потребления по окончании процесса, необходимо рассмотреть различные архитектурные подходы, которые могут быть более эффективными и согласованными, чем текущий подход с использованием базы данных RDS.
Проблема
Ваше текущее решение основано на хранении состояния задач ECS в таблице RDS, что неплохо, но предполагает периодический опрос базы данных для определения состояния, что может создать дополнительные накладные расходы и задержки. Давайте рассмотрим другие варианты.
Альтернативное решение: Использование AWS Step Functions и Amazon SNS
-
AWS Step Functions:
- Используйте AWS Step Functions для управления состоянием процесса, который требует остановки и перезапуска потребления сообщений из SQS. Например, можно создать шаги для начала процесса, остановки потребления, выполнения задачи и возобновления потребления.
- Это позволяет централизованно управлять всеми состояниями ваших ECS задач без необходимости опрашивать внешние ресурсы.
-
SNS и SQS:
- Вместо использования RDS как основного механизма синхронизации статусов, создайте один SNS Topic, через который будут отправляться сообщения о необходимости остановки и возобновления работы с SQS.
- Однако для того чтобы избежать проблемы с однократным потреблением сообщений, можно использовать две разные очереди SQS:
- Первая очередь для обычных работ, которая сейчас обрабатывается.
- Вторая очередь, которая будет использоваться только для контроля процессов (команд Stop/Start).
Подход к реализации
-
Подписка на SNS:
- Все задачи ECS подписываются на SNS Topic, который будет отправлять уведомления о начале и завершении процесса.
- При получении сообщения о необходимости остановки, задачи должны удостовериться, что никаких новых сообщений из основной очереди SQS не будет обработано, и все текущие сообщения будут обработаны.
-
Использование флагов состояния:
- Вместо записи состояния потребления в RDS, можно использовать кэширование состояния в Redis или аналогичном in-memory хранилище, чтобы каждая задача могла быстро определить, следует ли обрабатывать сообщения из очереди. Это снизит накладные расходы и улучшит время отклика.
- Каждая задача ECS проверяет состояние в Redis перед обработкой каждого сообщения. Если состояние "остановить", задача завершает обработку и не запрашивает больше сообщений.
-
Системы уведомлений:
- После завершения процесса, отправьте новое сообщение в SNS Topic для уведомления всех задач о возобновлении работы с SQS.
Преимущества
- Отсутствие опроса: Использование Redis для хранения состояния позволяет избежать постоянного опроса RDS.
- Масштабируемость: Система, использующая SNS и SQS, более устойчива к масштабированию и снижает вероятность потери сообщений.
- Упрощение архитектуры: Очередь контроллеров и обычная очередь SQS вместе с SNS упрощают управление состоянием системы.
Заключение
Пересмотр архитектуры с использованием AWS Step Functions, SNS и Redis может значительно упростить процесс управления остановкой и возобновлением потребления сообщений из SQS на ECS, улучшая при этом производительность и снижая задержку. Внедрение такого подхода обеспечит большую надежность и масштабируемость вашей системы, что будет особенно полезно в условиях высокой нагрузки и частых процессов обработки данных.