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目錄
分布式系統(tǒng)的主要特征
為什么可擴(kuò)展性至關(guān)重要
設(shè)計可擴(kuò)展的 Python 后端
收集系統(tǒng)指標(biāo)(API性能,數(shù)據(jù)庫延遲等)。
首頁 后端開發(fā) Python教程 分布式系統(tǒng):設(shè)計可擴(kuò)展的Python后端

分布式系統(tǒng):設(shè)計可擴(kuò)展的Python后端

Jan 27, 2025 pm 04:16 PM

Distributed Systems: Designing Scalable Python Backends

現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)連接系統(tǒng)幾乎是普遍分布的。 分布式系統(tǒng)由多臺計算機(jī)或服務(wù)器組成,它們協(xié)作實(shí)現(xiàn)最佳功能,即使在重負(fù)載下也能實(shí)現(xiàn)無縫的用戶體驗(yàn)。 與單服務(wù)器網(wǎng)站相比:隨著用戶流量的增加,性能會迅速下降。分布式系統(tǒng)通過將應(yīng)用程序劃分為單獨(dú)服務(wù)器上的獨(dú)立服務(wù)來解決此問題,為用戶創(chuàng)建統(tǒng)一的體驗(yàn),同時維護(hù)復(fù)雜的后端交互。

Python 盡管執(zhí)行速度較慢,但??仍然是人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和大型語言模型的熱門選擇。 然而,固有的性能限制使得分布式系統(tǒng)必須確保這些應(yīng)用程序的響應(yīng)時間可接受。本文探討了關(guān)鍵的分布式系統(tǒng)功能、它們的優(yōu)勢以及擴(kuò)展基于 Python 的后端的技術(shù)。

分布式系統(tǒng)的主要特征

最佳分布式系統(tǒng)具有以下特征:

  • 節(jié)點(diǎn): 協(xié)作工作的各個計算單元。 每個節(jié)點(diǎn)處理特定任務(wù)并與其他節(jié)點(diǎn)通信以維護(hù)系統(tǒng)功能。
  • 通信協(xié)議:HTTP、gRPC 和 TCP/IP 等協(xié)議促進(jìn)跨不同網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)間通信和數(shù)據(jù)交換。
  • 共享資源:數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)和消息隊列是共享資源,需要仔細(xì)管理才能實(shí)現(xiàn)一致且高效的訪問。
  • 容錯:即使節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障,也能確保系統(tǒng)彈性,通過冗余和復(fù)制消除單點(diǎn)故障。
  • 可擴(kuò)展性:通過添加節(jié)點(diǎn)(水平擴(kuò)展)或增強(qiáng)單個節(jié)點(diǎn)容量(垂直擴(kuò)展)來適應(yīng)不斷增加的工作負(fù)載的能力。

為什么可擴(kuò)展性至關(guān)重要

可擴(kuò)展性,即系統(tǒng)處理增加的負(fù)載的能力,對于在流量激增期間保持最佳性能至關(guān)重要。 存在兩種主要的縮放方法:

  1. 水平擴(kuò)展:添加更多服務(wù)器和機(jī)器。
  2. 垂直擴(kuò)展:增加單個服務(wù)器資源(RAM、存儲、處理能力)。

設(shè)計可擴(kuò)展的 Python 后端

構(gòu)建可擴(kuò)展的 Python 后端需要戰(zhàn)略性的工具選擇。 關(guān)鍵要素包括:

  • API:
  • 異步處理:使用與redis的芹菜作為消息經(jīng)紀(jì)的芹菜。
  • 負(fù)載平衡:
  • >使用nginx或haproxy等工具在后端服務(wù)器之間均勻分布傳入請求。>
  • >
示例:

芹菜和redis任務(wù)隊列

>分布式系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)管理
# tasks.py
from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')

@app.task
def process_order(order_id):
    print(f"Processing order {order_id}")

# Adding a task to the queue
process_order.delay(123)
分布式系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)管理必須粘附在CAP定理上:>

一致性:

所有節(jié)點(diǎn)始終查看相同的數(shù)據(jù)。
    >
  • >可用性:即使在節(jié)點(diǎn)失敗的情況下,系統(tǒng)仍保持運(yùn)行。
  • 分區(qū)公差:盡管網(wǎng)絡(luò)中斷,系統(tǒng)的功能。
  • 合適的數(shù)據(jù)庫包括:

SQL數(shù)據(jù)庫(例如,postgresql):

用于交易一致性。
  • > nosql數(shù)據(jù)庫(例如,mongodb):用于可伸縮的,靈活的模式。
  • >用于部署和縮放的工具
  • docker和kubernetes對于部署和縮放至關(guān)重要:>

docker:

> python應(yīng)用程序的一致環(huán)境應(yīng)用程序。

    > kubernetes:
  • 自動化容器應(yīng)用程序的部署,縮放和管理。
  • >示例: dockerfile和kubernetes部署(簡化)
> dockerfile:

kubernetes部署(YAML):

監(jiān)視和維護(hù)
FROM python:3.10
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "app.py"]

>連續(xù)監(jiān)視和維護(hù)對于識別和解決分布式系統(tǒng)中的問題至關(guān)重要。 Prometheus和Grafana之類的工具是無價的:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: flask-backend
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: flask-backend
  template:
    metadata:
      labels:
        app: flask-backend
    spec:
      containers:
      - name: flask-backend
        image: flask-app:latest
        ports:
        - containerPort: 5000
> prometheus:

收集系統(tǒng)指標(biāo)(API性能,數(shù)據(jù)庫延遲等)。

grafana:
    通過可自定義的儀表板可視化指標(biāo)。
  • 案例研究:可擴(kuò)展的電子商務(wù)后端
  • 可擴(kuò)展的電子商務(wù)后端可以利用:
  • fastapi用于訂購處理API。
芹菜帶有重新用于異步任務(wù)的芹菜(付款,庫存更新)。

用于部署和縮放的Docker和Kubernetes。

>

Prometheus用于監(jiān)視。

  1. 結(jié)論
  2. >通過利用Python框架,例如燒瓶和Fastapi,芹菜等任務(wù)隊列,與Docker的容器化,與Kubernetes的編排以及監(jiān)控工具,例如Prometheus和Grafana,開發(fā)人員可以構(gòu)建強(qiáng)大而可擴(kuò)展的分布式分布式分布式,能夠處理實(shí)質(zhì)性交通和增長。 進(jìn)一步探索這些工具及其集成將增強(qiáng)您創(chuàng)建高性能應(yīng)用程序的能力。

以上是分布式系統(tǒng):設(shè)計可擴(kuò)展的Python后端的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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