W dzisiejszym świecie nowoczesnych systemów rozproszonych asynchroniczne wzorce komunikacyjne stały się kluczowe dla wielu organizacji. Rozwiązania takie jak Apache Kafka, RabbitMQ oraz usługi chmurowe, takie jak Google Pub/Sub czy AWS SQS, odgrywają ważną rolę w implementacji architektur mikroserwisowych. W tym artykule przyjrzymy się, jak radzić sobie z wyzwaniami testowania systemów opartych na zdarzeniach asynchronicznych, w szczególności w kontekście wykorzystywania technologii Apache Kafka.
Kluczowe wyzwanie: testowanie asynchronicznych systemów
Systemy oparte na przepływie zdarzeń pozwalają na budowanie elastycznych i skalowalnych architektur, niemniej jednak testowanie zmian w tych środowiskach wiąże się z wieloma trudnościami. Wyobraźmy sobie platformę e-commerce, w której mikroserwis zarządzający przetwarzaniem zamówień publikuje zdarzenia, które następnie wyzwalają różne procesy, takie jak płatności, aktualizacja stanów magazynowych czy wysyłki. Gdy programiści wprowadzają zmiany do któregoś z tych mikroserwisów, mogą napotkać problemy, takie jak wzajemne zakłócanie swoich testów.
Najczęstszym wyzwaniem jest brak izolacji. W środowiskach współdzielonych testy prowadzone przez jednego programistę mogą wpływać na wyniki prac innych zespołów. Gdy testy kończą się niepowodzeniem, trudno określić, czy błąd wynika z wprowadzonych zmian, czy też interakcji pomiędzy różnymi testami. Dodatkową trudność stanowią zmiany w schemacie danych, które muszą być starannie koordynowane pomiędzy zespołami, aby nie zakłócić istniejących funkcjonalności.
Problemy tradycyjnych podejść
Jednym z rozwiązań problemu izolacji jest tworzenie osobnych środowisk testowych dla każdego programisty. Jednak powielanie całej infrastruktury, w tym brokera Kafka, systemów klastrowania oraz związanych z nimi mikroserwisów, wiąże się z wysokimi kosztami oraz złożonością utrzymania. Alternatywą jest współdzielenie środowiska, co wprawdzie obniża koszty, ale prowadzi do większego ryzyka interferencji pomiędzy testami.
Obydwa podejścia mają poważne wady. Powielanie pełnych środowisk testowych jest kosztowne i wymaga dużych nakładów pracy na utrzymanie, a współdzielone środowiska zmniejszają efektywność testów i wydłużają czas dostarczania nowych funkcji. Aby rozwiązać te problemy, niezbędne jest zastosowanie bardziej elastycznego i wydajnego rozwiązania.
Sandboksy i dynamiczne routowanie ruchu
W odpowiedzi na powyższe wyzwania wiele firm wprowadziło technologię opartą na tzw. sandboxach. Sandboks to izolowane środowisko testowe, które umożliwia programistom wprowadzanie i testowanie zmian bez wpływu na pracę innych zespołów. Co więcej, większość infrastruktury pod spodem jest współdzielona, co pozwala na optymalizację kosztów.
Kluczem do działania sandboxów jest dynamiczne routowanie ruchu. Dzięki zastosowaniu nagłówków kontekstowych podczas przesyłania żądań, ruch może być precyzyjnie kierowany do odpowiednich wersji usług. Przykładowo, biblioteki OpenTelemetry, powszechnie stosowane do monitorowania systemów, można wykorzystać do propagowania tych nagłówków przez cały łańcuch żądań. W przypadku komunikacji synchronicznej, dynamiczne routowanie może być realizowane na poziomie infrastruktury, np. za pomocą meshy usług w środowiskach Kubernetes.
Selektywne przetwarzanie wiadomości w systemach asynchronicznych
Równie ważnym aspektem jest skonfigurowanie odpowiedniej logiki decyzyjnej dla konsumentów wiadomości. W przypadku systemów opartych na Kafka, każde uruchomienie usługi w sandboksie tworzy nową grupę konsumentów, co pozwala zarówno na przetwarzanie wiadomości przez główną wersję usługi, jak i jej sandboxowy odpowiednik.
Logika decyzyjna działa tak, aby każda konsola przetwarzała tylko te wiadomości, które są przeznaczone dla odpowiedniego scenariusza testowego. W sandboxie konsumenci przetwarzają jedynie wiadomości z dopasowanymi nagłówkami (np. zawierającymi unikatowe ID sandboksa). Dzięki temu zmiany wprowadzone przez jednego programistę nie wpływają negatywnie na pracę pozostałych osób.
Zastosowanie w różnych wzorcach pracy systemów
Omawiane podejście może wymagać dostosowania w zależności od stosowanego wzorca wykorzystania systemu kolejek. Na przykład w przypadku systemów wykorzystujących Change Data Capture (CDC), takich jak Debezium, routing odbywa się na podstawie meta-danych zapisanych w bazie danych. Natomiast w przypadku systemów przetwarzających wiadomości w partiach, decyzje routingu muszą być podejmowane na poziomie całych batchy, co wymaga zachowania spójnego kontekstu w całym cyklu przetwarzania.
Jak wygląda to w praktyce?
Dla programistów zastosowanie podejścia opartego na sandboxach znacząco ułatwia testowanie zmian. Proces rozpoczyna się od stworzenia nowego sandboksa za pomocą prostego narzędzia dostarczanego przez zespół platformowy. Gdy sandbox jest gotowy, wystarczy dodać odpowiedni nagłówek lub parametr podczas przesyłania ruchu, aby testy wykorzystały zmodyfikowany mikroserwis.
Cały proces propagacji routingu, konfiguracja grup konsumentów w Kafka i nadzorowanie przetwarzania wiadomości odbywa się automatycznie dzięki narzędziom platformowym. Programiści mogą w pełni skupić się na rozwijaniu swoich funkcji, bez konieczności zarządzania złożonym środowiskiem.
Podsumowanie
Efektywne testowanie systemów rozproszonych nie wymaga znaczącej replikacji infrastruktury. Dzięki architekturze opartej na sandboxach i dynamicznym routingu ruchu można osiągnąć izolację środowisk testowych, zmniejszyć koszty oraz poprawić produktywność programistów. Takie rozwiązania jak Signadot z powodzeniem wprowadzają tego typu podejście w organizacjach, co pozwala inżynierom na szybkie iteracje i jednoczesne zachowanie spójności całej platformy.
Wybór odpowiednich technologii pozwala na wygodne testowanie nawet w najbardziej złożonych środowiskach, co jest kluczowe dla budowania skalowalnych i niezawodnych rozwiązań opartych na zdarzeniach.
