В современных распределенных системах асинхронная связь является фундаментальной концепцией. Одним из распространенных шаблонов, используемых для обеспечения надежного обмена сообщениями, является шаблон таблицы исходящих сообщений. Таблица исходящих сообщений действует как буфер между приложением и брокером сообщений, обеспечивая несвязанную и масштабируемую обработку сообщений. Однако эффективное прослушивание и опрос таблицы исходящих сообщений может оказаться непростой задачей. В этой статье мы рассмотрим несколько способов решения этой проблемы, предоставив практические решения и примеры кода.

Метод 1: опрос базы данных

Один простой подход — периодически опрашивать таблицу исходящих сообщений в базе данных на наличие новых сообщений. Это можно реализовать, запустив запланированное задание или используя таймер в вашем приложении. Вот пример использования Python и SQLAlchemy:

import time
from sqlalchemy import create_engine, select
engine = create_engine('your_database_connection_string')
while True:
    # Poll the outbox table for new messages
    with engine.connect() as conn:
        query = select(['*']).select_from('outbox_table')
        result = conn.execute(query)
        for row in result:
            # Process the message
            process_message(row['message'])

    time.sleep(1)  # Wait for 1 second before polling again

Метод 2: триггеры базы данных

Другой подход — использовать триггеры базы данных для уведомления вашего приложения о вставке новых сообщений в таблицу исходящих сообщений. Это устраняет необходимость в опросе и делает обработку более управляемой событиями. Вот пример использования PostgreSQL и Python:

import psycopg2
import select
conn = psycopg2.connect('your_database_connection_string')
conn.set_isolation_level(psycopg2.extensions.ISOLATION_LEVEL_AUTOCOMMIT)
cur = conn.cursor()
cur.execute('LISTEN new_message')
while True:
    if select.select([conn], [], [], 5) == ([], [], []):
        print('No new messages')
    else:
        conn.poll()
        while conn.notifies:
            notify = conn.notifies.pop()
            message_id = notify.payload
            # Process the message
            process_message(message_id)

Метод 3: сбор измененных данных (CDC)

Отслеживание данных изменений (CDC) – это метод, используемый для сбора и распространения изменений в базе данных. Используя CDC, вы можете получать обновления в режиме реального времени всякий раз, когда в таблицу исходящих добавляется новое сообщение. Этот метод требует поддержки со стороны вашей системы баз данных или дополнительного инструмента CDC. Вот пример использования Debezium, популярной платформы CDC:

bin/debezium run
    --connector.class=io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector
    --tasks.max=1
    --database.hostname=your_database_host
    --database.port=your_database_port
    --database.user=your_database_user
    --database.password=your_database_password
    --database.dbname=your_database_name
    --database.server.name=your_server_name
    --table.include.list=outbox_table

Метод 4: интеграция брокера сообщений

Вместо прямого опроса таблицы исходящих сообщений вы можете интегрировать свое приложение с брокером сообщений, который изначально поддерживает шаблон таблицы исходящих сообщений. Брокер сообщений будет отвечать за прослушивание изменений в таблице исходящих сообщений и доставку сообщений подписчикам. Такой подход упрощает код и обеспечивает лучшую масштабируемость и надежность. Популярные брокеры сообщений, такие как Apache Kafka и RabbitMQ, предлагают такие возможности интеграции.

Эффективное прослушивание и опрос таблицы исходящих сообщений имеет решающее значение для создания надежных и масштабируемых распределенных систем. В этой статье мы рассмотрели несколько методов решения этой проблемы, включая опрос базы данных, триггеры базы данных, сбор измененных данных и интеграцию брокера сообщений. Каждый метод имеет свои преимущества и недостатки, поэтому выберите тот, который лучше всего соответствует требованиям вашего приложения. Освоив шаблон таблицы исходящих сообщений, вы сможете обеспечить надежную и эффективную обработку сообщений в своей событийно-ориентированной архитектуре.