Создание микросервисов

И непременно вникайте в результаты! Я был крайне удивлен количеством встреченных мною команд, тративших массу усилий на разработку и выполнение тестов и никогда не анализирующих получаемые значения. Зачастую это происходит по причине незнания того, как должны выглядеть приемлемые результаты. Вам нужны четко поставленные цели. Тогда вы сможете, основываясь на результатах, сделать сборку красной или зеленой и понять, что нужно сделать с красной (не прошедшей тесты) сборкой.

Тесты производительности должны выполняться в сочетании с мониторингом реальной производительности системы (который более подробно рассматривается в главе 8), и в идеале в среде проведения тестов производительности для визуализации поведения системы должны применяться те же инструменты, которые используются и при работе в производственном режиме. Это может существенно упростить сравнение работы в режиме тестирования и в производственном режиме.

Резюме

Все затронутое в данной главе обобщенно можно назвать целостным подходом к тестированию, рассмотрение которого, я надеюсь, даст вам ряд верных направлений проведения таких тестов в ваших собственных системах. Повторим основные положения.

• Проводите оптимизацию в целях получения быстрых ответных результатов и соответствующего разделения тестов на типы.

• Избегайте использования сквозных тестов там, где можно воспользоваться контрактами на основе запросов потребителей.

• Используйте контракты на основе запросов потребителей для фокусировки вокруг них переговоров между командами разработчиков.

• Постарайтесь добиться разумного компромисса и решить, к чему все же следует прикладывать больше усилий — к тестированию или к ускоренному выявлению проблемных моментов при работе в производственном режиме (проводя оптимизацию либо под MTBF, либо под MTTR).

Если вы заинтересованы в получении дополнительных сведений о тестировании, я могу порекомендовать книгу Agile Testing (Addison-Wesley), написанную Лизой Криспин (Lisa Crispin) и Джанет Грегори (Janet Gregory), в которой, кроме всего прочего, более подробно рассмотрены вопросы использования секторов тестирования.

Основное внимание в данной главе уделялось приобретению уверенности в том, что код работает еще до того, как он попадет в работу в производственном режиме, но нам также нужно знать, как убедиться в том, что код будет работоспособен после развертывания. В следующей главе мы посмотрим, как проводить мониторинг систем, основанный на применении микросервисов.

2 Vaughan D. The Challenger Launch Decision: Risky Technology, Culture, and Deviance at NASA. — Chicago: University of Chicago Press, 1996.

8. Мониторинг

Я надеюсь, мне уже удалось показать вам, что разбиение системы на более мелкие, имеющие более высокую степень детализации микросервисы приводит к получению многочисленных преимуществ. Но при этом усложняется мониторинг систем, работающих в производственном режиме. В данной главе будут рассмотрены трудности, связанные с мониторингом и выявлением проблем в наших имеющих более высокую степень детализации системах, а также намечены некоторые подходы, которые можно применить для достижения вполне приемлемых результатов!

Представим следующую ситуацию. Пятница, вторая половина дня, команда уже собралась пораньше улизнуть в какой-нибудь бар, чтобы развеяться и славно встретить предстоящие выходные дни. И тут вдруг приходит сообщение по электронной почте: сайт стал чудить! В Twitter полно гневных посланий в адрес компании, ваш босс рвет и мечет, а перспективы спокойных выходных медленно тают.

В чем нужно разобраться в первую очередь? Что, черт возьми, пошло не так?

Когда работа ведется с монолитным приложением, по крайней мере есть на что свалить вину. Сайт замедлился? Виноват монолит. Сайт выдает странные ошибки? И в этом тоже он виноват. Центральный процессор загружен на все 100 %? Это монолит. Запах дыма? Ну вы уже поняли. Наличие единого источника всех бед отчасти упрощает расследование причин!

А теперь подумаем о нашей собственной системе, основанной на работе микросервисов. Возможности, предлагаемые пользователям, возникают из множества мелких сервисов, часть из которых в ходе выполнения своих задач обмениваются данными еще с несколькими сервисами. У такого подхода есть масса преимуществ (и это хорошо, иначе написание данной книги стало бы пустой тратой времени), но с точки зрения мониторинга мы сталкиваемся с более сложной проблемой.

Теперь у нас есть несколько отслеживаемых серверов, несколько регистрационных файлов, которые нужно будет переворошить, и множество мест, где сетевые задержки могут вызвать проблемы. И как ко всему этому подступиться? Нужно понять, что может стать причиной хаоса и путаницы, с которыми не хотелось бы столкнуться в пятничный полдень (да и в любое другое время!).

На все это есть довольно простой ответ: нужно отслеживать небольшие области, а для получения более общей картины использовать объединение. Чтобы посмо­треть, как это делается, начнем с самого простого из возможного — с отдельного узла.