译文|基于 Pulsar 的事件驱动铁路网

ApachePulsar
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关于 Apache Pulsar

Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目,是下一代云原生分布式消息流平台,集消息、存储、轻量化函数式计算为一体,采用计算与存储分离架构设计,支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制,具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。

GitHub 地址:http://github.com/apache/pulsar/

本文译者:teng-da,作者:PAVELS SISOJEVS,文章首发于 InfoQ,原文地址:https://scala.monster/train-s...

阅读本文需要大约 10 分钟。

这张照片拍摄于瑞士的 Landwasser 高架桥。瑞士以其铁路网络闻名于世,根据维基百科,瑞士拥有世界上最密集的铁路网。本文带你一起模拟瑞士的铁路网络。

我们会用到 Apache PulsarNeutron。Apache Pulsar 是开源分布式 pub-sub 消息系统,最初由 Yahoo! 开发,目前属于 Apache 软件基金会。数据架构师、数据分析师、程序员等经常对比 Apache Pulsar 和 Apache Kafka,目前已有许多对比二者优劣势的文章。

Neutron 是基于 FS2 并发流处理库文件的 Pulsar 客户端。作为一款成熟的产品, Neutron 已经用于 Chatroulette 的生产,但 Neutron 的开发并未停止。

拥有一套玩具铁路网一直是我童年时的梦想。现在,我可以自己动手搭建一套虚拟铁路网了。

接下来,我们将一起开发一个事件驱动的铁路网络模拟器。

思路

我们要搭建一套包含三个车站的铁路网:日内瓦、伯尔尼和苏黎世。其中日内瓦和苏黎世均与伯尔尼相连,但日内瓦与苏黎世不相连。

每个站点为一个节点,相连节点通过消息 broker——Apache Pulsar 通信。节点消费其相连节点发布的事件。consumer过滤传入事件后消费与特定城市相关的事件。

有两种方式可以控制模拟器的行为,一是添加可用于人工干预的 HTTP 端点。用户通过发送 HTTP 请求向系统中添加新列车。

我们不持久保存任何数据,无需使用数据库或缓存系统,将所有数据保存在内存中。因此我们可以使用类似于 Ref 的高级并发机制。

Apache Pulsar 是系统的核心,负责节点间通信。一旦状态发生改变,系统应该发布描述这一动作的新事件。也就是说,每个事件都应该有一个时间戳。此外,每个事件应有一个列车 ID,代表特定列车的标识号码。初始时,有两个事件:

  • 出发(Departed)事件——列车出发时发布出发事件。
  • 到达(Arrived)事件——列车到达时发布到达事件。

这两个事件包含关于列车的基本信息:列车标识号码、出发城市、目的地城市、预计到达时间和事件时间戳。

每个城市都消费来自相连城市的事件。例如,苏黎世消费来自伯尔尼的事件,但不关注来自日内瓦的事件。苏黎世的事件 consumer 应确保能够捕获到由伯尔尼出发并且苏黎世为目的地的事件。每个城市对应一个 topic,3 个城市就对应 3 个 topic。需要优化时,可以把通用的 "城市 topic "分成几个更具体的 topic。

业务逻辑通过 Neutron 连接到 Apache Pulsar。

每个被消费的 topic 都会转换为 fs2 流,如果你不了解如何处理 fs2 流,可以参考 fs2 指南,本文代码不会涉及到这部分内容。

我基于 cats 库的 Tagless Final 技术编写了这一应用程序,并以 ZIO 作为运行时 effect

Pulsar 简介

Apache Pulsar 是分布式消息和流平台,可用于搭建高扩展性系统。系统内部通过消息进行通信,topic 数量可达数百万个。从开发者的角度来讲,Apache Pulsar 可以看作是一个黑匣子,但我建议多了解它的底层工作原理。为了更好地理解本文中的操作,我先介绍几个概念:

  • topic——信息传输的媒介。topic 分为两种:

    1. 持久化 topic——持久存储消息数据。
    2. 非持久化 topic——不持久存储消息数据,将消息保存在内存中。如果 Pulsar broker 宕机,所有传输中的消息都会丢失。
  • producer——与 topic 相连,用于发布消息。
  • consumer——通过订阅与 topic 相连,用于接收消息。
  • 订阅——制定向 consumer 发布消息的配置规则。Pulsar 支持四种订阅类型:

    1. 独占——单一 consumer,如有多个 consumer 同时订阅则会引发错误;
    2. 故障转移——多个 consumer,但只有一个 consumer 能收到消息;
    3. 共享——多个 consumer,以轮询方式接收消息;
    4. Key_Shared——多个 consumer,按 key 分发消息(一个 consumer 对应一个 key)。

消息系统发布事件后,由 producer 处理这些事件并发布到 topic 上,另一个系统里的 consumer 通过订阅连接到这个 topic。

了解更多关于 Apache Pulsar 的信息

业务逻辑

上文提到铁路网中会发生的两个事件——列车的出发与到达。定义这两个事件的代码如下:

case class Departed(id: EventId, trainId: TrainId, from: From, to: To, expected: Expected, created: Timestamp) extends Event
case class Arrived(id: EventId, trainId: TrainId, from: From, to: To, expected: Expected, created: Timestamp)  extends Event

事件需包含系统中已发生动作的基本信息:唯一的事件 id、列车 id、出发城市、目的地城市、预计到达时间和实际事件时间戳。我们以后还可以添加站台号等信息。

为确保本文简单易懂,我们对本系统工作所需的数据量加以限制。为了便于区分事件中的字段(比如目的地和出发城市),所有字段都使用强类型。

由于没有可以自动检测火车到达或出发的系统,我们需要手动控制铁路网。假设有一名火车调度员在通过按钮和仪表盘来控制铁路网络,我们虽然没有炫酷的 UI,但可以搭建 API,API 的核心是两个简单的命令,用于触发车站的业务逻辑:

case class Arrival(trainId: TrainId, time: Actual)
case class Departure(id: TrainId, to: To, time: Expected, actual: Actual)

列车出发

让我们从创建火车出发开始吧!这个命令比较简单,可以通过 cURL 发送:

curl --request POST \
  --url http://localhost:8081/departure \
  --header 'content-type: application/json' \
  --data '{
    "id": "153",
    "to": "Zurich",
    "time": "2020-12-03T10:15:30.00Z",
    "actual": "2020-12-03T10:15:30.00Z"
}'

上述命令假设伯尔尼服务节点在 8081 端口运行,每个节点都运行 HTTP 服务器,也都能够处理这一请求。我们使用 Http4s 库作为 HTTP 服务器,第一个线路定义如下:

case req @ POST -> Root / "departure" =>
  req
    .asJsonDecode[Departure]
    .flatMap(departures.register)
    .flatMap(_.fold(handleDepartureErrors, _ => Ok()))

调用 Departures 服务仅需注册(register)一列出发的火车:

trait Departures[F[_]] {
  def register(departure: Departure): F[Either[DepartureError, Departed]]
}

Scala 支持多种验证数据的方式,我选择最直接的一种——返回带有自定义错误的 Either。如果火车注册成功,则返回 Departed 事件;否则,返回错误。

为确保本文简单易懂,我们会在 Departures 服务执行过程中调用消息 producer。首先需执行 Departures 服务,即在 Departures 伴生对象中创建 make 函数 :

object Departures {
  def make[F[_]: Monad: UUIDGen: Logger](
      city: City,
      connectedTo: List[City],
      producer: Producer[F, Event]
  ): Departures[F] = new Departures[F] {
    def register(departure: Departure): F[Either[DepartureError, Departed]] = ???
  }
}

为实现 Departures 接口,我们要给 effect F 设置边界:需有 UUIDGenLogger 实例。我已经在程序中创建了虚拟的 UUIDGenLogger 接口。

F 还应有 Monad 实例,用于连接函数调用。

首先执行验证逻辑,检查出发事件是否有效。我们只需检查目的地城市是否在相连城市列表中:

def validated(departure: Departure)(f: F[Departed]): F[Either[DepartureError, Departed]] = {
  val destination = departure.to.city
  connectedTo.find(_ === destination) match {
    case None =>
      val e: DepartureError = DepartureError.UnexpectedDestination(destination)
      F.error(s"Tried to departure to an unexpected destination: $departure")
       .as(e.asLeft)
    case _ =>
      f.map(_.asRight)
  }
}

如果目的地城市不在列表中,则生成错误信息日志并返回错误。否则创建 Departed 事件并将其作为结果返回。

接下来需要实现注册功能,示例代码如下:

def register(departure: Departure): F[Either[DepartureError, Departed]] =
  validated(departure) {
    F.newEventId
      .map {
        Departed(
          _,
          departure.id,
          From(city),
          departure.to,
          departure.time,
          departure.actual.toTimestamp
        )
      }
      .flatTap(producer.send_)
  }

先验证目的地城市,若有效,生成一个 newEventId,用于创建新的 Departed 事件,该事件将通过传递给 make 函数的 producer 发布到 Pulsar 的城市 topic。查看 Departures 事件的最终版本

预计出发列车

我们已经了解了如何生成列车。如果一列火车从苏黎世开往伯尔尼,那么伯尔尼会收到相应通知。

伯尔尼收听来自苏黎世的事件,一旦有把伯尔尼设为目的地的 Departed 事件,就将其加入预期列车表中。现在我们只关注业务逻辑,后文会再讨论消息消费。为预期出发事件定义 DepartureTracker,示例代码如下:

trait DepartureTracker[F[_]] {
  def save(e: Departed): F[Unit]
}

该服务会成为 Departed 事件流中的 sink,所以我们不关注返回类型,也不希望出现任何验证错误。和上文 Departures 服务一样,先创建伴生对象,定义 make 函数:

def make[F[_]: Applicative: Logger](
    city: City,
    expectedTrains: ExpectedTrains[F]
  ): DepartureTracker[F] = new DepartureTracker[F] {
    def save(e: Departed): F[Unit] =
      val updateExpectedTrains =
        expectedTrains.update(e.trainId, ExpectedTrain(e.from, e.expected)) *>
          F.info(s"$city is expecting ${e.trainId} from ${e.from} at ${e.expected}")
      updateExpectedTrains.whenA(e.to.city === city)
  }

我们依赖于 ExpectedTrains 服务。ExpectedTrain 是存储进站列车的服务,我们很快就能实现该服务。我们实现了 save 函数,只有进站列车的目的地城市与预期城市相符时,该函数才会执行。例如,日内瓦和苏黎世均消费来自伯尔尼的事件。伯尔尼发出 Departed 事件时,其中一个城市会忽略此消息,而另一个城市,即目的地城市,会更新预期列车表,创建日志消息。

预期列车存储中至少包含以下函数:

trait ExpectedTrains[F[_]] {
  def get(id: TrainId): F[Option[ExpectedTrain]]
  def remove(id: TrainId): F[Unit]
  def update(id: TrainId, expectedTrain: ExpectedTrain): F[Unit]
}

即使我们尝试删除不存在于系统中的列车,也不会操作失败。在某些业务情况下可能会出现系统故障的错误,但在这种特殊情况下,我们会忽略这一错误。整个测试过程中,数据一直存储在内存中,不持久保存。

def make[F[_]: Functor](
    ref: Ref[F, Map[TrainId, ExpectedTrain]]
  ): ExpectedTrains[F] = new ExpectedTrains[F] {
    def get(id: TrainId): F[Option[ExpectedTrain]] = 
      ref.get.map(_.get(id))
    def remove(id: TrainId): F[Unit] = 
      ref.update(_.removed(id))
    def update(id: TrainId, train: ExpectedTrain): F[Unit] = 
      ref.update(_.updated(id, train))
  }

我们在这一应用程序中使用 Ref 作为高级并发机制。

列车到达

业务逻辑三部曲的最后一部分是列车到达。与列车出发类似,先创建一个 HTTP 端点,可以用简单的 cURL POST 请求来调用:

curl --request POST \
  --url http://localhost:8081/arrival \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "trainId": "123",
    "time": "2020-12-03T10:15:30.00Z"
}'

再由 Http4s 路线处理请求:

case req @ POST -> Root / "arrival" =>
  req
    .asJsonDecode[Arrival]
    .flatMap(arrivals.register)
    .flatMap(_.fold(handleArrivalErrors, _ => Ok()))

Arrivals 服务类似于上文介绍的 Departures 服务。Arrivals 服务中也只有一个方法,即 register 方法:

trait Arrivals[F[_]] {
  def register(arrival: Arrival): F[Either[ArrivalError, Arrived]]
}

然后需要验证请求,示例代码如下:

def validated(arrival: Arrival)(f: ExpectedTrain => F[Arrived]): F[Either[ArrivalError, Arrived]] =
  expectedTrains
    .get(arrival.trainId)
    .flatMap {
      case None =>
        val e: ArrivalError = ArrivalError.UnexpectedTrain(arrival.trainId)
        F.error(s"Tried to create arrival of an unexpected train: $arrival")
         .as(e.asLeft)
      case Some(train) =>
        f(train).map(_.asRight)
    }

检查到达的列车是否与预期相符,若相符,则创建 Arrived 事件;否则,生成错误日志。列车到达事件中 register 方法的实现中与之前 register 方法的实现类似:

def register(arrival: Arrival): F[Either[ArrivalError, Arrived]] =
  validated(arrival) { train =>
    F.newEventId
      .map {
        Arrived(
          _,
          arrival.trainId,
          train.from,
          To(city),
          train.time,
          arrival.time.toTimestamp
        )
      }
      .flatTap(a => expectedTrains.remove(a.trainId))
      .flatTap(producer.send_)
  }

Departures 相比,到达事件不仅发布了新事件,还把到达列车从预计出发列车列表中删除。

以上为全部业务逻辑,代码已经通过单元测试(使用 ZIO Test 实现),可参考 GitHub 文件

消息消费

这一节主要讲消息消费,也会把所有逻辑服务连在一起。

创建资源

首先创建所需资源。一个城市节点包含四个组件:配置、事件 producer、事件 consumer,以及存储 ExpectedTrainsRef。我们可以把这四种资源在一个 case class 中组合起来,在 Main 类外创建:

final case class Resources[F[_], E](
  config: Config,
  producer: Producer[F, E],
  consumers: List[Consumer[F, E]],
  trainRef: Ref[F, Map[TrainId, ExpectedTrain]]
)

我们使用 ciris 库从环境变量中读取 Config。关于配置,可以参考 GitHub 文件。我们使用 Chatroulette 开发的 Neutron 库来创建 producer 和 consumer。

首先,创建一个 Pulsar 对象实例,用于与 Apache Pulsar 集群建立连接:

Pulsar.create[F](config.pulsar.serviceUrl)

以上操作仅需 serviceUrl,我们会得到 Resource[F, PulsarClient],可以用来创建 producer 和 consumer。创建 producer 之前,应该先创建包含 topic 配置的 topic 对象:

def topic(config: PulsarConfig, city: City) =
  Topic(
    Topic.Name(city.value.toLowerCase),
    config
  ).withType(Topic.Type.Persistent)

Topic 名就是城市名,而且是持久化 topic,这样,任何未确认的消息都不会丢失。另外,作为配置的一部分,我们传递了命名空间租户。关于命名空间和租户的更多信息,可以查阅 Pulsar 文档

创建 producer 操作只是简单的一行:

def producer(client: Pulsar.T, config: Config): Resource[F, Producer[F, E]] =
  Producer.create[F, E](client, topic(config.pulsar, config.city))

创建 producer 的方法有很多,我们选择最简单的一种,只需使用之前创建的 Pulsar 客户端和一个 topic。

创建 consumer 所需操作稍多,因为还要创建订阅

def consumer(client: PulsarClient, config: Config, city: City): Resource[F, Consumer[F, E]] = {
  val name         = s"${city.value}-${config.city.value}"
  val subscription =
          Subscription
            .Builder
            .withName(Subscription.Name(name))
            .withType(Subscription.Type.Failover)
            .build
  Consumer.create[F, E](client, topic(config.pulsar, city), subscription)
}

创建订阅,设置订阅名称为相连的城市名称与火车经停城市名组合。默认使用 Failover 订阅类型,并行运行 2 个实例(以防其中一个实例宕机)。

加上所需 Ref,我们终于可以创建 Resources 了:

for {
  config    <- Resource.liftF(Config.load[F])
  client    <- Pulsar.create[F](config.pulsar.url)
  producer  <- producer(client, config)
  consumers <- config.connectedTo.traverse(consumer(client, config, _))
  trainRef  <- Resource.liftF(Ref.of[F, Map[TrainId, ExpectedTrain]](Map.empty))
} yield Resources(config, producer, consumers, trainRef)

请注意,我们使用 traverse 方法在 connectedTo 城市列表中创建了一份 consumer 列表,点击 GitHub 文件查看最终结果。

启动引擎

我们在应用程序中使用 zio.Task 作为 effect 类型。zio.Task 包含的类型参数最少,对于不熟悉 ZIO 的人来说,zio.Task 更易理解。如果你想了解更多类型参数,可以参考ZIO简介

首先,创建之前定义过的 Resources 类:

Resources
  .make[Task, Event]
  .use {
    case Resources(config, producer, consumers, trainRef) => ???
  }

依然是 4 个参数。先初始化服务,为 HTTP 服务器创建路线

val expectedTrains   = ExpectedTrains.make[Task](trainRef)
val arrivals         = Arrivals.make[Task](config.city, producer, expectedTrains)
val departures       = Departures.make[Task](config.city, config.connectedTo, producer)
val departureTracker = DepartureTracker.make[Task](config.city, expectedTrains)
val routes = new StationRoutes[F](arrivals, departures).routes.orNotFound

创建 HTTP 服务器:

val httpServer = Task.concurrentEffectWith { implicit CE =>
  BlazeServerBuilder[Task](ec)
    .bindHttp(config.httpPort.value, "0.0.0.0")
    .withHttpApp(routes)
    .serve
    .compile
    .drain
}

如果你很了解 Http4s,那么以上操作应该不难理解。若不了解,查看相关文档。开始消费传入消息,并创建一个流:

val departureListener =
  Stream
    .emits(consumers)
    .map(_.autoSubscribe)
    .parJoinUnbounded
    .collect { case e: Departed => e }
    .evalMap(departureTracker.save)
    .compile
    .drain

简而言之,我们使用 FS2 库创建了事件流。首先,创建 consumer 流,对每个 consumer 调用 autoSubscribe 方法,用于订阅 topic,再通过 parJoinUnbounded 把所有流合在一起,然后,用 collect 方法删除 Departed 以外的所有消息。最后,在之前实现的 departureTracker 上调用 save 方法,编译并排出流。

现在有两个最终流:HTTP 服务器和 Pulsar 的传入消息。此时我们已经处理完了所有消息,只需运行流,即并行压缩并丢弃结果:

departureListener
  .zipPar(httpServer)
  .unit

组成 Main 类的代码块都比较简单,读取和维护也相对容易。

结语

本文给出了事件驱动系统示例,按步骤梳理了业务逻辑,模拟了瑞士铁路网。你可以在本文示例代码的基础上进行修改和拓展。

本文中使用到了 Apache Pulsar 的部分功能,但 Pulsar 不止于此,它操作简易,功能强大。我们搭建了一个简单的分布式系统,由几个节点组成,这些节点在 Apache Pulsar 上使用消息传递进行通信。本应用程序使用基于 cats 库的 Tagless Final 技术编写,其中 ZIO Task 为主要的 effect 类型。

此外,我们还尝试了 Neutron,虽然 Neutron 已用于 Chatroulette 生产,但仍在开发中。

点击查看本程序的最终版本,操作指南可见 readme 部分。

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