Примерно 1-1,5 года назад Spring Webflux был на хайпе. Практически на любой Java-конференции можно было встретить доклады по Webflux, реактивному программированию, где-то даже проскакивали доклады про RSocket. Выступлений было много, сообщество маленькое, работающих проектов еще меньше. Возможно, тому виной была достаточно сырая технология в мире Spring и отсутствие поддержки со стороны многих модулей экосистемы, но мы рискнули.
Меня зовут Александр, я техлид в команде кабинета участника сделки в ДомКлике. В этой статье я не буду пересказывать документацию по Spring Webflux, она есть и очень подробная. А расскажу о том, как мы полностью перешли на реактивное программирование в нашем проекте, что нас сподвигло на это, и что в итоге получилось.
Вступление
Шёл 2018 год…
У нас примерно 700 (микро)сервисов, применяющих различные технологии и написанных на разных языках программирования. Часть сервисов скрыта от внешнего взора, тогда как другая часть является фронт-офисом для наших клиентов. Одним из таких (микро)сервисов мы и являемся.
Технологический стек не представляет чего-то необычного для 2018 года: это контейнер сервлетов (Tomcat), Spring Framework (webmvc, data, hibernate, resttemplate и дальше по списку), PostgreSQL в качестве хранилища и RabbitMQ для асинхронного взаимодействия (+ кластер ELK для журналирования). В качестве CI/CD у нас Jenkins, где это всё собирается, пакуется в Docker и доставляется в кластер Kubernetes.
Мы не являемся высоконагруженным сервисом и обслуживаем в довольно спокойном темпе около 30-40 запросов в секунду на трёх активных подах (по 1 процессору и 2 Гб ОЗУ). Так мы беспроблемно существовали, развивали продукт и добавляли новую функциональность, пока не столкнулись с проблемами, о которых никто и не задумывался…
Первые звоночки
В один прекрасный день мы начали ловить в K8s перезагрузки по liveness probe.
Liveness probe сервиса был настроен таким образом, что учитывал доступность базы данных (SELECT 1) и использовал общий с приложением datasource и пулл коннектов. Расследование инцидента показало, что при очередной проверке K8s мы не могли получить подключение из пулла и возвращали ошибки, что приводило к перезагрузке поды.
Сначала мы вынесли liveness probe на выделенный datasource, и перезагрузки прекратились. Новый удар прилетел с другой стороны: теперь нам не хватало свободных подключений в пулле для обработки рядовых запросов. Мы начали анализировать код приложения, чтобы понять первоисточник проблемы.
Оказалось, у нас много мест в коде, где мы в рамках транзакционных методов вызывали блокирующие операции, поэтому подключения к базе удерживались дольше. Там, где это было возможно, мы вынесли внешние обращения за пределы транзакции, но кардинально ситуация не улучшилась. Любое отклонение длительности ответа внешнего ресурса от «нормы» вело к тому, что для новых запросов просто не хватало свободных подключений к базе. Начинали копиться запросы на уровне Tomcat, довольно быстро мы пересекали верхнюю границу в 200 запросов и вставали в очередь, начинались отказы в обслуживании (таймауты).
Другие (микро)сервисы тоже не стояли на месте — росли, развивались, менялись профили их нагрузки, поэтому длительность ответов начала расти. Постоянно масштабировать размер пулла подключений к базе тоже не вариант: открывать и держать подключение к PostgreSQL довольно дорого, к тому же начинаются проблемы с синхронизацией локальных копий данных с реальными. И мы решили выбросить всё в мусор и начать с чистого листа.
Время рефакторинга
Первая проблема в списке — отказ от локальных копий данных, которые постоянно расходятся с реальными (необходимость в собственном хранилище вообще была под сомнением). Компания активно переходит на микросервисную архитектуру, а мы до сих пор храним у себя локально данные, которые переехали в целевые сервисы. Начались проблемы с синхронизацией этих данных и поддержкой в актуальном состоянии.
Нам необходимо было увеличить количество внешних взаимодействий, что могло вызвать ряд проблем, которые нужно учитывать на раннем этапе.
Как всем известно, при использовании servlet мы получаем многопоточную, блокирующуюся систему, которая обрабатывает запросы с помощью отдельного потока для каждого подключения.
Количество потоков в приложении напрямую зависит от количества запросов к системе, но не только. Так как I/O-операции блокируют текущий поток, то любой затык внешнего ресурса экспоненциально увеличивает количество потоков в приложении (так как внешние вызовы продолжают поступать), что рано или поздно приведет к откидыванию запросов по таймауту и снижению доступности системы (Servlet
Мы начали смотреть в сторону альтернативных подходов.
Полной противоположностью императивному программированию на servlet является реактивное программирование — это парадигма асинхронного программирования, связанная с потоками данных и распространением изменений. Одной из её реализаций на JVM является Project Reactor, на основе которого построен Spring Webflux.
При таком подходе не было необходимости плодить потоки в приложении, мы работали с фиксированным количество потоков (Event Loop), обрабатывающих события в порядке очереди. В качестве аналога можно привести классическое асинхронное программирование, но лишенное callback hell. Мы перестали блокироваться, вся система перестала зависеть от скорости внешних ресурсов и стала отзывчивей.
Вторая проблема — слишком объемные ответы. При использовании servlet'ов мы старались снизить количество обращений к бэкенду за данными, по максимуму насыщая ответы информацией (это не было проблемой, потому что у нас были копии в базе). Переходя на сбор данных по внешним сервисам нам необходимо было на один запрос клиента обратиться к 5-6 внешним системам. Причем большинство запросов были последовательными, что ожидаемо начало драматически сказываться на скорости ответа клиенту. Выход из ситуации — раздробить один большой запрос на кучку мелких, перекладывая ответственность за сбор данных на потребителя. Мы «искусственно» увеличили частоту запросов к бэкенду, но это уже не было проблемой, потому что мы перестали блокироваться и плодить потоки, а фронтенд мог эффективно распараллеливать запросы и запрашивать только ту информацию, которая его интересует в данный момент.
Третья проблема, как следствие предыдущей — сложность логики формирования ответа. И нам, и потребителям необходимо было учитывать, что часть ответа может быть пустой из-за недоступности источника. Это усложняло логику бэкенда и фронтенда, а порой делало сервис полностью недоступным для клиента.
Жизнь после рефакторинга
К лету 2019 года все запросы с фронтенда нашего кабинета уже шли к новому бэкенду, нагрузка выросла примерно в 2-3 раза по сравнению со старой версией (мы увеличили количество запросов). На текущий момент мы в production уже практически год, и вот некоторые результаты:
- У нас не было ни одного отказа из-за приложения (были инфраструктурные проблемы, не более).
- Из всех сервисов ДомКлик наш кабинет сейчас показывает самое низкое время до отображения (конечно, не без помощи коллег из фронтенда).
- Практически отсутствуют отказы в обслуживании запросов.
- Мы стали меньше зависеть от внешних сервисов. Даже если какой-то из них отказывает, мы продолжаем показывать работоспособную часть кабинета.
- Синтетические тесты показали, что мы можем держать до 1000 запросов в секунду без драматического увеличения времени ответа при текущей конфигурации (3 поды по 1 процессору и 1,5 Гб ОЗУ). Но в реальности мы, к сожалению, упираемся в быстродействие смежных систем.
В каждой бочке есть...
В завершение я бы хотел немного рассказать о проблемах и сложностях, с которым мы столкнулись.
Блокирующие вызовы
Если у тебя фиксированный event loop, который отвечает за обработку всего и вся, то любая случайная блокировка этого потока моментально приводит к фатальным последствиям. Необходимо убедиться, что используемая функциональность не блокирующая. А если всё-таки блокирующая, то не забывать уводить выполнение в соответствующий scheduler (обычно Elastic). Для поиска блокирующих вызовов есть полезный инструмент Blockhound.
Отсутствие поддержки реляционных баз
К моменту написания этой статьи проблема уже неактуальна, потому что вышла стабильная версия драйвера R2DBC. Но когда его не было, проект пришлось перевести на MongoDB, либо мучиться с отдельным пуллом потоков для взаимодействия с БД.
Отладка
Логи важны, особенно когда произошло что-то неожиданное. Это необходимое средство отладки. Если вы начинаете писать проект на Spring Webflux, то будьте готовы к тому, что придется подключать к приложению дополнительный агент — Reactor Debug Agent (и в проде тоже), иначе логи будут выглядеть так:
java.lang.IndexOutOfBoundsException: Source emitted more than one item at reactor.core.publisher.MonoSingle$SingleSubscriber.onNext(MonoSingle.java:129) at reactor.core.publisher.FluxFlatMap$FlatMapMain.tryEmitScalar(FluxFlatMap.java:445) at reactor.core.publisher.FluxFlatMap$FlatMapMain.onNext(FluxFlatMap.java:379) at reactor.core.publisher.FluxMapFuseable$MapFuseableSubscriber.onNext(FluxMapFuseable.java:121) at reactor.core.publisher.FluxRange$RangeSubscription.slowPath(FluxRange.java:154) at reactor.core.publisher.FluxRange$RangeSubscription.request(FluxRange.java:109) at reactor.core.publisher.FluxMapFuseable$MapFuseableSubscriber.request(FluxMapFuseable.java:162) at reactor.core.publisher.FluxFlatMap$FlatMapMain.onSubscribe(FluxFlatMap.java:332) at reactor.core.publisher.FluxMapFuseable$MapFuseableSubscriber.onSubscribe(FluxMapFuseable.java:90) at reactor.core.publisher.FluxRange.subscribe(FluxRange.java:68) at reactor.core.publisher.FluxMapFuseable.subscribe(FluxMapFuseable.java:63) at reactor.core.publisher.FluxFlatMap.subscribe(FluxFlatMap.java:97) at reactor.core.publisher.MonoSingle.subscribe(MonoSingle.java:58) at reactor.core.publisher.Mono.subscribe(Mono.java:3096) at reactor.core.publisher.Mono.subscribeWith(Mono.java:3204) at reactor.core.publisher.Mono.subscribe(Mono.java:3090) at reactor.core.publisher.Mono.subscribe(Mono.java:3057) at reactor.core.publisher.Mono.subscribe(Mono.java:3029) ...Польза от такого лога сомнительна, своего кода в трассировке стека вы не увидите.
Если вы привыкли использовать АРМ и это не New Relic/Dynatrace или другие коммерческие мастодонты, то можете выкинуть его сразу — адекватной инструментации Netty и Spring Webflux практически нигде нету.
Качество кода
Реактивный подход заставляет писать код по-другому. Если вы привыкли писать в императивном стиле и, не дай бог, в enterprise-стиле, то перестроится довольно сложно. При оформлении кода в виде стримов неудобно реализовывать сложную логику, логику с ветвлением или пробрасывать какое-либо значение из начала в конец стрима. Приходится пристальнее следить за качеством кода, а программистам — перестраиваться. У нас поначалу выходило так себе…
Flux.fromIterable(participants) .flatMap { participant -> getPerson(participant).map { PersonInfo(participant, it) } } .collectList() .flatMapMany { recipients -> val borrower = recipients .filter { it.participant.role == ParticipantRole.BORROWER } .map { it.person } .firstOrNull() ?: throw BusinessException(SystemError.BORROWER_NOT_FOUND) recipients .filter { if (currentParticipant == null) true else currentParticipant.casId == it.participant.casId } .distinctBy { it.person.confirmedPhone } .toFlux() .flatMap { recipient -> val template = templateMapping.getValue(recipient.participant.role) createNotification(dealId, message, borrower, template, recipient.person) } } .flatMap { notification -> logger.info { "Sending sms $notification to ${notification.recipient.casId}" } notificationClient.send(notification).map { notification } } .onErrorContinue { exception, obj -> handleException(obj, message, exception) } .onErrorResume { handleException(null, message, it) Flux.empty() }С выходом Spring Boot 2.2.0 разработчики добавили поддержку Kotlin Coroutines взамен Flux/Mono, и стало намного удобнее писать, читать и поддерживать код. Сейчас мы активно переходим на корутины и, вполне вероятно, опишем свой опыт в следующей статье.
