مدیریت چالش‌های تاخیر و عملکرد در برنامه‌های Real-Time

برنامه های کاربردی بلادرنگ(Real-Time) اطلاعات را با کمترین تاخیر، معمولا در چند میلی ثانیه به کاربران ارائه می‌دهند. این برنامه‌ها بلافاصله به ورودی کاربر پاسخ داده و نمی‌توانند هیچ تاخیری در پردازش داده‌ها را تحمل کنند. برنامه‌های Real-Time در حوزه‌های مختلفی مانند ابزارهای ارتباطی، پلتفرم‌های معاملات مالی، بازی‌های آنلاین، پخش زنده و نرم‌افزارهای ویرایش مشارکت‌گرا استفاده می‌شوند. اگر در برنامه Real-Time خود با چالش‌های عملکردی روبرو هستید و به دنبال راه‌هایی برای کاهش تاخیر هستید، این مطلب به شما کمک می‌کند تا شروع کنید.

چالش‌های برنامه های Real-Time

هدف اصلی برنامه های بلادرنگ ارائه تجربه‌ای است که تا حد امکان به زمان واقعی نزدیک باشد. با این حال، برنامه‌های Real-Time از نظر تاخیر و عملکرد با چالش‌های مختلفی روبرو هستند.

• تاخیر بین یک عمل و پاسخ مربوط به آن

این چالش تاخیر و عملکرد برنامه از ازدحام (congestion) شبکه، زمان پردازش سرور یا پروتکل‌های ناکارآمد انتقال داده ناشی می‌شود. تاخیر اغلب به دلیل زمان لازم برای انتقال داده‌ها بین دستگاه کاربر و سرور برنامه اتفاق می‌افتد. علاوه بر این، تاخیر ممکن است به دلیل زمان پردازش مورد نیاز برای رسیدگی به درخواست کاربر در سمت سرور رخ دهد.

• مشکلات همگام سازی زمانی که چندین کاربر به طور همزمان با هم تعامل دارند

سناریویی را تصور کنید که در آن چندین کاربر در یک داکیومنت مشترک با یکدیگر همکاری می‌کنند یا در یک بازی آنلاین چند نفره شرکت می کنند. در چنین مواردی، همگام‌سازی برای اطمینان از اینکه همه تعاملات به طور دقیق در تمام دستگاه‌های متصل منعکس شده و ترتیب‌بندی می‌شوند، بسیار مهم است. چالش‌ها ممکن است به دلیل تأخیر شبکه، اقدامات متناقض، یا مشکلات تأخیر ایجاد شوند که به طور بالقوه منجر به اختلال در تجربه کاربر می‌شوند.

• مقیاس پذیری با افزایش پایگاه کاربر برنامه

این مشکل زمانی رخ می‌دهد که پایگاه داده برنامه برای رسیدگی به حجم فزاینده داده یا درخواست‌های کاربر همزمان تلاش می‌کند. دلیل دیگر استفاده ناکارآمد از منابع است، جایی که برخی از اجزای برنامه با رشد پایگاه کاربر غرق می شوند. علاوه بر این، محدودیت‌های سخت‌افزاری و کد بهینه‌سازی ضعیف می‌تواند منجر به زمان پردازش طولانی‌تر شود.

استراتژی‌هایی برای به حداقل رساندن تاخیر و بهبود عملکرد در برنامه‌های بلادرنگ

تاخیر (latency ) کم و عملکرد (performance) بالا برای یک تجربه کاربری عالی ضروری است. استراتژی‌های مختلفی برای به حداقل رساندن تاخیر و افزایش عملکرد در برنامه‌های بلادرنگ وجود دارد.

از الگوریتم‌های پیش بینی برای پیش واکشی داده‌ها استفاده کنید

پیش واکشی (pre-fetch) به معنای بازیابی اطلاعات از قبل از نیاز کاربر واقعی است. بنابراین، زمانی که کاربر داده‌های خاصی را درخواست می‌کند، بلافاصله تحویل داده می‌شود و کاربر نیازی به منتظر ماندن برای آن ندارد. چنین تکنیکی تاخیر در عملکرد برنامه را به حداقل رسانده و UX را ساده می‌کند.
الگوریتم‌های پیش‌بینی می‌توانند رفتار کاربر و داده‌های تاریخی را برای پیش‌بینی نیازهای آینده و واکشی اطلاعات مرتبط تجزیه و تحلیل کنند. در ادامه نحوه کار آن آمده است:

• تجزیه و تحلیل داده‌ها: جمع آوری و تجزیه و تحلیل تعاملات کاربر و الگوهای استفاده برای پیش بینی اقدامات آینده.
• مدل‌های پیش‌بینی: مدل‌های پیش‌بینی را توسعه دهید که کاربران داده‌های پیش‌بینی را احتمالا درخواست خواهند کرد.
• مکانیسم پیش واکشی: از مدل‌های پیش‌بینی برای بازیابی و ذخیره‌سازی داده‌های پیش‌بینی‌شده استفاده کنید.
• پردازش پس‌زمینه: واکشی پیش‌زمینه را در پس‌زمینه یا در دوره‌های idle اجرا کنید تا تاثیر آن بر تعاملات کاربر به حداقل برسد.

ابزارهایی برای اجرای پیش واکشی داده‌ها

کتابخانه‌های یادگیری ماشین TensorFlow، scikit-learn و PyTorch ابزارهای قدرتمندی را برای ساخت مدل‌های پیش بینی ارائه می‌دهند. این کتابخانه‌ها الگوریتم‌های مختلفی را برای آموزش مدل‌های ML برای تجزیه و تحلیل رفتار کاربر و پیش بینی بر اساس داده‌های تاریخی ارائه می‌دهند.

پلتفرم‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها Google Analytics، Mixpanel، و Adobe Analytics بینش‌هایی را در مورد تعامل کاربر، الگوهای ناوبری و استفاده از ویژگی ارائه می‌دهند. این به ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده که داده‌ها را از قبل واکشی می‌کنند کمک می‌کند.

راهکارهای کشینگ علاوه بر سمت کلاینت، پیش واکشی ممکن است به‌روزرسانی‌هایی را در پایگاه داده کش (Redis، Memcached، و...) راه‌اندازی کند و داده‌های از پیش واکشی شده را برای بازیابی سریع برای کاربران مختلف در همان سناریو در حافظه ذخیره کند.

سناریوهای واقعی استفاده از پیش واکشی داده‌ها

پلتفرم‌های تجارت الکترونیک الگوریتم‌های پیش بینی می‌توانند تاریخچه خرید گذشته، رفتار مرور و تعاملات محصول را تجزیه و تحلیل کنند. این به شما امکان می‌دهد محصولاتی را پیش‌بینی کنید که کاربر احتمالا تصاویر، توضیحات و سایر اطلاعات مربوطه محصول بعدی و از پیش واکشی را مشاهده می‌کند.

اپلیکیشن‌های سازمانی در محیط‌های تجاری، الگوریتم‌های پیش‌بینی می‌توانند داده‌ها و گزارش‌هایی را که کارکنان مدام به آنها دسترسی دارند، پیش‌بینی کنند. با از پیش واکشی اسناد، نمودارها و داده‌های تحلیلی مرتبط، برنامه‌های کاربردی سازمانی بهره وری را افزایش داده و گردش کار را برای کارمندان ساده می‌‎کنند.

سیستم‌های مدیریت انبار فرض کنید یک مدیر انبار مدام سطح موجودی محصولات خاص را بررسی می‌کند. سیستم می تواند این اطلاعات را قبلا از پایگاه داده دریافت و زمانی که مدیر وارد سیستم می‌شود آن را آماده نمایش کند.

راهکارهای ردیابی سفارش مشتریان اغلب در مورد وضعیت سفارشات خود جویا می‌شوند. یک نرم‌افزار ردیابی می‌تواند اطلاعات سفارش‌های معلق را از قبل واکشی کرده و هنگامی که کاربران به تاریخچه سفارش خود دسترسی پیدا می‌کنند، فورا آن را نشان دهد.

سوابق بیمار متخصصان پزشکی اغلب در طول مشاوره نیاز به دسترسی سریع به سوابق بیمار دارند. پیش واکشی داده‌ها می‌تواند سوابق بیمار را پیش‌بینی نماید که احتمالا براساس برنامه‌های قرار ملاقات قابل دسترسی است.

از تکنیک‌ها و ابزارهای لود بالانسینگ مناسب استفاده کنید

انتخاب مناسب ترین تکنیک لود بالانسینگ برای هر سیستم یا اجزای آن ضروری است. روش‌های زیر به حداقل رساندن تاخیر و بهبود عملکرد در برنامه‌های بلادرنگ کمک می‌کند.

کمترین اتصالات (Least connections) این الگوریتم درخواست‌های دریافتی را به سروری با کمترین اتصالات فعال هدایت می‌کند که به خوبی برای برنامه‌های بلادرنگ مناسب است زیرا به توزیع یکنواخت بار در سرورها کمک می‌کند، زمان پاسخگویی را به حداقل رسانده و از بارگذاری بیش از حد هر سرور جلوگیری می‌کند.

نوبت گردشی (Round Robin) که درخواست‌های دریافتی را به طور مساوی بین سرورها توزیع می‌کند. تکنیک Round Robin در عین سادگی، برای برنامه‌های بلادرنگ با بار کاری قابل پیش بینی موثر است و تضمین می‌کند که هر سرور سهم مساوی از درخواست‌ها را دریافت کرده و خطر  bottleneckرا کاهش می‌دهد.

IP hash  الگوریتم هش IP از آدرس IP مشتری برای تعیین اینکه درخواست را به کدام سرور هدایت کند، استفاده می‌نماید که تضمین می‌کند درخواست‌های یک مشتری همیشه به همان سرور هدایت می‌شود. این به ویژه برای برنامه‌های بلادرنگ که نیاز به ماندگاری جلسه و اتصالات stateful  دارند مفید است.

کمترین زمان پاسخگویی درخواست‌ها(Least response time) را به سروری با کمترین زمان پاسخ‌دهی هدایت می‌کند که با زمان پاسخ‌دهی به درخواست‌های قبلی اندازه‌گیری می‌شود. این رویکرد برای به حداقل رساندن تاخیر بسیار عالی است زیرا درخواست‌ها را به سرورهایی که سریع ترین عملکرد را دارند هدایت می‌کند.

لود بالانسر تطبیقی(Adaptive load balancing) تصمیمات مسیریابی را بر اساس معیارهای عملکرد زمان واقعی مانند لود سرور، زمان پاسخ و استفاده از منابع می‌گیرد. لود بالانسینگ تطبیقی برای مدیریت عملکرد پایدار در برنامه‌های بلادرنگ با لود کاری نوسانی عالی است.

مسیریابی مبتنی بر محتوا(Content-based routing) مسیریابی مبتنی بر محتوا تکنیکی است که درخواست‌های دریافتی را بر اساس محتوای درخواست به سرورهای خاصی هدایت می‌کند. این محتوا می‌تواند مسیرهای URL، هدرهای HTTP یا محتوای بارگذاری باشد. با مسیریابی درخواست‌ها به این روش، عملکرد با اطمینان از اینکه سرورهایی با بهینه‌ترین نیازهای پردازشی درخواست‌های دریافتی خاص را در زمان واقعی رسیدگی می‌کنند، بهینه می‌شود.

مسیریابی Anycast این تکنیک درخواست‌ها را بر اساس توپولوژی شبکه به نزدیکترین سرور هدایت می‌کند و به حداقل رساندن تاخیر با مسیریابی ترافیک به سرور با کوتاه ترین مسیر شبکه کمک می‌کند. به ویژه برای برنامه‌های بلادرنگ که به مقیاس‌پذیری جهانی و ارتباطات کم تاخیر نیاز دارند، مانند شبکه‌های تحویل محتوا (CDN) یا سیستم‌های پیام‌رسان توزیع‌شده، مفید است.

ابزارهایی برای لود بالانسینگ

برای تنظیم بار تعادل می توانید از ابزارهای زیر استفاده کنید:

ابزارهای لود بالانسینگ خالص: NGINX، HAProxy، Apache HTTP Server، Envoy Proxy. این ابزارها از الگوریتم های لودبالانسینگ مختلف از جمله حداقل اتصالات، Round Robin، هش IP، کمترین زمان پاسخگویی و غیره پشتیبانی می‌کنند. آنها معمولا در محیط‌های  on-premises یا self-managed مستقر می‌شوند.

لود بالانسنر مبتنی بر ابر: AWS Elastic Load Balancer (ELB)، Azure Load Balancer و Google Cloud Load Balancing. این سرویس‌ها توسط پلتفرم‌های ابری خاص ارائه می‌شوند. آنها به توزیع ترافیک ورودی در چندین نمونه در یک محیط ابری معین کمک می‌کنند.

از روش‌های خاص کش استفاده کنید

بهبود سرعت با استفاده از روش‌های کشینگ (caching) خاص یا ترکیبی از آنها بسیار مهم است.

کش در حافظه (In-memory caching) داده‌ها را به جای بازیابی از دیتابیس، در حافظه برنامه ذخیره می‌کند. کش در حافظه با اجتناب از عملیات پرهزینه  I/O، دسترسی خواندن سریع ایجاد کرده و تاخیر را کاهش می‌دهد.

کش توزیع شده (Distributed caching) داده‌های کش شده را در چندین سرور در یک سیستم توزیع شده تکرار می‌کند. به عنوان مثال، اگر یک برنامه معاملاتی دارید و قیمت سهام در یک سرور به‌روزرسانی می‌شود، کش توزیع شده، داده‌های کش شده را در همه سرورها به‌روزرسانی می‌کند.

کش نتیجه کوئری (Query result caching) شما می‌توانید نتایج کوئری‌های دیتابیس را که اغلب برای بهبود عملکرد اجرا می‌شوند ذخیره کنید. برای مثال، در داشبورد تجسم داده‌ها، کاربر ممکن است اطلاعات خاصی مانند «داده‌های فروش آبان ماه را به من نشان دهد» بخواهد. سیستم می‌تواند نتایج چنین کوئری را در کش نگه دارد تا زمانی که کاربر دوباره همان اطلاعات را درخواست می‌کند، بتواند نتایج را به سرعت نمایش دهد.

شبکه های تحویل محتوا CDNها محتوای استاتیک و داینامیک را در سرورهای لبه(edge ) خاصی که در نقاط مختلف جهان قرار دارند ذخیره می‌کنند که به کاربران امکان می‌دهد به جای اتکا به سرور اصلی، به محتوا از سرورهای مجاور دسترسی داشته باشند. با استفاده از CDN، می‌توانید فاصله سفر محتوا را کاهش داده و در برنامه‌های بلادرنگ به تاخیر کمتر و عملکرد سریعتری برسانید.

اندازه گیری تاخیر در برنامه‌های بلادرنگ

شما باید تاخیر را به عنوان متغیری در نظر بگیرید که ممکن است تحت شرایط خاص تغییر کند. مانیتور و اندازه گیری مستمر تاخیر (مکان‌های جغرافیایی مختلف) و پاسخ سریع به هر مشکل ضروری است. تکنیک‌ها و ابزارهای مختلفی را می‌توان برای رسیدگی موثر به مشکلات تاخیر استفاده کرد.

نرم افزار نظارت بر عملکرد برنامه (APM) راهکارهای New Relic، Datadog، Dynatrace و دیگر راه‌حل‌های APM عملکرد برنامه را مانیتور و معیارهای تاخیر را اندازه‌گیری می‌کنند. این ابزارها زمان پاسخگویی، کوئری‌های دیتابیس و پردازش سمت سرور را ردیابی و به شناسایی bottleneckهای عملکرد در یک برنامه کمک می‌کنند.

پلتفرم‌های لاگ و سنجش ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)، Prometheus یا Grafana  داده‌های مربوط به تاخیر را جمع‌آوری و تجسم می‌کنند. می‌توانید تایم استمپ را برای رویدادهای کلیدی ثبت و معیارهای تاخیر را در طول زمان بررسی کنید. این به شما کمک می‌کند تا ناهنجاری‌هایی را شناسایی کنید که ممکن است بر عملکرد برنامه تاثیر بگذارد.

سرویس‌های مانیتورینگ مصنوعی Pingdom، UptimeRobot یا StatusCake تعاملات کاربر را شبیه سازی و زمان پاسخ را از مکان‌های جغرافیایی مختلف اندازه گیری می‌کنند. شما می‌توانید از این خدمات مانیتورینگ برای درک الگوهای تاخیر جهانی و بهینه سازی عملکرد برنامه خود برای کاربران در سراسر جهان استفاده کنید.

ابزارهای مانیتورینگ واقعی کاربر  Google Analytics، Yottaa یا Raygun تاخیر تجربه شده توسط کاربران را در زمان واقعی ردیابی می‌کنند. آنها می‌توانند به شما در مانیتور بر تعاملات کاربر، اندازه گیری زمان بارگذاری صفحه و شناسایی مشکلات عملکرد خاص دستگاه‌ها، مرورگرها یا مناطق جغرافیایی مختلف کمک کنند.