Serverlösa arkitekturmönster
Utforska och tillämpa vanliga serverlösa arkitekturmönster som fan-out, scatter-gather och event sourcing för att effektivt lösa komplexa affärsproblem.
Serverlösa arkitekturmönster är en gratis lektion i Serverlös utveckling med AWS Lambda på CoddyKit. Detta är lektion 3 av 4. Ni kan läsa hela lektionen gratis nedan och sedan öva praktiskt i webbläsaren med en inbyggd kodredigerare och en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt. Den ingår i lärvägen för Serverlös utveckling med AWS Lambda, och Era framsteg synkroniseras mellan webben och CoddyKit-appen. Kursen i Serverlös utveckling med AWS Lambda innehåller totalt 4 lektioner.
Vad är serverlösa mönster?
Inom serverlös utveckling stöter vi ofta på liknande utmaningar. Arkitekturmönster är beprövade och återanvändbara lösningar på dessa vanliga problem.
De hjälper oss att utforma skalbara, motståndskraftiga och lättunderhållna serverlösa applikationer genom att tillhandahålla en ritning för hur olika tjänster samverkar.
Fan-Out-mönstret
Fan-Out-mönstret innebär att en enda indatahändelse utlöser flera parallella processer eller åtgärder. Tänk på det som ringar på vattnet från en sten som kastas i en sjö.
Detta mönster passar utmärkt för att frikoppla tjänster och utföra samtidiga uppgifter. En ny filuppladdning kan till exempel behöva bearbetas på flera olika sätt samtidigt.
Fan-Out: Exempel på bildbehandling
Föreställ dig att du laddar upp en bild. En Lambda-funktion kan "fan out" den här händelsen och utlösa separata processer för att skapa en miniatyrbild, lägga till en vattenstämpel och extrahera metadata – allt parallellt.
Här är ett konceptuellt Python-exempel som simulerar denna Fan-Out-logik:
def process_image_event(image_id):
print(f"Processing image: {image_id}")
# Simulate publishing to different services
print(f" - Publishing to Thumbnail Service for {image_id}")
print(f" - Publishing to Watermark Service for {image_id}")
print(f" - Publishing to Metadata Service for {image_id}")
def main():
print("--- Fan-Out Simulation ---")
image_id = "img-12345.jpg"
process_image_event(image_id)
print("--- Simulation Complete ---")
if __name__ == "__main__":
main()Scatter-Gather-mönstret
Scatter-Gather-mönstret innebär att en begäran skickas till flera mottagare (scatter), att alla deras svar samlas in och att de sedan aggregeras till ett enda svar (gather).
Det används ofta för åtgärder som att söka i flera datakällor eller jämföra priser från olika leverantörer.
Scatter-Gather: Exempel på produktsökning
När du söker efter en produkt kan en Lambda "scatter"-skicka frågan till olika leverantörers API:er och sedan "gather"-samla och kombinera resultaten för att visa de bästa alternativen.
Det här exemplet simulerar frågor till olika leverantörer och hittar den billigaste produkten:
def get_product_info(vendor_name, product_id):
# Simulate calling a vendor API
print(f" - Querying {vendor_name} for product {product_id}...")
if vendor_name == "VendorA":
return {"vendor": "VendorA", "price": 100, "stock": 5}
elif vendor_name == "VendorB":
return {"vendor": "VendorB", "price": 95, "stock": 10}
elif vendor_name == "VendorC":
return {"vendor": "VendorC", "price": 110, "stock": 3}
return None
def main():
print("--- Scatter-Gather Simulation ---")
product_id = "PROD-XYZ"
vendors = ["VendorA", "VendorB", "VendorC"]
all_results = []
print(f"Searching for product {product_id} across vendors:")
for vendor in vendors:
result = get_product_info(vendor, product_id)
if result:
all_results.append(result)
print("\n--- Aggregated Results ---")
if all_results:
for res in all_results:
print(f" Vendor: {res['vendor']}, Price: ${res['price']}, Stock: {res['stock']}")
cheapest = min(all_results, key=lambda x: x['price'])
print(f"\nCheapest option: {cheapest['vendor']} at ${cheapest['price']}")
else:
print("No results found.")
print("--- Simulation Complete ---")
if __name__ == "__main__":
main()Event Sourcing-mönstret
Event Sourcing är ett arkitekturmönster där alla ändringar av applikationens tillstånd lagras som en sekvens av oföränderliga händelser. I stället för att bara lagra det aktuella tillståndet lagrar du hur du kom fram till det tillståndet.
Detta ger ett fullständigt revisionsspår, gör det möjligt att återskapa tidigare tillstånd och utgör grunden för komplexa händelsedrivna system.
Event Sourcing: Exempel på orderhantering
I ett e-handelssystem uppdaterar du inte en Order-post. I stället registrerar du händelser som OrderCreated, ItemAdded och OrderShipped. Det aktuella tillståndet härleds sedan genom att händelserna tillämpas i ordning.
Här är en simulering av hur händelser för en order registreras:
import datetime
def record_event(event_type, payload):
timestamp = datetime.datetime.now().isoformat()
event = {
"eventId": f"evt-{datetime.datetime.now().timestamp()}",
"eventType": event_type,
"timestamp": timestamp,
"payload": payload
}
# In a real system, this would write to a database stream (e.g., DynamoDB Streams, Kinesis)
print(f"Recorded Event: {event['eventType']} at {event['timestamp']}")
print(f" Payload: {event['payload']}")
return event
def main():
print("--- Event Sourcing Simulation ---")
# Simulate an order creation
order_id = "ORD-001"
record_event("OrderCreated", {"orderId": order_id, "customer": "Alice", "initialItems": []})
# Simulate adding an item
record_event("ItemAdded", {"orderId": order_id, "itemId": "SKU-A", "quantity": 1})
# Simulate updating an item quantity
record_event("ItemQuantityUpdated", {"orderId": order_id, "itemId": "SKU-A", "newQuantity": 2})
# Simulate shipping the order
record_event("OrderShipped", {"orderId": order_id, "shippingProvider": "UPS"})
print("\n--- Event Stream Recorded ---")
if __name__ == "__main__":
main()Fördelar med serverlösa mönster
De här mönstren ger betydande fördelar för serverless-applikationer:
- Skalbarhet: Hantera enkelt ökad belastning genom att lägga till fler parallella processer.
- Frikoppling: Tjänsterna fungerar oberoende av varandra, vilket minskar beroenden och förbättrar motståndskraften.
- Motståndskraft: Fel i en del av ett fan-out- eller scatter-gather-arbetsflöde behöver inte stoppa hela processen.
- Spårbarhet (Event Sourcing): En fullständig historik över ändringar är ovärderlig vid felsökning, efterlevnad och analys.
Välj rätt mönster
Vilket mönster som är rätt beror på det specifika problemet:
- Använd Fan-Out när en händelse ska utlösa flera oberoende, parallella åtgärder.
- Använd Scatter-Gather när du behöver fråga flera källor och sammanställa deras svar.
- Använd Event Sourcing när du behöver en fullständig, oföränderlig historik över ändringar eller komplexa tidsbaserade frågor.
Ofta kan de här mönstren kombineras i en större serverless-arkitektur.
Mönsterutmaning
En ny e-handelsplattform behöver behandla kundbeställningar. När en beställning görs måste systemet:
- Uppdatera lagersaldot.
- Skicka ett bekräftelsemeddelande via e-post.
- Skapa en fraktsedel.
- Behandla betalningen.
Vilket serverless-arkitekturmönster passar bäst för att samordna de här oberoende uppgifterna efter att en beställning har gjorts?
Repetition av mönster
Vi har gått igenom viktiga serverless-arkitekturmönster: Fan-Out för parallell bearbetning från en enskild händelse, Scatter-Gather för att sammanställa svar från flera källor och Event Sourcing för att bevara en oföränderlig historik över tillståndsändringar.
Genom att förstå de här mönstren kan du utforma robusta, skalbara och motståndskraftiga serverless-applikationer och välja rätt verktyg för varje komplext problem.
Lär dig Serverlös utveckling med AWS Lambda med en AI-lärare – gratis
Skriv och kör riktig kod i webbläsaren, få omedelbar hjälp av en AI-lärare dygnet runt och fortsätt där du slutade – på webben eller i appen.
- Kurser
- 12
- Lektioner
- 48
Vanliga frågor
Är lektionen ”Serverlösa arkitekturmönster” gratis?
Ja – hela texten till ”Serverlösa arkitekturmönster” kan läsas gratis här på webben. Om Ni vill öva interaktivt med en inbyggd kodredigerare och en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt och låsa upp resten av kursen i Serverlös utveckling med AWS Lambda, kan Ni uppgradera till CoddyKit PRO. Kursen i Serverlös utveckling med AWS Lambda innehåller totalt 4 lektioner.
Vad lär jag mig i ”Serverlösa arkitekturmönster”?
Utforska och tillämpa vanliga serverlösa arkitekturmönster som fan-out, scatter-gather och event sourcing för att effektivt lösa komplexa affärsproblem. Ni övar på Serverlös utveckling med AWS Lambda med praktisk kod som körs direkt i webbläsaren, medan en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt svarar på Era frågor under lektionen.
Behöver jag någon erfarenhet för att börja lära mig Serverlös utveckling med AWS Lambda?
Du behöver inga förkunskaper. Utbildningen i Serverlös utveckling med AWS Lambda på CoddyKit är upplagd för allt från nybörjare till avancerade elever, så att du kan börja här eller från början och gå fram i din egen takt. Detta är lektion 3 av 4.
Hur lång tid tar lektionen ”Serverlösa arkitekturmönster”?
De flesta CoddyKit-lektioner tar cirka 5–10 minuter. Varje lektion är kort och interaktiv, så att du gör stadiga framsteg och kan fortsätta precis där du slutade – på webben eller i appen.
Kan jag skriva och köra kod i den här Serverlös utveckling med AWS Lambda-lektionen?
Ja. Varje Serverlös utveckling med AWS Lambda-lektion innehåller en inbyggd kodredigerare, så att du kan skriva och köra riktig kod direkt i webbläsaren och få omedelbar AI-feedback – utan lokal installation.
Alla lektioner i den här kursen
- Canary- och Blue/Green-distributioner
- Bygga robusta serverlösa system
- Serverlösa arkitekturmönster
- Kostnadsoptimering i serverless-arkitekturer