Software mit modernen Design Patterns besser skalierbar machen

Bei der Skalierung von Software geht es nicht nur darum, mehr Server hinzuzufügen, sondern auch darum, die Komplexität zu bewältigen, wenn Ihr System wächst. Wenn Sie auf verteilte Systeme und die Cloud umsteigen, stoßen Sie auf neue Probleme wie unvorhersehbare Traffic-Spitzen, Abhängigkeiten, die schnell unübersichtlich werden, und kleine Störungen, die sich zu größeren Ausfällen ausweiten können, wenn Sie nicht vorsichtig sind.

Designmuster lösen diese Probleme nicht für Sie, aber sie bieten bewährte Möglichkeiten, Ihren Code und Ihre Architektur so zu strukturieren, dass Sie sich sicher anpassen und skalieren können. In diesem Artikel werde ich die Muster, die in realen Projekten einen Unterschied gemacht haben, aufschlüsseln und erläutern, wo sie funktionieren, wo nicht und wie man sie praktisch anwendet.

Warum Designmuster in der modernen Entwicklung wichtig sind

Wenn Ihre Systeme wachsen, ist es genauso wichtig, sie wartbar zu halten wie mehr Benutzer zu verwalten. Designmuster bieten Ihnen bewährte Frameworks zur Organisation von Code und Architektur, sodass Sie Komplexität aufschlüsseln und Änderungen mit Zuversicht implementieren können.

Diese Muster lösen nicht alle Probleme über Nacht, aber sie bieten uns ein zuverlässiges Toolkit, sodass wir nicht jedes Mal, wenn etwas Neues auftaucht, von Grund auf neue Lösungen für dieselben Probleme finden müssen.

Schauen wir uns einige häufige Skalierungsprobleme an

Lassen Sie uns einige Skalierungsprobleme betrachten, auf die wir gestoßen sind, und Muster, die uns tatsächlich dabei geholfen haben, sie zu lösen.

• Code-Komplexität: Das Facade-Muster bändigt unübersichtliche Legacy-APIs, indem es eine übersichtlichere Schnittstelle bereitstellt. Es ist eine große Hilfe, um neue Entwickler auf den neuesten Stand zu bringen und verhindert, dass die API falsch verwendet wird. Wenn wir jedoch nicht aufpassen, kann ein Teil der alten Komplexität weiterhin im Hintergrund lauern.
• Geschwindigkeit verteilter Systeme: Abhängigkeiten von externen Diensten können zu Single Points of Failure führen. Das Circuit-Breaker-Muster verhindert kaskadierende Ausfälle, indem es Anfragen an fehlerhafte Dienste stoppt. Wir haben gesehen, wie ein einziges Abhängigkeitsproblem ohne diesen Schutz ein gesamtes Produktionssystem lahmlegen kann.
• Skalierung von Komponenten: Ereignisgesteuerte Muster, die in der Regel mit Nachrichtenwarteschlangen aufgebaut sind, ermöglichen es Ihren Microservices, unabhängig voneinander zu arbeiten und zu skalieren. Diese zusätzliche Ausfallsicherheit ist großartig, bedeutet aber auch, dass das Aufspüren von Fehlern oder das Verfolgen einer Anfrage über mehrere Dienste hinweg viel schwieriger werden kann.
• Datenverarbeitung: Wir verlassen uns auf das Repository-Muster, um unsere Geschäftslogik und den Datenzugriff voneinander zu trennen. Mit dieser Konfiguration können wir unser Datenmodell optimieren oder zu einer anderen Datenbank wechseln, ohne die gesamte Anwendung auseinandernehmen zu müssen.

Vorteile des Musters

• Einheitlicher Ansatz: Teams arbeiten mit standardisierten Problemlösungsmethoden effizienter.
• Bewährte Lösungen: Bauen Sie auf etablierten Mustern auf, um Probleme zu lösen
• Zukunftsfähiges Design: Erstellen Sie Systeme, die mit Ihren Anforderungen mitwachsen können und gleichzeitig einfach zu warten sind

Nächste Schritte

Finden Sie Bereiche in Ihrer Architektur, in denen Skalierung ein Problem darstellt. Passen Sie dann spezifische Designmuster an Ihre Herausforderungen an. Beginnen Sie mit kleinen Schritten, wenn Sie diese Muster implementieren, so vermeiden Sie, dass die Dinge unnötig komplex werden.

Wenn Sie Designmuster in Ihren Workflow integrieren, erstellen Sie Systeme, die den Anforderungen der modernen Entwicklung gerecht werden, unabhängig davon, wie schnell Ihre Nutzerzahl wächst.

Zentrale Herausforderungen bei der Skalierung von Software

Wenn Ihre Software größer wird, benötigen Sie mehr als nur mehr Computer, damit sie gut funktioniert. Sie müssen Probleme beheben, die auftreten, wenn mehr Menschen Ihre Software nutzen. Hier sind drei große Probleme und wie Sie sie beheben können:

Verwaltung von hohem Datenverkehr

Wenn mehr Benutzer auf Ihre App zugreifen, verlangsamt sich der Ablauf. Dies kann beispielsweise bei Produkteinführungen der Fall sein. Ihre App reagiert möglicherweise langsamer. Oder sie funktioniert sogar gar nicht mehr.

So gehen Sie damit um:

• Lastenausgleich: Verteilen Sie den Datenverkehr auf mehrere Server, damit Ihre App auch dann reibungslos läuft, wenn viele Menschen sie gleichzeitig nutzen.
• Skalieren Sie nach Bedarf: Fügen Sie mehr Leistung hinzu, wenn der Datenverkehr steigt, und reduzieren Sie ihn, wenn er sinkt.
• Intelligentere Nutzung der Datenbank: Halten Sie Kopien Ihrer Daten bereit, um mehr Leser bedienen zu können.

So gehen Sie vor, wenn der Datenverkehr hoch ist:

• Verkehr intelligent leiten: Verteilen Sie die Last auf mehrere Server, damit alles reibungslos läuft.
• Skalieren Sie Ihre Ressourcen nach Kapazität: basierend auf dem aktuellen Bedarf.
• Nutzen Sie Ihre Datenbank sinnvoll: Halten Sie Datenkopien bereit, damit mehr Benutzer gleichzeitig darauf zugreifen können.

Halten Sie Ihren Code sauber

Wenn Ihre App größer wird, kann der Code unübersichtlich und schwer zu aktualisieren werden. Das verlangsamt die Entwicklung neuer Funktionen und verursacht mehr Probleme, die behoben werden müssen.

So gehen Sie damit um:

• Organisierte Struktur: Teilen Sie Ihre App in klare, separate Teile auf, die zusammenarbeiten.
• Regelmäßige Bereinigung: Nehmen Sie sich Zeit, Ihren Code aufzuräumen, um zukünftige Probleme zu vermeiden.
• Testen: Stellen Sie eine robuste Testabdeckung sicher, um kaskadierende Probleme frühzeitig zu erkennen.
• Testen: Führen Sie umfassende Tests durch, um Probleme frühzeitig zu erkennen, bevor sie sich in Ihrem System ausbreiten.

Verteilte Systeme

Die Verwaltung der Datenkonsistenz über verschiedene Dienste hinweg, die Kommunikation zwischen diesen Diensten und die Verhinderung der Ausbreitung von Fehlern sind häufige Herausforderungen in verteilten Systemen. Wenn beispielsweise ein Dienst Netzwerkprobleme hat, können diese Probleme andere Teile Ihres Systems beeinträchtigen, wenn Sie nicht vorsichtig sind.

Wie wir damit umgehen

• Wir verwalten Nachrichtenwarteschlangen (wie RabbitMQ und Kafka), um eine reibungslose Kommunikation zwischen den Diensten zu gewährleisten und zu verhindern, dass sich Probleme im System ausbreiten.
• Wir verfolgen, wie Anfragen durch unser System laufen, um Leistungsprobleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben, aber manchmal übersehen wir Dinge.
• Wir verwenden zuverlässige Tools wie Raft und Paxos, um die Datenkonsistenz bei der Arbeit mit verteilten Systemen zu gewährleisten.

Auf Skalierbarkeit ausgelegt

Der Schlüssel zu einer guten Skalierbarkeit liegt darin, Engpässe frühzeitig zu erkennen. Das kann bedeuten, langsame Datenbankabfragen zu beschleunigen, unübersichtlichen Code zu bereinigen oder Tools auszuwählen, die Ihren Anforderungen entsprechen. Die frühzeitige Behebung dieser Probleme hat uns später größere Kopfschmerzen erspart.

Hilfreiche Muster, die Systeme besser wachsen lassen

Die Skalierung von Systemen ist nicht so einfach, wie es klingt. Sie müssen planen und die richtigen Tools für die Aufgabe auswählen. Hier sind einige Muster, die Ihnen helfen können, Ihr System während seines Wachstums gut laufen zu lassen und gleichzeitig einfach zu warten.

Über die Technologien hinaus kommt es beim Aufbau skalierbarer Systeme auf ein durchdachtes Design an. Als Nächstes werfen wir einen Blick auf häufige Herausforderungen, wie z. B. zu eng gekoppelte Systeme, die viele Benutzerdaten auf einmal verarbeiten müssen. Oder darauf, wie man die Verwaltung generell vereinfachen kann. Hier sind einige bewährte Ansätze, die Ihrem System helfen, zu wachsen und gleichzeitig wartungsfreundlich zu bleiben.

1. Schichtarchitektur

Stellen Sie sich vor, Sie würden Ihr System in drei Hauptteile aufteilen: das, was die Benutzer sehen, die Regeln, nach denen alles läuft, und die Datenspeicherung. Das ist eine mehrschichtige Architektur, eine übersichtliche Struktur, mit der Sie Ihr System ohne Probleme warten und ausbauen können.

Warum das funktioniert:

• Änderungen in einer Schicht (z. B. die Einführung einer neuen Datenbank) wirken sich nicht direkt auf andere Schichten aus.
• Klare Grenzen erleichtern das Testen und Auffinden von Fehlern und helfen neuen Entwicklern, sich schneller einzuarbeiten.

Beispiel in TypeScript:

// Die Service-Schicht trennt die Geschäftslogik vom Datenzugriff

class UserService {

  constructor(private userRepository: IUserRepository) {}

  fetchUserData(userId: string) {

    return this.userRepository.getById(userId);

  }

}

Durch diese kleineren Einheiten lassen sich Änderungen leichter vornehmen, ohne dass es zu Problemen im gesamten System kommt.

2. Microservices: Aufteilung einer komplexen Anwendung in kleinere, eigenständige Teile

Mikroservices helfen dabei, Anwendungen in kleinere Teile zu zerlegen, die eigenständig funktionieren können. Jeder Teil läuft separat mit einer eigenen Datenbank und einem eigenen Lebenszyklus.

Warum das funktioniert:

• Einzelne Dienste können je nach Bedarf skaliert werden (z. B. nur die Zahlungsabwicklung während Spitzenzeiten).
• Risikominderung: Änderungen an einem Dienst stören nicht das gesamte System.

Container (über Docker) und Orchestrierungstools (z. B. Kubernetes) vereinfachen die Bereitstellung und Verwaltung von Microservices. In ähnlicher Weise bündelt GraphQL die Interaktionen zwischen Diensten beim Aufbau von APIs.

Beispiel: Vereinfachte GraphQL-Integration für einen Microservice

// Unabhängiger Benutzerservice in Microservices  
  
interface IUserService {  
getUser(id: string): Promise\<User\>;  


} 

Dieses entkoppelte System ermöglicht es Teams auch, Tech-Stacks zu kombinieren, was Flexibilität bei der Optimierung bestimmter Dienste bietet.

3. Ereignisgesteuerte Architektur

In ereignisgesteuerten Systemen tauschen Ihre Dienste Daten über Nachrichtenwarteschlangen wie Kafka oder RabbitMQ aus. Dadurch bleibt Ihr System stabil und läuft reibungslos, selbst wenn Sie viele Benutzer gleichzeitig haben.

Warum es funktioniert:

• Ermöglicht einen unabhängigen Dienstbetrieb bei hohem Datenverkehr
• Ideal für die Bearbeitung gleichzeitiger Anfragen in Echtzeitsystemen
• Reduziert systemweite Verlangsamungen bei Spitzenauslastung
• Effiziente Verwaltung von Traffic-Spitzen während Zeiten mit hoher Nachfrage

Beispiel in Java mit Kafka:

// Senden von Ereignissen mit Kafka-Producer

ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("user-registration", userData);

kafkaProducer.send(record);

Ereignisgesteuerte Muster funktionieren auch gut mit serverlosen Systemen. Sie helfen dabei, Dinge gleichzeitig zu verarbeiten, was Ihr System flexibler macht.

4. Daten-Caching-Muster

Datenbankengpässe behindern oft Skalierungsbemühungen. Caching löst dieses Problem, indem häufig abgerufene Daten im Speicher abgelegt werden, wodurch die Latenz bei Abfragen während hoher Auslastung reduziert wird.

Warum es funktioniert:

• Es entlastet leseintensive Vorgänge auf Dienste wie Redis oder Memcached.
• Ähnliche Anfragen werden gebündelt, wodurch redundanter Netzwerk-/Datenbankverkehr vermieden wird.

Beispiel: Verwendung von DataLoader für GraphQL-Caching

// GraphQL-Anfragen batchen und zwischenspeichern

const userLoader = new DataLoader(keys => batchLoadUsers(keys));

const user = await userLoader.load(userId);

Gutes Caching hilft Ihrem System, stabil zu bleiben, wenn viele Personen es gleichzeitig nutzen, entlastet Ihre Datenbank und sorgt für schnellere Reaktionszeiten.

5. Cloud-native Muster

Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und Google Cloud ermöglichen eine automatische Skalierung nach oben und unten, was die Verwaltung verteilter Systeme erheblich vereinfacht. Dank dieser Flexibilität müssen Sie sich weniger Gedanken darüber machen, wie Sie mit dem Wachstum Ihres Systems umgehen sollen.

Wir verwenden Folgendes:

• Serverloses Computing: Lösungen wie AWS Lambda, die sich bei Ereignissen automatisch nach oben oder unten skalieren, sodass Sie keine Server verwalten müssen
• Container-Management: Tools wie Kubernetes, die Ihnen helfen, Ihre containerisierten Anwendungen zu verwalten und Ressourcen nach Bedarf zu verschieben

Warum dies gut funktioniert:

• Das System skaliert sich selbst nach oben und unten, wodurch ein reibungsloser Betrieb gewährleistet ist und die Kosten unter Kontrolle bleiben.
• Erleichtert die Bereitstellung, sodass Teams mehr Zeit für die Entwicklung neuer Funktionen haben

Reales Beispiel: AWS Lambda in Aktion

• Sie schreiben Ihren Funktionscode
• Dann stellen Sie ihn bereit und AWS kümmert sich um alles Weitere, es führt Ihren Code aus, sobald etwas ihn auslöst, z. B. eine neue Webanfrage

Upsun übernimmt für Sie all diese lästigen Cloud-Einrichtungsaufgaben, es kümmert sich im Hintergrund um die Einrichtung der Umgebung und SSL-Zertifikate und sorgt gleichzeitig dafür, dass Ihr System bei Bedarf weiter wachsen kann.

Erste Schritte

1. Schauen Sie sich zunächst an, was Ihr System verlangsamt, beispielsweise, ob Ihre Datenbank mit den Anfragen nicht Schritt halten kann, ob Ihre Codebasis zu unübersichtlich wird oder ob Sie alles in einen großen Monolithen gepackt haben, mit dem die Arbeit immer schwieriger wird
2. Gehen Sie Schritt für Schritt vor: Wählen Sie eine Funktion aus, die Sie in einen Microservice umwandeln möchten, oder fügen Sie Caching hinzu, um etwas zu beschleunigen, das häufig gelesen wird.
3. Probieren Sie Cloud-Tools oder serverlose Optionen für die einfacheren Teile Ihres Systems aus, diese übernehmen die Skalierung für Sie.

Wenn Sie Schritt für Schritt vorgehen, können Sie etwas aufbauen, das auf natürliche Weise wächst, ohne dass Sie am Ende ein System haben, das genau dann zusammenbricht oder nur noch im Schneckentempo läuft, wenn Sie es am dringendsten brauchen.

Pattern im Zusammenspiel

Schauen wir uns ein reales Beispiel an, wie verschiedene Muster zusammenwirken können, um knifflige Probleme zu lösen. Wir werden sehen, wie die Kombination des Proxy-Musters mit dem Ressourcen-Cache den Datenzugriff verbessert:

// Resource Cache pattern
public class DataCache {
private Map<String, Object> cache = new HashMap<>();
public Object get(String ``key) {
return cache.getOrDefault(key, null);
}
public void put(String key, Object value) {
cache.put(key, value);
}
}
// Proxy pattern combined with cache
public class DatabaseProxy implements DatabaseInterface {
private final Database realDatabase;
private final DataCache cache;
public DatabaseProxy() {
this.realDatabase = new Database();
this.cache = new DataCache();
}
public Data fetchRecord(String id) {
// First check cache
Data cachedResult = (Data) cache.get(id);
if (cachedResult != null) {
return cachedResult;
}
// If not in cache, get from database
Data result = realDatabase.fetchRecord(id);
cache.put(id, result);
return result;
}
}

Das Proxy-Muster steuert den Datenbankzugriff und behält den Überblick, während der Ressourcen-Cache häufig verwendete Daten im Speicher bereit hält. Wenn beide zusammenarbeiten, profitieren Sie sowohl von Sicherheit als auch von Geschwindigkeit.

Kontinuierliche Integration und Bereitstellung

Wenn Ihre Codebasis wächst, ist es schwierig, Änderungen zu verarbeiten und gleichzeitig einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten. Die Dinge laufen schnell und Stabilität erfordert Arbeit.

CI/CD-Pipelines automatisieren das Testen und die Bereitstellung, sodass Sie Codeänderungen ohne ständige manuelle Arbeit in jedem Schritt durch Ihr System schieben können. Ihr Bereitstellungsprozess wird optimiert und erfordert weniger Aufwand bei der Einführung von Updates.

Beliebte CI/CD-Tools wie GitHub Actions, Jenkins, CircleCI und GitLab CI sorgen in Kombination mit Docker dafür, dass Ihre Builds in allen Umgebungen konsistent bleiben.

Beispielsweise könnte Ihre Pipeline alle Ihre Tests ausführen, Container erstellen und Updates auf Kubernetes ausrollen, ohne dass jemand dies manuell tun muss.

Wenn Sie mit mehreren Diensten arbeiten, ist es sehr wichtig, frühzeitig zu testen, wie diese zusammenarbeiten. Sie sollten Änderungen schrittweise einführen, damit nichts kaputt geht.

CI/CD-Pipelines optimieren den Bereitstellungsprozess Ihrer Anwendung, wenn Sie Funktionen hinzufügen oder Code aktualisieren. Wenn Sie also die Überwachung mit automatisierten Bereitstellungen kombinieren, erhalten Sie ein System, das nach Ihren Bedürfnissen wachsen und sich anpassen kann.

Welche modernen Designmuster uns dabei helfen

Verbesserte Skalierbarkeit

Moderne Designmuster helfen Ihnen dabei, bestimmte Teile Ihres Systems anzusprechen, die mehr Leistung benötigen, beispielsweise die Trennung des Anmeldedienstes, wenn viele Benutzer gleichzeitig versuchen, sich anzumelden. Sie sprechen Ressourcen dort an, wo sie benötigt werden, und Ihr System läuft während Zeiten mit hohem Datenverkehr besser.

Wenn es zu einem Anstieg des Login-Traffics kommt, können Sie nur diesen Dienst skalieren, während alles andere unverändert bleibt. Diese fokussierte Skalierungsstrategie hilft Ihnen, genau das zu nutzen, was Sie brauchen, und nicht mehr.

Erhöhte Wartbarkeit

Moderne Designmuster machen Ihre wachsende Codebasis weniger mühsam, indem sie klare, organisierte Strukturen schaffen, das bedeutet, dass Sie verstehen können, was vor sich geht, wenn Sie etwas reparieren oder neue Funktionen hinzufügen müssen.

Ausfallsicherheit und Fehlertoleranz

Wenn Sie moderne Systeme entwickeln, muss deren Ausfallsicherheit ein zentraler Bestandteil Ihres Designs sein. Eine gute Systemarchitektur verhindert, dass kleine Probleme Ihre gesamte Anwendung lahmlegen, was besonders wichtig ist, wenn Sie Dienste betreiben, die voneinander abhängig sind.

Wenn Sie Ihr System in kleinere Teile aufteilen, bleibt das Problem begrenzt, wenn etwas kaputt geht (und das wird es). Und Ihre Benutzer? Sie werden wahrscheinlich gar nicht bemerken, dass es ein Problem gab. Dieser Ansatz beim Aufbau von Systemen hilft, den Dienst auch dann aufrechtzuerhalten, wenn nicht alles perfekt ist, was genau das ist, was Vertrauen bei den Menschen schafft, die Ihr Produkt nutzen.

Mit Upsun in der Praxis umsetzen

Diese Muster funktionieren noch besser, wenn sie durch die richtige Infrastruktur unterstützt werden. Hier kommt Upsun ins Spiel, um die Dinge zu vereinfachen:

• Schnelles Klonen für Entwicklungsumgebungen
  • Schnelles Testen jedes Dienstes, ohne Wartezeiten
  • Kopieren Sie schnell echte Daten, um zu testen, wie alles funktioniert
  • Probieren Sie neue Entwicklungsmethoden aus, ohne Live-Websites zu beeinträchtigen
• Workflow-Funktionen, die verteilte Systeme vereinfachen
  • Vorschau-Umgebungen werden automatisch angezeigt, wenn Sie Änderungen vornehmen
  • Service-Routing und -Erkennung funktionieren einfach
  • SSL-Zertifikate und Sicherheit werden für Sie verwaltet
• Einfaches Ressourcenmanagement
  • Skalieren Sie jeden Dienst entsprechend seinen Anforderungen
  • Container passen ihre Größe entsprechend ihrer Nutzung an
  • Sie zahlen nur für das, was Sie tatsächlich nutzen

Anstatt Zeit mit der Einrichtung der Infrastruktur zu verbringen, kann sich Ihr Team auf die Implementierung der Muster konzentrieren, die für die Skalierbarkeit Ihrer Anwendung am wichtigsten sind. Upsun kümmert sich um die komplexen Teile der Cloud-Infrastruktur, sodass Sie sich schneller auf architektonische Verbesserungen konzentrieren können.

Skalieren Sie mit Zuversicht

Sie möchten skalieren? Hier sind einige Kennzahlen, die Ihnen bei Ihren Entscheidungen helfen können, betrachten Sie sie als Wegweiser, die Ihnen den richtigen Skalierungsansatz für Ihr System aufzeigen.

• Ziehen Sie Microservices in Betracht, wenn:
• Wenn Ihre Anfragen regelmäßig länger als eine halbe Sekunde dauern, ist es wahrscheinlich an der Zeit, Ihre Konfiguration zu überdenken.
• Einzelne Servicekomponenten verarbeiten >1000 Anfragen pro Minute
• Teams benötigen autonome Bereitstellungsfunktionen
• Die Entwicklung von Funktionen durch die Komplexität des Monolithen blockiert wird
• Es ist wahrscheinlich an der Zeit, Caching hinzuzufügen, wenn Ihre Datenbank-CPU heiß läuft. Sagen wir, wenn sie die meiste Zeit über 70 % ausgelastet ist.
• Wenn Sie weit mehr lesen als schreiben. Denken Sie an 80 % Lesevorgänge oder mehr, dann entlastet Caching Ihre Datenbank erheblich.
• Die Antwortzeiten für Abfragen überschreiten 100 ms
• Identische Daten werden innerhalb kurzer Zeitfenster wiederholt angefordert
• Verwenden Sie eine ereignisgesteuerte Architektur, wenn:
• Systemprozesse >10.000 Ereignisse pro Sekunde
• Die Traffic-Spitzen die dreifache Grundlast überschreiten
• Asynchrone Vorgänge mehr als 40 % der Verarbeitungszeit ausmachen
• Dienste müssen während Ausfällen nachgelagerter Systeme funktionsfähig bleiben

Sie profitieren am meisten von diesen Mustern in großem Maßstab, und Upsun kümmert sich um die Infrastruktur, sodass Sie sich auf die Entwicklung konzentrieren können.

Beheben Sie zuerst Ihren größten Engpass. Nutzen Sie Metriken als Grundlage für jede Skalierungsentscheidung. So bleibt die Leistung Ihres Systems ohne unnötige Komplexität erhalten.