Améliorer l'évolutivité des logiciels grâce à des modèles de conception modernes

La mise à l'échelle d'un logiciel ne consiste pas seulement à ajouter des serveurs, mais aussi à gérer la complexité à mesure que votre système se développe. Lorsque vous passez à des systèmes distribués et au cloud, vous commencez à rencontrer de nouveaux problèmes tels que des pics de trafic imprévisibles, des dépendances qui deviennent rapidement chaotiques et de petits contretemps qui peuvent se transformer en pannes plus importantes si vous ne faites pas attention.

Les modèles de conception ne résoudront pas ces problèmes à votre place, mais ils offrent des moyens éprouvés de structurer votre code et votre architecture afin que vous puissiez vous adapter et évoluer en toute confiance. Dans cet article, je vais décomposer les modèles qui ont fait la différence dans des projets réels, où ils fonctionnent, où ils ne fonctionnent pas et comment les appliquer de manière pratique.

Pourquoi les modèles de conception sont-ils importants dans le développement moderne ?

À mesure que vos systèmes se développent, il devient tout aussi important de les maintenir que de gérer un nombre croissant d'utilisateurs. Les modèles de conception vous offrent des cadres éprouvés pour organiser le code et l'architecture, afin que vous puissiez réduire la complexité et mettre en œuvre des changements en toute confiance.

Ces modèles ne résoudront pas tout du jour au lendemain, mais ils nous fournissent une boîte à outils fiable qui nous évite de devoir résoudre les mêmes problèmes à chaque fois qu'un nouveau problème survient.

Examinons les problèmes courants liés à la mise à l'échelle

Examinons quelques problèmes de mise à l'échelle auxquels nous avons été confrontés et les modèles qui nous ont réellement aidés à les résoudre.

• Complexité du code: le modèle Facade apprivoise les API héritées désordonnées en exposant une interface plus claire. Il est très utile pour mettre les nouveaux développeurs à niveau et empêcher les utilisateurs d'utiliser l'API de manière abusive, mais si nous ne faisons pas attention, une partie de l'ancienne complexité peut encore se cacher en arrière-plan.
• Vitesse des systèmes distribués : les dépendances vis-à-vis de services externes peuvent créer des points de défaillance uniques. Le modèle Circuit Breaker empêche les défaillances en cascade en bloquant les requêtes vers les services défaillants. Nous avons vu comment un seul problème de dépendance peut mettre à mal l'ensemble d'un système de production sans cette protection.
• Composants évolutifs : les modèles événementiels, généralement construits avec des files d'attente de messages, permettent à vos microservices de fonctionner et d'évoluer indépendamment. Cette résilience supplémentaire est formidable, mais elle signifie également que la recherche de bugs ou le suivi d'une requête entre les services peut devenir beaucoup plus délicat.
• Traitement des données : nous nous appuyons sur le modèle Repository pour séparer notre logique métier et l'accès aux données. Grâce à cette configuration, nous pouvons modifier notre modèle de données ou passer à une autre base de données sans bouleverser l'ensemble de l'application.

Avantages du modèle

• Approche unifiée: les équipes travaillent plus efficacement grâce à des méthodes de résolution de problèmes standardisées.
• Solutions éprouvées: s'appuyer sur des modèles établis pour résoudre les problèmes.
• Conception prête pour l'avenir: construisez des systèmes qui peuvent évoluer en fonction de vos besoins tout en restant simples à maintenir.

Prochaines étapes

Identifiez les domaines de votre architecture où la mise à l'échelle pose problème. À partir de là, associez des modèles de conception spécifiques à vos défis. Commencez par de petites étapes lorsque vous mettez ces modèles en place, cela vous évitera de compliquer inutilement les choses.

En ajoutant des modèles de conception à votre flux de travail, vous créerez des systèmes capables de gérer les défis du développement moderne, quelle que soit la vitesse à laquelle votre base d'utilisateurs s'agrandit.

Principaux défis liés à la mise à l'échelle des logiciels

Lorsque votre logiciel prend de l'ampleur, il ne suffit pas d'ajouter des ordinateurs pour qu'il fonctionne correctement. Vous devez résoudre les problèmes qui surviennent à mesure que de plus en plus de personnes utilisent votre logiciel. Voici trois problèmes majeurs et comment les résoudre :

Gestion d'un trafic élevé

Lorsque davantage d'utilisateurs accèdent à votre application, celle-ci ralentit. Cela peut se produire lors du lancement d'un produit, par exemple. Votre application peut mettre plus de temps à répondre, voire cesser de fonctionner.

Comment y remédier:

• Équilibrage de charge: répartissez le trafic entre les serveurs pour que votre application continue de fonctionner correctement lorsque de nombreuses personnes l'utilisent en même temps.
• Évoluez selon les besoins: ajoutez de la puissance lorsque le trafic augmente, réduisez-la lorsqu'il diminue.
• Utilisation plus intelligente de la base de données: conservez des copies de vos données afin de pouvoir gérer un plus grand nombre de lecteurs.

Voici ce qu'il faut faire lorsque le trafic augmente :

• Acheminez le trafic de manière intelligente : répartissez la charge entre les serveurs pour que tout continue de fonctionner.
• Adaptez vos ressources en fonction de la capacité : en fonction de vos besoins du moment.
• Utilisez votre base de données à bon escient: conservez des copies de vos données afin que davantage d'utilisateurs puissent y accéder simultanément.

Gardez votre code propre

Lorsque votre application prend de l'ampleur, le code peut devenir confus et difficile à mettre à jour. Cela ralentit le développement de nouvelles fonctionnalités et crée davantage de problèmes à résoudre.

Comment y remédier:

• Structure organisée: divisez votre application en éléments distincts et clairs qui fonctionnent ensemble.
• Nettoyage régulier: prenez le temps de nettoyer votre code pour éviter des maux de tête futurs.
• Tests: assurez-vous que les tests couvrent l'ensemble du code afin de détecter rapidement les problèmes en cascade.
• Tests: effectuez des tests complets pour détecter les problèmes à un stade précoce, avant qu'ils ne se propagent dans votre système.

Systèmes distribués

La gestion de la cohérence des données entre les services, la gestion de la communication entre eux et la prévention de la propagation des erreurs sont des défis courants dans les systèmes distribués. Par exemple, si un service rencontre des problèmes de réseau, ces problèmes peuvent affecter d'autres parties de votre système si vous ne faites pas attention.

Comment nous gérons cela

• Nous gérons les files d'attente de messages (comme RabbitMQ et Kafka) afin de garantir une communication fluide entre les services et d'empêcher les problèmes de se propager dans le système.
• Nous suivons le parcours des requêtes dans notre système afin de détecter et de corriger rapidement les problèmes de performance, mais il nous arrive parfois de passer à côté de certaines choses.
• Nous utilisons des outils fiables tels que Raft et Paxos pour garantir la cohérence des données lorsque nous travaillons avec des systèmes distribués.

Construire pour la scalabilité

La clé pour assurer une bonne évolutivité est de détecter les goulots d'étranglement dès le début. Cela peut impliquer d'accélérer les requêtes de base de données lentes, de nettoyer le code désordonné ou de choisir des outils adaptés à vos besoins. Le fait de traiter ces problèmes dès le début nous a évité des maux de tête plus importants par la suite.

Modèles utiles pour améliorer la croissance des systèmes

Rendre les choses évolutives n'est pas aussi simple qu'il y paraît. Vous devez planifier et choisir les outils adaptés à la tâche. Voici quelques modèles qui peuvent vous aider à maintenir le bon fonctionnement de votre système à mesure qu'il se développe, tout en restant facile à entretenir.

Au-delà des technologies, la création de systèmes évolutifs repose sur une conception réfléchie. Nous allons maintenant examiner les défis courants, tels que les systèmes trop étroitement couplés, le traitement simultané d'un grand nombre de données utilisateur ou la simplification générale de la gestion. Voici quelques approches éprouvées pour aider votre système à évoluer tout en conservant sa maintenabilité.

1. Architecture en couches

Imaginez que vous divisez votre système en trois parties principales. Ce que voient les utilisateurs, les règles qui régissent le fonctionnement et le stockage des données. Il s'agit d'une architecture en couches, une méthode claire qui vous permettra de maintenir et de développer votre système sans rencontrer de problèmes.

Pourquoi cela fonctionne :

• les modifications apportées à une couche (par exemple, l'introduction d'une nouvelle base de données) n'ont pas d'impact direct sur les autres.
• Des limites claires facilitent les tests et la recherche de bugs et aident les nouveaux développeurs à se mettre à niveau plus rapidement.

Exemple en TypeScript :

// La couche de service sépare la logique métier de l'accès aux données.

class UserService {

  constructor(private userRepository: IUserRepository) {}

  fetchUserData(userId: string) {

    return this.userRepository.getById(userId);

  }

}

Le fait d'avoir ces petits éléments facilite les modifications sans causer de problèmes dans l'ensemble du système.

2. Microservices : diviser une application complexe en parties plus petites et autonomes

Les microservices permettent de décomposer les applications en éléments plus petits qui peuvent fonctionner de manière autonome. Chaque élément s'exécute séparément avec sa propre base de données et son propre cycle de vie.

Pourquoi cela fonctionne :

• Les services individuels peuvent évoluer en fonction de la demande (par exemple, en adaptant uniquement le traitement des paiements pendant les périodes de pointe).
• Réduction des risques : les modifications apportées à un service ne perturbent pas l'ensemble du système.

Les conteneurs (via Docker) et les outils d'orchestration (par exemple, Kubernetes) simplifient le déploiement et la gestion des microservices. De même, la fédération GraphQL diffuse les interactions entre les services lors de la création d'API.

Exemple : intégration GraphQL simplifiée pour un microservice

// Service utilisateur indépendant dans les microservices  
  
interface IUserService {  
getUser(id: string): Promise\<User\>; 

} 

Ce système découplé permet également aux équipes de combiner différentes stacks technologiques, ce qui leur offre une grande flexibilité pour optimiser des services spécifiques.

3. Architecture orientée événements

Dans les systèmes événementiels, vos services partagent des données via des files d'attente de messages telles que Kafka ou RabbitMQ. Cela permet à votre système de rester stable et de fonctionner sans heurts, même lorsque vous recevez un grand nombre d'utilisateurs à la fois.

Pourquoi cela fonctionne :

• Permet un fonctionnement indépendant des services pendant les pics de trafic
• Idéal pour traiter les demandes simultanées dans les systèmes en temps réel
• Réduit les ralentissements à l'échelle du système pendant les pics de charge
• Gère efficacement les pics de trafic pendant les périodes de forte demande

Exemple en Java utilisant Kafka :

// Envoi d'événements avec le producteur Kafka

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

kafkaProducer.send(record);

Les modèles événementiels fonctionnent également bien avec les systèmes sans serveur. Ils permettent de traiter les tâches simultanément, ce qui rend votre système plus flexible.

4. Modèle de mise en cache des données

Les goulots d'étranglement des bases de données freinent souvent les efforts de mise à l'échelle. La mise en cache résout ce problème en stockant les données fréquemment consultées en mémoire, ce qui réduit la latence des requêtes en cas d'utilisation intensive.

Pourquoi cela fonctionne :

• Il décharge les opérations de lecture intensive vers des services tels que Redis ou Memcached.
• Il regroupe les requêtes similaires, évitant ainsi le trafic réseau/base de données redondant.

Exemple : utilisation de DataLoader pour la mise en cache GraphQL

// Regrouper et mettre en cache les requêtes GraphQL

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

const user = await userLoader.load(userId);

Une bonne mise en cache aide votre système à rester stable lorsque de nombreuses personnes l'utilisent simultanément, ce qui allège la charge sur votre base de données et accélère les temps de réponse.

5. Modèles natifs du cloud

Les plateformes cloud telles qu'AWS, Azure et Google Cloud vous permettent d'augmenter ou de réduire automatiquement votre capacité, ce qui facilite considérablement la gestion des systèmes distribués. Grâce à cette flexibilité, vous n'avez plus à vous soucier de la manière de gérer la croissance de votre système.

Voici ce que nous utilisons :

• Informatique sans serveur: des outils tels qu'AWS Lambda qui s'adaptent automatiquement lorsque des événements se produisent, vous évitant ainsi d'avoir à gérer les serveurs
• Gestion des conteneurs: des outils tels que Kubernetes qui vous aident à gérer vos applications conteneurisées et à déplacer les ressources selon vos besoins

Pourquoi cela fonctionne bien :

• Le système s'adapte automatiquement, ce qui garantit un fonctionnement fluide et permet de maîtriser les coûts.
• Facilite le déploiement, ce qui permet aux équipes de consacrer plus de temps à la création de nouvelles fonctionnalités.

Exemple concret : AWS Lambda en action

• Vous écrivez votre code de fonction
• Puis vous le déployez et AWS s'occupe de tout le reste : il exécute votre code dès qu'un événement le déclenche, comme une nouvelle requête web.

Upsun se charge pour vous de toutes ces tâches fastidieuses de configuration du cloud : il gère la configuration de l'environnement et les certificats SSL en arrière-plan tout en veillant à ce que votre système puisse continuer à évoluer si nécessaire.

Pour commencer

1. Commencez par identifier ce qui ralentit votre système : votre base de données ne parvient-elle pas à suivre le rythme des requêtes, votre code source est-il trop désorganisé, ou avez-vous tout regroupé dans un seul et même monolithe qui devient de plus en plus difficile à gérer ?
2. Procédez étape par étape : choisissez une fonctionnalité à transformer en microservice ou ajoutez un peu de mise en cache pour accélérer ce qui est souvent lu.
3. Essayez les outils cloud ou les options sans serveur pour les parties les plus simples de votre système : ils gèrent la mise à l'échelle à votre place.

En procédant étape par étape, vous pouvez créer quelque chose qui évolue naturellement sans vous retrouver avec un système qui tombe en panne ou qui ralentit au moment où vous en avez le plus besoin.

Observer la combinaison de différents modèles

Examinons un exemple concret illustrant comment différents modèles peuvent fonctionner ensemble pour résoudre des problèmes complexes. Nous verrons comment la combinaison du modèle Proxy et du cache de ressources améliore l'accès aux données :

// Modèle Resource Cache
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);
}
}
// Modèle proxy combiné au 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) {
// Vérification préalable du cache
Data cachedResult = (Data) cache.get(id);
if (cachedResult != null) {
return cachedResult;
}
// Si le résultat n'est pas dans le cache, le récupérer dans la base de données
Data result = realDatabase.fetchRecord(id);
cache.put(id, result);
return result;
}
}

Le modèle Proxy contrôle l'accès à la base de données et surveille les opérations, tandis que le cache de ressources conserve les données fréquemment utilisées en mémoire, prêtes à être utilisées. Lorsqu'ils fonctionnent ensemble, vous bénéficiez à la fois de sécurité et de rapidité.

Intégration et déploiement continus

Lorsque votre base de code s'agrandit, il devient difficile de gérer les changements tout en assurant le bon fonctionnement du système. Tout va très vite et la stabilité demande beaucoup de travail.

Les pipelines CI/CD automatisent les tests et le déploiement, ce qui signifie que vous pouvez pousser les modifications de code dans votre système sans avoir à effectuer manuellement chaque étape. Votre processus de déploiement est rationalisé et nécessite moins d'efforts lors du déploiement des mises à jour.

Les outils CI/CD populaires tels que GitHub Actions, Jenkins, CircleCI et GitLab CI, lorsqu'ils sont combinés avec Docker, permettent de garantir la cohérence de vos builds dans tous les environnements.

Par exemple, votre pipeline pourrait exécuter tous vos tests, créer des conteneurs et déployer des mises à jour sur Kubernetes sans que personne n'ait à le faire manuellement.

Si vous travaillez avec plusieurs services, il est très important de tester leur fonctionnement conjoint dès le début. Vous devrez déployer les modifications petit à petit afin de ne pas perturber le fonctionnement du système.

Les pipelines CI/CD rationalisent le processus de déploiement de votre application lorsque vous ajoutez des fonctionnalités ou mettez à jour le code. Ainsi, lorsque vous associez la surveillance à des déploiements automatisés, vous obtenez un système capable de se développer et de s'adapter à vos besoins.

Ce que les modèles de conception modernes nous aident à réaliser

Une meilleure évolutivité

Les modèles de conception modernes vous aident à cibler les parties spécifiques de votre système qui ont besoin de plus de puissance, par exemple en séparant le service de connexion lorsque de nombreux utilisateurs tentent de se connecter en même temps. Vous ciblerez les ressources là où elles sont nécessaires et votre système fonctionnera mieux pendant les périodes de trafic intense.

En cas de pic de trafic de connexion, vous pouvez faire évoluer uniquement ce service tout en conservant le reste inchangé. Cette stratégie d'évolutivité ciblée vous aide à utiliser exactement ce dont vous avez besoin, sans plus.

Maintenabilité accrue

Les modèles de conception modernes facilitent la gestion de votre base de code en expansion en créant des structures claires et organisées, ce qui vous permet de comprendre ce qui se passe lorsque vous devez corriger quelque chose ou ajouter de nouvelles fonctionnalités.

Résilience et tolérance aux pannes

Lorsque vous construisez des systèmes modernes, leur résilience face aux pannes doit être au cœur de votre conception. Une bonne architecture système permet d'éviter que de petits problèmes ne mettent à mal l'ensemble de votre application, ce qui est extrêmement important lorsque vous exploitez des services qui dépendent les uns des autres.

En divisant votre système en plusieurs parties, si un problème survient (et cela arrivera forcément), il restera circonscrit. Et vos utilisateurs ? Ils ne remarqueront probablement même pas qu'il y a eu un problème. Cette approche de la conception des systèmes permet de maintenir le service même lorsque tout ne fonctionne pas parfaitement, ce qui est exactement ce qui permet de gagner la confiance des utilisateurs de votre produit.

Mise en pratique avec Upsun

Ces modèles fonctionnent encore mieux lorsqu'ils s'appuient sur une infrastructure adaptée. C'est là qu'Upsun intervient pour simplifier les choses :

• Clonage rapide pour les environnements de développement
  • Testez rapidement chaque service, sans attendre
  • Copiez rapidement des données réelles pour tester le fonctionnement
  • Essayez de nouvelles méthodes de développement sans perturber les sites en ligne
• Fonctionnalités de workflow qui facilitent les systèmes distribués
  • Les environnements de prévisualisation s'affichent automatiquement lorsque vous apportez des modifications
  • Le routage et la découverte des services fonctionnent tout simplement
  • Certificats SSL et sécurité gérés pour vous
• Gestion simplifiée des ressources
  • Adaptez chaque service en fonction de ses besoins
  • Les conteneurs s'adaptent automatiquement en fonction de leur utilisation
  • Ne payez que ce que vous utilisez

Au lieu de passer du temps à configurer l'infrastructure, votre équipe peut se concentrer sur la mise en œuvre des modèles les plus importants pour l'évolutivité de votre application. Upsun gère les aspects complexes de l'infrastructure cloud, vous permettant ainsi d'accélérer les améliorations architecturales.

Évoluez en toute confiance

Vous souhaitez évoluer ? Voici quelques indicateurs qui peuvent vous aider à prendre vos décisions. Considérez-les comme des repères qui vous guident vers l'approche d'évolutivité la mieux adaptée à votre système.

• Envisagez les microservices lorsque :
• Si vos requêtes prennent régulièrement plus d'une demi-seconde, il est probablement temps de repenser votre configuration.
• Les composants individuels du service traitent plus de 1 000 requêtes par minute
• Les équipes ont besoin de capacités de déploiement autonomes
• Le développement de fonctionnalités est bloqué par la complexité du monolithe
• Il est probablement temps d'ajouter la mise en cache si le CPU de votre base de données est surchargé. Disons, au-dessus de 70 % la plupart du temps.
• Si vous lisez beaucoup plus que vous n'écrivez. Pensez à 80 % de lectures ou plus, et la mise en cache allégera considérablement la charge de votre base de données.
• Les temps de réponse aux requêtes dépassent 100 ms
• Des données identiques sont demandées de manière répétée dans des délais très courts
• Adoptez une architecture orientée événements lorsque :
• Les processus système traitent plus de 10 000 événements par seconde
• Les pics de trafic dépassent 3 fois la charge de base
• Les opérations asynchrones représentent plus de 40 % du temps de traitement
• Les services doivent maintenir leur fonctionnalité pendant les pannes en aval

Vous tirerez le meilleur parti de ces modèles à grande échelle, et Upsun dispose de l'infrastructure nécessaire pour que vous puissiez vous concentrer sur le développement.

Commencez par résoudre votre plus gros goulot d'étranglement. Utilisez des indicateurs pour guider chaque décision de mise à l'échelle. Cela permet à votre système de fonctionner correctement sans complexité inutile.