用 Go 建構可擴展的 SQS 消費者

介紹

在建構分散式系統時，像 Amazon SQS 這樣的訊息佇列在處理非同步工作負載方面發揮著至關重要的作用。在這篇文章中，我將分享我在 Go 中實現強大的 SQS 消費者的經驗，該消費者可以處理 Keycloak 的用戶註冊事件。此解決方案使用扇出/扇入並發模式來有效處理訊息，而不會佔用系統資源。

挑戰

我遇到了一個有趣的問題：每天處理大約 50,000 個 SQS 事件以在 Keycloak 中註冊用戶。一種幼稚的方法可能會為每個訊息產生一個新的 goroutine，但這可能很快就會導致資源耗盡。我們需要一種更受控制的並發方法。

為什麼要扇出/扇入？

扇出/扇入模式非常適合此用例，因為它：

• 維護固定的工作協程池
• 在工人之間均勻分配工作
• 防止資源耗盡
• 提供對並發操作的更好控制

實施深入探討

1. 消費者結構

首先我們來看看我們的基本消費結構：

type Consumer struct {
    Client    *sqs.Client
    QueueName string
}

2. 訊息處理管道

實現由三個主要組件組成：

1. 訊息接收者：不斷輪詢SQS以取得新訊息
2. 工作池：處理訊息的 goroutine 數量固定
3. 訊息通道：將接收者連接到工作人員

這是我們啟動消費者的方式：

func StartPool[requestBody any](
    serviceFunc func(c context.Context, dto *requestBody) error,
    consumer *Consumer) {

    ctx := context.Background()
    params := &sqs.ReceiveMessageInput{
        MaxNumberOfMessages: 10,
        QueueUrl:           aws.String(consumer.QueueName),
        WaitTimeSeconds:    20,
        VisibilityTimeout:  30,
        MessageAttributeNames: []string{
            string(types.QueueAttributeNameAll),
        },
    }

    msgCh := make(chan types.Message)
    var wg sync.WaitGroup

    // Start worker pool first
    startPool(ctx, msgCh, &wg, consumer, serviceFunc)

    // Then start receiving messages
    // ... rest of the implementation
}

3. 關鍵配置參數

讓我們檢查一下關鍵的 SQS 設定參數：

• MaxNumberOfMessages (10)：每次輪詢的批次大小
• WaitTimeSeconds (20)：長輪詢持續時間
• VisibilityTimeout (30)：訊息處理的寬限期

4. 工作池實施

工作池是扇出模式發揮作用的地方：

func startPool[requestBody any](
    ctx context.Context,
    msgCh chan types.Message,
    wg *sync.WaitGroup,
    consumer *Consumer,
    serviceFunc func(c context.Context, dto *requestBody) error) {

    processingMessages := &sync.Map{}

    // Start 10 workers
    for i := 0; i < 10; i++ {
        go worker(ctx, msgCh, wg, consumer, processingMessages, serviceFunc)
    }
}

5. 重複訊息處理

我們使用sync.Map來防止處理重複訊息：

type Consumer struct {
    Client    *sqs.Client
    QueueName string
}

最佳實踐和學習

1. 錯誤處理：始終優雅地處理錯誤並適當記錄它們
2. 訊息清理：僅在成功處理後刪除訊息
3. 優雅關機：使用上下文實現正確的關閉機制
4. 監控：在關鍵點新增日誌記錄以提高可觀察性

性能考慮因素

• 工作人員數量：根據您的工作負載和可用資源進行選擇
• 批次大小：吞吐量和處理時間之間的平衡
• 可見性超時：依照您的平均處理時間設定

未來的改進

1. 動態工作人員擴充：依佇列深度調整工作人員數量
2. 斷路器：為下游服務增加斷路器
3. Metrics Collection：新增 Prometheus 指標進行監控
4. 死信佇列：對失敗訊息實施DLQ處理
5. 重試：為瞬時失敗增加指數退避

結論

扇出/扇入模式為在 Go 中處理大量 SQS 訊息提供了一個優雅的解決方案。透過維護固定的工作池，我們可以避免無限制的 goroutine 創建的陷阱，同時確保高效的訊息處理。

請記住在實現此類模式時始終考慮您的特定用例。此處顯示的配置值（工作執行緒數、逾時值等）應根據您的要求和資源限制進行調整。

原始碼：[連結到您的儲存庫（如果有）]

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