Akka에서의 분산처리 클러스터의 최종 목표는, 외부 클러스터 시스템을 이용만 하는것이 아닌
단일지점 병목지점이 없는 확장가능한 시스템을 직접 구현하는것입니다.
외부 시스템을 그냥 사용하는것이 때로는 효율적일수 있지만, 직접 구현해보는것은 클러스터 시스템을 이용하는데 있어서 도움이 될것입니다.
클러스터 분산처리
클러스터는 여러 대의 컴퓨터들이 연결되어 하나의 시스템처럼 동작하는 컴퓨터들의 집합을 말하며
LightHouse(등대)는 클러스터내에 서버 발견(Discovery)과 가입/탈퇴를 관리하는 역활을 하며,
여러대의 컴퓨터를, 하나로 묶기위해 필요한 요소중 하나이며 아파치에서 주키퍼와 그역활이 유사합니다.
Rancher(목장관리),주키퍼(동물원사육사)등 클러스터시스템들은
유일하게 위치 투명성있는 관리 시드 노드가 항상 존재하며,재미있는 네이밍이 붙어있습니다.
Akka.net에서는 이하 등대로 표현하겠습니다.
git : https://github.com/psmon/AkkaForNetCore/tree/master/LightHouse
클러스터 OverView
Gossip Protocol
단일지점 병목을 없애기위해 피어투 프로토콜을 이용하며, 각노드는 빠르게 특정대상(정확히는 구성된 라우터)에게 이야기할수 있으며
설정없이 서로의 존재를 알기위해 잡담(Gossip) 방식을 사용합니다.
- 최초 Node1을 뛰운다.
- A1 : Node1은 인스턴스를 뛰우고 난후, 등대 에게 자신의 존재를 알린다.
- Node2를 뛰운다
- A2 : 노드2는 인스턴스를 뛰우고 난후, 등대에게 자신의 존재를 알린다.
- A1 : 등대는 Node1에게 Node2의 존재를 알린다.
- B1 : Node1은 Node2에게 인사를 하여 서로 연결을 맺어둔다.
- A2 : 연결이 완료되었음을 등대에게 알린다.
- Node3를 뛰운다.
- 동일과정 : A3 → (A1,A2) → (B3,B2) → A3
- Node1이 탈퇴(Down)한다.
- A1 : Node1이 등대에게 탈퇴를 알린다. ( 비정상 종료시에는 등대가 Node1이 사라짐을 파악후 제거진행)
- A3,A2 : 등대가 Node1의 탈퇴 사실을 알린다.
- B3,B1 : Node1과의 연결을 제거한다.
위 작동방법이 복잡한것처럼 보이지만, 설정변경없이 노드를 유연하게 확장할때 장점이있으며
피어투피어 네트워크는 다음과 같이 리얼 세계와 연관을 시키면 이해가 쉽습니다.
- 작업공간은 새로 참여할수도 있고, 중간에 나갈수도 있다.
- 새로운 역활의 담당자(노드)가 공간에 참여하면, 모든 구성원과 명함을 주고 받는다.
- 모든 전문가는 각각의 역활을 알고있기때문에, 직접 대화가가능하며, 동일한 역활의 담당자가 추가되면 그룹구성을한다.
기존 설계된 로컬 액터에 클러스터 룰 셋팅만하고, 라우팅 전략역시 설정만으로 분산처리를 설계할수 있습니다.
라운드 로빈만이 유일한 라우팅으로 알고 있다고 하면, AKKA에서는 다음과 같은 라우팅을 클러스터에서 사용할수 있습니다.
분산 처리의 세계에서는 구현된 로컬 로직 변경을 최소화하고 다양한 라우팅을 사용할수 있습니다.
클러스터 탑재하기
설정
akka { remote { log-remote-lifecycle-events = debug dot-netty.tcp { port = 7000 hostname = 127.0.0.1 } } actor { provider = cluster deployment { /cluster-roundrobin { router = round-robin-pool # routing strategy #routees.paths = ["/user/clustermsg"] nr-of-instances = 500 # max number of total routees cluster { enabled = on allow-local-routees = on use-role = akkanet max-nr-of-instances-per-node = 20 } } } } cluster { seed-nodes = ["akka.tcp://actor-cluster@127.0.0.1:7100"] # address of seed node roles = ["akkanet"] # roles this member is in auto-down-unreachable-after = 300s debug { verbose-heartbeat-logging = off verbose-receive-gossip-logging = off } } }
주요설정
- actor.privider = cluster : 해당 액터들을 클러스터로 사용하겠다.
- cluster-roundrobin.cluster.user-role = 롤이름 : 라운드 로빈방식으로, 롤 이름으로 지정된 노드에서 작동됨
- cluster.seed-nodes : 등대역활 지정
- cluster.roles : 자신이 가져야할 롤 지정(복수개지정가능)
로컬액터 클러스터액터로 전환
protected Cluster Cluster = Akka.Cluster.Cluster.Get(Context.System); private bool ClusterMode = true; protected override void PreStart() { // subscribe to IMemberEvent and UnreachableMember events if (ClusterMode) { Cluster.Subscribe(Self, ClusterEvent.InitialStateAsEvents, new[] { typeof(ClusterEvent.IMemberEvent), typeof(ClusterEvent.UnreachableMember) }); } } protected override void PostStop() { if (ClusterMode) Cluster.Unsubscribe(Self); } // src : https://github.com/psmon/AkkaForNetCore/blob/master/AkkaNetCore/Actors/ClusterMsgActor.cs
기존 로컬전용 액터에, 잡담(Gossip) 기능을 추가하는것으로 클러스터 기능 작동준비가 완료됩니다.
도메인 메시지를 처리하는 Received에는 코드변화가 없습니다.
클러스터로 구성된 액터에게 메시지 보내기
// 클러스터 액터 설정 : https://github.com/psmon/AkkaForNetCore/blob/master/AkkaNetCore/Startup.cs AkkaLoad.RegisterActor( "clusterRoundRobin", actorSystem.ActorOf(Props.Create<ClusterMsgActor>() .WithDispatcher("fast-dispatcher") .WithRouter(FromConfig.Instance), "cluster-roundrobin" )); // 클러스터 액터 DI 참조 얻기및 메시지 보내기 : https://github.com/psmon/AkkaForNetCore/blob/master/AkkaNetCore/Controllers/ActorTestController.cs private readonly IActorRef clusterRoundbin1; public ActorTestController() { clusterRoundbin1 = AkkaLoad.ActorSelect("clusterRoundRobin"); } [HttpPost("/cluster/msg/tell")] public void ClusterMsg(string value, int count) { for (int i = 0; i < count; i++) clusterRoundbin1.Tell(value); }
클러스터 한방에 로컬에서 뛰우기
클러스터 개발의 난제는, 로컬에 구성요소를 N개를 뛰우고 디버깅이 가능한가인데, 도커가 없을 시절
멀티노드를 뛰우는것은 상당히 불편한 과정에 하나였습니다.
요즘 대부분의 IDE들은 Docker(+Compose,+쿠버네틱)개발환경을 지원하고 있음으로
운영과 비슷한 조건의 노드 구성을 하고 구동시킬수 있으며 디버깅지원은 보너스입니다.
샘플에서는 추가로 DataDog(https://www.datadoghq.com/) 매트릭스 연동하였습니다. ( 클러스터에 발생하는 메시지에대한 모니터링)
데이터 분산처리
이 샘플에서는, 메시징을 별도로 저장하지 않았으며 처리중인 메시지는 영속화를 할수가 있습니다.
메시지가 저장되는 순간 데이터화(영속화)가 되었다라고 표현할수 있으며 이렇게 저장되는 메시지는
장애복구를 포함하여 전송보장및 우아한종료등 직접 설계에 반영할수 있습니다.
클러스터 싱글톤을 포함하여 샤딩처리및 영속화는 다음장 이후에 다뤄보겠습니다.
Links :
- https://getakka.net/articles/clustering/cluster-overview.html
- https://getakka.net/articles/clustering/cluster-sharding.html
- https://getakka.net/articles/clustering/distributed-data.html