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Approcci in .NET e Windows Server 2003 per Ottenere la Scalabilità delle Applicazioni

Posted by Ricibald on January 22nd, 2008

In .NET è spesso necessario ottenere la scalabilità delle applicazioni. Immaginiamo di aver scritto un bellissimo software che richiede a un sistema esterno il permesso per richiedere un mutuo aziendale. Saranno presenti numerosi scambi di messaggi tra il nostro sistema e il sistema esterno in questione, che possono comportare dei lunghi tempi di attesa.

Immaginiamo ora che in questo lasso di tempo avvengano 100.000 richieste verso la nostra applicazione. Possiamo immaginare soluzioni più o meno eleganti, come pool di thread o gerarchie di processi ma queste hanno efficacia solo con molteplici processori. Anche se è una soluzione che solo ora sta diventando praticabile per un computer “normale”, grazie ai processori multi core, non è comunque una soluzione “altamente” scalabile: è infatti subordinata all’architettura del sistema che esegue la nostra applicazione.

Si utilizzano quindi normalmente diversi approcci di computer clustering. Tra i possibili tipi di clustering, esistono:

  • Fail-over clustering: il funzionamento delle macchine è continuamente monitorato, e quando uno dei due host smette di funzionare l’altra macchina subentra. Lo scopo è garantire un servizio continuativo
  • Load-balancing clustering: sistema nel quale le richieste di lavoro sono inviate alla macchina con meno carico
  • High Performance Computing clustering: le macchine suddividono i processi di un job su più macchine, al fine di guadagnare in prestazioni

In realtà, i clustering descritti sono figli di due pattern (presi da POSA):

  • Broker (o la sua versione “leggera” Client-Dispatcher-Server): supporta il coordinamento e la comunicazione tra sistemi distribuiti eterogenei. Consente di mantenere trasparente la localizzazione dei Server, in modo da poterli cambiare dinamicamente per ottenere un bilanciamento di carico
  • Master-Slave: supporta tolleranza d’errore, calcolo parallelo e accuratezza computazionale tramite ridondanza. Esiste un componente Master che suddivide e distribuisce il lavoro a componenti Slave identici. Gli Slave calcolano il risultato parziale e lo restituiscono al Master, il quale assembla i risultati parziali ottenuti per ottenere quello definitivo

Il protocollo con cui questi sistemi dialogano non è un problema, se si combina anche il pattern Forward-Receiver, che consente di definire un protocollo di comunicazione trasparente.

Nel nostro caso, risulta eccessivo dividere il lavoro in più sottolavori: quello che vorremmo è semplicemente smistare la richiesta al server più libero in modo da ottenere una scalabilità. Vorremmo quindi implementare il pattern Broker.

Fortunatamente, .NET ci viene incontro e ci fornisce un pattern Broker “pronto all’uso”: il .NET remoting. In MSDN esiste infatti la guida su come implementare il pattern Broker utilizzando .NET remoting.

Ma se si utilizza Microsoft Windows Server 2003, allora è possibile utilizzare una grande scorciatoia per il Load-Balancing clustering (oltre a quella appena vista): le Windows Server 2003 Clustering Services. Consentono di costruire un cluster di server. Il cluster è dotato di un indirizzo IP virtuale (xxx.yyy.zzz.kkkk), che quando richiesto trova corrispondenza con un indirizzo IP reale della macchina fisica più libera. In questo modo, è sufficiente creare in alternativa:

  • una dll acceduta tramite .NET remoting
  • un web service

e replicarlo in tutte le macchine fisiche. A questo punto, quando accederemo all’indirizzo IP xxx.yyy.zzz.kkkk e richiederemo il servizio interessato, il sistema operativo ci smisterà automaticamente alla macchina più libera. Non c’è bisogno di alcuna modifica nel nostro codice, stupefacente no??

Per maggiori informazioni, si veda l’ottimo articolo su come scrivere applicazioni “clusterizzate” in c# di Gerald Gibson Jr.

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