現(xiàn)代網絡連接系統(tǒng)幾乎是普遍分布的。 分布式系統(tǒng)由多臺計算機或服務器組成，它們協(xié)作實現(xiàn)最佳功能，即使在重負載下也能實現(xiàn)無縫的用戶體驗。 與單服務器網站相比：隨著用戶流量的增加，性能會迅速下降。分布式系統(tǒng)通過將應用程序劃分為單獨服務器上的獨立服務來解決此問題，為用戶創(chuàng)建統(tǒng)一的體驗，同時維護復雜的后端交互。
Python 盡管執(zhí)行速度較慢，但??仍然是人工智能、機器學習和大型語言模型的熱門選擇。 然而，固有的性能限制使得分布式系統(tǒng)必須確保這些應用程序的響應時間可接受。本文探討了關鍵的分布式系統(tǒng)功能、它們的優(yōu)勢以及擴展基于 Python 的后端的技術。
分布式系統(tǒng)的主要特征
最佳分布式系統(tǒng)具有以下特征：
- 節(jié)點： 協(xié)作工作的各個計算單元。 每個節(jié)點處理特定任務并與其他節(jié)點通信以維護系統(tǒng)功能。
- 通信協(xié)議：HTTP、gRPC 和 TCP/IP 等協(xié)議促進跨不同網絡的節(jié)點間通信和數據交換。
- 共享資源：數據庫、文件系統(tǒng)和消息隊列是共享資源，需要仔細管理才能實現(xiàn)一致且高效的訪問。
- 容錯：即使節(jié)點發(fā)生故障，也能確保系統(tǒng)彈性，通過冗余和復制消除單點故障。
- 可擴展性：通過添加節(jié)點（水平擴展）或增強單個節(jié)點容量（垂直擴展）來適應不斷增加的工作負載的能力。
為什么可擴展性至關重要
可擴展性，即系統(tǒng)處理增加的負載的能力，對于在流量激增期間保持最佳性能至關重要。 存在兩種主要的縮放方法：
- 水平擴展：添加更多服務器和機器。
- 垂直擴展：增加單個服務器資源（RAM、存儲、處理能力）。
設計可擴展的 Python 后端
構建可擴展的 Python 后端需要戰(zhàn)略性的工具選擇。 關鍵要素包括：
- API：
- 異步處理：使用與redis的芹菜作為消息經紀的芹菜。 負載平衡：
- >使用nginx或haproxy等工具在后端服務器之間均勻分布傳入請求。> >
芹菜和redis任務隊列
>分布式系統(tǒng)中的數據管理# tasks.py
from celery import Celery
app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')
@app.task
def process_order(order_id):
print(f"Processing order {order_id}")
# Adding a task to the queue
process_order.delay(123)
分布式系統(tǒng)中的數據管理必須粘附在CAP定理上：一致性：
所有節(jié)點始終查看相同的數據。- >
- >可用性：即使在節(jié)點失敗的情況下，系統(tǒng)仍保持運行。
- 分區(qū)公差：盡管網絡中斷，系統(tǒng)的功能。
- 合適的數據庫包括：
SQL數據庫（例如，postgresql）：
用于交易一致性。- > nosql數據庫（例如，mongodb）：用于可伸縮的，靈活的模式。
- >用于部署和縮放的工具 docker和kubernetes對于部署和縮放至關重要：
> python應用程序的一致環(huán)境應用程序。
- > kubernetes：
- 自動化容器應用程序的部署，縮放和管理。
- >示例： dockerfile和kubernetes部署（簡化）
kubernetes部署（YAML）：
FROM python:3.10 WORKDIR /app COPY . . RUN pip install -r requirements.txt CMD ["python", "app.py"]
>連續(xù)監(jiān)視和維護對于識別和解決分布式系統(tǒng)中的問題至關重要。 Prometheus和Grafana之類的工具是無價的：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: flask-backend
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: flask-backend
template:
metadata:
labels:
app: flask-backend
spec:
containers:
- name: flask-backend
image: flask-app:latest
ports:
- containerPort: 5000> prometheus：收集系統(tǒng)指標（API性能，數據庫延遲等）。
grafana：- 通過可自定義的儀表板可視化指標。
- 案例研究：可擴展的電子商務后端
- 可擴展的電子商務后端可以利用： fastapi用于訂購處理API。
用于部署和縮放的Docker和Kubernetes。
>Prometheus用于監(jiān)視。
- 結論
- >通過利用Python框架，例如燒瓶和Fastapi，芹菜等任務隊列，與Docker的容器化，與Kubernetes的編排以及監(jiān)控工具，例如Prometheus和Grafana，開發(fā)人員可以構建強大而可擴展的分布式分布式分布式，能夠處理實質性交通和增長。 進一步探索這些工具及其集成將增強您創(chuàng)建高性能應用程序的能力。
以上是分布式系統(tǒng)：設計可擴展的Python后端的詳細內容。更多信息請關注PHP中文網其他相關文章！
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typeHintsInpyThonsolverbromblemboyofambiguityandPotentialBugSindyNamalytyCodeByallowingDevelopsosteSpecefectifyExpectedTypes.theyenhancereadability，enablellybugdetection，andimprovetool.typehintsupport.typehintsareadsareadsareadsareadsareadsareadsareadsareadsareaddedusidocolon（
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要使用Python創(chuàng)建現(xiàn)代高效的API，推薦使用FastAPI；其基于標準Python類型提示，可自動生成文檔，性能優(yōu)越。安裝FastAPI和ASGI服務器uvicorn后，即可編寫接口代碼。通過定義路由、編寫處理函數并返回數據，可以快速構建API。FastAPI支持多種HTTP方法，并提供自動生成的SwaggerUI和ReDoc文檔系統(tǒng)。URL參數可通過路徑定義捕獲，查詢參數則通過函數參數設置默認值實現(xiàn)。合理使用Pydantic模型有助于提升開發(fā)效率和準確性。
