Os Padrões dos Gigantes da Web – o Zero Downtime Deployment

No artigo “Deploy Contínuo”, vimos como melhorar o Time to Market sem impactar a qualidade do desenvolvimento.

O passo seguinte é assegurar a disponibilidade do site ou aplicativo apesar desses deploys freqüentes. O Zero Downtime Deployment (“Deploy sem interrupção”) é uma estratégia que visa fazer um deploy sem interromper o funcionamento do aplicativo a fim que a troca fique transparente para os usuários.

Como colocar novas versões do aplicativo em produção sem impactar a experiência dos usuários?

O Zero Downtime Deployment na prática

A aplicação do Zero Downtime Deployment é baseado em alguns padrões e boas práticas.

 

Os principais padrões

Blue/Green Deployment

O Blue/Green Deployment é o padrão clássico do Zero Downtime Deployment. Ele assume que o aplicativo fica em produção em, pelo menos, dois conjuntos de maquinas. O objetivo é o de subir a versão N+1 num conjunto (verde aqui abaixo) enquanto o serviço é mantido num outro conjunto (azul) na versão N.

Blue/Green Deployment

Canary Release

Esse padrão combinado com o Blue/Green Deployment permite de confrontar a versão N+1 com uma população limitada de usuários enquanto a maioria dos usuários usam a versão N. Os mecanismos envolvidos são os mesmos que para o Blue/Green Deployment.

Esse padrão é usado pelo Facebook, onde os seus funcionários utilizam a nova versão do site durante um dia antes de deixar accessível para todos os usuários caso tudo esteja correto.

Canary Release

O Dark Launch

Esse padrão permite colocar em produção de maneira invisível uma funcionalidade para simular progressivamente um teste de carga com o tráfego que existirá na utilização real.

O objetivo desse padrão é de validar as performances e a escalabilidade da plataforma. Simulando de maneira progressiva o tráfego esperado ajuda para preparar e otimizar os sistemas para que ocorra tudo bem durante o lançamento da funcionalidade no dia D.

 

Implementação

O objetivo é combinar o mecanismo de distribuição de carga (Load Balancing) com o processo de deploy:

  • o Load Balancer tira o conjunto de maquinas onde vamos colocar a versão N+1,
  • depois do deploy, o Load Balancer dirige alguns usuários até esse conjunto com a versão N+1,
  • o Load Balancer tira a(s) outro(s) conjuntos(s) de maquinas, de maneira incremental se tem varios, para sobir de versão até a N+1 e coloca de novo na distribuição de carga.

Implementação do Blue/Green Deployment

 

Boas práticas

Existe dois pontos de atenção nesse conceito de Zero Downtime Deployment. O primeiro trata das sessões usuários, e o segundo é as mudanças de modelo de dado.

 

Sessões HTTP e distribuição de carga

Há duas maneiras de gerar as sessões usuários quando distribuamos a carga entre vários servidores aplicativos:

  • usar a afinidade de sessão,
  • usar as sessões compartilhadas.

 

Afinidade de sessão

O mecanismo é o seguinte:

  • Quando um usuário chega sem sessão, ele éstá dirigido a um servidor que criará uma nova sessão;
  • O mecanismo de distribuição de carga cuida que todas as vezes seguintes o usuário acesse sempre o mesmo servidor.

Esse mecanismo traz alguns problemas com o Blue/Green Deployment, porque os usuários que têm uma sessão num servidor saindo da distribuição de carga vão perder as suas sessões e precisarão fazer o login novamente.

 

Sessões compartilhadas

No caso de os servidores de aplicação compartilharem o mesmo cache de sessões, os usuários não estarão ligados com um conjunto de maquinas específico.

Essa maneira de gerar as sessões é obviamente ideal para aplicar o Blue/Green Deployment pois tirar um servidor não impacta os usuários.

Esse tipo de mecanismo é o padrão dos principais servidores de aplicação do mercado (Tomcat Cluster, WebSphere ND, etc). Para evitar a adesão com um produto, é possível implementar os seus próprios mecanismos utilizando ferramentas de cache de memória distribuído como memcached ou CouchDB.

 

Mudanças de modelo de banco de dados

No processo de deploy com a estratégia Blue/Green Deployment, um possível problema é o fato de a versão N+1 da aplicação impor mudanças no modelo de dados:

Implementação do Blue/Green Deployment com impactos no modelo de dados

 

Tal problema aparece no segundo passo: o código do aplicativo na versão N é incompatível com o modelo de dados da versão N+1. Como assegurar que a versão N funcionará com a versão N+1 do modelo de dados?

 

A palavra chave é antecipação, tanto no lado do banco de dados quanto do código da aplicação:

  • Banco de dados, tem que preparar os scripts de migração do esquema:
    • os scripts de expansão, que vão preparar a fase de transição enquanto os dois esquemas coabitarem;
    • os scripts de contração, que vão consolidar o esquema de transição com o esquema alvo;
    • os scripts de rollback, que vão dar a possibilidade de voltar no esquema inicial sem perder nenhum dado caso necessário.
  • Lado código, tem que:
    • ser capaz de usar as diferentes versões do esquema inicial;
    • assegurar a sincronização e a consistência dos dados;
    • anticipar a período de transição e colocar esse código “misto” antes de migrar o esquema inicial até o esquema alvo.

Não entendeu? Segue um exemplo com uma tabela!

 

Exemplo de migração de esquema

Contexto

Historicamente, nossa aplicação utilizava somente um campo único para guardar o endereço do usuário na tabela Pessoa:

Tabela Pessoa

Isso não é o ideal para várias razões. Por isso, criaremos uma nova tabela Endereço para guardar os diferentes elementos de um endereço

Tabelas Pessoa e Endereço

Na realidade, essa migração será feita em dois tempos, usando temporariamente um esquema de transição para assegurar o rollback se um problema surgir:

Migração de Esquema de modelo

No lado do banco de dados

Para tornar possível essa migração de esquema, três scripts SQL são necessários:

  • O script de expansão que criará o esquema de transição:
    • Criação da tabela Endereço;
    • Duplicar os dados da tabela Pessoa nos diferentes campos da tabela Endereço.
  • O script de contração que migrará o esquema de transição até o esquema alvo:
    • Tirar o campo Endereço da tabela Pessoa.
  • O script de rollback para voltar no esquema inicial (caso necessário):
    • Tirar a tabela Endereço.

 

No lado do código

O código aplicativo deve:

  • Ser capaz de usar as diferentes versões do esquema
  • Manter a consistência dessas versões

○      Ex: durante o período de transição, o código deve atualizar o endereço nas duas tabelas Pessoa e Endereço;

○      Para os casos simples (sincronisar duas colunas), podemos também usar os triggers.

Para o código ser capaz de usar as diferentes versões do esquema do banco de dados, a melhor solução é de implementar o Feature Flipping, usando um parâmetro para escolha de qual versão do esquema deve-se utilizar:

 

schema.mode=[ORIGINAL,TRANSITIONAL]

 

Sobre a consistência dos dados, o código deve simplemente escrever nas duas tabelas Pessoa e Endereço, idealmente em uma transação única.

 

Cenário 1: migração “fácil”

Migração sem problema

Cenário 2: rollback

Migração com problema

Impactos e recomendações

As migrações de esquema podem ter impactos negativos sobre as performances do aplicativo:

  • durante os períodos de expansão e de contração que assumem criações e supressões de objetos (tabelas, colunas), além de inicializações;
  • durante o período de transição, que implica escrever nos diferentes esquemas.

Para limitar os impactos, é bom evitar a utilização da palavra chave ALTER que causa locks sobre os objetos atualizados. Uma boa prática é criar novos objetos (colunas e tabelas). É bom saber que existem ferramentas para limitar os impactos dos ALTER: Toolkit de Percona ou Online Schema Change de Facebook que fazem evoluir uma tabela duplicando-lhe, assim não precisa de lock. Essas duas ferramentas são só para bancos de dados MySQL.

Um deploy que impõe uma migração de esquema não é um deploy como os outros, então é necessário limitar a sua freqüência. Na Etsy, os desenvolvedores fazem mais de 30 deploys a cada dia mas somente um deploy com mudanças de esquema na semana, na quinta-feira.

 

Porque não fazer sem esquema? É uma outra possibilidade que os bancos de dados de tipo NoSQL ditos “schema-less” (sem esquema), como MongoDB, permitem.

 

Eles já fazem Zero Downtime Deployment

Os Gigantes da Web nunca param os seus serviços para atualizarem suas versões, por uma razão bem simples: quando fazemos um deploy cada mês ou semana, pode acontecer uma interrupção de alguns 10 minutos, mas o que vá acontecer se eu aplico o Deploy Contínuo e eu faço 10 deploys cada dia?

Assim, os campeões do Deploy Contínuo que são a Etsy e a FlickR aplicam o Zero Downtime Deployment.

 

E na nuvem?

O Netflix tem uma visão diferente do Zero Downtime Deployment. Toda a sua infraestrutura está na Amazon Web Services, o paradigma é diferente:

  • Eles não têm máquinas físicas das quais devem cuidar;
  • A criação e a supressão de máquinas virtuais é simples e quase imediata.

 

Para gerar melhor os deploys, o Netflix desenvolveu a sua própria sobreposição em cima das ferramentas da Amazon: ASGARD.

Essa ferramenta permite de gerar clusters de instancias na AWS e integrar com as outras ferramentas de Netflix, oferecendo uma interface de serviços.

 

O processo é o seguinte:

  • Uma instância é iniciada com a versão N+1 (Canary machine) para fazer os primeiros testes. O objetivo é receber usuários reais nessa nova versão do aplicativo e de continuar o deploy caso tudo esteja correto (Canary Release).
  • O ASGARD cria um novo cluster com todas as instâncias necessárias (no Netflix, isso pode ser centenas de instâncias).
  • O cluster antigo continua de funcionar com a versão N mas o Load Balancer irá dirigir progressivamente todos os pedidos no novo cluster com a versão N+1 durante um tempo definido (um dia ou dois):
    • Se nada errado acontece, para-se o cluster que tem a versão N e apaga-se as instâncias. O novo cluster torna-se o cluster de produção “oficial”.
    • Se algum problema acontece, o Load Balancer dirige os pedidos para o cluster antigo e o novo cluster fica ligado (com menos instâncias) para investigação.

Com essas ferramentas e uma monitoria eficiente, a Netflix funciona sem ambiante de homologação.

 

E na minha empresa?

Tudo depende da freqüência de deploys na sua infraestrutura de produção. Se você já uas vários servidores de aplicação com um mecanismo de distribuição de carga, você pode aproveitar para aplicar a estratégia do Zero Downtime Deployment mesmo se você ainda não está fazendo Deploy Contínuo mas faz um deploy a cada mês!

Fontes

 

5 commentaires sur “Os Padrões dos Gigantes da Web – o Zero Downtime Deployment”

  • mudaćões?
  • @Leo: Mudações => mudanças. Obrigado, já corrigi. ;)
  • O artigo está muito bom, apesar de diversos erros de português. O mais dolorido foi o tráfico (Dark Launch). Em uma rede temos tráfego, pois o tráfico normalmente envolve algum tipo de substância entorpecente.
  • Obrigado Aldebaran. Troquei o "tráfico" pelo "tráfego" que faz mais sentido aqui. ;)
  • Excelente artigo!
    1. Deixe uma resposta

      O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *


      This form is protected by Google Recaptcha