非同步訊息傳遞是現代分散式系統的基石。它能夠讓服務之間解耦，提高可擴展性，並促進容錯能力。然而，採用這種模式也伴隨著一系列挑戰。在本篇文章中，我們將探討開發人員在使用非同步訊息系統時常見的困難，以及如何應對這些挑戰。

1. 複雜的程式設計模型

採用事件驅動的程式設計模式，需要開發人員在應用程式的設計與架構上進行根本性的轉變。與同步系統不同，在同步系統中，程式邏輯會順暢地從一個方法流向另一個方法，而非同步系統則依賴一系列事件處理器來處理傳入的訊息。

舉例來說，一個簡單的同步方法呼叫：

result = service.process(data)

在非同步系統中會轉變為一個更複雜的流程：

  1. 請求訊息 被建立並發送至 請求通道。
  2. 回應訊息 需等待於 回應通道。
  3. 關聯識別碼 (Correlation ID) 確保回應對應到正確的請求。
  4. 無效訊息的處理需要 無效訊息佇列 (Invalid Message Queue)。

這種分散式的邏輯會增加系統的複雜性，使得開發與偵錯變得更加困難。為了減輕這種負擔，開發人員可以使用 可追蹤的關聯 ID、結構化日誌，以及一些框架來抽象化這部分的複雜性。

2. 訊息順序問題

訊息通道通常只保證訊息能夠送達，但不保證訊息的順序。然而，當訊息之間存在依賴關係，例如一系列金融交易或工作流程的步驟時，訊息順序錯亂可能導致不一致的結果。

為了解決這個問題，開發人員可以採取以下策略：

  • 使用 序列號 (Sequence Number) 來重新排列訊息順序。
  • 實作 冪等處理 (Idempotent Processing)，確保重複或順序錯亂的訊息不會影響系統狀態。
  • 使用 訊息代理 (Message Broker)，例如 Kafka，它能夠確保特定分區內的訊息順序。

3. 處理同步場景

並非所有場景都能夠接受非同步系統的延遲。例如，當用戶搜尋機票時，他們期望立即獲得結果。為了彌合同步與非同步設計之間的差距，可以採用以下方法：

  • 請求/回應模式 (Request/Reply Pattern)：將非同步訊息傳遞與同步行為結合，讓請求端在回應到來之前保持等待狀態。
  • 快取 (Caching)：使用快取數據來加速回應，後端系統則可以非同步更新。
  • 超時管理 (Timeout Management)：為操作設定明確的超時，防止無限等待。

4. 效能考量

訊息傳遞系統本身會帶來一定的額外開銷，例如：

  • 序列化/反序列化：打包與解析訊息的過程會增加延遲。
  • 網路成本：透過網路傳輸訊息需要一定的時間。
  • 處理延遲：事件處理程序需要資源來處理每個訊息。

雖然非同步系統擅長處理小型、獨立的訊息，但如果傳輸大量數據，可能會對系統造成負擔。為此，可以考慮以下優化措施：

  • 批次處理訊息 (Batch Processing) 以減少單個傳輸的開銷。
  • 針對高效能場景，評估如 gRPC 等替代通訊協議。

5. 共享資料庫的挑戰

當多個應用程式使用同一個共享資料庫，並且頻繁讀寫相同的數據時，可能會產生效能瓶頸與死鎖問題，這些問題主要來自於資料庫鎖的競爭。

解決方案包括：

  • 資料分片 (Partition Data)：將數據分散到多個分片，以減少爭用。
  • 事件溯源 (Event Sourcing)：用事件來替代直接的資料庫寫入，使處理流程更加非同步化。
  • 讀取副本 (Read Replicas)：透過副本來承載讀取請求，減輕主資料庫的負擔。

6. 學習曲線與最佳實踐

非同步設計往往會讓開發人員感到困難，因為大多數開發人員的訓練背景來自同步編程，這導致學習曲線較為陡峭，需要明確的指導方針。

為了讓團隊更容易適應非同步系統，可以採取以下措施：

  • 建立 培訓與指導計畫 (Training & Mentorship Programs)，專注於非同步設計模式。
  • 採用成熟的 設計模式 (Design Patterns)，如發佈/訂閱 (Publish-Subscribe)、命令查詢職責分離 (CQRS)、以及 Saga 模式來處理分散式交易。
  • 使用現有的 框架與函式庫，來降低開發的複雜性，例如 Kafka、RabbitMQ、NATS 等訊息代理工具。

結論

非同步訊息傳遞為分散式系統帶來了巨大的優勢，但它也伴隨著一定的挑戰。透過理解並解決這些問題，例如管理系統的複雜性、確保訊息順序、以及優化效能，開發人員可以構建更具彈性與可擴展性的系統。

從同步思維轉變為非同步思維是一個重要的過程，但只要使用正確的工具與最佳實踐，團隊便能在這種現代架構中茁壯成長。

你在非同步訊息傳遞中遇到過哪些挑戰呢？歡迎在留言區分享你的想法與解決方案！