Patterns de Communication Inter-Services : Synchrones vs Asynchrones

La communication entre les services est un élément fondamental des architectures de microservices. Elle permet aux différents services de s'échanger des informations et de coordonner leurs actions pour réaliser des tâches communes.

Chaque service dans une architecture de microservices fonctionne comme une unité indépendante avec son propre ensemble de responsabilités et de fonctionnalités. Cependant, ces services ne fonctionnent pas de manière isolée. Ils doivent souvent collaborer avec d'autres services pour effectuer des tâches complexes.

La communication entre les services peut se faire de manière synchrone ou asynchrone, chaque méthode ayant ses avantages et inconvénients. Nous allons décortiquer ces deux modes de communications dans cet article et fournir des exemples avec les technologies les plus couramment utilisées pour mettre en œuvre ces modèles de communication.

1.3 Comprendre les communications synchrones

Les communications synchrones sont celles où l'appelant attend une réponse de l'appelé avant de continuer son exécution. Les exemples courants de cette méthode de communication comprennent les appels de procédure distante (RPC) et les appels d'API basés sur HTTP/HTTPS, tels que REST ou gRPC.

Un avantage significatif de la communication synchrone est la simplicité. L'appelant et l'appelé partagent le même contexte d'exécution et peuvent ainsi facilement partager des informations d'état. De plus, les erreurs peuvent être facilement propagées et gérées. Cependant, cette méthode de communication peut conduire à des problèmes de performance et de disponibilité. En effet, si un service est lent à répondre ou s'il est indisponible, cela peut avoir un impact sur l'ensemble du système.

1.4 Comprendre les communications asynchrones

Au contraire, les communications asynchrones sont celles où l'appelant n'attend pas de réponse directe de l'appelé. Au lieu de cela, la communication se fait souvent via un intermédiaire, tel que RabbitMQ ou Kafka.

Ces intermédiaires sont souvent appelés "brokers de messages" parce qu'ils stockent et distribuent les messages entre les producteurs (les services qui envoient des messages) et les consommateurs (les services qui reçoivent des messages).

Le principal avantage de la communication asynchrone est sa capacité à decoupler les services, ce qui peut améliorer la performance et la résilience du système global. Cependant, la communication asynchrone peut aussi rendre le système plus complexe à concevoir et à gérer, en particulier en ce qui concerne la gestion des erreurs et des messages non délivrés.

Dans les sections suivantes, nous allons détailler plus en profondeur ces deux types de communications, en proposant des exemples et en détaillant leurs avantages et inconvénients respectifs.

Remarque: Il est important de noter que le choix entre les communications synchrones et asynchrones dépendra de nombreux facteurs, dont notamment les besoins spécifiques du projet, l'équipe de développement, et l'écosystème technologique en place.

2. Appels synchrones : REST et gRPC

2.1 Présentation du style architectural REST

La communication inter-services basée sur le style architectural REST est une façon courante d'échanger des données dans les systèmes de microservices.

REST, acronyme pour Representational State Transfer, est un style architectural qui définit des règles et des contraintes pour créer des interfaces d'API Web interopérables. Il utilise les protocoles standard HTTP/HTTPS, et les opérations CRUD (création, lecture, mise à jour, suppression) sont mappées sur les méthodes HTTP (POST, GET, PUT, DELETE).

Le principal avantage de REST est la simplicité de son utilisation avec le protocole HTTP. Sa conception stateless facilite le découplage entre le client et le serveur et favorise le fonctionnement indépendant des services.

Un exemple d'appel REST typique entre deux services peut ressembler à ceci:

Exemple de code:

1# Appel REST à partir de Service A vers Service B
2import requests
3
4response = requests.get('http://service_b/api/resource')
5
6if response.status_code == 200:
7    data = response.json()
8else:
9    # Gérer l'erreur ici
10    pass

2.2 Utilisation de gRPC pour la communication inter-services

Par ailleurs, gRPC est un autre protocole de communication inter-services, qui a été développé par Google. Contrairement à REST, qui utilise le texte comme format d'échange de données, gRPC utilise Protobuf, un format binaire, ce qui le rend plus performant et moins gourmand en ressources.

Exemple de code:

1# Appel gRPC à partir de Service A vers Service B
2import grpc
3
4# On initialise le client gRPC
5channel = grpc.insecure_channel('localhost:50051')
6stub = helloworld_pb2_grpc.GreeterStub(channel)
7
8# On prépare la requête
9request = helloworld_pb2.HelloRequest(name="world")
10
11# On appelle la méthode "SayHello"
12response = stub.SayHello(request)
13print(response.message)

2.3 Avantages et inconvénients des appels synchrones dans la communication inter-services

La table ci-dessous résume les avantages et les inconvénients des méthodes de communication inter-services synchrones.

Note: Dans les sections suivantes, nous aborderons les appels asynchrones en mettant l'accent sur les technologies Kafka et RabbitMQ.

3. Appels asynchrones : Kafka et RabbitMQ

3.1 Étude de Kafka comme système de messagerie distribué

Apache Kafka est une plateforme de streaming distribuée, ce qui signifie qu'elle permet de diffuser de larges volumes de données (messages) en temps réel entre les producteurs (services qui envoient les messages) et les consommateurs (services qui récupèrent les messages).

Kafka stocke les messages dans des "topics" qui peuvent être lus en parallèle par de nombreux consommateurs, permettant ainsi une distribution rapide et efficace des messages.

Il est résilient aux pannes et facilement scalable, ce qui en fait un choix populaire pour la communication inter-services dans de nombreux systèmes à haute disponibilité.

Exemple de code:

1// Producteur Kafka en Java
2Properties props = new Properties();
3props.put("bootstrap.servers", "kafka:9092");
4props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
5props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
6
7Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
8ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("test", "key", "value");
9
10producer.send(record);
11producer.close();

3.2 L'utilisation de RabbitMQ dans la communication inter-services

RabbitMQ est un courtier de messages open source qui supporte plusieurs protocoles de messagerie. RabbitMQ offre une fonctionnalité de "queue" qui stocke les messages jusqu'à ce qu'ils soient consommés par les consommateurs.

Il fournit également des fonctions de routage avancées, ce qui permet aux producteurs de spécifier dans quelle file d'attente un message doit être envoyé.

Exemple de code:

1# Producteur RabbitMQ en Python
2import pika
3
4connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
5channel = connection.channel()
6
7channel.queue_declare(queue='hello')
8
9channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!')
10connection.close()

3.3 Avantages et inconvénients des appels asynchrones selon le contexte

Les appels asynchrones offrent plusieurs avantages mais s'accompagnent également de complications.

La décision d'utiliser des appels synchrones ou asynchrones dépend fortement du cas d'utilisation, du contexte et des exigences du système.

Dans la section suivante, nous explorerons plus en détail les patterns spécifiques pour la communication inter-services en tenant compte des avantages et inconvénients de chaque méthode.

4. Comparatif des méthodes synchrones et asynchrones

4.1 Efficacité de la communication dans les deux approches

La communication synchrone, comme son nom l'indique, suppose une synchronisation entre les services. C'est un flux de communication bidirectionnel où le service demandeur attend une réponse avant de continuer. Cela le rend intuitif et direct. Cependant, il peut également entrainer un ralentissement du système si un des services impliqués est lent ou indisponible.

Au contraire, dans la communication asynchrone, le service demandeur n'a pas besoin d'attendre la réponse pour continuer son travail. Il envoie son message et continue son flux de travail. Cette indépendance le rend plus adapté à des systèmes où la latence est tolérable et où la rapidité de traitement n'est pas primordiale.

4.2 Adaptation des méthodes en fonction des besoins de l'application

L'architecture de votre application aura un impact majeur sur le type de communication que vous choisirez. Par exemple, pour une architecture orientée services (SOA), le protocol SOAP (un protocole synchrone) serait préféré. Par contre pour une architecture de microservices, vous pourriez opter pour REST pour des communications légères et simples, ou pour Kafka ou RabbitMQ pour de la communication asynchrone plus robuste lorsque la performance et la résilience sont nécessaires.

4.3 Choix de la méthode de communication : facteurs à considérer

Il y a plusieurs facteurs à considérer lors du choix d'une méthode de communication. Le premier est la performance: quels sont les délais tolérables dans votre système et combien de messages doivent être envoyés ou reçus?

Un autre facteur à considérer est la complexité du système. La communication synchrone est généralement plus facile à comprendre et à mettre en œuvre, mais peut entraîner une plus grande dépendance entre les services, rendant le système peut-être moins fiable.

La communication asynchrone, en revanche, bien que plus efficace pour traiter de grands volumes de messages, peut être beaucoup plus complexe à mettre en place et à gérer.

Enfin, la fiabilité est un autre facteur clé à prendre en compte. Dans certains cas, pouvoir garantir l'ordre et la livraison des messages peut être crucial, et il existe des différences significatives entre les approches synchrones et asynchrones de ce point de vue.

Dans l'ensemble, le choix de la méthode de communication dépendra largement des spécificités de chaque projet. Il est donc essentiel de bien comprendre les avantages et les inconvénients de chaque approach pour faire le meilleur choix en fonction de vos besoins.

5. Exemples concrets d'implémentation des patterns de communication inter-services

5.1 Exemple d'implémentation avec des appels synchrones

Prenons l'exemple d'une application de commerce électronique qui a différents services, chacun s'occupant d'une partie spécifique de l'application comme les utilisateurs, les produits et les commandes.

Supposons que lorsque l'utilisateur fait un achat, le service des commandes doit vérifier les détails de l'utilisateur auprès du service des utilisateurs et vérifier la disponibilité du produit auprès du service des produits. En cas de réussite, il doit ensuite confirmer l'achat à l'utilisateur et mettre à jour les stocks de produits.

Dans ce cas, nous utiliserions des appels synchrones en utilisant, par exemple, REST pour permettre la communication entre les services.

C'est ce que nous appelons le pattern de "request-reply" : le service demandeur (les commandes) envoie une requête au service récepteur (les produits ou les utilisateurs) et attend une réponse avant de poursuivre.

Exemple de code:

1@RequestMapping(value = "/buy", method = RequestMethod.POST)
2@ResponseBody
3public String buyProduct(@RequestBody Purchase purchase) {
4
5    // Appel synchrone au service User pour vérifier les détails de l'utilisateur
6    User user = restTemplate.getForObject("http://user-service/user/" + purchase.getUserId(), User.class);
7 
8 
9    // Appel synchrone au service Product pour vérifier la disponibilité du produit
10    Product product = restTemplate.getForObject("http://product-service/product/" + purchase.getProductId(), Product.class);
11
12    
13    if (user != null && product != null && product.getQuantityAvailable() > purchase.getQuantity()) {
14        // Confirmer l'achat et mettre à jour les stocks de produits
15        // ...
16    } else {
17        return "Achat impossible";
18    }
19    return "Achat confirmé";
20}

5.2 Exemple d'implémentation avec des appels asynchrones

Revenons maintenant à notre exemple d'application de commerce électronique. Imaginons maintenant que nous voulions envoyer des notifications aux utilisateurs en cas de modification des prix des produits qu'ils ont dans leur liste de souhaits.

Dans ce cas, nous pourrions utiliser un appel asynchrone basé sur le pattern de communication "publish-subscribe". Ici, le service de produits pourrait publier un message chaque fois qu'un prix de produit change, et le service d'utilisateurs pourrait être abonné à ces messages.

Nous pourrions utiliser RabbitMQ pour mettre en œuvre ce pattern de communication. Le service de produits agirait comme un éditeur de messages, tandis que le service d'utilisateurs agirait comme un consommateur.

Exemple de code:

1# Service Produits - Envoi de messages
2connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
3channel = connection.channel()
4channel.exchange_declare(exchange='price_updates', exchange_type='fanout')
5
6product_id = '1234'
7new_price = '99.99'
8message = f'Price of product {product_id} has changed to {new_price}'
9
10channel.basic_publish(exchange='price_updates', routing_key='', body=message)
11connection.close()

1# Service Utilisateurs - Réception de messages
2def callback(ch, method, properties, body):
3    # Extraction des informations du message
4    product_id, new_price = body.decode().split(' has changed to ')
5    
6    # Mettre à jour la liste de souhaits des utilisateurs avec le nouveau prix
7    # ...
8
9connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
10channel = connection.channel()
11channel.exchange_declare(exchange='price_updates', exchange_type='fanout')
12
13result = channel.queue_declare(queue='', exclusive=True)
14queue_name = result.method.queue
15
16channel.queue_bind(exchange='price_updates', queue=queue_name)
17
18channel.basic_consume(queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)
19channel.start_consuming()

Dans cet exemple, dès qu'un prix de produit change, tous les utilisateurs ayant ce produit dans leur liste de souhaits recevront une notification avec le nouveau prix.

6. Évolutions futures des patterns de communication inter-services

6.1 Tendances actuelles dans la communication inter-services

La communication inter-services est un domaine en constante évolution, influencé à la fois par les changements technologiques et les défis commerciaux. On assiste à une adoption croissante des architectures de microservices par les entreprises de toutes tailles, poussées par la promesse d'une scalabilité et d'une résilience améliorées.

Les interactions entre les services sont de plus en plus complexes, incitant les développeurs à adopter de nouvelles approches pour gérer la communication. Les bus d'événements, les systèmes de files d'attentes de messages et les systèmes de streaming de données en temps réel gagnent en popularité. On remarque également une tendance à l'utilisation d'API GraphQL pour créer des interfaces directes et efficaces entre les services.

6.2 Perspectives d'avenir des appels synchrones

Malgré l'augmentation de la popularité des appels asynchrones, les appels synchrones resteront une partie essentielle de la communication inter-services. En particulier pour les systèmes qui nécessitent des interactions en temps réel entre les services.

On anticipe une amélioration continue des protocoles existants comme REST avec l'avènement de technologies comme HTTP/3 qui promet de donner un coup de pouce à la performance. De plus, on observe un intérêt croissant pour la technologie gRPC, notamment dans les applications qui nécessitent le streaming de données.

6.3 Prévisions pour les méthodes de communication asynchrones

Les méthodes asynchrones sont essentielles pour assurer la scalabilité et la résilience des systèmes de microservices complexes. Le besoin d'efficacité et de rapidité pour traiter de grandes quantités de données en temps réel a donné naissance à de nouveaux systèmes de messagerie distribués comme Kafka.

Il est prévu que ces systèmes continuent à évoluer, en devenant plus performants et plus facile à déployer et à gérer. La croissance de l'Internet des objets et des flots de données volumineux nécessite des systèmes de communication robustes et évolutifs, ce qui devrait conduire à des innovations dans ce domaine.

La mise en œuvre de ces technologies dans un écosystème cloud natif pourrait conduire à leur adoption généralisée, permettant à un plus grand nombre d'entreprises de bénéficier de leurs avantages.

En somme, alors que la communication inter-services continue de s'orienter vers des modèles plus asynchrones, il est crucial d'adapter et d'affiner ces technologies pour répondre aux besoins évolutifs des systèmes distribués modernes.