В современном мире обработки больших объемов данных производительность и стабильность работы конвейеров данных являются ключевыми факторами успеха. Особенно это касается систем, требующих обработки сообщений с высокой пропускной способностью, минимальной задержкой и гарантированной надежностью. Одним из самых эффективных подходов к реализации таких систем стали pull-ориентированные (тянущие) конвейеры, которые позволяют достигать максимальной загрузки процессоров, не рискуя при этом привести систему к потреблению всей доступной памяти. В основе pull-ориентированных конвейеров лежит принцип управления потоком данных и контроля нагрузки на все участки системы, что обеспечивает не только скорость, но и устойчивость работы. Основная задача при построении высокопроизводительных конвейеров данных — максимально эффективно использовать вычислительные ресурсы, при этом избегая перегрузок, которые могут привести к резкому увеличению потребления памяти и остановке системы из‑за её ошибки.
Остановка и последующий перезапуск конвейера часто приводят к накоплению необработанных сообщений, что вызывает так называемое "OOM loop" (цикл переполнения памяти). В подобных сценариях, при выходе из строя, системе только хуже: накопившиеся данные создают еще большую нагрузку, усложняя восстановление и приводя к повторящемуся циклу падений. Примером грамотной архитектуры, позволяющей эффективно реализовать такие сценарии, является Elixir GenStage — инструмент для создания высокопроизводительных потоковых конвейеров с поддержкой механизма обратного давления (back-pressure). На его примере можно увидеть, как правильно организовать взаимодействие этапов обработки, гарантируя как загрузку всех ядер процессора, так и контроль за потоком сообщений. Основой конвейера в рассматриваемой системе выступает SlotProducer — модуль, реализующий производителя сообщений, который подключается к Postgres и пользуется логической репликацией.
SlotProducer не занимается непосредственной обработкой данных, а лишь принимает сообщения, после чего распределяет их по множеству процессорных стадий, каждая из которых привязана к одному ядру процессора. Каждая стадия процессора, в свою очередь, отвечает за десериализацию данных, приведение значений к нужным типам и сопоставление сообщений с конечными пунктами назначения, такими как Kafka или очередь SQS. После этапа обработки собранные сообщения поступают в специализированный слой — ReorderBuffer, задача которого заключается в упорядочивании и объединении потоков данных перед дальнейшей доставкой. Такая архитектура с этапом разветвления и слияния потоков обеспечивает оптимальное распределение нагрузки и повышает стабильность работы. Первоначально можно было бы предположить, что для передачи сообщений между этапами конвейера достаточно использовать синхронный вызов GenServer.
call/3, который блокирует отправителя до подтверждения получения сообщения. Однако такой подход крайне неэффективен, поскольку производитель, дожидаясь обработки пакета сообщений одним процессором, не может одновременно распределить нагрузку на остальные свободные процессоры, что приводит к неравномерной загрузке и низкой производительности. Реакция на это заключается в применении асинхронных вызовов GenServer.cast/2, которые не блокируют отправителя. Это позволяет SlotProducer быстро отправлять пачки сообщений на обработку, не ожидая обработки предыдущих.
Тем не менее, такой метод рискует быстро привести к переполнению памяти: если конечные потребители (например, Kafka или SQS) временно недоступны, либо Postgres генерирует сообщения быстрее, чем процессоры успевают их обрабатывать, сообщения начнут накапливаться в почтовых ящиках процессов, что чревато отказом системы. Именно тут на помощь приходит pull-ориентированная модель с использованием GenStage. В этой модели направление передачи данных меняется на противоположное: теперь потребители сами запрашивают у производителей необходимое количество сообщений. Этот запрос, называемый demand, представляет собой целочисленное значение, отражающее число сообщений, которые потребитель готов принять и обработать. На практике demand отправляется по цепочке в обратном направлении, от конечного этапа конвейера ко входным производителям.
Такое распространение сигнала позволяет каждому этапу контролировать и регулировать поток данных, тем самым избегая перегрузок и накоплений. При этом передачи запросов demand осуществляются асинхронно, что минимизирует задержки и исключает блокировки. SlotProducer, получая запросы от каждой процессорной стадии, ведет учет текущего спроса для каждого потребителя. Этот спрос регулирует количество сообщений, которые можно отправить на обработку. Например, если для каждого из трех процессоров стартовое значение demand равно тысячи сообщений, SlotProducer может спокойно отправлять им именно столько, не рискуя переполнить очереди.
С каждым отправленным пакетом сообщений счетчик demand уменьшается, что позволяет точно отслеживать оставшийся запас вместимости каждого процессора. Когда же конвейер достигает максимальной загрузки, счетчики demand равны нулю, что сигнализирует об отсутствии свободной емкости для новых сообщений. В этот момент SlotProducer прекращает читать новые сообщения из Postgres, обеспечивая таким образом естественное обратное давление и не допуская переполнения памяти. В случае резкого увеличения входящего трафика, например, при массовом коммите транзакции в Postgres, система не позволяет происходить неконтролируемому накоплению сообщений, а именно адаптивно снижает скорость приема данных. Такое поведение критично при работе с реальными высоконагруженными системами, где устойчивость важнее простого увеличения пропускной способности.
Применение pull-ориентированных конвейеров с системой demand помогает использовать асинхронные вызовы GenServer.cast/2, избавившись при этом от недостатков, связанных с отсутствием обратного давления. Это объединяет преимущества как высокой скорости передачи сообщений, так и контролируемого потребления ресурсов. Данная модель является не только теоретически привлекательной, но и получила практическое подтверждение в коммерческих приложениях. Так, команда Sequin использует подобный подход для обеспечения низкой задержки передачи изменений из Postgres в сторонние сервисы и приложения, гарантируя при этом обработку каждого изменения строго один раз (exactly-once processing).
Благодаря этому их решения хорошо масштабируются вертикально, эффективно используя все CPU ядра сервера. Помимо GenStage, на его базе разработаны дополнительные библиотеки, такие как Broadway, которые упрощают создание таких конвейеров при работе с популярными источниками сообщений, например, Kafka или SQS. Эти инструменты предоставляют высокоуровневые абстракции для реализации pull-ориентированных потоков данных с встроенной поддержкой обратного давления и управления ошибками. Подводя итог, стоит отметить, что pull-ориентированные конвейеры являются ключом к созданию современных высокопроизводительных систем обработки данных. Их способность предоставлять точный контроль над потоком сообщений, не блокируя при этом отправителей, позволяет обеспечить стабильную нагрузку на ресурсы, предотвращая опасные накопления данных и резко повышая общую производительность.
Интеграция таких решений в инфраструктуру современных приложений и сервисов открывает новую веху в построении надежных, масштабируемых и быстрых систем обработки событий. Поэтому разработчикам и инженерам, работающим с потоками данных и очередями сообщений, стоит внимательно изучить и внедрять pull-ориентированные модели, чтобы не отставать в мире высоконагруженных вычислений.
