Walrus é uma plataforma moderna de streaming de mensagens distribuída que oferece alto desempenho, tolerância a falhas e escalabilidade. É ideal para microsserviços, sistemas de logging, análises em tempo real e qualquer aplicação onde a entrega confiável de dados seja crítica.
Repositório do projeto: Walrus no GitHub
Por que Walrus é necessário
Walrus é perfeito para aplicações que exigem alta confiabilidade e streams de dados escaláveis. Exemplos de uso:
- Processamento de grandes fluxos de eventos em tempo real.
- Sistemas de logging e monitoramento.
- Arquitetura de microsserviços com troca de mensagens.
- Construção de processos ETL e análises de dados em tempo real.
Principais vantagens:
- Tolerância a falhas - rotação automática de líderes e replicação de dados.
- Alto desempenho - a estrutura de armazenamento baseada em logs garante acesso rápido às mensagens.
- Escalabilidade - segmentação e distribuição de carga entre os nós.
Cenários reais de uso do Walrus
Walrus é adequado para uma ampla variedade de tarefas onde o alto desempenho e a confiabilidade do streaming de mensagens são importantes. Por exemplo, aplicações web podem usá-lo para transmitir logs e eventos de usuários em tempo real, ajudando a detectar erros rapidamente e analisar o comportamento dos clientes. Na arquitetura de microsserviços, o Walrus atua como um intermediário confiável para troca de mensagens entre serviços, garantindo consistência e tolerância a falhas. Além disso, a plataforma é excelente para construção de processos ETL e sistemas de análise, onde dados de diferentes fontes são coletados, processados e transmitidos em tempo real para processamento e visualização adicionais.
Como o Walrus funciona
O Walrus é projetado como um sistema distribuído de streaming de mensagens que combina um motor de logs de alto desempenho com consenso Raft para coordenar metadados:
- Segmentação: Os tópicos são divididos em segmentos (aproximadamente ~1.000.000 de mensagens cada). Cada segmento possui um nó líder para onde as gravações são enviadas. Quando um segmento é preenchido, a liderança muda automaticamente para outro nó, equilibrando a carga no cluster.
- Consenso Raft: O protocolo Raft é usado apenas para metadados — por exemplo, para concordar qual nó é responsável por qual segmento. Os dados das mensagens não passam pela camada Raft, tornando o caminho crítico de escrita muito rápido.
- Write Fencing (direitos de escrita): Apenas o nó líder de um segmento pode escrever nele. Isso previne situações de "split-brain", onde múltiplos nós poderiam escrever no mesmo segmento simultaneamente.
- Leitura: Conforme os segmentos são preenchidos, eles são “selados”. A leitura pode ser feita de qualquer nó que possua uma cópia do segmento selado, sem mover os dados.
- Protocolo do cliente: Clientes (produtores e consumidores) podem se conectar a qualquer nó do cluster — o Walrus redireciona automaticamente a solicitação para o líder correto do segmento.
A arquitetura do Walrus é assim:
Instalando o Walrus
Para executar o Walrus, você precisará do Go e do Docker (opcional).
Instalação via Go
Clonar o repositório
git clone https://github.com/nubskr/walrus.gitcd walrusCompilar o projeto
go build -o walrus main.goExecutar
./walrusInstalação via Docker
docker pull nubskr/walrusdocker run -d --name walrus -p 8080:8080 nubskr/walrusApós iniciar, o Walrus estará disponível na porta 8080 por padrão.
Como usar o Walrus
O Walrus fornece uma API para publicação e assinatura de mensagens. Principais cenários de uso:
1. Publicação de mensagens
curl -X POST http://localhost:8080/topics/my-topic/messages \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"key": "user1", "value": "Olá, Walrus!"}'2. Assinatura de mensagens
curl http://localhost:8080/topics/my-topic/subscribe3. Criar tópicos
curl -X POST http://localhost:8080/topics \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"name": "my-topic", "partitions": 3}'O Walrus distribui automaticamente os dados entre os segmentos e garante consistência usando o Raft.
Conclusão
Walrus é uma plataforma poderosa e tolerante a falhas para trabalhar com streams de dados. Comece executando localmente via Docker ou Go, crie um tópico e experimente publicar suas primeiras mensagens. Graças ao seu desempenho e escalabilidade, o Walrus se tornará uma ferramenta confiável para seu projeto.
FAQ
- 1. O Walrus é adequado para pequenos projetos?
Sim, o Walrus pode ser usado localmente para testes e projetos pequenos, mas seus pontos fortes são totalmente aproveitados em sistemas distribuídos. - 2. Como a tolerância a falhas é garantida?
Através da rotação automática de líderes e replicação de dados entre nós usando Raft. - 3. Pode ser integrado com outros sistemas?
Sim, o Walrus pode funcionar com qualquer serviço que suporte API HTTP para publicação e assinatura de mensagens. - 4. Existe documentação oficial?
A documentação completa está disponível no GitHub Walrus.
