کلاؤڈ کمپیوٹنگ اور مائیکرو سروس آرکیٹیکچر کی تیز رفتار ترقی کے تناظر میں، مختلف پروگرامنگ زبانوں کے لیے کوڈ کو متحرک طور پر چلانے کی صلاحیت فراہم کرنے کی ضرورت ہے جس میں سیکیورٹی، اسکیل ایبلٹی اور اعلی کارکردگی کی ضمانت ہے۔ یہ مضمون ایک ایسے پروجیکٹ کی وضاحت کرتا ہے جو الگ تھلگ ماحول میں کوڈ پر عمل درآمد کرتا ہے، اور جدید WEB IDE کے لیے منتخب کردہ تعمیراتی حل کے فوائد پر بحث کرتا ہے۔ سسٹم پر بنایا گیا ہے۔ جاؤ ، استعمال کرتا ہے۔ جی آر پی سی مؤثر انٹرسروس تعامل کے لیے، ریڈیس ایک پیغام بروکر کے طور پر اور ڈوکر پھانسی کے ماحول کو الگ تھلگ کرنے کے لیے۔ اے ویب ساکٹ سرور کو حقیقی وقت میں نتائج ظاہر کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔

ہم تفصیل سے بیان کریں گے کہ نظام کے اہم اجزاء کی ساخت کس طرح ہے، وہ متبادل حل سے کیسے مختلف ہیں اور کیوں ان ٹیکنالوجیز کا انتخاب اعلیٰ کارکردگی اور تحفظ کو حاصل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

1. تعمیراتی جائزہ اور اہم اجزاء

یہ پروجیکٹ مائیکرو سروس فن تعمیر کے اصول پر بنایا گیا ہے، جو آپ کو فعالیت کو آزاد خدمات میں تقسیم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ ہر جزو ایک انتہائی مخصوص کام کے لیے ذمہ دار ہے، جو نظام کی لچک، توسیع پذیری، اور غلطی کی برداشت کو یقینی بناتا ہے۔

اہم اجزاء:

• جی آر پی سی کو انٹر سروس کمیونیکیشن کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ مائیکرو سروسز کے درمیان ڈیٹا کی منتقلی کے لیے مثالی ہے کیونکہ:
  • بائنری پروٹوکول (پروٹوکول بفرز): تیز رفتار اور کمپیکٹ ڈیٹا کی منتقلی کو یقینی بناتا ہے۔
  • سخت ٹائپنگ: ڈیٹا کی منتقلی اور پروسیسنگ میں غلطیوں سے بچنے میں مدد ملتی ہے۔
  • کم تاخیر: جو خدمات کے درمیان اندرونی کالوں کے لیے اہم ہے (مثال کے طور پر، ایک gRPC سرور اور ایک Redis قطار کے درمیان)۔
• WebSocket سرور: عمل درآمد کے نتائج کو حقیقی وقت میں منتقل کرنے کے لیے کلائنٹ کے ساتھ دو طرفہ مواصلت فراہم کرتا ہے۔ یہ نتائج کے ساتھ قطار میں سبسکرائب کرتا ہے اور ڈیٹا کو کلائنٹ کو بھیجتا ہے، جس سے تالیف اور عمل درآمد کے لاگز کا فوری ڈسپلے ہوتا ہے۔
• ورکر: ایک آزاد سروس جو کاموں کو قطار سے کھینچتی ہے، کام کرنے کا ایک عارضی ماحول بناتی ہے، الگ تھلگ ڈوکر کنٹینر میں کوڈ کی توثیق اور عمل درآمد کرتی ہے، اور پھر عمل درآمد کے نتائج کو دوبارہ قطار میں شائع کرتی ہے۔
• Redis: جی آر پی سی سرور سے ورکر کو کام اور ورکر سے ویب ساکٹ سرور کو نتائج منتقل کرنے کے لیے بطور میسج بروکر استعمال کیا جاتا ہے۔ Redis کے فوائد تیز رفتار، پب/سب سپورٹ اور آسان اسکیلنگ ہیں۔
• اندرونی ماڈیولز:
  • کمپائلر اور ڈوکر رنر: ایک ماڈیول جو سٹریم لاگنگ کے ساتھ ڈوکر کمانڈز کو چلانے کے لیے ذمہ دار ہے، جس سے تالیف اور عمل درآمد کے عمل کی حقیقی وقت میں نگرانی کی جا سکتی ہے۔
  • زبان چلانے والے: مختلف زبانوں (C، C++، C#، Python، JavaScript، TypeScript) کے لیے توثیق، تالیف، اور کوڈ کے نفاذ کے لیے منطق کو یکجا کریں۔ ہر رنر ایک ہی انٹرفیس کو لاگو کرتا ہے، جو نئی زبانوں کے لیے فعالیت کی توسیع کو آسان بناتا ہے۔

2. انتخاب کے لیے ٹیکنالوجیز اور استدلال

جاؤ

گو کے فوائد:

• کارکردگی اور اسکیل ایبلٹی: گو میں تیز رفتاری ہے، جو خاص طور پر متوازی درخواستوں کی ایک بڑی تعداد کو سنبھالنے کے لیے اہم ہے۔

• بلٹ ان کنکرنسی سپورٹ: گوروٹینز اور چینلز کے میکانزم پیچیدہ ملٹی تھریڈنگ پیٹرن کے بغیر اجزاء کے درمیان غیر مطابقت پذیر تعامل کو لاگو کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔

  
  

جی آر پی سی

جی آر پی سی کے فوائد:

• موثر ڈیٹا کی منتقلی: بائنری ٹرانسفر پروٹوکول (پروٹوکول بفرز) کی بدولت، gRPC کم تاخیر اور کم نیٹ ورک لوڈ فراہم کرتا ہے۔
• مضبوط ٹائپنگ: یہ مائیکرو سروسز کے درمیان ڈیٹا کی غلط تشریح سے وابستہ غلطیوں کی تعداد کو کم کرتا ہے۔
• دو طرفہ سلسلہ بندی کے لیے معاونت: یہ خاص طور پر لاگز کے تبادلے اور حقیقی وقت میں عمل درآمد کے نتائج کے لیے مفید ہے۔

موازنہ: REST API کے برعکس، gRPC خدمات کے درمیان زیادہ موثر اور قابل اعتماد مواصلت فراہم کرتا ہے، جو کہ انتہائی ہم آہنگی والے نظاموں کے لیے اہم ہے۔

ریڈیس

ریڈیس کیوں؟

• اعلی کارکردگی: Redis فی سیکنڈ میں بڑی تعداد میں آپریشنز کو سنبھال سکتا ہے، جو اسے کام اور نتائج کی قطاروں کے لیے مثالی بناتا ہے۔

• پب/سب اور لسٹ سپورٹ: قطاروں اور سبسکرپشن میکانزم کو لاگو کرنے کی سادگی خدمات کے درمیان غیر مطابقت پذیر تعاملات کو منظم کرنا آسان بناتی ہے۔

• دوسرے میسج بروکرز کے ساتھ موازنہ: RabbitMQ یا Kafka کے برعکس، Redis کو کم کنفیگریشن کی ضرورت ہوتی ہے اور یہ ریئل ٹائم سسٹمز کے لیے کافی کارکردگی فراہم کرتا ہے۔

  
  

ڈوکر

ڈاکر کا کردار:

• ماحولیاتی تنہائی: ڈوکر کنٹینرز آپ کو مکمل طور پر الگ تھلگ ماحول میں کوڈ چلانے کی اجازت دیتے ہیں، جو عملدرآمد کی حفاظت کو بڑھاتا ہے اور مرکزی نظام کے ساتھ تنازعات کے خطرے کو کم کرتا ہے۔

• نظم و نسق اور مستقل مزاجی: ڈوکر کا استعمال میزبان سسٹم سے قطع نظر کوڈ کو مرتب کرنے اور اس پر عمل درآمد کے لیے ایک ہی ماحول فراہم کرتا ہے۔

• موازنہ: کوڈ کو براہ راست میزبان پر چلانے سے سیکیورٹی کا خطرہ لاحق ہوسکتا ہے اور انحصار کے تنازعات کا باعث بن سکتا ہے، جبکہ Docker آپ کو ان مسائل کو حل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

  
  

ویب ساکٹ

• ریئل ٹائم: کلائنٹ کے ساتھ مستقل کنکشن ڈیٹا (لاگز، عملدرآمد کے نتائج) کو فوری طور پر منتقل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
• بہتر صارف کا تجربہ: WebSocket کے ساتھ، IDE متحرک طور پر کوڈ کے نتائج کو ظاہر کر سکتا ہے۔

3. مائیکرو سروس آرکیٹیکچر کے فوائد

یہ پروجیکٹ مائیکرو سروس اپروچ استعمال کرتا ہے، جس کے کئی اہم فوائد ہیں:

• آزاد اسکیلنگ: ہر سروس (gRPC سرور، ورکر، WebSocket سرور، Redis) کو بوجھ کے لحاظ سے الگ سے اسکیل کیا جاسکتا ہے۔ یہ وسائل کے موثر استعمال اور درخواستوں کی تعداد میں اضافے کے لیے فوری موافقت کی اجازت دیتا ہے۔
• فالٹ ٹولرنس: سسٹم کو آزاد ماڈیولز میں تقسیم کرنے کا مطلب ہے کہ ایک مائیکرو سروس کی ناکامی پورے سسٹم کی ناکامی کا باعث نہیں بنتی۔ یہ مجموعی استحکام کو بڑھاتا ہے اور غلطیوں سے بازیابی کو آسان بناتا ہے۔
• ترقی اور تعیناتی کی لچک: مائیکرو سروسز آزادانہ طور پر تیار اور تعینات کی جاتی ہیں، جو نئی خصوصیات اور اپ ڈیٹس کے تعارف کو آسان بناتی ہیں۔ یہ آپ کو ہر مخصوص سروس کے لیے موزوں ترین ٹیکنالوجیز استعمال کرنے کی بھی اجازت دیتا ہے۔
• انضمام کی آسانی: واضح طور پر متعین انٹرفیس (مثلاً gRPC کے ذریعے) موجودہ فن تعمیر میں بڑی تبدیلیوں کے بغیر نئی خدمات کو مربوط کرنا آسان بناتے ہیں۔
• تنہائی اور سلامتی: ہر مائیکرو سروس اپنے کنٹینر میں چل سکتی ہے، جو غیر محفوظ کوڈ پر عمل درآمد سے وابستہ خطرات کو کم کرتی ہے اور تحفظ کی ایک اضافی تہہ فراہم کرتی ہے۔

4. تعمیراتی نقطہ نظر کا تقابلی تجزیہ

ریموٹ کوڈ پر عمل درآمد کے لیے جدید WEB IDEs بناتے وقت، مختلف تعمیراتی حلوں کا اکثر موازنہ کیا جاتا ہے۔ آئیے دو طریقوں پر غور کریں:

نقطہ نظر A: مائیکرو سروس فن تعمیر (gRPC + Redis + Docker)

• تاخیر: 40 ms
• تھرو پٹ: 90 یونٹ
• سیکیورٹی: 85 یونٹ
• توسیع پذیری: 90 یونٹس

خصوصیات:
یہ نقطہ نظر تیز رفتار اور قابل بھروسہ انٹر-سروس کمیونیکیشن، کوڈ پر عمل درآمد کی اعلیٰ تنہائی، اور کنٹینرائزیشن کی وجہ سے لچکدار اسکیلنگ فراہم کرتا ہے۔ یہ جدید WEB IDEs کے لیے بہترین ہے، جہاں جوابدہی اور سیکیورٹی اہم ہے۔

نقطہ نظر B: روایتی یک سنگی فن تعمیر (HTTP REST + سنٹرلائزڈ ایگزیکیوشن)

• تاخیر: 70 ایم ایس
• تھرو پٹ: 65 یونٹ
• سیکیورٹی: 60 یونٹ
• توسیع پذیری: 70 یونٹس

خصوصیات:
یک سنگی حل، جو اکثر ویب IDEs کے ابتدائی ورژن میں استعمال ہوتے ہیں، HTTP REST اور مرکزی کوڈ کے نفاذ پر مبنی ہوتے ہیں۔ اس طرح کے سسٹمز کو اسکیلنگ کے مسائل، تاخیر میں اضافہ، اور کسی اور کے کوڈ پر عمل کرتے وقت سیکیورٹی کو یقینی بنانے میں مشکلات کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔

نوٹ: WEB IDE کی ترقی کے جدید تناظر میں، HTTP REST اور سنٹرلائزڈ ایگزیکیوشن اپروچ مائیکرو سروسز آرکیٹیکچر کے فوائد سے کمتر ہے، کیونکہ یہ ضروری لچک اور توسیع پذیری فراہم نہیں کرتا ہے۔

تقابلی میٹرکس کا تصور

گراف واضح طور پر ظاہر کرتا ہے کہ مائیکرو سروسز آرکیٹیکچر (Aproach A) یک سنگی حل (Aproach B) کے مقابلے میں کم لیٹنسی، زیادہ تھرو پٹ، بہتر سیکیورٹی اور اسکیل ایبلٹی فراہم کرتا ہے۔

5. ڈوکر فن تعمیر: تنہائی اور اسکیل ایبلٹی

نظام کی حفاظت اور استحکام کے اہم عناصر میں سے ایک Docker کا استعمال ہے۔ ہمارے حل میں، تمام خدمات کو علیحدہ کنٹینرز میں تعینات کیا جاتا ہے، جو یقینی بناتا ہے:

• عمل درآمد کے ماحول کو الگ تھلگ کرنا: ہر سروس (gRPC سرور، ورکر، ویب ساکٹ سرور) اور میسج بروکر (Redis) اپنے اپنے کنٹینر میں چلتے ہیں، جو مرکزی نظام کو متاثر کرنے والے غیر محفوظ کوڈ کے خطرے کو کم کرتا ہے۔ ایک ہی وقت میں، صارف براؤزر میں جو کوڈ چلاتا ہے (مثال کے طور پر، WEB IDE کے ذریعے) ہر کام کے لیے الگ ڈوکر کنٹینر میں بنایا اور اس پر عمل درآمد کیا جاتا ہے۔ یہ نقطہ نظر یقینی بناتا ہے کہ ممکنہ طور پر غیر محفوظ یا غلط کوڈ بنیادی ڈھانچے کے کام کو متاثر نہیں کر سکتا۔
• ماحولیاتی مستقل مزاجی: ڈوکر کا استعمال یقینی بناتا ہے کہ ترتیبات ترقی، جانچ اور پیداوار کے ماحول میں ایک جیسی رہیں، جو ڈیبگنگ کو بہت آسان بناتی ہے اور کوڈ پر عمل درآمد کی پیش گوئی کو یقینی بناتی ہے۔
• اسکیل ایبلٹی لچک: ہر جزو کو آزادانہ طور پر پیمانہ کیا جا سکتا ہے، جو آپ کو بدلتے ہوئے بوجھ کو مؤثر طریقے سے ڈھالنے کی اجازت دیتا ہے۔ مثال کے طور پر، جیسے جیسے درخواستوں کی تعداد میں اضافہ ہوتا ہے، آپ اضافی ورکر کنٹینرز لانچ کر سکتے ہیں، جن میں سے ہر ایک صارف کوڈ پر عمل درآمد کرنے کے لیے علیحدہ کنٹینرز بنائے گا۔

• 
  

6. کوڈ کے چھوٹے حصے

ذیل میں کوڈ کے اہم حصوں کا ایک چھوٹا ورژن ہے جو یہ ظاہر کرتا ہے کہ سسٹم کیسے:

1. عالمی رنر رجسٹری کا استعمال کرتے ہوئے اس بات کا تعین کرتا ہے کہ کون سی زبان چلانی ہے۔
2. RunInDockerStreaming فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے صارف کوڈ چلانے کے لیے ایک Docker کنٹینر شروع کرتا ہے۔

1. رنر رجسٹریشن کے ذریعے زبان کا پتہ لگانا

یہ نظام عالمی رجسٹری کا استعمال کرتا ہے، جہاں ہر زبان کا اپنا رنر ہوتا ہے۔ یہ آپ کو آسانی سے نئی زبانوں کے لیے سپورٹ شامل کرنے کی اجازت دیتا ہے، یہ رنر انٹرفیس کو لاگو کرنے اور اسے رجسٹر کرنے کے لیے کافی ہے:

 package languages import ( "errors" "sync" ) var ( registry = make(map[string]Runner) registryMu sync.RWMutex ) type Runner interface { Validate(projectDir string) error Compile(ctx context.Context, projectDir string) (<-chan string, error) Run(ctx context.Context, projectDir string) (<-chan string, error) } func Register(language string, runner Runner) { registryMu.Lock() defer registryMu.Unlock() registry[language] = runner } func GetRunner(language string) (Runner, error) { registryMu.RLock() defer registryMu.RUnlock() if runner, exists := registry[language]; exists { return runner, nil } return nil, errors.New("unsupported language") }

نئی زبان کے اندراج کی مثال:

 func init() { languages.Register("python", NewGenericRunner("python")) languages.Register("javascript", NewGenericRunner("javascript")) }

اس طرح، درخواست موصول ہونے پر، سسٹم کال کرتا ہے:

 runner, err := languages.GetRunner(req.Language)

اور کوڈ پر عمل کرنے کے لیے متعلقہ رنر وصول کرتا ہے۔

2. کوڈ پر عمل کرنے کے لیے ایک ڈوکر کنٹینر لانچ کرنا

ہر صارف کوڈ کی درخواست کے لیے، ایک علیحدہ ڈوکر کنٹینر بنایا جاتا ہے۔ یہ رنر طریقوں کے اندر کیا جاتا ہے (مثال کے طور پر، رن میں)۔ کنٹینر چلانے کی بنیادی منطق RunInDockerStreaming فنکشن میں ہے:

 package compiler import ( "bufio" "fmt" "io" "log" "os/exec" "time" ) func RunInDockerStreaming(image, dir, cmdStr string, logCh chan < -string) error { timeout: = 50 * time.Second cmd: = exec.Command("docker", "run", "--memory=256m", "--cpus=0.5", "--network=none", "-v", fmt.Sprintf("%s:/app", dir), "-w", "/app", image, "sh", "-c", cmdStr) cmd.Stdin = nil stdoutPipe, err: = cmd.StdoutPipe() if err != nil { return fmt.Errorf("error getting stdout: %v", err) } stderrPipe, err: = cmd.StderrPipe() if err != nil { return fmt.Errorf("error getting stderr: %v", err) } if err: = cmd.Start();err != nil { return fmt.Errorf("Error starting command: %v", err) } // Reading logs from the container go func() { reader: = bufio.NewReader(io.MultiReader(stdoutPipe, stderrPipe)) for { line, isPrefix, err: = reader.ReadLine() if err != nil { if err != io.EOF { logCh < -fmt.Sprintf("[Error reading logs: %v]", err) } break } msg: = string(line) for isPrefix { more, morePrefix, err: = reader.ReadLine() if err != nil { break } msg += string(more) isPrefix = morePrefix } logCh < -msg } close(logCh) }() doneCh: = make(chan error, 1) go func() { doneCh < -cmd.Wait() }() select { case err: = < -doneCh: return err case <-time.After(timeout): if cmd.Process != nil { cmd.Process.Kill() } return fmt.Errorf("Execution timed out") } }

یہ فنکشن ڈوکر رن کمانڈ تیار کرتا ہے، جہاں:

• تصویر ایک مخصوص زبان کے لیے منتخب کردہ ڈوکر امیج ہے (رنر کنفیگریشن کے ذریعے بیان کی گئی ہے)۔
• dir اس درخواست کے لیے بنائے گئے کوڈ کے ساتھ ڈائریکٹری ہے۔
• cmdStr کوڈ کو مرتب کرنے یا اس پر عمل کرنے کی کمانڈ ہے۔

اس طرح، رنر کے رن طریقہ کو کال کرتے وقت، درج ذیل ہوتا ہے:

• RunInDockerStreaming فنکشن ڈوکر کنٹینر کو شروع کرتا ہے جہاں کوڈ پر عمل درآمد ہوتا ہے۔
• عمل درآمد کے لاگز کو logCh چینل پر سٹریم کیا جاتا ہے، جو آپ کو عمل درآمد کے عمل کے بارے میں معلومات کو حقیقی وقت میں منتقل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

3. انٹیگریٹڈ عملدرآمد کا عمل

کوڈ پر عمل درآمد کی مرکزی منطق کا کم سے کم ٹکڑا (executor.ExecuteCode):

 func ExecuteCode(ctx context.Context, req CodeRequest, logCh chan string) CodeResponse { // Create a temporary directory and write files projectDir, err: = util.CreateTempProjectDir() if err != nil { return CodeResponse { "", fmt.Sprintf("Error: %v", err) } } defer os.RemoveAll(projectDir) for fileName, content: = range req.Files { util.WriteFileRecursive(filepath.Join(projectDir, fileName), [] byte(content)) } // Get a runner for the selected language runner, err: = languages.GetRunner(req.Language) if err != nil { return CodeResponse { "", err.Error() } } if err: = runner.Validate(projectDir); err != nil { return CodeResponse { "", fmt.Sprintf("Validation error: %v", err) } } // Compile (if needed) and run code in Docker container compileCh, _: = runner.Compile(ctx, projectDir) for msg: = range compileCh { logCh < -"[Compilation]: " + msg } runCh, _: = runner.Run(ctx, projectDir) var output string for msg: = range runCh​​ { logCh < -"[Run]: " + msg output += msg + "\n" } return CodeResponse { Output: output } }

اس کم سے کم مثال میں:

• زبان کا پتہ لگانا زبانوں کو کال کے ذریعے کیا جاتا ہے۔GetRunner(req.Language)، جو ایک نئی زبان کے لیے آسانی سے مدد کے اضافے کی اجازت دیتا ہے۔
• ڈوکر کنٹینر لانچ کمپائل/رن طریقوں کے اندر لاگو کیا جاتا ہے، جو کوڈ کو الگ تھلگ کرنے کے لیے RunInDockerStreaming استعمال کرتے ہیں۔

یہ کلیدی ٹکڑے دکھاتے ہیں کہ کس طرح سسٹم توسیع پذیری (نئی زبانوں کا آسان اضافہ) کو سپورٹ کرتا ہے اور ہر درخواست کے لیے علیحدہ ڈوکر کنٹینر بنا کر تنہائی فراہم کرتا ہے۔ یہ نقطہ نظر پلیٹ فارم کی سلامتی، استحکام اور اسکیل ایبلٹی کو بہتر بناتا ہے، جو کہ جدید WEB IDEs کے لیے خاص طور پر اہم ہے۔

7. نتیجہ

یہ مضمون gRPC + Redis + Docker اسٹیک کا استعمال کرتے ہوئے مائکرو سرویس فن تعمیر پر بنائے گئے ریموٹ کوڈ پر عمل درآمد کے پلیٹ فارم پر بحث کرتا ہے۔ یہ نقطہ نظر آپ کو اجازت دیتا ہے:

• تاخیر کو کم کریں اور موثر انٹرسروس مواصلات کی وجہ سے اعلی تھرو پٹ کو یقینی بنائیں۔
• علیحدہ ڈوکر کنٹینرز میں کوڈ پر عمل درآمد کو الگ کر کے سیکیورٹی کو یقینی بنائیں، جہاں ہر صارف کی درخواست کے لیے ایک علیحدہ کنٹینر بنایا جاتا ہے۔
• مائیکرو سروسز کی آزاد اسکیلنگ کی وجہ سے سسٹم کو لچکدار طریقے سے اسکیل کرنا۔
• WebSocket کے ذریعے حقیقی وقت میں نتائج فراہم کریں، جو کہ جدید WEB IDEs کے لیے خاص طور پر اہم ہے۔

ایک تقابلی تجزیہ سے پتہ چلتا ہے کہ مائیکرو سروس فن تعمیر تمام کلیدی میٹرکس میں روایتی یک سنگی حل کو نمایاں طور پر پیچھے چھوڑ دیتا ہے۔ اس نقطہ نظر کے فوائد کی تصدیق حقیقی اعداد و شمار سے ہوتی ہے، جو اسے اعلیٰ کارکردگی اور غلطی برداشت کرنے والے نظام بنانے کے لیے ایک پرکشش حل بناتا ہے۔

مصنف: اولیکسی بونڈر
تاریخ: 2025-02-07