GS.Orleans: ноября 2025

25.11.21, Orleans, Project

https://learn.microsoft.com/ru-ru/dotnet/orleans/tutorials-and-samples/tutorial-1

F:\Projects\VS\OrleansHelloWorld\OrleansHelloWorld.sln

Коротко: Orleans — это не «шина сообщений» в классическом смысле (как RabbitMQ/Kafka/Service Bus). Это виртуальный акторный фреймворк: у вас есть адресуемые «акторы» (Grains), у каждого — устойчивая идентичность и одиночная логическая активность, а взаимодействие идёт через асинхронные вызовы методов между акторами. Поэтому выглядит как «каждый с каждым», но под капотом — распределённая адресация, маршрутизация, масштабирование и устойчивость.

Как это устроено по сути:

Grains — логически одиночные сущности с ключом. Orleans гарантирует единственную активную копию Graina на кластер при обращении, создаёт/активирует его по требованию и может деактивировать при простое.
Взаимодействие — RPC-подобные async вызовы интерфейсов (IGrain). Нет явных очередей/топиков, но есть гарантированная адресация по ключу и автоматический ретрай/ре-транспарентность отказов.
Кластер — несколько Silo-процессов, в которых «живут» Grains. Есть Membership/Directory для маршрутизации (кто где активирован). В демо с UseLocalhostClustering всё в одном процессе/машине, поэтому не видно распределённости.
Долговечность — состояние Grains можно хранить в persistence storage (SQL, Azure Table, etc.) через storage providers. Активность — в памяти, состояние — внешне.
Потокобезопасность — каждый Grain обрабатывает сообщения последовательно, упрощая конкурентный код.
Масштабирование — вы добавляете silo-узлы; Orleans сам распределяет активации, балансирует и переактивирует при сбоях.

Чем Orleans отличается от «шины сообщений»:

Нет отдельного брокера/очередей, а есть адресуемые акторы и прямые вызовы. Семантика ближе к метод-вызовам, чем к publish/subscribe с ретеншном сообщений.
Нет встроенного хранения событий/сообщений как в Kafka. Если нужен event log или интеграция с внешними системами, обычно комбинируют Orleans с Kafka/RabbitMQ/Service Bus.
Есть стримы Orleans Streams, которые дают pub/sub внутри кластера (и коннекторы к внешним шинам), но это доп-механизм поверх акторов.

Когда выбирать Orleans:

Модель «много логических сущностей с ключами» и частые адресные взаимодействия: игровые сессии, IoT-девайсы, лобби, торговые инструменты, чаты, цифровые близнецы.
Нужна простая масштабируемая конкурентность без локов и сложной координации.
Нужна прозрачная отказоустойчивость акторов.

Когда лучше шина:

Интеграция между множеством разнородных сервисов.
Необходим durable event log, реплей событий, аналитика по потоку.
Требуется явный backpressure и сложная маршрутизация сообщений/топиков.

Как «почувствовать» распределённость в вашем примере:

Запустите отдельный Silo-процесс и отдельный Client-процесс, но с общим clusterId/serviceId и общим хранилищем membership (например, ADO.NET or Redis), не localhost clustering только в одном процессе.
Поднимите 2–3 silo-узла, включите Dashboard и наблюдайте, где активируются Grains.
Добавьте состояние в HelloGrain: наследуйте от Grain<yourstate>, подключите storage provider, посмотрите сохранение.
Попробуйте Orleans Streams: создайте stream provider и организуйте pub/sub между несколькими Grains.

Если хотите, могу накидать:

минимальный конфиг для 2 silo узлов + клиент;
пример Grain со state;
пример Orleans Streams и/или интеграции с внешней очередью.

Коротко: в Orleans нет “магии” по авто‑балансировке «медленных» и «быстрых» роботов внутри одного Grain класса. Баланс делается через правильное шардирование идентификаторов, выбор типа grain’ов, ограничения конкуренции и отдельные пула/силосы. Вот проверенные варианты.

Как разбрасывать роботов относительно Grades

Один робот = один Grain

Идентификатором делаете RobotId или составной ключ {Grade, RobotId}.
Плюсы: естественный горизонтальный скейл, изоляция по роботу, простая деградация проблемных.
Минусы: координацию по Grade (агрегация, лимиты) придётся делать отдельно.

Один Grade = один Grain, внутри — множество роботов

Плюсы: легко делать агрегаты по Grade, единая политика.
Минусы: горячие точки, конкуренция, сложно удержать SLA при «медленных» роботах; упирается в один активатор/поток.

Гибрид: шардирование по Grade

Ключ вида: Grade + ShardId + RobotId. Например, на Grade создаёте k шардов (k выбираете по нагрузке), а сами роботы живут в этих шардах либо как отдельные grains, либо как «внутренние акторы»/пулы.
Плюсы: снимает «hot grade», даёт гибкость по масштабированию.
Минусы: чуть сложнее маршрутизация.

Распределение нагрузки в Orleans: что есть из коробки

Placement/Activation:

StatelessWorker grains: несколько активаторов одного grain на разных силосах; хорошо для фан‑аут/фан‑ин, но нет адресуемости «одному роботу».
PreferLocal/Random/ActivationCountBased: влияет на то, где поднимется grain, помогает выровнять число activation по силосам, но не понимает «медленный/быстрый».
Consistent Hashing по grain id распределяет равномерно по силосам, если ключи хорошо перемешаны (тут поможет шардирование).

Concurrency:

Reentrant/Interleaving/Streams: можно снижать блокировки, но аккуратно с инвариантами робота.

Limits:

Turn‑based execution на grain защищает от гонок, но «медленный» grain будет держать свою очередь.

Scheduling:

ThreadPool/Base Turn Executor — системный, настраивается опциями, но тонкой приоритизации нет.

Как разделить «быстрых» и «медленных»

Разведите их по разным типам grain’ов и/или разным кластерам/силосам:

Быстрые: StatelessWorker + Streams/Kafka consumer grains, маленькие state, агрессивные таймауты, короткие turns.
Медленные: stateful grains с очередями и back‑pressure, отдельный Silo с иными ThreadPool/GC/CPU квотами.

Используйте Silo placement constraints:

Разные Silo Types/ServiceIds, PlacementDirector с атрибутами — «медленные» активируются только на выделенных силосах.

Через шардирование:

Быстрым давайте больше шаров на Grade, медленным — меньше, чтобы горячие роботы не колидировали в одном шарде.

QoS через очереди:

Перед grain поставьте per‑robot очередь (Streams с implicit subscription, или свой Mailbox). Быстрым — отдельные стримы/партиции, медленным — другая партиция с меньшей степенью параллелизма.

Практические схемы
A) Один робот = один Grain, ключ {Grade}:{RobotId}

Placement: ActivationCountBased (по умолчанию норм) + хорошо распределённые RobotId.
Быстрых и медленных делите на два типа: TradeRobotFastGrain и TradeRobotSlowGrain.
Силосы разделить по ролям через ClusterMembership + Placement атрибуты.
Интеграция: входящие сигналы через Orleans Streams; каждому роботу — отдельный stream namespace с партиционированием по RobotId.

B) Grade‑шардинг

Вводите GradeShardGrain key: {Grade}:{ShardIndex}, где ShardIndex = hash(RobotId) % K.
Внутри шарда храните только маршрутизацию к TradeRobotGrain (который адресуется по полному ключу) или исполняете роботов внутри шарда (если важен локальный агрегат).
K настраиваемо, можно динамически мигрировать, запуская двойное чтение и постепенный ребаланс.

C) Пулы для медленных задач

Для тяжёлых операций вынесите их в StatelessWorker‑пул с ограничением параллелизма (SemaphoreSlim внутри пула или ограничение активаторов).
Робот‑grain ставит задачу в пул и сразу возвращает turn, получая callback по завершении — это не блокирует очередь робота.

Анти‑паттерны

Один Grade = один stateful grain со всеми роботами — почти всегда станет hot spot.
Долгие синхронные операции внутри turn — блокируете всю очередь робота.
Отсутствие таймаутов/идемпотентности при ретраях — лавинообразные задержки.

Что настроить дополнительно

Per‑grain execution timeouts и circuit breakers; отмена по токенам для медленных задач.
Back‑pressure: если очередь событий робота растёт — понижайте частоту входящего потока или включайте деградацию стратегии.
Telemetry: latency histogram per grain type, queue length, activation distribution; алерты на p95/p99 по типу.

Если дадите:

сколько роботов, распределение «быстрых/медленных»
RPS/событий на робота
требования по p95/p99
текущая топология силосов

— предложу конкретный ключевой формат, число шардов K, PlacementDirector/constraints и пример кода для grain типов, Streams и разделения по ролям силосов.

Нам необходимо выбрать такой вариант, который мог управляться существующим функционалом Orleans. Своего нет нужды сюда применять.
Поэтому, что Оrleans то и будем использовать.
Мы же не собираемся для Оrleans его Kubernetes как-то модифицировать.
Поэтому берем, то что есть.

Понял. Используем стандартные механизмы Orleans и официальный Orleans Kubernetes Hosting без модификаций.

Предлагаю следующий базовый план без кастомных аддонов:

Хостинг: Orleans Silo в .NET Generic Host, Orleans Kubernetes Hosting (Orleans.Clustering.Kubernetes), стандартный Membership через K8s API.
Развертывание: StatefulSet/Deployment + Headless Service для силосов, отдельный Service для клиентского трафика (Ingress/Service type LoadBalancer).
Persistence/Streams: стандартные провайдеры (Azure Table/Blob/SQL/Redis/Kafka) — в зависимости от вашей инфраструктуры. Никаких кастомных провайдеров.
Топология: единый кластер Orleans, шардирование за счет ключей grain-ов, балансировка — через встроенный Placement (PreferLocalPlacement/Random/ActivationCountBased). Без собственных Placer-ов.
Timers/Reminders: встроенные Reminders (Azure Table/SQL) — без кастомных шедулеров.
Telemetry: встроенный Microsoft.Extensions.Logging + OpenTelemetry exporters (если уже есть), без патчей Orleans.

Чтобы предложить конкретную конфигурацию (число силосов, выбор Placement, провайдеры persistence/streams, параметры GC/activation limits), пришлите:

предполагаемый RPS/событийность и SLO (p95/p99, тайм-ауты),
типы grain-ов и ключи (как шардируем), ожидания по размеру состояния,
где хостится кластер (AKS/EKS/GKE/on‑prem K8s) и доступные managed сервисы (SQL/Azure Table/Redis/Kafka),
требования к durability (eventual vs strong) и к обработке задержек/ретраев,
текущая сеть/Ingress (mTLS/sidecars есть или нет).

Готов дать минимальный yaml манифест для K8s, пример Program.cs с KubernetesMembership, выбор Placement по типам grain-ов и пример конфигурации Streams на стандартном провайдере — всё из коробки Orleans.

Что то мне сдается, что Orleans сделали для взаимодествия каждый с каждым.
Для игр, стрелялок.
А нас только роботы запрускаются в своемконтексте и все.
То есть мы получается не используем главной особенности Orleans - это взаимодействие каждый с каждым как в Играх.
А у нас мало Разных взаимодействий.
Или я не прав ?

Коротко: вы не обязаны иметь “каждый‑с каждым” взаимодействие, чтобы Orleans был уместен. Его ключевая ценность шире игр.

Что Orleans даёт, даже если у вас “роботы в своём контексте” и мало кросс‑взаимодействий:

Простая модель actor-per-entity. Каждый робот/сессия/задача может быть отдельным grain’ом с прозрачной адресацией и автоматическим lifecycle.
Масштабирование и размещение. Кластер сам распределяет grain’ы по узлам, перезапускает, балансирует без вашей ручной координации.
Сохранность состояния. Built‑in persistence (eventual/strong через провайдеры) и reminders/timers — удобно для долговременных фоновых роботов.
Надёжные таймеры и планирование. Reminders переживают рестарты и размещение — меньше клея вокруг job‑раннеров.
Встроенная конкуррентность. Один поток выполнения на grain упрощает инварианты без явных локов.
Виртуальная адресация и автоматическое активирование. Не нужно управлять пулами объектов/сервисов — обращение по ключу активирует нужный grain.
Потоки/стримы. Если вам всё же нужно изредка публиковать события (телеметрия, статусы, алерты) — стандартные Streams дают слабосвязную коммуникацию.
Наблюдаемость и версияция. Метрики/трейсинг, кластерная телеметрия, совместимость при деплоях.

Когда “каждый‑с‑каждым” действительно важен:

Игровые комнаты, чаты, высокочастотные P2P‑взаимодействия между большим числом сущностей.
Там Orleans хорош, но это лишь один из паттернов.

Если ваши роботы:

в основном независимы,
требуют устойчивых таймеров/напоминаний,
имеют состояние, которое надо хранить и восстанавливать,
должны масштабироваться горизонтально без сложной координации,

то Orleans по‑прежнему подходит и упрощает платформенную часть. Если же у вас полностью статeless батчи с редкими заданиями и без таймеров — возможно, будет достаточно обычного очереди+воркеров (например, HostedService + Kafka/Redis) или job‑системы типа Kubernetes CronJob.

Практический ориентир:

Нужны долгоживущие “умные сущности” с состоянием и таймерами → Orleans.
Нужны короткие одноразовые задания без состояния → очередь/джоб‑раннер.
Есть смесь? Комбинируйте: orchestration в Orleans, тяжёлые вычисления — как внешние воркеры по очереди.

Если опишете ваш сценарий роботов (жизненный цикл, состояние, требования к надёжности и SLA, объёмы, где храните стейт), предложу конкретную схему grain‑ов и провайдеров хранения/стримов.

GS.Orleans

суббота, 22 ноября 2025 г.

Orleans, Berstein

пятница, 21 ноября 2025 г.

25.11.21, Orleans, Project

четверг, 20 ноября 2025 г.

Orleans, Bernstein

Ярлыки

Архив блога

суббота, 22 ноября 2025 г.