25.11.21, Orleans, Project

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

1. 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.

1. 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.

1. 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.