الـ At-Least-Once Delivery في الـ Outbox Pattern وكيفية التعامل معاه

-
ليه الـ Outbox Pattern ممكن يبعت الرسالة مرتين؟

بالبلدي كده: ليه الـ Outbox Pattern ممكن يبعت الرسالة مرتين؟ 🚚📬

تخيل إنك صاحب محل، وعندك كشكول وتسجل فيه الأوردرات (ده الـ Outbox Table)، وعندك دليفري مهمته ياخد الأوردر من الكشكول ويروح يسلمه للزبون (ده الـ Message Relay / Background Worker).

لما حد بيطلب أوردر، أنت بتكتب الأوردر في الكشكول وفي نفس اللحظة بتخصم البضاعة من المخزن في Database Transaction واحدة. ✍️✨ الأوردر كده اتسجل صح ومش هيضيع إطلاقاً.

⚠️ إيه بقى سيناريو المشكلة اللي بيخليها At-Least-Once؟

الدليفري بيمشي بالخطوات دي بالضبط:

  1. يشوف الكشكول: يلاقي أوردر مكتوب عليه Pending أو "جديد". 📖
  2. يروح يوصل الأوردر: للزبون (يبعت الرسالة للـ Broker زي RabbitMQ أو Kafka). الزبون استلم الأوردر خلاص! 📦💨
  3. يرجع للمحل يشيّر على الكشكول: إنه تم التوصيل (Mark as Processed / Published). 📝✅

السؤال بقى: إيه اللي يحصل لو الدليفري اتعطل بين خطوة 2 وخطوة 3؟ 💥

تخيل الدليفري وصل الأوردر للزبون خلاص (خطوة 2 تمت)، وهو راجع في السكة للمحل عشان يعلم في الكشكول إن الأوردر وصل... الموتوسيكل بتاعه عطل أو السيرفر وقع! 🛵💥

  • الدليفري الجديد (لما السيستم يقوم تاني): هيفتح الكشكول عشان يشوف الأوردرات المعلقة. 🔄
  • هيلاقي إيه؟ هيلاقي إن الأوردر لسه مكتوب عليه Pending لأن الدليفري الأولاني ملحقش يعلم عليه "تم التوصيل"! 🔍
  • هيعمل إيه؟ بياخد نفس الأوردر ويروح يوصله للزبون تاني! 🚚💨

💡 النتيجة إيه؟

الزبون (اللي هو الـ Consumer أو السيرفس التانية) استلم نفس الرسالة مرتين! 📩📩

عشان كده بنقول إن النمط ده بيكفل At-Least-Once Delivery (يعني الرسالة هتوصل على الأقل مرة واحدة، وأكيد مش هتضيع)، بس مش بيضمن Exactly-Once (يعني ممكن في حالات العطل تتبعت مرتين أو أكثر).

🛠️ بنحلها إزاي في شغلنا؟

عشان نضمن إن السيستم ميتلخبطش لما يجيله أوردر مكرر، لازم الـ Consumer اللي بيستقبل الرسالة يكون Idempotent. 🛡️

يعني بالبلدي: الزبون لو استلم نفس الأوردر مرتين، يبص على رقم الأوردر الفريد (Message ID):

  • 🆕 لو أوردر جديد: ينفذه ويتعامل معاه طبيعي.
  • 🗑️ لو أوردر استلمه قبل كده: يرميه وما يكررش العملية (مثلاً ما يخصمش من الفيزا مرتين أو يبعت إيميل تأكيد مكرر).

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

Best Practices for Storing and Loading JSON Objects from a Large SQL Server Table Using .NET Core

-
 Best Practices for Storing and Loading JSON Objects from a Large SQL Server Table Using .NET Core Introduction JSON (JavaScript Object Notation) is widely used for storing structured data in SQL Server. However, when dealing with large tables, inefficient handling of JSON data can lead to performance bottlenecks, high storage costs, and slow queries. In this article, we will cover best practices for saving and loading JSON objects from large SQL Server tables using .NET Core. We will focus on storage strategies, indexing, efficient querying, and optimized data retrieval using Entity Framework Core (EF Core) and Dapper. --- 1. Choosing the Right Storage Strategy SQL Server supports JSON natively, but choosing the correct storage method depends on your use case. Option 1: Store JSON as NVARCHAR(MAX) (Best for Flexibility & Simplicity) ✔ Ideal for semi-structured or frequently changing data. ✔ Suitable when you need to store the entire JSON object but rarely query individual fiel...
Read more

Maxpooling vs minpooling vs average pooling

-
Image
Pooling is performed in neural networks to reduce variance and computation complexity. Many times, beginners blindly use a pooling method without knowing the reason for using it. Here is a comparison of three basic pooling methods that are widely used. The three types of pooling operations are: Max pooling: The maximum pixel value of the batch is selected. Min pooling: The minimum pixel value of the batch is selected. Average pooling: The average value of all the pixels in the batch is selected. The batch here means a group of pixels of size equal to the filter size which is decided based on the size of the image. In the following example, a filter of 9x9 is chosen. The output of the pooling method varies with the varying value of the filter size. The operations are illustrated through the following figures. Average, Max and Min pooling of size 9x9 applied on an image We cannot say that a particular pooling method is better over others generally. The choice of pooling operation is made...
Read more

Polling vs. SignalR: A Detailed Comparison

-
  Polling vs. SignalR: A Detailed Comparison Both Polling and SignalR are techniques used to fetch or receive real-time updates from a server, but they work differently. Here’s a comprehensive comparison to help you choose the right approach. 1. Overview 2. How They Work Polling The client repeatedly sends requests at fixed intervals (e.g., every 5 seconds). The server responds with data (whether there are changes or not). If no new data, the response is wasted network traffic . 🔹 Example (Polling in .NET Core) public async Task<List<Message>> PollMessagesAsync() { using var httpClient = new HttpClient(); var response = await httpClient.GetAsync("https://api.example.com/messages"); return await response.Content.ReadAsAsync<List<Message>>(); } Problem: If data updates once every minute , but polling occurs every 5 seconds , that’s 11 wasted requests before useful data arrives. SignalR The client establishes a pers...
Read more