Umstellung auf Microservices
Die Reise begann mit der Umstellung des Backends von einer monolithischen Struktur auf eine Microservices-Architektur. Dieses neue Design teilte das System in kleinere, unabhängige Dienste auf, die jeweils spezifische Aufgaben wie Spiellogik, Benutzersitzungen und Bestenlisten übernehmen. Jeder Microservice lässt sich nun unabhängig skalieren und weist Ressourcen je nach Bedarf zu. Dank dieses Ansatzes können kritische Funktionen einen hohen Datenverkehr bewältigen, ohne das System zu überlasten.
Der modulare Aufbau machte das System äußerst anpassungsfähig. Die Entwickler konnten einzelne Komponenten aktualisieren oder ersetzen, ohne den Rest der Plattform zu beeinträchtigen. Diese Flexibilität war für das Hinzufügen neuer Funktionen oder die Anpassung der Online-Casino-Software-Plattform für B2B-Partnerschaften, z. B. die Entwicklung maßgeschneiderter white-label-Lösungen für Partnerunternehmen.
Durch die Isolierung von Funktionalitäten konnten wir wichtige Engpässe beseitigen. Beispielsweise beeinträchtigen Aktualisierungen der Bestenliste nicht mehr die Leistung der Benutzersitzung. Durch diese Trennung können Funktionen mit hohem Bedarf betrieben werden, ohne andere Systemteile zu verlangsamen. Das Ergebnis ist ein schnelleres, zuverlässigeres Backend, das schnelles Wachstum und sich ändernde Geschäftsanforderungen bewältigen kann.
Upgrade der Kernlogik
Das ursprüngliche Backend konnte das erwartete Wachstum des Kunden nicht bewältigen, so dass wir die Kernlogik mit Java Spring, einem für große Systeme geeigneten Framework, neu aufbauten. Unsere Ingenieure verbesserten die Algorithmen für die Spielumdrehung, so dass die Plattform eine große Anzahl von Ergebnissen ohne Verzögerungen verarbeiten konnte. Die Bonusberechnungen wurden schneller und genauer, so dass die Gewinnausschüttung auch in Stoßzeiten schnell und zuverlässig erfolgte. Für die Benutzersitzungen haben wir das System so umgestaltet, dass es Tausende von An- und Abmeldungen auf einmal ohne Unterbrechungen unterstützt.
Lastausgleich
Als die Benutzeraktivität zunahm, wurde die Verwaltung der Serverlasten kritisch. Um dies zu bewältigen, implementierte unser Team AWS Load Balancer, um den Datenverkehr gleichmäßig auf mehrere Server zu verteilen. Diese Einrichtung ermöglicht es dem System, den Datenverkehr von überlasteten oder ausfallenden Servern auf gesunde Server umzuleiten, um Unterbrechungen zu vermeiden und die Plattform stabil zu halten. Bei Spitzenauslastung werden die Antwortzeiten schnell gehalten und Verzögerungen vermieden, die die Benutzer frustrieren könnten. Die Load Balancer passten die Ressourcen auch automatisch an die veränderte Nutzernachfrage an, so dass die Leistung in Stoßzeiten aufrechterhalten und in ruhigeren Zeiten Ressourcen geschont wurden.
Schnellerer Datenzugriff mit Caching
Da die Plattform in hohem Maße von einem schnellen Datenzugriff abhängt, haben unsere Experten Redis und Couchbase für die In-Memory-Speicherung integriert. Redis speichert Daten, auf die die Nutzer häufig zugreifen, z. B. Spielstände und Spielfortschritte, so dass das System sie fast sofort abrufen kann. Couchbase verwaltet große Datenmengen auf mehreren Servern, so dass die Plattform den hohen Datenverkehr effizienter bewältigen kann. Unser erfahrenes Team hat auch die Art und Weise überarbeitet, wie das System Datenbankabfragen verarbeitet, so dass es Tausende von Anfragen auf einmal verarbeiten kann, ohne langsamer zu werden. Durch diese Änderungen wurde die Plattform schneller und reaktionsschneller, selbst bei Spitzenbelastungen.
Ereignisgesteuerte Architektur
Wir haben AWS EventBridge und RabbitMQ implementiert, um Echtzeit-Ereignisse auf der gesamten Plattform zu verwalten. Mit diesen Tools kann das System Aufgaben wie Empfehlungsbelohnungen und Aktualisierungen der Bestenliste übernehmen, ohne die Leistung zu verlangsamen oder zu beeinträchtigen. RabbitMQ erleichtert die Kommunikation zwischen den Diensten, indem es Datenübertragungen abwickelt und die Informationen auf der gesamten Plattform konsistent und aktuell hält. Mit diesem Ansatz konnte die Reaktionsfähigkeit des Systems gesteigert und seine Zuverlässigkeit aufrechterhalten werden.
Multithreading für hohen Datenverkehr
Die Experten von Innowise nutzten Multithreading, um Tausende von gleichzeitigen Anfragen ohne Unterbrechungen zu verarbeiten. Dieser Ansatz ermöglicht es dem System, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu bewältigen, so dass Funktionen wie Spielergebnisse und Aktualisierungen der Ranglisten viel schneller sind. Um die Dinge unter Kontrolle zu halten, haben wir Tools zur Überwachung des Zustands und der Leistung des Systems eingeführt. Datadog liefert Echtzeit-Updates und weist auf Probleme hin, während AWS Kinesis die Benutzeraktivitäten und die Datenbankleistung überwacht. Mit diesen Tools konnten wir Probleme frühzeitig erkennen und beheben.
