Jak testovat funkce spouštěné časovačem v Azure Functions

Funkce v Azure Functions, které jsou spuštěny časovačem, mohou být efektivním způsobem, jak automatizovat různé úkoly v rámci serverless aplikací. V této kapitole se podíváme na to, jak tyto funkce nastavit, testovat a spustit jak manuálně, tak na základě naplánovaného časového rozvrhu.

Představme si funkci s časovým spouštěčem, jakou je například funkce ScrapeAmazonFunction, která provádí web scraping na stránkách Amazonu a získává informace o produktech, jako je jejich Best Sellers Rank (BSR). Funkce tohoto typu je nastavená tak, aby běžela automaticky v pravidelných intervalech, ale může být také spuštěna ručně na základě specifického HTTP požadavku.

Chcete-li testovat funkce spuštěné časovačem, začněte tím, že spustíte projekt Azure Functions ve své vývojové prostředí. Pokud používáte Visual Studio Code, nezapomeňte mít nainstalovaný rozšíření Azurite a ujistěte se, že všechny potřebné služby Azurite jsou spuštěné. V panelu "Run and Debug" vyberte možnost "Attach to .NET Functions" a klikněte na tlačítko "Run". Tento krok vám umožní sledovat výstupy funkcí a ověřit, že jsou správně spuštěny.

Po spuštění projektu byste měli vidět dvě dostupné funkce: NumbersToWordsFunction, která je spuštěna pomocí HTTP požadavku, a ScrapeAmazonFunction, která běží na základě časového plánu (timerTrigger). Tento druhý typ funkce má nastavený specifický časový rozvrh pomocí cronového výrazu, který určuje, kdy se má funkce vykonat. Například, časová šablona pro ScrapeAmazonFunction je nastavena na "0 0 * * * *", což znamená, že se spustí každý den na začátku každé hodiny.

K testování funkcí můžete použít REST klienta. Vytvořte nový soubor s názvem azurefunctions-scrapeamazon.http a přidejte požadavky, jak ukazuje následující kód:

bash
Copy code
### Získat informace o funkci NumbersToWordsFunction
GET http://localhost:7071/admin/functions/NumbersToWordsFunction
### Získat informace o funkci ScrapeAmazonFunction
GET http://localhost:7071/admin/functions/ScrapeAmazonFunction

Odeslání těchto požadavků vám vrátí JSON dokument, který obsahuje informace o každé funkci, včetně jejího typu a naplánovaného spouštěče. U ScrapeAmazonFunction bude klíčová informace o typu spouštěče (v tomto případě timerTrigger) a časovém plánu.

Pro manuální spuštění funkce můžete odeslat prázdný JSON dokument na administrativní endpoint funkce, čímž ji aktivujete bez čekání na další naplánovanou událost. Použijte HTTP POST požadavek následujícím způsobem:

bash
Copy code
### Manuálně spustit funkci ScrapeAmazonFunction
POST http://localhost:7071/admin/functions/ScrapeAmazonFunction
Content-Type: application/json
{}

Po odeslání tohoto požadavku dostanete odpověď, která potvrdí, že požadavek byl přijat a funkce byla úspěšně spuštěna. Následně funkce vykoná svůj úkol (například získání informací o BSR produktu na Amazonu) a vrátí odpověď s výsledkem.

Další důležitou funkcí je možnost monitorování, jak bude funkce probíhat na základě jejího naplánovaného časového rozvrhu. Představme si, že funkce běží každou hodinu. Pokud ji manuálně spustíte v čase, který je mimo její naplánovaný čas (například o několik minut po celou hodinu), systém vám ukáže, že se další běhy funkce budou konat v následujících hodinách. To je užitečné pro sledování, jak bude funkce vykonávat své úkoly v závislosti na jejím plánu.

Je také důležité pochopit, jak Azure Functions zachází s chybami, pokud se funkce nespustí v plánovaném čase. Pokud například dojde k výpadku služby a funkce není spuštěna v plánovaném čase, Azure ji spustí při dalším spuštění služby, jakmile překročí její stanovený čas. Tento mechanismus může být užitečný, pokud chcete mít jistotu, že funkce nebude zmeškána.

Kromě testování a spouštění časových funkcí existují i další způsoby, jak sledovat a optimalizovat jejich výkon, včetně ladění logů a analýzy chybových zpráv, které vám mohou pomoci identifikovat problémy a včas na ně reagovat. Tato schopnost monitorování v reálném čase je klíčová pro efektivní správu serverless aplikací a pro zajištění jejich spolehlivosti a výkonu.

Jak implementovat gRPC služby pro práci s databází v aplikaci

V tomto článku se podíváme na to, jak implementovat gRPC služby v projektu, který používá Entity Framework Core pro práci s relačními databázemi, na konkrétním příkladu databáze Northwind.

Začněme tím, že přidáme službu pro práci s databází Northwind do projektu gRPC. Tento krok zahrnuje několik klíčových kroků: od vytvoření a definice gRPC kontraktu přes implementaci samotné služby až po úpravy v kódu klienta, který bude komunikovat s touto službou.

Definování služby pomocí .proto souboru

Nejdříve si musíme definovat kontrakt pro naši gRPC službu. Použijeme k tomu soubor .proto, který nám umožní specifikovat zprávy a metody služby. Vytvoříme nový soubor s názvem shipper.proto, ve kterém definujeme službu pro získání údajů o dopravci.

proto
Copy code
syntax = "proto3";
option csharp_namespace = "Northwind.Grpc.Service";
package shipper;
service Shipper {
  rpc GetShipper (ShipperRequest) returns (ShipperReply);
}
message ShipperRequest {
  int32 shipperId = 1;
}
message ShipperReply {
  int32 shipperId = 1;
  string companyName = 2;
  string phone = 3;
}

Tento soubor definuje službu Shipper, která má jednu metodu GetShipper, která přijímá požadavek typu ShipperRequest a vrací odpověď typu ShipperReply.

Implementace gRPC služby

Po definování kontraktu přistoupíme k implementaci samotné služby. Vytvoříme novou třídu ShipperService, která bude implementovat logiku pro získání dopravce z databáze pomocí Entity Framework Core.

csharp
Copy code
using Grpc.Core;
using Packt.Shared;
using ShipperEntity = Packt.Shared.Shipper;
namespace Northwind.Grpc.Service.Services
{
    public class ShipperService : Shipper.ShipperBase
    {
        protected readonly ILogger _logger;
        protected readonly NorthwindContext db;
        public ShipperService(ILogger logger, NorthwindContext db)
        {
            _logger = logger;
            this.db = db;
        }
        public override async Task<ShipperReply> GetShipper(ShipperRequest request, ServerCallContext context)
        {
            ShipperEntity? shipper = await db.Shippers.FindAsync(request.ShipperId);
            if (shipper == null)
            {
                return null;
            }
            else
            {
                return ToShipperReply(shipper);
            }
        }
        private ShipperReply ToShipperReply(ShipperEntity shipper)
        {
            return new ShipperReply
            {
                ShipperId = shipper.ShipperId,
                CompanyName = shipper.CompanyName,
                Phone = shipper.Phone
            };
        }
    }
}

Tato implementace používá metodu FindAsync k získání konkrétního dopravce z databáze podle ID. Pokud dopravce existuje, metoda vrátí odpověď typu ShipperReply obsahující údaje o dopravci.

Nastavení a konfigurace služby

Nyní, když máme implementovanou gRPC službu, je nutné ji zaregistrovat v aplikaci. V souboru Program.cs přidáme příslušné konfigurace pro registraci ShipperService a pro registraci databázového kontextu NorthwindContext.

csharp
Copy code
builder.Services.AddNorthwindContext();
app.MapGrpcService<ShipperService>();

Tímto způsobem zajišťujeme