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Introduction
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Notre application du jour
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Aujourd'hui, nous allons travailler avec un mineur de pépites ... de chocolat !
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Alors, on se fait un bon thé, on prend sa boîte de gâteaux pour tenir le coup,
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et c'est parti !
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<!--De véritables cookies sont à gagner pour celles et ceux qui auront amassés le
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plus de pépites avant la pause !-->
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Fier de respecter le paradigme des micro-services, notre ChocoMiner fonctionne
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ainsi :
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* le `worker` demande à `rng` de générer un grand nombre aléatoire,
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* le `worker` envoie ce grand nombre au `hasher`, qui lui retourne un hash,
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* si le condensat respecte les contraintes pour obtenir une pépite, on est content,
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* et on recommence, ainsi de suite, pour avoir le maximum de pépites.
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Chaque seconde, le `worker` envoie à `influxdb` le nombre de hashs et de
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pépites qu'il a ainsi pu obtenir.
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Une interface graphique (`chronograf`) permet d'interroger la base de données
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pour afficher des statistiques.
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Obtenir l'application
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<div lang="en-US">
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```shell
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git clone https://gitea.nemunai.re/srs/chocominer.git
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```
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</div>
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Rappels sur la découverte de services
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Dans Docker, nous avions vu que nous n'avions pas besoin de connaître les IP
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des conteneurs : un serveur DNS nous permettait de se connecter aux différents
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services à partir de leurs noms.
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Dans Kubernetes, le même principe s'applique : dans aucun cas, nous ne devrions
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coder en dur des adresses IP. Il convient d'utiliser au maximum le système de
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DNS, car les IP sont susceptibles de changer !
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Tester avec `docker-compose`
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```bash
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docker-compose up
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```
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Une fois le docker-compose lancé, nous devrions pouvoir accéder à l'interface
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de chronograf pour voir l'avancement de recherche de pépites :
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<http://localhost:8888/sources/1/dashboards/1>
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Montée en puissance
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```bash
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docker-compose up -d --scale worker=2
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```
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On remarque que le nombre de hash calculés augmente ! Génial !
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```bash
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docker-compose up -d --scale worker=10
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```
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Mais ça atteint un palier au bout d'un moment ...
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Identification du goulot d'étranglement
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De nombreux outils existent pour réaliser des tests de performance, essayons
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`httping` sur nos différents services pour voir si un service ne serait pas
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la cause des ralentissements :
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- Testons `rng` : `httping -c 3 localhost:8001`,
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- puis testons `hasher` : `httping -c 3 localhost:8002`.
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Il semblerait que notre application `rng` nécessite d'être exécutée en parallèle
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! Mais on ne peut pas faire de répartition de charge facilement avec
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`docker-compose` !
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