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Ce repository vous permettra d'apprendre Cassandra avec NodeJS par la pratique

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Workshop NodeJS & Cassandra Database

Le but de ce Workshop (séance de traveaux pratiques) est de permettre à des participants avec un minimum de connaissance en développement JavaScript et en base de données d'apprendre ce qu'est la base de données Cassandra, comment l'utiliser seule et avec NodeJS.

Le workshop commence par une introduction des animateurs à ce qu'est Cassandra, comment elle fonctionne et ses différences par rapport à d'autres types de base données. Cette présentation dura environ 15 min et sera suivie de mises en pratique alternées avec des explications.

Vous pouvez retrouver la présentation ici : Click here

Rassurez-vous, nous commençons avec les premiers pas pour finir avec des cas plus avancés et les animateurs restent disponibles pour vous accompagner.

Au total, ce workshop dure en moyenne 2h.

Ecran lors de la réalisation du workshop

Table of Contents generated with DocToc

Pré-requis

Ce workshop nécessite pour être accomplie :

  • Un ordinateur ...
  • Un éditeur/IDE JavaScript (Webstorm, Visual Studio Code, etc)
  • Git correctement installé et maitrisé
  • NodeJS en version 8 minimum correctement installé et maitrisé
  • Docker correctement installé

Au cours de ce workshop, nous lancerons un cluster cassandra. Ce type de processus nécessite beaucoup de mémoire allouée au container docker installé sur votre ordinateur. Merci de veiller à ce que votre container docker est au minimum 7Go de mémoire vive allouée, en suivant les indications suivantes :

De par son fonctionnement Cassandra est assez gourmand en RAM. La communauté s'accorde à dire qu'un noeud nécessite au moins 4Go pour fonctionner normalement. Dans le cadre de ce workshop nous avons limité la consomation mémoire des noeuds à 2Go afin que cela reste utilable sur un ordinateur classique.

Installation & démarrage

Une fois les pré-requis remplient, pour commencer le TP, il vous faut cloner ce repo sur votre machine :

git clone [email protected]:js-republic/cassandra-nodejs-workshop.git

Ce rendre dans le dossier nouvellement créé :

cd cassandra-nodejs-workshop

Installer les dépendences :

npm install

Lancer la base de données :

npm run db:start

Cette opération prend de 3 à 5 min. En effet, le démarrage d'un cluster cassandra nécessite un petit moment et nous devons attendre que l'intégralité des deux noeuds soient prêts séquentiellement.

Pour les utilisateurs de Windows, une erreur dévrait subvenir juste après le démarrage des deux noeuds, car le détecteur de démarrage du cluster n'a pour l'instant été développé que pour Linux et Mac. Merci de bien vouloir exécuter à la main la commande npm run db:init pour insérer le dataset du workshop.

Structure du projet

  • /infra: Contient les fichiers dockers et shell nécessaires au démarrage du cluster cassandra. Vous y retrouverez aussi le dataset de données dans le fichier init.cql
  • /src: Contient les sources JavaScript du projet utilisés pour communiquer avec la base de données.
  • package.json & package-lock.json : Habituels fichiers de définition des dépendances.

Prise en main

Pour commencer, nous vous invitons d'abord à vérifier si votre cluster est en bonne santé. Pour cela, connectez-vous au bash d'un des noeuds cassandra à l'aide de la commande docker suivante :

docker exec -ti cassandra-db bash

Et utiliser la commande nodetool expliquée ici : https://docs.datastax.com/en/cassandra/2.1/cassandra/tools/toolsStatus.html

Découvrir la solution ici

nodetool status
Datacenter: datacenter1
=======================
Status=Up/Down
|/ State=Normal/Leaving/Joining/Moving
--  Address     Load       Tokens       Owns (effective)  Host ID                               Rack
UN  172.18.0.2  80.2 KiB   256          50.0%             08c3c767-ad6c-4ce9-80eb-5b8ff1bc63d6  rack1
UN  172.18.0.3  101.23 KiB  256          50.0%             1732b9df-9464-4e20-8389-5d2acc10bdcc  rack1

Comme vous pouvez le voir, nous vous avons préparé pour le workshop un cluster cassandra composé de trois noeuds, respectivement identifiés par 172.18.0.2 (instance docker "cassandra-db") et 172.18.0.3 (instance docker "cassandra-db-1"). Les ips peuvent être différentes en fonction des machines, mais cela n'a pas d'importance


Découvrons maintenant le contenu de notre base de données, pour cela, toujours dans le bash d'un des noeuds cassandra, utilisez le cqlsh, deuxième outil de base dans cassandra pour lui demander une description des keyspaces. Pour le workshop, nous avons créé un keyspace du même nom workshop. La documentation ci-dessous, devrait vous aider :

Découvrir la solution ici

oot@38eccacd2dd4:/# cqlsh
Connected to Test Cluster at 127.0.0.1:9042.
[cqlsh 5.0.1 | Cassandra 3.11.1 | CQL spec 3.4.4 | Native protocol v4]
Use HELP for help.
cqlsh> describe keyspaces
system_schema  system_auth  system  workshop  system_distributed  system_traces
cqlsh> describe workshop
CREATE KEYSPACE workshop WITH replication = {'class': 'SimpleStrategy', 'replication_factor': '1'}  AND durable_writes = true;

CREATE TABLE workshop.characters ( id uuid PRIMARY KEY, allegiance text, house text, name text ) WITH bloom_filter_fp_chance = 0.01 AND caching = {'keys': 'ALL', 'rows_per_partition': 'NONE'} AND comment = '' AND compaction = {'class': 'org.apache.cassandra.db.compaction.SizeTieredCompactionStrategy', 'max_threshold': '32', 'min_threshold': '4'} AND compression = {'chunk_length_in_kb': '64', 'class': 'org.apache.cassandra.io.compress.LZ4Compressor'} AND crc_check_chance = 1.0 AND dclocal_read_repair_chance = 0.1 AND default_time_to_live = 0 AND gc_grace_seconds = 864000 AND max_index_interval = 2048 AND memtable_flush_period_in_ms = 0 AND min_index_interval = 128 AND read_repair_chance = 0.0 AND speculative_retry = '99PERCENTILE';

Un Keyspace est une sorte de regroupement de colonne en NoSQL, à l'image des shémas dans les bases relationnelles, il permet d'appliquer une politique de replication à l'ensemble des colonnes qu'il contient.

Pour en savoir plus : https://en.wikipedia.org/wiki/Keyspace_(distributed_data_store)


Nous y voyons un peu plus clair maitenant sur le contenu de notre base de données. Tentons désormais de faire nos premières requêtes CQL permettant de manipuler la données à l'intérieur de cette base.

Grâce à la documentation ci-dessous, faite une requête permettant de lire tous les personnages de la table characters dans le keyspace workshop.

https://docs.datastax.com/en/cql/3.1/cql/cql_reference/select_r.html

Découvrir la solution ici

SELECT * FROM workshop.characters;
 id                                   | allegiance                  | house     | name
--------------------------------------+-----------------------------+-----------+-----------------------
 a6e8f2de-45d0-46b8-a185-03a58115d5c1 |                       Stark |     Stark |         Catelyn Stark
 b99aff27-1e02-49b9-9bf9-050327973c14 |                       Stark |     Stark |            Robb Stark
 d93aaa6c-5b8c-417e-a277-41275165ffcb |                             |           |                 Hodor
 047199db-b7be-4fa7-affc-e2df3fa9d683 |                             |           |                 Gilly
 4a843700-930d-4b8a-aad0-0500e79d90cb |                             |           |         Rodrik Cassel
 394e64dd-45a8-48a0-8fb6-9830fdbf6cf3 |                   Baratheon | Baratheon |     Shireen Baratheon


Puis insérer un nouveau personnage, disons au hasard "Jon Snow". (Nous laissons à votre discretion le choix de sa maison...)

https://docs.datastax.com/en/cql/3.1/cql/cql_reference/insert_r.html

Découvrir la solution ici

INSERT INTO workshop.characters (id, name, house, allegiance) VALUES (uuid(), 'Jon Snow', 'Targaryen', 'Stark');


Vous l'aurez compris maintenant, notre table liste tous les personnes de la série Game Of Thrones. Un usage assez évident pour être de demander tous les personnages d'une maison. Cette information, stockée dans la colone house est donc une parfaite candidate à la pose d'un index pour accélérer ce type de requête. https://docs.datastax.com/en/cql/3.1/cql/ddl/ddl_when_use_index_c.html https://docs.datastax.com/en/cql/3.3/cql/cql_reference/cqlCreateIndex.html

Découvrir la solution ici

CREATE INDEX houses ON workshop.characters( house );

Passons au code !

Maintenant, que nous avons notre base de données Cassandra préparée avec nos personnages préférés (GoT ou pas), il est temps de passer à la partie Node.JS de l'histoire.

Dans le dossier src vous avez déjà en place une API avec les méthodes CRUD basiques pour les personnages organisés comme suit:

$ tree src
src                                 
├── character
│   ├── __mocks__
│   │   └── cassandra-driver.js         <- Mock utilisé dans les test unitaires
│   ├── __test__
│   │   └── character.da.spec.js        <- Tests unitaires du fichier character.da.js
│   ├── character.da.js                 <- C'est ici que ça va se passer ! la couche d'accès aux données Cassandra 
│   ├── character.db.model.js           <- Modèle en base de données de character
│   ├── character.model.js              <- Modèle de character
│   ├── character.route.js              <- Router exposant l'API CRUD
│   └── character.service.js            <- Service business (passe plat dans notre cas)
├── database
│   └── cassandra-client.database.js    <- Client se connectant à la base Cassandra
└── index.js                            <- Fichier d'entrée à l'application Express

Le but est de vous familiariser avec le driver Cassandra et implémenter les différentes requêtes sur la base de données que nous avons déjà préparée.

Lancer donc la commande :

npm test

Laissez vous guider par les tests unitaires implémentés dans character.da.spec.js et remplissez les fonctions du fichier character.da.js.

Pour vous aider dans votre tâche, vous pouvez jeter un oeil à la doc du driver Cassandra for NodeJS : https://github.com/datastax/nodejs-driver

TDD style, guys!

Découvrir la solution ici

const {types} = require('cassandra-driver');
const {mapToCharacterDB} = require('./character.db.model');
const {CassandraClient} = require('../database/cassandra-client.database');

module.exports = { getAllCharactersDB() { const query = 'SELECT * FROM workshop.characters'; return CassandraClient.execute(query).then(resQuery => { return resQuery.rows.map((row) => mapToCharacterDB(row['id'], row['name'], row['house'], row['allegiance']) ) }); },

getCharacterById(id) { const params = [types.Uuid.fromString(id)]; const query = 'SELECT * FROM workshop.characters WHERE id=?'; return CassandraClient.execute(query, params).then(resQuery => { const row = resQuery.first(); return mapToCharacterDB(row['id'], row['name'], row['house'], row['allegiance']); }); },

insertCharacter(characterToAdd) { const query = 'INSERT INTO workshop.characters(id,name,house,allegiance) VALUES (?,?,?,?)'; const newId = types.TimeUuid.now(); const params = [newId, characterToAdd.name, characterToAdd.house,characterToAdd.allegiance]; return CassandraClient.execute(query, params).then(() => { return newId.toString(); }); },

updateCharacter(id, characterToUpdate) { const query = 'UPDATE workshop.characters SET name=?, house=?, allegiance=? WHERE id=?'; const params = [characterToUpdate.name, characterToUpdate.house, characterToUpdate.allegiance, types.Uuid.fromString(id)]; return CassandraClient.execute(query, params).then(resQuery => !!resQuery); },

deleteCharacter(characterIdToDelete) { const query = 'DELETE FROM workshop.characters WHERE id=?'; return CassandraClient.execute(query, [characterIdToDelete]).then(resQuery => !!resQuery) } };


Replication, résiliance, allons plus loin !

Notre "cluster" Cassandra n'est pour l'instant constitué que de deux noeuds. Vous en conviendrez, cela est compliqué de continuer à l'appeler "cluster" avec si peu d'instance.

Nous allons donc plus loin dans notre utilisation de Cassandra en ajoutant un nouveau noeud au cluster. Pour ce faire, faite appel à la commande :

npm run db:add:node

Celle-ci lance le fichier infra/add-new-node.js qui lui même lance une commande docker pour ajouter un noeud en lui précisant quel est le noeud seed du cluster (l'instance docker cassandra-db dans notre cas).

Le(s) seed(s) sont une liste de noeud responsable d'introniser les nouveaux noeuds dans un cluster. C'est à lui/eux que viendront s'addresser chaque noeuds désireux de rejoindre le cluster. Il faut donc au minimum un seed par cluster (notre cas) mais on peut en avoir beaucoup plus, il ne faut pas pour autant que tous les noeuds du cluster soient des seed.

Pour en savoir plus :

https://docs.datastax.com/en/cassandra/2.1/cassandra/architecture/architectureGossipAbout_c.html

Et ça marche si on tue un noeud ?

Cassandra est une base de données, particulièrement résistante à la panne. Pour vous le démontrer nous allons nous amuser à tuer un noeud et pas n'importe lequel puisse que nous allons tué le seed. Cela démontra que le seed n'est vraiment pas un Single Point Of Failure.

D'abord lancer l'application avec :

npm start

Rendez-vous à l'adresse : http://localhost:3000/character Et vous verrez la liste des characters retournés par la base au travers du serveur NodeJS.

Tuer maintenant le seed :

npm run db:kill:seed

Et rafraichissez votre page. Le résultat est toujours disponible !

Comment cela est possible ?

La première raison pour laquelle cela continu à fonctionner est d'abord le taux de replication. En effet, si vous regardez la première ligne du fichier infra/dataset.cql vous verrez ceci :

CREATE KEYSPACE workshop WITH replication = {'class': 'SimpleStrategy', 'replication_factor': 2 };

Si vous prêtez attention à la fin de la ligne, vous verrez que le taux de replication est positionné à deux. Cela signifie que Cassandra va copier la données dans deux noeuds différents (Dans notre cas sur cassandra-db et cassandra-db-1)

La deuxième raison pour laquelle cela fonctionne est notre stratégie de load balancing configurée dans le driver Cassandra pour NodeJS. Rendez-vous maintenant dans le fichier src/character/database/cassandra-client-database.js pour comprendre :

const {Client, policies} = require('cassandra-driver');

const localDatacenter = 'datacenter1';

module.exports = {
  CassandraClient: new Client({
    contactPoints: ['127.0.0.1:9042', '127.0.0.1:9142'],
    keyspace: 'workshop',
    policies: {
      loadBalancing: new policies.loadBalancing.DCAwareRoundRobinPolicy(localDatacenter, 1)
    }
  })
};

Nous précisons à la 10ième ligne que nous voulons adopter une stratégie de RoundRobin sur les différentes instances d'un seul data center. Cela tombe bien, car comme nous l'avons vu grace à la commande nodetool status, nous n'avons qu'un seul datacenter : "datacenter1" => notre poste :) A cela, nous avons configuré ligne 7 plusieurs noeuds d'accès au driver. Grâce à ces deux configurations, si le driver n'arrive pas à accéder à l'un des noeuds, il essaira les autres noeuds du même datacenter.

Pour en savoir plus si les différentes stratégie de load balancing offertes par le driver : https://docs.datastax.com/en/developer/nodejs-driver/3.4/features/tuning-policies/#load-balancing-policy

Conclusion

Le workshop est terminé, vous pouvez executer la commande npm run db:stop pour laisser refroidir votre machine :)

Nous esperons que ce workshop vous a plus et qu'il vous a permis de vous familiariser avec la base de données Cassandra.

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