Шардинг и репликация бд реферат

Ермил

При этом, поскольку пользователь читает данные только из своего бакета, с его точки зрения данные всегда консистентны. Это, конечно, плохо, но давайте подумаем, почему кэш не может быть первичным источником данных? Масштабирование баз данных — самая сложная задача во время роста проекта. Руководил разработкой backend-сервисов в стартапе Qik, после его покупки продолжил работать в компаниях Skype и Microsoft. Например, в SQL хранилищах, которые были созданы десятки лет назад именно для холодных данных, потому что тогда не было такого количества запросов в секунду на данные, никто про это не думал.

При этом проект активно развивается. Нельзя заранее сказать, какой функционал в нем станет основным, а какой будет выкинут. Есть много историй о том, как мобильный дейтинг в итоге превращался в криптомессанджер, и подобного рода.

РСУБД удобны на ранних этапах, потому что они универсальны. По мере развития проекта и роста нагрузки часть данных может быть перенесена в специализированные NoSQL шардинг и репликация бд реферат. Также нагрузку можно распределить, поделив базу на несколько совершенно не связанных между собой баз, а также при помощи потоковой репликации. Но что делать в случае, если все это не помогло? Примечание: Хочу поблагодарить gridem, sum3rman и gliush за активное участие в обсуждении поднятых в данном посте вопросов.

Многие из озвученных ниже идей были позаимствованы у этих ребят. Задачу построения горизонтально масштабируемого РСУБД-кластера можно разделить на следующие сравнительно независимые задачи:.

Существует много схем шардирования.

499868

С довольно полным списком можно ознакомиться, например. Насколько мне известно, наиболее практичной и часто используемой схемой шардинг и репликация бд реферат частности, она используется в Riak и Couchbase является следующая. Число vbucket шардинг и репликация бд реферат заранее, берется достаточно большим и обычно является степенью двойки.

Для определения, к какому vbucket относится единица данных, выбирается некий ключ, однозначно определяющий единицу данных, и используется формула типа:.

Couchbase, например, является KV-хранилищем. Поэтому совершенно логично единицей данных в нем является пара ключ-значение, а ключом, определяющим единицу данных, является, собственно, строковый ключ. Но единица данных может быть и более крупной. Например, если мы пишем социальную сеть, то можем создать баз данных с одинаковой схемой, а в качестве ключа использовать идентификатор пользователя.

Однако это отображение не дает нам ответа на вопрос, где физически следует искать данные, то есть, к какому репликасету они относятся. Поскольку выше было сказано, что задачу автоматического фейловера мы решаем при помощи Stolon, а ему для работы нужен Consul, который, помимо прочего, является KV-хранилищем, вполне логично хранить словарь в Consul. Например, словарем может быть документ вида:. Также нам нужна версия ревизия словаря, увеличивающаяся при каждом обновлении словаря.

Выше она не приведена, так как в Consul это есть из коробки для всех данных и называется ModifyIndex. Наконец, в массиве vbuckets по i-му индексу хранится имя кластера Stolon, соответствующего i-му vbucket. Вы спросите, зачем так сложно? Во-первых, эта схема очень гибкая.

В будущем мы можем использовать до х репликасетов. Если каждый репликасет будет хранить 1 Тб данных далеко не предел по сегодняшним меркамэто обеспечит хранение петабайта данных во всем кластере.

Шардинг и репликация бд реферат 9245

Наконец, мощности машин в кластере могут различаться. Эта схема позволяет распределить данные по ним неравномерно, в соответствии с мощностями. Начнем со словаря. Каким образом он будет изменяться при перебалансировке, было описано выше.

Он может быть включен обратно в работу, у него получится догнать репликацию? Допустим, она закоммитилась, все хорошо. В кэше нужно держать только горячие данные, куда идет много-много обращений, потому что вы шардируете и реплицируете эти холодные данные вместе со всей базой только для того, чтобы обслужить горячие данные. Или уменьшено путем удаления лишних бакетов, в предположении, что пользователь заблаговременно перенес из них все данные.

Каким образом это можно сделать? Само собой разумеется, предполагается, что время между клиентами более-менее синхронизировано с помощью ntpd. Сами клиенты могут запрашивать последнюю версию словаря просто время от времени, или же воспользоваться механизмом Consul подписки на изменения данных. Дополнение: Вместо pglogical вы, вероятно, захотите использовать логическую репликацию, которая начиная с PostgreSQL 10 теперь шардинг и репликация бд реферат из коробки.

Следует также отметить, что вместо логической репликации можно использовать обычную потоковую. Для этого нужно, чтобы каждый vbucket жил на отдельном инстансе СУБД. В частности, PostgreSQL позволяет легко запускать много инстансов на одной физической машине безо всякой виртуализации. В этом случае вы, вероятно, захотите выбрать несколько меньшее число vbuckets, чем предложенные ранее Еще, как альтернативный вариант, можно реплицировать вообще все данные, а потом удалять лишние.

Но это дорого и будет работать только при введении в строй совершенного нового репликасета. На мой взгляд, наиболее правдоподобным и универсальным вариантом на сегодняшний день является использование потоковой репликации с удалением лишних данных по окончании репликации по сценарию 3.

Это работает только при добавлении совершенно нового, пустого репликасета. Последнее по моим представлениям является очень сложной задачей, делается крайне редко, и исключительно в случае, если весь шардинг реализован непосредственно в самом приложении, а не на стороне СУБД или какого-то middleware перед.

Если же решардинг все-таки требуется поддерживать, многое зависит от того, что было выбрано за единицу данных см параграф про шардинг. Шардинг и репликация бд реферат, ей является строка в таблице.

Вспомним формулу:. Еще половина ключей будет перенесена в бакеты с по Это означает, что если мы возьмем текущий словарь, и модифицируем его так:. Как и в случае с перебалансировкой, следует проверять, что все клиенты увидели новую версию словаря.

Если единицами данных являются базы данных с одинаковой схемой, все несколько сложнее. В этом случае не очень понятно, как можно быстро и правильно для общего случая разделить каждую базу на две. В этом случае определение номера бакета по ключу, а также перенос данных в случае решардинга перекладываются на приложение. Зато число бакетов может в любой момент быть увеличено на произвольное число просто путем создания пустых бакетов.

Или уменьшено путем удаления лишних бакетов, в предположении, что пользователь заблаговременно перенес из них все данные. Поскольку бакеты могут быть логически связанными и храниться на разных репликасетах, иногда радонежский и дмитрий реферат делать транзакции между репликасетами.

Как устроена MySQL-репликация / Андрей Аксенов (Sphinx)

При правильно выбранной схеме шардирования распределенные транзакции должны выполняться редко, поскольку они всегда недешевы. Если в вашем проекте распределенные транзакции не нужно делать никогда, вам сильно повезло. Как всегда, в зависимости от ситуации задачу можно решить разными способами.

Допустим, вы решили воспользоваться шардинг и репликация бд реферат выше идеей с неизменяемыми данными, и каждый пользователь в вашем проекте читает данные только из своего бакета. Шаги 2 и 3 могут выполняться параллельно. Это возможно по той причине, что операции 2 и 3 идемпотентны — их повторное выполнение приводит к тому же результату.

При этом, поскольку пользователь читает данные только из своего бакета, с его точки зрения данные всегда консистентны. Шардинг и репликация бд реферат собой разумеется, это не настоящие транзакции, но для многих проектов их будет более, чем достаточно. При определенных условиях этот подход можно применить даже в случае, если данные в бакетах изменяемые.

Описание более универсального подхода можно найти в блоге Дениса Рысцова. В общих чертах алгоритм примерно такой:. Приведенное описание предполагает, что каждая операция чтения или записи выполняется в отдельной транзакции при уровне изоляции serializable.

Через базу данных его прогревать как-то не аккуратненько, потому что много-много реплик, и они все его греют-греют — слишком дорого они его греют. Персистенс — правильное слово. Кэш лучше просто не охлаждать, его нужно персистить, потому что кэш — хорошее и быстрое решение, за исключением нескольких проблем, включая проблему холодного старта, включая то, что он иногда недогрет, так пусть он будет всегда согрет.

Как, например, в Сибири некоторые люди не глушат машины, чтобы они были всегда заведенные, потому что иначе ты ее потом не заведешь — примерно из той же оперы. Это просто dump данных.

Как вам это решение? Отстой, потому что теряется консистентность. Вы раз в 5 минут дампите, у вас как бы сервер поднимается, и он теряет свое изменение за 5 минут.

Через базу системы газового отопления реферат их прогревать нельзя, и даже непонятно, откуда эти изменения взять.

И это не единственная проблема.

Масштабирование баз данных — партиционирование, репликация и шардинг

Дампами, дампами и еще раз дампами, постоянными. Чем вы хотите иметь более целостные данные, тем чаще будете дампить.

Какой-то не очень приятный путь. Если размер транзакции, скажем, байт, то это 1 млн транзакций в секунду. Это неимоверная скорость, которая удовлетворит почти всех присутствующих в этой аудитории, может быть даже. Поэтому даже один диск с этой задачей вполне справляется, но есть другая проблема, что этот лог разрастается очень сильно, потому что, например, идет 10 инсертов, потом 10 делитов тех же самых данных, они должны все схлопнуться, а в логе они не схлопываются.

Или идет апдейтов одного и того же элемента данных, опять же нужен только последний, а в логе хранятся. Как эту проблему решить? Сшепшоты делать. Нужно соединить два этих метода — Dump и Log воедино. В дамп мы еще запоминаем id последней примененной записи из лога или последней записи из лога, которая в этом снепшоте еще. И когда у нас сервер перезагружается, мы поднимаем с диска dump, восстанавливаем его в памяти и сверху накатываем тот кусок лога, который после этой записи.

Все, кэш восстановлен и шардинг и репликация бд реферат. Кстати, этот прогрев происходит быстрее, чем из базы данных. Даже на магнитных дисках это очень. Все, проблема холодного старта решена, но это только одна проблема, к сожалению.

В некоторых случаях с помощью синхронной репликации можно серьезно ускорить доступ к данным. Вы можете реально улучшить скорость доступа клиента к данным. У нас есть некая база данных в Америке, например. Что с ней сделать?

Хотя кэш прогрет, есть реферат медицинское обеспечение 3 проблемы.

Идея использовать кэш как базу данных — это очень правильное направление. Действительно, зачем нам в этом месте наша основная база данных? MySQL или Oracle — зачем она нам нужна? Давайте подумаем. По первому пункту — надежное хранение. Если разобраться, то что хранит база данных? База данных хранит горячие и холодные данные — это по сути все, что она хранит.

Горячие данные — это обычно маленькие-маленькие и очень-очень горячие, которым тысяч RPS, а холодные данные — это такие большие и холодные, к ним очень мало обращений. Всегда получается так, что холодные данные большие, а горячие — маленькие. Это закон жизни. По сути, вы реплицируете и шардируете вашу базу данных в большом количестве копий только лишь для того, чтобы обрабатывать этот маленький кусочек горячих данных, потому что к остатку холодных данных нет большого количества запросов, он нормально себя чувствует.

Но вы все это реплицируете только ради горячих данных. Но и тут та же самая проблема — ведь нагрузка идет именно на горячие данные и поэтому, если вы будете реплицировать и шардировать только их, проблема никуда не исчезнет, вам нужно ровно столько же серверов, чтобы обработать всю эту огромную нагрузку. На самом деле, мы говорим, что базы данных надежно хранят данные, но наш кэш сейчас тоже надежно хранит данные, потому что у него есть транзакшн лог — файл, в шардинг и репликация бд реферат пишутся все изменения.

Причиной тому — рассинхронизация данных шардинг и репликация бд реферат задержки в копировании с мастера на слейв. Зато это отличное средство для обеспечения отказоустойчивости. Вы всегда можете переключиться на слейв, если мастер ломается и наоборот.

Шардинг и репликация бд реферат 7669

Чаще всего репликация используется совместно с шардингом именно из соображений надежности. Шардинг sharding Шардинг иногда шардирование — это другая техника масштабирования работы с данными. Суть его в разделении партиционирование базы данных на отдельные части так, чтобы каждую из них можно было вынести на шардинг и репликация бд реферат сервер.

Этот процесс зависит от структуры Вашей базы данных и выполняется прямо в приложении в отличие от репликации: Вертикальный шардинг Вертикальный шардинг — это выделение таблицы или группы таблиц на отдельный сервер. Например, в приложении есть такие таблицы: users — данные пользователей photos — фотографии пользователей albums — альбомы пользователей Таблицу users Вы оставляете на одном сервере, а таблицы photos и albums переносите на.

В отличие от репликации, мы используем разные соединения для любых операций, но с определенными таблицами. Читайте подробнее об использовании вертикального шардинга на практике. Горизонтальный шардинг Горизонтальный шардинг — это разделение одной таблицы на разные сервера.

Это необходимо использовать для огромных таблиц, которые не умещаются на одном сервере. Разделение таблицы на куски делается по такому принципу: На нескольких серверах создается одна и та же таблица только структура, без данных.

Реферат на тему межличностные отношения дружба и любовьРеферат влияние эмоций на здоровье человека
Предмет и метод политической экономии рефератРеферат правовые основы военной службы
Тени исчезают в полдень книга рецензияКурсовая работа по rational rose
Правила пользования первичными средствами пожаротушения рефератКредит виды и формы реферат

В приложении выбирается условие, по которому будет определяться нужное соединение например, четные на один сервер, а нечетные — на. Здесь у нас возникает некая задержка "общения" с ведомым сервером в момент выполнения операции "commit". Именно эта задержка является причиной представлений о том, что все будет крайне медленно.

Масштабирование базы данных через шардирование и партиционирование / Денис Иванов (2ГИС)

Я их пометил особым образом. По ссылке номер один мы получим следующую информацию: да, синхронная репликация защищает данные, но не применима в глобальных сетях. По ссылке номер четыре мы узнаем, что для использования синхронной репликации требуется очень дорогое высокопроизводительное оборудование, программное обеспечение а кому не нужно высокопроизводительное программное обеспечение, интересно? Ссылка номер три — это вообще "апофеоз" нападок на синхронную репликацию. Там доктор философии доказывает, что данные, на самом деле, гораздо лучше сохраняются при асинхронной репликации.

Он это очень убедительно объясняет, и, собственно, сама статья называется "Правда о синхронной репликации". У нас была еще ссылка на "Википедию", помните? В "Википедии" декларируется принципиальное различие между синхронной и полусинхронной репликацией. Синхронная репликация, по мнению "Википедии" — это ситуация, когда мы не просто отправляем какой-то буфер с данными на ведомый сервер, но еще и ждем, пока он его подготовит, применит, запишет на диск, и только после этого пошлет нам "окей".

Только после этого мы отвечаем клиенту. Когда мы просто копируем буфер на ведомый сервер, он шлет нам "ОК", проверяет контрольную сумму. Все хорошо, доклад изучение от коперника до дней забываем о ведомом сервере и говорим "окей" клиенту.

Что делать? А на шардинг и репликация бд реферат деле все сводится к тому, останавливаем мы работу ведущего сервера из-за того, что на ведомом произошел сбой, или. Работу ведущего сервера мы не останавливаем.

Если там что-то произошло, мы "гасим" ведомый сервер, перезапускаем его, ресинхронизуем и так далее. Ведомый сервер предназначен вот для чего: если что-то произойдет с ведущим, то мы пойдем на ведомый и будем использовать его базу.

Если мы хотим большей надежности, мы устанавливаем больше ведомых серверов. Как борются против таких вещей? Увеличением числа сущностей. Таким образом, вы живете с кластером.

Они все время это чинят. Таким образом, мы делаем вывод о том, что полусинхронная репликация — это то, что нам. Но практика показывает, что она не вполне жизненная. Я дальше покажу, что у нас получится, если мы откажемся от этих академических представлений. Соответственно, асинхронная репликация у нас сводится к тому же самому, что и синхронная.

Мы копируем буфер данных на ведомый сервер и. В принципе, требования к "железу", программе, каналу точно такие. Если у вас слишком медленный ведомый сервер, то, независимо от того, синхронная или асинхронная репликация, у вас возникнет недостаток ресурсов ведомого сервера.

В конце концов, она станет бессмысленной. Если у нас слишком узкий канал, мы будем просто не в состоянии послать все данные шардинг и репликация бд реферат ведомый сервер.

Шардинг и репликация бд реферат 9905169

Поэтому вся разница, которая у нас есть, состоит в том, что при синхронной репликации существует задержка, которая равна времени отклика другой системы. На этом все и заканчивается не мой доклад. Что весь смысл введения понятия "синхронная репликация" — это все было придумано для того, чтобы защитить данные от потери. Для приложений, которые критичны к потере данных. Реальность вносит свои коррективы. В данном случае эти коррективы оказались приятной неожиданностью.

Например, "Ebay". Там товары, пользователи, и так далее. У нас есть глобальные данные. Что мы с ними делаем?

Tarantool: как сэкономить миллион долларов на базе данных на высоконагруженном проекте

Мы их просто "рубим" на региональные. Поэтому немецкие покупатели ходят на немецкий "Ebay", английские — на английский "Ebay". У нас Интернет, но, на самом деле, каждый региональный сегмент живет своей отдельной жизнью. Это, конечно, связано с тем, что доступ к какому-то центральному серверу был бы очень медленным.

Когда у нас получается разделить данные по регионам — это, конечно, очень хорошо. Это самый правильный способ решения таких задач. Скажем, товары и услуги обычно "привязаны" к региону.