В современных высоконагруженных системах эффективное управление данными невозможно без использования методов масштабирования и обеспечения отказоустойчивости. Репликация, партиционирование и шардирование — ключевые подходы, которые позволяют распределять данные, повышать производительность и гарантировать доступность. Однако шардирование также https://www.xcritical.com/ имеет свои недостатки, такие как сложность настройки и управления, потенциальные проблемы с консистентностью данных и сложность выполнения запросов, которые требуют доступа к данным, хранящимся на нескольких шардах.
Применительно к платежным системам шардирование является важной возможностью, позволяющей делать гетерогенные сервисы. Например, очевидно, что пользователи у платежной системы будут отличаться по их оказываемой нагрузке на систему. Обычный пользователь, совершающий десяток покупок в неделю, не сможет оказать значимой нагрузки на систему. Однако держать его данные на дорогостоящих NVMe-накопителях – это перерасход средств с большой буквы. Данные таких пользователей очевидно должны хранится на обычных жестких дисках. Это позволит держать миллиарды записей с минимальной стоимостью хранения.
Таким образом, при асинхронной репликации мы получаем высокую скорость работы, но при выходе из строя мастер‑сервера вероятна потеря некоторого количества что такое пул ликвидности данных. Синхронная же репликация предусматривает, что транзакции подтверждаются мастером только после записи на заданное количество слейвов — в итоге получается крайне высокая согласованность данных, но низкая производительность. Подробнее про этот выбор между быстродействием и согласованностью — см. СУБД очень часто становится «узким местом» в производительности веб‑приложений, влияющим на общее быстродействие и устойчивость к высоким нагрузкам.
Разработка Тз На Информационную Систему По Гост И Srs
И последний важный вывод этой статьи – автору удалось достичь стабильной производительности дисковой подсистемы, за счет приведения всех операций записи к асинхронной для виртуальных машин шардирование это создающих большую часть IOPS. Это позволило провести долговременное нагрузочное тестирование с целью определения стабильности системы и возможности длительно обрабатывать одну и ту же нагрузку. Минусом такого подходя является возможность потери данных, так как запись на диск осуществляется раз в 5 секунд (по умолчанию), и если произойдут проблемы на самом гипервизоре, то эти данные будут утеряны. Такой подход неприемлем для прода, но в качестве дев-окружения и пре-прода является допустимым, так как никакой ценной информации нет. Масштабирование базы данных — ключевой аспект построения высоконагруженных систем.
Горизонтальный Шардинг
Как сказано в определении нам нужно сгруппировать наши записи по некому признаку и перед каждым запросом к базе данных проверять этот признак, для определения сервера на котором хранится нужная информация или на какой сервер ее следует записать. В данной работе автором был предложен вариант для шардирования сервисов платежной системы MireaPay, начиная с сервиса Баланс. Данный подход является универсальным для всех сервисов, что позволит, при необходимости, шардировать не только сервис Баланс, но и все остальные.
Тогда горизонтальное разделение может выглядеть следующим образом. Для построения хеша поля `user_id` будем использовать функцию md5(). Вы конечно волны использовать любой другрой принцип построения хеша. Допустим у нас есть очень популярный сервис публикации веселых картинок. Нам необходимо разработать метод хранения информации о картинках.
И пара слов об упячках, с которыми я сталкивался, — о партиционировании внутри одной БД и шардинге целыми партициями. Ведь для решардинга достаточно просто перетащить целую партицию с одного шарда в другой. Со временем вы устанете от трёхэтажного мата негодования, вызванного пятиэтажными пакетными запросами, из-за которых горячие данные не будут нормально попадать в кеш. Такой способ работает лишь в том случае, если партиционирование выполняется по дате, но запросы, как правило, обращаются к свежим или старым данным, как, например, во многих OLAP-системах.
- Возможно, вы придумаете как удачно работать с перекрытием зон, однако перекрытие зон одного вида и одной значимости может привести к неопределённой ситуации.
- Такой подход допустим, потому что сервис контрактов не отвечает за долговременное хранение информации о контрактах.
- Поэтому не рекомендуется использовать в качестве ключа дистрибуции поля с временем и датой, с большим количеством одинаковых или пустых значений.
- У горизонтального шардирования есть большой недостаток – оно позволяет хорошо масштабировать только запросы, опирающиеся на ключ шардирования.
В данный момент это сделано только для горячих кошельков – для таких кошельков происходит назначение сразу нескольких шардов, которые при необходимости выбираются случайно. Таким образом кошелек, на который может приходится по миллиону платежей в секунду, может принимать их не приводя к серьезным проблемам производительности для других кошельков. Очевидно, что для работы с такими кошельками нужны специальные API, способные агрегировать информацию между разными шардами и предоставлять пользователю.
Никто не будет внедрять дорогостоящую систему, находясь в здравом уме и памяти, за исключением случаев криминального характера. Таким образом, частые запросы всегда попадают в один шард. Бизнес может развиваться дальше, например открывать барбершопы в деревнях и сёлах Нижегородской области. Мы решили и её пошардировать по barber_id, чтобы вся информация о конкретном барбере лежала в одном шарде.
Для этого подхода верно, что если cell_id рядом, то и координаты рядом, обратное не верно, однако в большинстве случаев тоже выполняется. Практикуйтесь, экспериментируйте с различными подходами и анализируйте их влияние на производительность системы. При данном подходе, наша хеш-функция принимает 2 аргумента – pivot поле и номер шарда. Комбинация, при которой хеш будет наибольшим и будет указывать нужный шард.