“А давайте для вот этих наших крутых партнёров выделим отдельный сервер, чтобы у них всё летало, и они на остальных не влияли.” Эта мысль легко решается добавлением карты распределения идентификаторов. Если записей немного, например 10 миллионов, то такая карта прекрасно хранится в оперативной памяти и добавление в неё строк стоит очень обычно очень дёшево. Зато такой подход позволяет выделить исключения и распределить их “по-особому”. Предположим, что мы решили, что на одной машине выполнять все задачи у нас не получится, или по ещё каким-либо причинам решили шардировать. Не торопимся, обратимся к DDD книга с обезьяной, давайте в начале убедимся, что мы будем реализовывать один агрегат в терминологии DDD. Если мы реализовываем несколько агрегатов, то стоит в начале разделить систему на https://www.xcritical.com/ несколько систем, по одной на каждый агрегат, и потом снова оценить для каждой из получившихся систем “а нужно ли нам шардирование?
Методы Шардингаметоды Шардинга
Это постоянная работа, требующая хорошо понимать свои данные, знать, как к ним обращаются пользователи, и, конечно, вкладываться в планирование, аккуратную реализацию и поддержку. Успех здесь зависит от того, насколько правильно вы выберете ключ и стратегию, будете ли готовы решать хитрые технические задачки и не пожалеете ли сил на автоматизацию и мониторинг. Если подойти к нему с умом, то ваше приложение сможет переварить любые объемы данных и выдержать самые дикие нагрузки. Ключ шардирования, или sharding key, – это тот самый столбец (или несколько столбцов) в ваших данных, по которому система решает, в какой шард запихнуть ту или иную строчку.
Создание Распределенной Таблицы
Такой подход позволял достаточно легко тестировать и пробовать различные решения, но для прода не годился полностью, в виду полной невозможности масштабировать такое решение на миллиарды пользователей и миллионы запросов в секунду. В сложных случаях, таких как неправильное распределение транзакций или внезапная нагрузка на один узел, полезно иметь глобальный обзор. C4-модели (как контейнерная диаграмма выше) и sequence-диаграммы помогают команде разработчиков и DevOps понимать, где искать проблему. Если, например, на одном шарде заметен рост времени ответа, по метрикам можно определить, какие запросы туда идут, и по логам – почему (возможно, не учли шардирующий ключ в WHERE, и ShardingSphere роутит на все базы). Что бы снизить вероятность глобального решардинга, стоит заранее продумать принципы разбиения на кусочки. Как один из вариантов, можно взять достаточно большой диапазон виртуальных сегментов, делящийся на достаточно большое количество разных чисел.
- При правильном подходе он позволяет получить надёжную, масштабируемую и отказоустойчивую систему, готовую к любым вызовам современного бизнеса.
- Одна из самых сложных задач для разработчиков любых баз данных — масштабирование.
- Все что нужно – это рассчитать время, которое должно проходить прежде чем зеркало после перезапуска выйдет на нужную производительность.
С ростом числа блокчейнов, использующих технологии масштабирования вроде шардирования, всё важнее становится надёжное управление приватными ключами. Удобный интерфейс и высокий уровень защиты становятся обязательными условиями для безопасной работы пользователей с распределёнными экосистемами. В традиционных блокчейнах каждый узел обязан обрабатывать абсолютно все транзакции, что со временем вызывает перегрузку. При шардировании узлы распределяются по отдельным участкам — они обрабатывают только ту информацию, которая относится к их шару. Такой подход обеспечивает горизонтальное масштабирование без ущерба для децентрализации и безопасности.
Какие Проблемы Решает Шардинг
При чтении для каждого из шардов выбирается одна из доступных реплик. Вертикальное шардирование — это стратегия, при которой каждая таблица разделяется по столбцам на разные шарды. Например, данные одной таблицы могут быть разделены таким образом, что один шард содержит информацию о клиентах, а другой шард — информацию о заказах. Такой подход может быть полезен, если некоторые столбцы содержат большие объемы данных, и их разделение помогает улучшить производительность запросов.
Возможность горизонтального масштабирования это одно из важнейших нефункциональных требований индустрии в последнее время. Рост бизнеса со стороны IT выглядит чаще всего как рост нагрузки и цены отказа системы. Нам всем хочется создавать такие приложения, которые будут одинаково быстро и стабильно работать как с сотней, так и с сотней тысяч клиентов. Для этого необходимо еще на стадии проектирования закладывать потенциал для масштабирования, одним из способов сжигание токенов которого является шардирование. Шардинг (или шардирование) — это разделение хранилища на несколько независимых частей, шардов (от англ. shard — осколок).
Однако шардирование его внедрение требует тщательного планирования, выбора подходящей стратегии и понимания всех последствий. Применение шардирования имеет смысл только тогда, когда простые методы оптимизации перестают работать, и система нуждается в серьёзной переработке. Кластер может включать один шард (в этом случае обработку запроса называют удаленной, а не распределенной) или несколько шардов. Однако, для этого способа повышения производительности БД характерна высокая сложность реализации и обслуживания.