Пусть у нас кешируются записи, очистка происходит по времени нахождения в кеше. Тогда можно не производить решардинг в явном виде, так как со временем записи переместятся “естественным образом”, cтарые сротируются, а новые по запросу добавятся в “положенное” место. Наличие сегментов различного размера или с различной нагрузкой неприятно, но допустимо. Сложность обычно заключается в необходимости шарды учитывать особенности каждого из сегментов отдельно при манипуляциях, например, при расширении ресурсов железа. Выбирая тот или иной путь нужно оценивать решение через стоимость владения. Администрирование разных ресурсов ест время администратора, администрирование недозагруженных ресурсов ест деньги равные стоимости лишних ресурсов, перегруженные ресурсы приводят к потерям в бизнесе.
Шардинг — потенциальное решение проблемы масштабирования. Шардинг значительно усложняет архитектуру базы данных и логику приложений, требуя тщательного проектирования и исполнения. Подробнее о шардах, масштабировании и отказоусточивости см. Можно рассмотреть более сложный случай, если место в кеше ограниченно, то его можно либо зачистить полностью, либо зачистить виртуальные сегменты, которые будут переноситься. В карте можно хранить не конкретный сегмент, а виртуальный сегмент (фактически аналог результата хеш-функции), и автоматизировать их заполнение можно через хеш-функцию. А для особых случаев сделать значения вне диапазона хеш-функции.
Более деликатным способом будет останавливать обслуживание по виртуальным сегментам. Фактически блокируется работа виртуального сегмента, данные виртуального сегмента переносятся и потом обслуживание виртуального сегмента возобновляется. обменник криптовалют Для этого способа требуется оркестрация переноса, и требуется разработать систему блокировок по “виртуальным сегментам”. Иногда понятие шардирования путают с репликацией и партицированием, но на самом деле это разные направления масштабирования, которые могут быть реализованы в пределах одной базы данных. Для полноты картины разберём вариант решардинга в условиях, когда нам не хотелось бы останавливать сервис. Писать данные будем только в новый маппинг шардов, а вот читать их будем сразу из старого и нового.
Шардинг Как Паттерн Архитектуры Базы Данных
Если преодолеть сложности, с которыми сталкивается шардинг, то можно будет масштабировать распределенные сети, не жертвуя децентрализацией или безопасностью. После захвата сегмента атакующие могут направить недействительные транзакции в основную сеть. Также данные в этом конкретном сегменте могут стать недействительными и оказаться безвозвратно утрачены. Ethereum предлагает решение в виде рандомизированной выборки — протоколы шарда случайным образом назначаются в различные секции для подтверждения аутентификации блоков. Основные проблемы шардинга — коммуникация и безопасность.
В экосистеме каждый вспомогательный узел, или шард, работает независимо. Такой принцип приводит к значительному повышению скорости транзакций. В основу заложена технология параллельной обработки, о которой мы упоминали неоднократно. Такой подход к работе блокчейна увеличивает уровень защищенности, в ущерб скорости проведения транзакций.
Чтобы обеспечить стабильную работу кластера, нужно создать минимум один хост-мастер, у которого будет одна реплика. Мастеры и их реплики должны находиться в разных зонах доступности вне зависимости от их количества. Это преимущество позволяет расширить количество участников цифровой экосистемы. Как результат — увеличение общей децентрализации обходится дешевле.
- Прежде чем заниматься всякой ерундой типа шардинования нужно понять, а нужно ли оно мне.
- Описанный выше сценарий — одна из больших проблем в шардинге, у которой все предложенные решения не оптимальны.
- Далее расскажем об актуальных достоинствах и отрицательных сторонах распределения.
- Для этого способа требуется оркестрация переноса, и требуется разработать систему блокировок по “строкам”.
Шардинг — это эффективный архитектурный паттерн, предназначенный для управления крупномасштабными базами данных. Он обеспечивает масштабируемость, производительность и доступность при работе с базами данными. Идеально подходит для сервисов, требующих локальности данных, таких как сети доставки контента и сервисы на основе местоположения в мобильных приложениях. Каждый шард отвечает за данные из определенной географической области. Эта стратегия эффективна в сценариях, где распределение данных может быть неравномерным или когда приходится иметь дело со сложными критериями разбиения данных. Вы можете создать кластер OpenSearch в Yandex Cloud в качестве альтернативы Elasticsearch.
Утверждается, что получить контроль над 50% шарда проще, чем 50% всей сети (например потому что участник может попытаться взломать или подкупить валидаторов после того как они были назначены на шард). По определению, между-шардовые транзакции изменяют состояние в нескольких шардах. Такие изменения попадут в какие-то блоки в блокчейнах соответствующих шардов. Необходимо чтобы либо все такие блоки были финализированы (то есть принадлежали канонической цепи в соответствующих шардах), или все были не финализированы (то есть не принадлежали каноническим цепям в своих шардах). При чтении для каждого из шардов выбирается одна из доступных реплик.
Шардирование
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 несколько систем, по одной на каждый агрегат, и потом снова оценить для каждой из получившихся систем “а нужно ли нам шардирование? Разгрузить систему можно “отправив в архив” часть данных, или сделав “охлаждение” каким-либо ещё способом, имеется ввиду, удалить старые и неактуальные данные из оперативных.
Существует угроза того, что эти блокчейны могут «закупориться», как это произошло с Ethereum в период бума CryptoKitties, когда на долю игры приходилось 11% транзакций сети. Идеально подходит для приложений с большим набором данных, где строки данных можно легко сегментировать, например разделить данные о клиентах по географическим регионам или идентификаторам пользователей. Этот метод очень эффективен при балансировке нагрузки и повышении производительности запросов, поскольку сокращает количество строк, по которым идет поиск в каждом запросе.
Добавление к сети компьютеров не обязательно повышает эффективность, поскольку весь реестр хранится на каждом устройстве, и цепь верификации просто становится длиннее. Неправильная стратегия может привести к несбалансированности серверов, когда на одни шарды приходится больше нагрузки, чем на другие. Если один шард выходит из строя, это не приводит к сбою всей базы данных. Идеально подходит для приложений, где равномерное распределение данных является критически важным, например при хранении пользовательских сессий в веб-приложениях.
Прежде, чем будем думать, как шардировать, нужно хорошенечко погрузиться в задачу и проработать сценарии работы. Следует выбирать принципы шардирования так, чтобы минимизировать суммарную стоимость системы, лучше выраженную в твёрдой валюте. Прежде чем заниматься всякой ерундой типа шардинования нужно понять, а нужно ли оно мне. Архитектурное решение – всегда компромисс, поэтому часто нет однозначного ответа на вопрос “нужно ли шардирование? Шардирование, оно же сегментирование, оно же sharding – подход, при котором система разделяется на части (сегменты) для распределения между этими частями выполняемых задач (обычно хранения или кеширования). При этом сегменты одинаковы по форме, но различны по содержанию.