Если таких “кросс-шардовых” запросов окажется больше чем “одно-шардовых”, то скорее всего схема шардирования наносит только вред нашей системе. Значит, что с увеличением нагрузки мы сможем увеличивать количество шардов. Так мы будем уверены, что все записи к одному мастеру будут физически находиться на одной ноде. В ходе работы автором было затрачено не мало средств и времени, разумеется автор не рассчитывал, что кто-то ему что-то будет возмещать. Целью являлось предоставление технической базы, что бы когда, самое позднее, в начале 30х правительство РФ будет кардинально переформатировать экономику и финансы страны, ЛПР понимал что можно требовать и какие ресурсы на это потребуются.
- Чтобы приложение могло понять, в какой шард отправить запрос, нужна особая архитектура.
- В современных высоконагруженных системах эффективное управление данными невозможно без использования методов масштабирования и обеспечения отказоустойчивости.
- Теперь после тюнинга и подбора параметров, например потребовалось уменьшить число подключений к СУБД у микросервисов с 8 до 5, так в процессе НТ уже начали возникать ошибки, что у PostgreSQL остались подключения только для супер-пользователя.
- Партиционирование или сегментирование — это разбиение таблиц, содержащих большое количество записей, на логические части по неким выбранным администратором критериям.
Кластер, заданный в конфигурационном файле — это логическая сущность, объединяющая серверы. Один сервер может участвовать в нескольких логических кластерах. Таким образом обеспечивается гибкость распределения данных между серверами.
Методы Описания Бизнес-процессов (idef, Dfd, Bpmn, Epc, Uml)
Чтобы распределить данные на несколько серверов и обеспечить им безопасность и целостность, нужна база данных с соответствующей архитектурой — шардированная база данных. Такая организация сервиса контрактов позволяет https://www.xcritical.com/ добавлять или убирать шарды по необходимости. Например вывести шард из эксплуатации, что бы провести очистку БД или другие операции.
Переписываем Сервис Баланс
Вообще большинство современных СУБД поддерживают партиционирование «из коробки», но не все. Например, реляционная резидентная SQLLite не позволяет разделить 1 таблицу на несколько более мелких, т.к. В принципе не предназначена для работы с большими объемами данных. А шардирование это колоночная in-memory DuckDB, о которой я тоже писала здесь, поддерживает выражение PARTITION BY для разделения данных.
Консистентное хешированиеСтоит отдельно упомянуть консистентное хеширование. Это продвинутая техника, часто используемая с шардированием по хешу. Она минимизирует количество данных, которые нужно перемещать при добавлении или удалении шардов. Вместо простого hash % N, ключи и серверы отображаются на абстрактное кольцо. При добавлении/удалении сервера перераспределяется только небольшая часть ключей. Некоторые данные в базе могут присутствовать во всех сегментах, а некоторые могут находиться только в одном или нескольких сегментах.
Для этого можно задать параметр реплики priority в Смарт-контракт конфигурации кластера (меньшее значение — больший приоритет реплики, по умолчанию — 1) или использовать настройку load_balancing. MySQL — это реляционная система управления базами данных с открытым исходным кодом. Для полноты картины разберём вариант решардинга в условиях, когда нам не хотелось бы останавливать сервис.
Database sharding (шардирование базы данных) — это техника горизонтального масштабирования, при которой большая база разделяется на несколько частей. Эти шарды распределяются по другим серверам и связываются в одну систему. Разумеется не обязательно для юридических лиц вообще использовать те же самые сервисы баланса, предполагающих строгое соответствие кредита/дебита. Всегда можно использовать классическую структуру на основе ежедневного сведения кредита и дебита. Однако следует уточнить, что платежная система Mireapay – это не только управление балансом кошелька, но так же задолженности и история контрактов.
Существует 2 способа партицировать таблицу — горизонтально и вертикально. В некоторых сценариях, репликация не решит все ваши проблемы, а иногда только создаст дополнительные. Второй популярной стратегией масштабирования БД является партицирование. Можно конечно попытаться сделать наш единственный сервер идеальным и мощным — вертикально масштабировать его. Но сегодня мы поговорим о горизонтальном масштабировании — будем брать не мощностью сервера, а количеством узлов.
Можно выбрать набор cell_id для искомой зоны и искать пересечения по наборам cell_id с известными зонами. Статьи выше дают общее понимание принципа, но не дают понимания, как эти деревья применить к шардированию. Этого понимания не дам вам и я, так как на практике не применял эти деревья.
Ведущие серверы часто называют мастерами (master), а ведомые серверы — слэйвами (slaves), иногда используются и другие названия — лидер и фолловеры (leader & followers), праймари и реплики (primary & replicas). Один ведущий узел (мастер, лидер, праймари) принимает запросы как на запись, так и на чтение, а ведомые (реплики, слейвы или фолловеры) синхронизируются с ним и обслуживают только запросы на чтение. В момент, когда даже корректно настроенный сервер баз данных на достаточно мощном железе уже недостаточно хорошо справляется с нагрузками, производится масштабирование при помощи партиционирования, репликации и шардирования. Далее рассмотрим эти способы увеличения производительности СУБД. Возможность горизонтального масштабирования это одно из важнейших нефункциональных требований индустрии в последнее время.
