Шардинг

Мы являемся связующим звеном между логистикой, чекаутом, стоками, товарами, продавцами и множеством разных доменов — системой управления заказами. Создаем, храним, раздаем, двигаем по конечному автомату все заказы AliExpress. С помощью расширения Citus возможно создание шардированной структуры PostgreSQL. Библиотека psycopg2 используется для взаимодействия с PostgreSQL. При использовании режима local_only создается дамп, содержащий только данные из локальных неймспейсов текущего узла.

Шардирование¶

В условиях растущего объема данных и возрастающей нагрузки на информационные системы шардинг становится необходимым инструментом для обеспечения стабильной работы приложений и сервисов. Однако за эти преимущества приходится платить повышенной сложностью, особенно в плане реализации и управления. Эффективный шардинг требует продуманного подхода к распределению данных и глубокого понимания моделей доступа к данным шардирование в приложении. Опционально можно добавить метрику для отслеживания частоты запросов по старому маппингу, которая будет сигнализировать нам о том, что данные перетащились и можно отключать дублирующий легаси-флоу.

Типы Шардинга

Предположим, что у нас есть постоянное количество бакетов, скажем, 65536, и несколько серверов, каждый из которых будет отвечать за свой собственный диапазон бакетов. Теперь, если мы решим добавить сервер в кластер, можно просто назначить новому серверу некоторый диапазон бакетов и переместить только те строки, шард-ключи которых разрешаются в эти бакеты. Давайте присвоим каждому серверу его собственное значение хэша шард-ключа и расположим наши серверы на кольце.

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. При указании параметра tablet_count система попробует автоматически выбрать подходящие граничные ключи. Если таблица достаточно маленькая (меньше 200 МБ на таблет), итоговых таблетов может оказаться меньше, чем запрошено. В этом случае для уточнения поиска граничных ключей рекомендуется использовать опцию enable_slicing.

Алгоритм Разрешения Шардов

Например, если мы пишем социальную сеть, то можем создать 1024 баз данных с одинаковой схемой, а в качестве ключа использовать идентификатор пользователя. Самое главное здесь, чтобы данные, попадающие в разные vbucket’ы, были как можно менее связанными друг с другом, а в идеале – вообще никак не связанными. Один метод – это когда первая часть «key to bucket» function – это просто какой-то хэш или консистентный хэш, т.е. Какая-то часть, которая определяется по формуле, а bucket непосредственно на шард отображается через config.

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 криптовалютный кошелёк базу на две. Похоже, лучшее, что можно сделать при такой схемы шардирования, вместо использования формулы hash(key) % 1024 просто сообщать пользователю количество vbucket’ов.

Именно ввиду существования огромного количества возможных решений мы не рассматривали вопрос автоматизации всего описанного выше. Хочу еще раз подчеркнуть важность проставления метки транзакции на шаге (2) не только при записи, но и при чтении. Если этого не делать, другая транзакция может изменить объект, который вы читаете, и при повторном его прочтении вы увидите что-то другое. Если вы точно знаете, что не станете ничего писать в него, то можете просто закэшировать объект в памяти. Или можно ничего не делать и получить уровень изоляции learn https://www.xcritical.com/ dedicated. Agent_event_default — таблица в которую попадают события, не попавшие ни в одну из созданных таблиц.

• С ростом количества единиц секционирования его эффективность падает.
• В этом случае ваш первый шард будет испытывать гораздо большую нагрузку, чем второй шард, и может стать «опасным» местом системы.
• Далее рассмотрим эти способы увеличения производительности СУБД.
• Если выполнение кода прервется на шаге (2), (3) или (4), «транзакцию» всегда можно будет докатить (специально предусмотренным для этого процессом).

Мы получаем ключ шардирования, передаем его в хэш-функцию и получаем некоторое конечное значение, скажем, 64-битное целое число без знака. Для одних и тех же входных значений выходное значение всегда будет одинаковым, в то время как для разных значений мы можем получать разные или одинаковые значения хэша. Таким образом, шардинг является эффективным методом решения проблем масштабируемости и высокой доступности информационных систем. Он позволяет эффективно управлять большими объемами данных и обеспечивать бесперебойную работу приложений даже при значительных нагрузках. Наиболее распространенный тип шардинга, подразумевающий деление базы данных на отдельные части (шарды). Каждый шард содержит подмножество строк одной или нескольких таблиц.

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. В случае, если в настоящее время происходит перебалансировка (см далее), вместо одного имени кластера хранится пара “clusterFrom”,”clusterTo” – откуда и куда сейчас переносятся данные. Жирные стрелочки на этом слайде указывают, где потекли данные. Например, видно, что жирные данные текут уже в два места.