Это приятная проблема, но в Сети мало чёткой информации, как аккуратно масштабировать веб-приложение с нуля до сотен тысяч пользователей. Обычно встречаются или пожарные решения, или устранение узких мест (а часто и то, и другое). Поэтому люди используют довольно шаблонные приёмы по масштабированию своего любительского проекта в нечто действительно серьёзное. Если при создании таблицы не указать ключ дистрибуции, то данные распределятся по хостам-сегментам либо по первичному ключу (если он задан), либо по первому полю таблицы.
Ведущие серверы часто называют мастерами (master), а ведомые серверы — Котировка 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. Жители подъезда общаются между собой, решают повседневные вопросы — это транзакции внутри шарда. При этом все подъезды находятся в одном здании и подчиняются общим правилам совета жильцов дома, то есть мастерчейну.
Разбор Pendle: Как Работает Токенизация Доходности В Самом Обсуждаемом Протоколе 2025 Года
- Дополнительно для повышения надежности каждый инстанс кластера внутри репликасета находится на разных физических серверах, а в некоторых случаях — в удаленных друг от друга датацентрах.
- Если центров два, то в резерве работает 50% оборудования.
- Иногда команда уходит в несколько сегментов, и на маршрутизаторе происходит агрегация полученного результата.
- При добавлении/удалении сервера перераспределяется только небольшая часть ключей.
Причём речь идёт о репликации больше чем на два ЦОДа в разных регионах. В Сбере с его сотней фабрик и множеством бизнес‑приложений, узлов просто огромное количество, для их описания существует иерархическая структура — дерево топологии. Оно строится посредством Kubernetes Operator либо создаётся в графическом интерфейсе пользователя.
Итерация 25: Ограничение Количества Запросов С Помощью Reqbouncer
Микросервисы чаще всего не сохраняют данные о сессии пользователя. Но запрос рано или поздно достигает сервиса, который хранит данные в СУБД. Информацию о пользователях, транзакциях, сессиях и многое другое. Компании необходимо поддерживать целостность данных даже в ситуации одновременного входа по разным каналам и параллельного изменения хранящейся информации. В статье будет про драматичное шард прошлое, Джастина Бибера и балансировку нагрузки.
В результате они могли бы создать целостное представление о состоянии Ethereum для поддержания всего блокчейна. Второй этап дорожной карты шардинга Ethereum будет посвящен выполнению кода. Ethereum планировал внедрить в шарды новые дополнительные функции, которые сделают их более похожими на мэйннет Ethereum. В результате шарды могут стать достаточно мощными для хранения и выполнения кода, а также управления транзакциями.
А это уже совсем непросто, особенно если таких данных — терабайты. А теперь представьте хайлоад-систему, где каждую секунду осуществляются транзакции. Как перемещать данные с места на место в таких условиях? И остановить систему смерти подобно, ведь большие объёмы данных могут перекачиваться несколько часов, а бизнес-заказчики вряд ли переживут столь долгий простой.
Это позволит автоматически распределять реплики по разным физическим центрам обработки данных. Java для работы нужна Java Digital Machine, «съедающая» время при запуске в контейнере. А нам нужно приложение в исполняемом процессором коде с малым временем запуска и небольшими расходами на runtime. Go, для которого есть множество библиотек на все случаи жизни, отлично подходит.
Из минусов отмечу, очевидное неравномерное распределение ресурсов в ряде случаев. Например, часть старых пользователей перестаёт делать заказы, тогда как новые более активно заказывают. При этом у старых пользователей больше сделано заказов из-за этого более нагружено работает отображение архива. Предположим, у нас есть идентификатор у каждой записи, по которому мы хотим распределить записи между сегментами. Это может быть ИД записи, а может быть поле для группировки, например, ид пользователя для заказов. Прежде, чем будем думать, как шардировать, нужно хорошенечко погрузиться в задачу и проработать сценарии работы.
А поскольку Диск — это личное хранилище, можно будет использовать данные с одного шарда для получения почти любой информации о файлах. Например, делать сортировки на уровне одного запроса вместо того, чтобы собирать данные с нескольких шардов и после сортировать. Что бы снизить вероятность глобального решардинга, стоит заранее продумать принципы разбиения на кусочки. Как один из вариантов, можно взять https://www.xcritical.com/ достаточно большой диапазон виртуальных сегментов, делящийся на достаточно большое количество разных чисел.
Сочетание репликации с шардингом позволяет масштабировать крупные системы, обеспечивая при этом отказоустойчивость. Шардинг позволяет перераспределить нагрузку, создаваемую запросами между различными серверами, за счёт выноса данных некоторых модулей в отдельную базу данных. Основная идея состоит в том, чтобы разделить данные и транзакции на множество мелких блокчейнов, то есть шардов, которые могут обрабатываться параллельно. Это значительно повышает общую производительность сети, поскольку каждый шард способен обрабатывать транзакции независимо от остальных. До блокчейна шардинг применялся для распределения баз данных по разным серверам. Например, в бизнесе, когда информацию с одного сервера переносили на другие сервера, упорядочивая ее по определенным признакам.
Leave a Reply