Bases de datos distribuidas: comprensión de los modelos de consistencia para aplicaciones globales

En el mundo interconectado de hoy, las aplicaciones a menudo necesitan servir a usuarios a través de fronteras geográficas. Esto requiere el uso de bases de datos distribuidas, bases de datos donde los datos se distribuyen en múltiples ubicaciones físicas. Sin embargo, la distribución de datos introduce desafíos significativos, particularmente cuando se trata de mantener la consistencia de los datos. Esta publicación de blog profundizará en el concepto crucial de modelos de consistencia en bases de datos distribuidas, explorando sus compensaciones e implicaciones para la construcción de aplicaciones globales robustas y escalables.

¿Qué son las bases de datos distribuidas?

Una base de datos distribuida es una base de datos en la que los dispositivos de almacenamiento no están todos conectados a una unidad de procesamiento común, como la CPU. Se puede almacenar en múltiples computadoras ubicadas en la misma ubicación física; o puede estar dispersa en una red de computadoras interconectadas. A diferencia de los sistemas paralelos, en los que el procesamiento está estrechamente acoplado y constituye un único sistema de base de datos, un sistema de base de datos distribuida consta de sitios débilmente acoplados que no comparten ningún componente físico.

Las características clave de las bases de datos distribuidas incluyen:

• Distribución de datos: Los datos se distribuyen en múltiples nodos o sitios.
• Autonomía: Cada sitio puede operar de forma independiente, con sus propios datos locales y capacidades de procesamiento.
• Transparencia: Los usuarios, idealmente, deberían interactuar con la base de datos distribuida como si fuera una única base de datos centralizada.
• Tolerancia a fallos: El sistema debe ser resistente a fallos, y los datos deben permanecer accesibles incluso si algunos nodos no están disponibles.

La importancia de la consistencia

La consistencia se refiere a la garantía de que todos los usuarios vean la misma vista de los datos al mismo tiempo. En una base de datos centralizada, lograr la consistencia es relativamente sencillo. Sin embargo, en un entorno distribuido, asegurar la consistencia se vuelve significativamente más complejo debido a la latencia de la red, el potencial de actualizaciones concurrentes y la posibilidad de fallos en los nodos.

Imagine una aplicación de comercio electrónico con servidores tanto en Europa como en América del Norte. Un usuario en Europa actualiza su dirección de envío. Si el servidor de América del Norte no recibe esta actualización rápidamente, podría ver la dirección anterior, lo que podría generar un error de envío y una mala experiencia para el usuario. Aquí es donde entran en juego los modelos de consistencia.

Comprensión de los modelos de consistencia

Un modelo de consistencia define las garantías proporcionadas por una base de datos distribuida con respecto al orden y la visibilidad de las actualizaciones de datos. Diferentes modelos ofrecen diferentes niveles de consistencia, cada uno con sus propias compensaciones entre consistencia, disponibilidad y rendimiento. Elegir el modelo de consistencia correcto es fundamental para garantizar la integridad de los datos y la corrección de la aplicación.

Propiedades ACID: La base de las bases de datos tradicionales

Las bases de datos relacionales tradicionales suelen adherirse a las propiedades ACID:

• Atomicidad: Una transacción se trata como una única unidad de trabajo indivisible. Se aplican todos los cambios dentro de la transacción, o ninguno.
• Consistencia: Una transacción asegura que la base de datos transita de un estado válido a otro. Impone restricciones de integridad y mantiene la validez de los datos.
• Aislamiento: Las transacciones concurrentes están aisladas entre sí, lo que evita interferencias y asegura que cada transacción opere como si fuera la única que accede a la base de datos.
• Durabilidad: Una vez que se confirma una transacción, sus cambios son permanentes y sobrevivirán incluso a fallos del sistema.

Si bien las propiedades ACID brindan fuertes garantías, pueden ser difíciles de implementar en sistemas altamente distribuidos, lo que a menudo conduce a cuellos de botella en el rendimiento y una menor disponibilidad. Esto ha llevado al desarrollo de modelos de consistencia alternativos que relajan algunas de estas restricciones.

Modelos de consistencia comunes

Aquí hay una descripción general de algunos modelos de consistencia comunes utilizados en bases de datos distribuidas, junto con sus características clave y compensaciones:

1. Consistencia fuerte (por ejemplo, linealizabilidad, serializabilidad)

Descripción: La consistencia fuerte garantiza que todos los usuarios vean la versión más actualizada de los datos en todo momento. Es como si solo hubiera una sola copia de los datos, aunque esté distribuida en múltiples nodos.

Características:

• Integridad de los datos: Proporciona las mayores garantías de integridad de los datos.
• Complejidad: Puede ser complejo y costoso de implementar en sistemas distribuidos.
• Impacto en el rendimiento: A menudo implica una sobrecarga de rendimiento significativa debido a la necesidad de replicación síncrona y una estricta coordinación entre los nodos.

Ejemplo: Imagine un sistema bancario global. Cuando un usuario transfiere dinero, el saldo debe actualizarse inmediatamente en todos los servidores para evitar el doble gasto. La consistencia fuerte es crucial en este escenario.

Técnicas de implementación: Confirmación en dos fases (2PC), Paxos, Raft.

2. Consistencia eventual

Descripción: La consistencia eventual garantiza que si no se realizan nuevas actualizaciones en un elemento de datos dado, eventualmente todos los accesos a ese elemento devolverán el último valor actualizado. En otras palabras, los datos eventualmente se volverán consistentes en todos los nodos.

Características:

• Alta disponibilidad: Permite una alta disponibilidad y escalabilidad, ya que las actualizaciones se pueden aplicar de forma asíncrona y sin requerir una coordinación estricta.
• Baja latencia: Ofrece una latencia más baja en comparación con la consistencia fuerte, ya que las lecturas a menudo se pueden servir desde réplicas locales sin esperar a que las actualizaciones se propaguen por todo el sistema.
• Potencial de conflictos: Puede generar inconsistencias temporales y posibles conflictos si varios usuarios actualizan el mismo elemento de datos simultáneamente.

Ejemplo: Las plataformas de redes sociales a menudo utilizan la consistencia eventual para funciones como me gusta y comentarios. Un me gusta publicado en una foto podría no ser inmediatamente visible para todos los usuarios, pero eventualmente se propagará a todos los servidores.

Técnicas de implementación: Protocolo de chismes, estrategias de resolución de conflictos (por ejemplo, Last Write Wins).

3. Consistencia causal

Descripción: La consistencia causal garantiza que si un proceso informa a otro que ha actualizado un elemento de datos, entonces los accesos posteriores del segundo proceso a ese elemento reflejarán la actualización. Sin embargo, las actualizaciones que no están causalmente relacionadas pueden verse en diferentes órdenes por diferentes procesos.

Características:

• Preserva la causalidad: Asegura que los eventos causalmente relacionados se vean en el orden correcto.
• Más débil que la consistencia fuerte: Proporciona garantías más débiles que la consistencia fuerte, lo que permite una mayor disponibilidad y escalabilidad.

Ejemplo: Considere una aplicación de edición de documentos colaborativa. Si el usuario A realiza un cambio y luego le informa al usuario B al respecto, el usuario B debería ver el cambio del usuario A. Sin embargo, es posible que los cambios realizados por otros usuarios no sean visibles de inmediato.

4. Consistencia de lectura propia

Descripción: La consistencia de lectura propia garantiza que si un usuario escribe un valor, las lecturas posteriores del mismo usuario siempre devolverán el valor actualizado.

Características:

• Centrado en el usuario: Proporciona una buena experiencia al usuario al garantizar que los usuarios siempre vean sus propias actualizaciones.
• Relativamente fácil de implementar: Se puede implementar enrutando las lecturas al mismo servidor que manejó la escritura.

Ejemplo: Un carrito de compras en línea. Si un usuario agrega un artículo a su carrito, debería ver inmediatamente el artículo en su carrito en las vistas de página posteriores.

5. Consistencia de sesión

Descripción: La consistencia de sesión garantiza que una vez que un usuario ha leído una versión particular de un elemento de datos, las lecturas posteriores dentro de la misma sesión nunca devolverán una versión anterior de ese elemento. Es una forma más fuerte de consistencia de lectura propia que extiende la garantía a toda la sesión.

Características:

• Experiencia de usuario mejorada: Proporciona una experiencia de usuario más consistente que la consistencia de lectura propia.
• Requiere gestión de sesión: Requiere la gestión de sesiones de usuario y el seguimiento de qué versiones de datos se han leído.

Ejemplo: Una aplicación de servicio al cliente. Si un cliente actualiza su información de contacto durante una sesión, el representante de servicio al cliente debe ver la información actualizada en las interacciones posteriores dentro de la misma sesión.

6. Consistencia de lecturas monótonas

Descripción: La consistencia de lecturas monótonas garantiza que si un usuario lee una versión particular de un elemento de datos, las lecturas posteriores nunca devolverán una versión anterior de ese elemento. Asegura que los usuarios siempre vean los datos avanzando en el tiempo.

Características:

• Progresión de datos: Asegura que los datos siempre progresen hacia adelante.
• Útil para auditoría: Ayuda a rastrear los cambios de datos y asegurar que no se pierda ningún dato.

Ejemplo: Un sistema de auditoría financiera. Los auditores necesitan ver un historial consistente de transacciones, sin que las transacciones desaparezcan o se reordenen.

El teorema CAP: Comprensión de las compensaciones

El teorema CAP es un principio fundamental en los sistemas distribuidos que establece que es imposible que un sistema distribuido garantice simultáneamente las tres propiedades siguientes:

• Consistencia (C): Todos los nodos ven los mismos datos al mismo tiempo.
• Disponibilidad (A): Cada solicitud recibe una respuesta, sin garantía de que contenga la versión más reciente de la información.
• Tolerancia a la partición (P): El sistema continúa operando a pesar de las particiones de la red (es decir, los nodos no pueden comunicarse entre sí).

El teorema CAP implica que al diseñar una base de datos distribuida, debe elegir entre consistencia y disponibilidad en presencia de particiones de red. Puede priorizar la consistencia (sistema CP) o la disponibilidad (sistema AP). Muchos sistemas optan por la consistencia eventual para mantener la disponibilidad durante las particiones de la red.

BASE: Una alternativa a ACID para aplicaciones escalables

En contraste con ACID, BASE es un conjunto de propiedades que a menudo se asocian con las bases de datos NoSQL y la consistencia eventual:

• Básicamente disponible: El sistema está diseñado para estar altamente disponible, incluso en presencia de fallos.
• Estado suave: El estado del sistema puede cambiar con el tiempo, incluso sin ninguna actualización explícita. Esto se debe al modelo de consistencia eventual, donde los datos pueden no ser inmediatamente consistentes en todos los nodos.
• Eventualmente consistente: El sistema eventualmente se volverá consistente, pero puede haber un período de tiempo en el que los datos sean inconsistentes.

BASE a menudo se prefiere para aplicaciones donde la alta disponibilidad y la escalabilidad son más importantes que la consistencia estricta, como las redes sociales, el comercio electrónico y los sistemas de gestión de contenido.

Elegir el modelo de consistencia correcto: factores a considerar

Seleccionar el modelo de consistencia apropiado para su base de datos distribuida depende de varios factores, que incluyen:

• Requisitos de la aplicación: ¿Cuáles son los requisitos de integridad de datos de su aplicación? ¿Requiere una consistencia fuerte o puede tolerar una consistencia eventual?
• Requisitos de rendimiento: ¿Cuáles son los requisitos de latencia y rendimiento de su aplicación? La consistencia fuerte puede introducir una sobrecarga de rendimiento significativa.
• Requisitos de disponibilidad: ¿Qué tan crítico es que su aplicación permanezca disponible incluso en presencia de fallos? La consistencia eventual proporciona una mayor disponibilidad.
• Complejidad: ¿Qué tan complejo es implementar y mantener un modelo de consistencia en particular? Los modelos de consistencia fuerte pueden ser más complejos de implementar.
• Coste: El coste de implementar y mantener una solución de base de datos distribuida.

Es importante evaluar cuidadosamente estos factores y elegir un modelo de consistencia que equilibre la consistencia, la disponibilidad y el rendimiento para satisfacer las necesidades específicas de su aplicación.

Ejemplos prácticos de modelos de consistencia en uso

Aquí hay algunos ejemplos de cómo se utilizan diferentes modelos de consistencia en aplicaciones del mundo real:

• Google Cloud Spanner: Un servicio de base de datos distribuida, escalable y con consistencia fuerte a nivel mundial. Utiliza una combinación de relojes atómicos y confirmación en dos fases para lograr una consistencia fuerte en las réplicas distribuidas geográficamente.
• Amazon DynamoDB: Un servicio de base de datos NoSQL totalmente administrado que ofrece consistencia ajustable. Puede elegir entre consistencia eventual y consistencia fuerte por operación.
• Apache Cassandra: Una base de datos NoSQL distribuida, altamente escalable, diseñada para una alta disponibilidad. Proporciona consistencia eventual, pero ofrece niveles de consistencia ajustables que le permiten aumentar la probabilidad de leer los datos más actualizados.
• MongoDB: Ofrece niveles de consistencia ajustables. Admite configuraciones de preferencia de lectura, que le permiten controlar desde qué réplicas se leen los datos, lo que influye en el nivel de consistencia.

Mejores prácticas para gestionar la consistencia de datos en bases de datos distribuidas

Aquí hay algunas de las mejores prácticas para gestionar la consistencia de datos en bases de datos distribuidas:

• Comprenda sus datos: Conozca sus patrones de acceso a datos y los requisitos de integridad de los datos.
• Elija el modelo de consistencia correcto: Seleccione un modelo de consistencia que se alinee con las necesidades y compensaciones de su aplicación.
• Supervise y ajuste: Supervise continuamente el rendimiento de su base de datos y ajuste su configuración de consistencia según sea necesario.
• Implemente la resolución de conflictos: Implemente estrategias de resolución de conflictos apropiadas para manejar posibles inconsistencias.
• Utilice el versionado: Utilice el versionado de datos para rastrear los cambios y resolver conflictos.
• Implemente reintentos e idempotencia: Implemente mecanismos de reintento para operaciones fallidas y asegúrese de que las operaciones sean idempotentes (es decir, se pueden ejecutar varias veces sin cambiar el resultado).
• Considere la localidad de los datos: Almacene los datos más cerca de los usuarios que los necesitan para reducir la latencia y mejorar el rendimiento.
• Utilice transacciones distribuidas con cuidado: Las transacciones distribuidas pueden ser complejas y costosas. Úselas solo cuando sea absolutamente necesario.

Conclusión

Los modelos de consistencia son un aspecto fundamental del diseño de bases de datos distribuidas. Comprender los diferentes modelos y sus compensaciones es crucial para construir aplicaciones globales robustas y escalables. Al considerar cuidadosamente los requisitos de su aplicación y elegir el modelo de consistencia correcto, puede garantizar la integridad de los datos y proporcionar una experiencia de usuario consistente, incluso en un entorno distribuido.

A medida que los sistemas distribuidos continúan evolucionando, se desarrollan constantemente nuevos modelos de consistencia y técnicas. Mantenerse al día con los últimos avances en este campo es esencial para cualquier desarrollador que trabaje con bases de datos distribuidas. El futuro de las bases de datos distribuidas implica encontrar un equilibrio entre la consistencia fuerte donde realmente se necesita y aprovechar la consistencia eventual para una mayor escalabilidad y disponibilidad en otros contextos. También están surgiendo nuevos enfoques híbridos y modelos de consistencia adaptativos, que prometen optimizar aún más el rendimiento y la resiliencia de las aplicaciones distribuidas en todo el mundo.