پایگاه‌های داده توزیع‌شده: درک مدل‌های سازگاری برای برنامه‌های کاربردی جهانی

در دنیای متصل امروزی، برنامه‌های کاربردی اغلب نیاز دارند به کاربران در سراسر مرزهای جغرافیایی خدمات ارائه دهند. این امر مستلزم استفاده از پایگاه‌های داده توزیع‌شده است – پایگاه‌های داده‌ای که در آن داده‌ها در چندین مکان فیزیکی پخش شده‌اند. با این حال، توزیع داده‌ها چالش‌های قابل توجهی را به همراه دارد، به ویژه در زمینه حفظ سازگاری داده‌ها. این پست وبلاگ به بررسی مفهوم حیاتی مدل‌های سازگاری در پایگاه‌های داده توزیع‌شده می‌پردازد و مزایا و معایب و پیامدهای آن را برای ساخت برنامه‌های کاربردی جهانی قوی و مقیاس‌پذیر بررسی می‌کند.

پایگاه‌های داده توزیع‌شده چه هستند؟

پایگاه داده توزیع‌شده، پایگاه داده‌ای است که در آن دستگاه‌های ذخیره‌سازی همگی به یک واحد پردازش مشترک مانند CPU متصل نیستند. این داده‌ها می‌توانند در چندین کامپیوتر واقع در یک مکان فیزیکی ذخیره شوند یا در شبکه‌ای از کامپیوترهای متصل به هم پراکنده باشند. برخلاف سیستم‌های موازی که در آن‌ها پردازش به شدت با هم جفت شده و یک سیستم پایگاه داده واحد را تشکیل می‌دهد، یک سیستم پایگاه داده توزیع‌شده از سایت‌های با اتصال سست تشکیل شده است که هیچ جزء فیزیکی مشترکی ندارند.

ویژگی‌های کلیدی پایگاه‌های داده توزیع‌شده عبارتند از:

• توزیع داده‌ها: داده‌ها در چندین گره یا سایت پخش می‌شوند.
• استقلال: هر سایت می‌تواند به طور مستقل، با داده‌ها و قابلیت‌های پردازشی محلی خود، کار کند.
• شفافیت: کاربران در حالت ایده‌آل باید با پایگاه داده توزیع‌شده طوری تعامل کنند که گویی یک پایگاه داده متمرکز و واحد است.
• تحمل خطا: سیستم باید در برابر خرابی‌ها مقاوم باشد و داده‌ها حتی در صورت عدم دسترسی به برخی گره‌ها، قابل دسترسی باقی بمانند.

اهمیت سازگاری

سازگاری به تضمینی اطلاق می‌شود که همه کاربران در یک زمان، یک دیدگاه واحد از داده‌ها را مشاهده کنند. در یک پایگاه داده متمرکز، دستیابی به سازگاری نسبتاً ساده است. با این حال، در یک محیط توزیع‌شده، تضمین سازگاری به دلیل تأخیر شبکه، احتمال به‌روزرسانی‌های همزمان و امکان خرابی گره‌ها، به طور قابل توجهی پیچیده‌تر می‌شود.

یک برنامه تجارت الکترونیک با سرورهایی در اروپا و آمریکای شمالی را تصور کنید. کاربری در اروپا آدرس حمل و نقل خود را به‌روز می‌کند. اگر سرور آمریکای شمالی این به‌روزرسانی را به سرعت دریافت نکند، ممکن است آدرس قدیمی را مشاهده کند که منجر به خطای احتمالی در حمل و نقل و تجربه کاربری ضعیف می‌شود. اینجاست که مدل‌های سازگاری وارد عمل می‌شوند.

درک مدل‌های سازگاری

یک مدل سازگاری، تضمین‌های ارائه شده توسط یک پایگاه داده توزیع‌شده در مورد ترتیب و قابلیت مشاهده به‌روزرسانی‌های داده را تعریف می‌کند. مدل‌های مختلف سطوح متفاوتی از سازگاری را ارائه می‌دهند که هر کدام دارای مزایا و معایب خاص خود بین سازگاری، در دسترس بودن و عملکرد هستند. انتخاب مدل سازگاری مناسب برای تضمین یکپارچگی داده‌ها و صحت برنامه بسیار حیاتی است.

ویژگی‌های ACID: بنیان پایگاه‌های داده سنتی

پایگاه‌های داده رابطه‌ای سنتی معمولاً از ویژگی‌های ACID پیروی می‌کنند:

• اتمی بودن (Atomicity): یک تراکنش به عنوان یک واحد کار واحد و غیرقابل تقسیم در نظر گرفته می‌شود. یا تمام تغییرات درون تراکنش اعمال می‌شوند، یا هیچ‌کدام اعمال نمی‌شوند.
• سازگاری (Consistency): یک تراکنش تضمین می‌کند که پایگاه داده از یک حالت معتبر به حالت معتبر دیگری منتقل می‌شود. این ویژگی محدودیت‌های یکپارچگی را اعمال کرده و اعتبار داده‌ها را حفظ می‌کند.
• جداسازی (Isolation): تراکنش‌های همزمان از یکدیگر جدا می‌شوند و از تداخل جلوگیری می‌کنند و تضمین می‌کنند که هر تراکنش طوری عمل می‌کند که گویی تنها تراکنش در حال دسترسی به پایگاه داده است.
• ماندگاری (Durability): پس از اینکه یک تراکنش commit شد، تغییرات آن دائمی بوده و حتی در صورت خرابی سیستم نیز باقی خواهند ماند.

در حالی که ویژگی‌های ACID تضمین‌های قوی ارائه می‌دهند، پیاده‌سازی آن‌ها در سیستم‌های بسیار توزیع‌شده می‌تواند چالش‌برانگیز باشد و اغلب منجر به گلوگاه‌های عملکردی و کاهش در دسترس بودن می‌شود. این امر منجر به توسعه مدل‌های سازگاری جایگزین شده است که برخی از این محدودیت‌ها را کاهش می‌دهند.

مدل‌های سازگاری رایج

در ادامه، مروری بر برخی از مدل‌های سازگاری رایج در پایگاه‌های داده توزیع‌شده، به همراه ویژگی‌های کلیدی و مزایا و معایب آن‌ها ارائه شده است:

۱. سازگاری قوی (مثلاً، خطی‌پذیری، سریال‌پذیری)

توضیحات: سازگاری قوی تضمین می‌کند که همه کاربران در همه زمان‌ها به‌روزترین نسخه از داده‌ها را مشاهده می‌کنند. گویی تنها یک نسخه از داده‌ها وجود دارد، حتی اگر در چندین گره توزیع شده باشد.

ویژگی‌ها:

• یکپارچگی داده‌ها: قوی‌ترین تضمین‌ها را برای یکپارچگی داده‌ها فراهم می‌کند.
• پیچیدگی: پیاده‌سازی آن در سیستم‌های توزیع‌شده می‌تواند پیچیده و پرهزینه باشد.
• تأثیر بر عملکرد: اغلب به دلیل نیاز به تکثیر همزمان (synchronous) و هماهنگی دقیق بین گره‌ها، سربار عملکردی قابل توجهی را به همراه دارد.

مثال: یک سیستم بانکی جهانی را تصور کنید. هنگامی که یک کاربر پولی را انتقال می‌دهد، موجودی باید فوراً در تمام سرورها به‌روز شود تا از خرج مضاعف جلوگیری شود. سازگاری قوی در این سناریو حیاتی است.

تکنیک‌های پیاده‌سازی: پروتکل تعهد دو مرحله‌ای (2PC)، Paxos، Raft.

۲. سازگاری نهایی

توضیحات: سازگاری نهایی تضمین می‌کند که اگر هیچ به‌روزرسانی جدیدی روی یک آیتم داده‌ای خاص انجام نشود، در نهایت تمام دسترسی‌ها به آن آیتم، آخرین مقدار به‌روز شده را برمی‌گردانند. به عبارت دیگر، داده‌ها در نهایت در تمام گره‌ها سازگار خواهند شد.

ویژگی‌ها:

• در دسترس بودن بالا: امکان در دسترس بودن و مقیاس‌پذیری بالا را فراهم می‌کند، زیرا به‌روزرسانی‌ها می‌توانند به صورت ناهمزمان و بدون نیاز به هماهنگی دقیق اعمال شوند.
• تأخیر کم: تأخیر کمتری نسبت به سازگاری قوی ارائه می‌دهد، زیرا خواندن‌ها اغلب می‌توانند از نسخه‌های محلی (replicas) بدون انتظار برای انتشار به‌روزرسانی‌ها در کل سیستم، انجام شوند.
• پتانسیل تداخل: می‌تواند منجر به ناسازگاری‌های موقت و تداخل‌های احتمالی شود اگر چندین کاربر به طور همزمان یک آیتم داده‌ای را به‌روز کنند.

مثال: پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی اغلب از سازگاری نهایی برای ویژگی‌هایی مانند لایک و کامنت استفاده می‌کنند. لایکی که برای یک عکس ارسال می‌شود ممکن است فوراً برای همه کاربران قابل مشاهده نباشد، اما در نهایت به همه سرورها منتشر خواهد شد.

تکنیک‌های پیاده‌سازی: پروتکل Gossip، استراتژی‌های حل تداخل (مانند، آخرین نوشتن برنده است - Last Write Wins).

۳. سازگاری علّی

توضیحات: سازگاری علّی تضمین می‌کند که اگر یک فرآیند به فرآیند دیگری اطلاع دهد که یک آیتم داده را به‌روز کرده است، دسترسی‌های بعدی فرآیند دوم به آن آیتم، به‌روزرسانی را منعکس خواهد کرد. با این حال، به‌روزرسانی‌هایی که از نظر علّی به هم مرتبط نیستند، ممکن است توسط فرآیندهای مختلف به ترتیب‌های متفاوتی دیده شوند.

ویژگی‌ها:

• حفظ علیت: تضمین می‌کند که رویدادهای مرتبط از نظر علّی به ترتیب صحیح دیده می‌شوند.
• ضعیف‌تر از سازگاری قوی: تضمین‌های ضعیف‌تری نسبت به سازگاری قوی ارائه می‌دهد، که امکان در دسترس بودن و مقیاس‌پذیری بالاتر را فراهم می‌کند.

مثال: یک برنامه ویرایش اسناد مشترک را در نظر بگیرید. اگر کاربر A تغییری ایجاد کند و سپس به کاربر B در مورد آن اطلاع دهد، کاربر B باید تغییر کاربر A را ببیند. با این حال، تغییرات ایجاد شده توسط کاربران دیگر ممکن است فوراً قابل مشاهده نباشد.

۴. سازگاری خواندن-نوشته‌های-خود

توضیحات: سازگاری خواندن-نوشته‌های-خود تضمین می‌کند که اگر کاربری مقداری را بنویسد، خواندن‌های بعدی توسط همان کاربر همیشه مقدار به‌روز شده را برمی‌گرداند.

ویژگی‌ها:

• کاربر-محور: با تضمین اینکه کاربران همیشه به‌روزرسانی‌های خود را می‌بینند، تجربه کاربری خوبی را فراهم می‌کند.
• پیاده‌سازی نسبتاً آسان: می‌توان آن را با هدایت خواندن‌ها به همان سروری که نوشتن را مدیریت کرده است، پیاده‌سازی کرد.

مثال: یک سبد خرید آنلاین. اگر کاربری آیتمی را به سبد خرید خود اضافه کند، باید فوراً آن آیتم را در بازدیدهای بعدی از صفحه در سبد خرید خود ببیند.

۵. سازگاری جلسه (Session)

توضیحات: سازگاری جلسه تضمین می‌کند که هنگامی که یک کاربر نسخه خاصی از یک آیتم داده را خوانده است، خواندن‌های بعدی در همان جلسه هرگز نسخه قدیمی‌تری از آن آیتم را برنمی‌گردانند. این یک شکل قوی‌تر از سازگاری خواندن-نوشته‌های-خود است که تضمین را به کل جلسه گسترش می‌دهد.

ویژگی‌ها:

• بهبود تجربه کاربری: تجربه کاربری سازگار‌تری نسبت به سازگاری خواندن-نوشته‌های-خود فراهم می‌کند.
• نیاز به مدیریت جلسه: نیاز به مدیریت جلسات کاربر و ردیابی اینکه کدام نسخه‌های داده خوانده شده‌اند، دارد.

مثال: یک برنامه خدمات مشتری. اگر مشتری اطلاعات تماس خود را در طول یک جلسه به‌روز کند، نماینده خدمات مشتری باید اطلاعات به‌روز شده را در تعاملات بعدی در همان جلسه ببیند.

۶. سازگاری خواندن‌های یکنواخت

توضیحات: سازگاری خواندن‌های یکنواخت تضمین می‌کند که اگر کاربری نسخه خاصی از یک آیتم داده را بخواند، خواندن‌های بعدی هرگز نسخه قدیمی‌تری از آن آیتم را برنمی‌گردانند. این تضمین می‌کند که کاربران همیشه داده‌ها را در حال پیشرفت در زمان می‌بینند.

ویژگی‌ها:

• پیشرفت داده‌ها: تضمین می‌کند که داده‌ها همیشه به جلو پیشرفت می‌کنند.
• مفید برای حسابرسی: به ردیابی تغییرات داده‌ها و اطمینان از عدم از دست رفتن داده‌ها کمک می‌کند.

مثال: یک سیستم حسابرسی مالی. حسابرسان باید تاریخچه سازگاری از تراکنش‌ها را ببینند، بدون اینکه تراکنشی ناپدید شود یا ترتیب آن تغییر کند.

قضیه CAP: درک مزایا و معایب

قضیه CAP یک اصل اساسی در سیستم‌های توزیع‌شده است که بیان می‌کند غیرممکن است یک سیستم توزیع‌شده به طور همزمان هر سه ویژگی زیر را تضمین کند:

• سازگاری (Consistency - C): همه گره‌ها در یک زمان داده‌های یکسانی را می‌بینند.
• در دسترس بودن (Availability - A): هر درخواست پاسخی دریافت می‌کند، بدون تضمین اینکه حاوی جدیدترین نسخه اطلاعات باشد.
• تحمل تقسیم‌بندی (Partition Tolerance - P): سیستم با وجود تقسیم‌بندی شبکه (یعنی زمانی که گره‌ها قادر به برقراری ارتباط با یکدیگر نیستند) به کار خود ادامه می‌دهد.

قضیه CAP به این معنی است که هنگام طراحی یک پایگاه داده توزیع‌شده، باید بین سازگاری و در دسترس بودن در حضور تقسیم‌بندی شبکه یکی را انتخاب کنید. شما می‌توانید یا سازگاری را در اولویت قرار دهید (سیستم CP) یا در دسترس بودن را (سیستم AP). بسیاری از سیستم‌ها برای حفظ در دسترس بودن در هنگام تقسیم‌بندی شبکه، سازگاری نهایی را انتخاب می‌کنند.

BASE: جایگزینی برای ACID برای برنامه‌های مقیاس‌پذیر

در مقابل ACID، BASE مجموعه‌ای از ویژگی‌هاست که اغلب با پایگاه‌های داده NoSQL و سازگاری نهایی مرتبط است:

• اساساً در دسترس (Basically Available): سیستم طوری طراحی شده است که حتی در حضور خرابی‌ها، بسیار در دسترس باشد.
• حالت نرم (Soft State): وضعیت سیستم ممکن است با گذشت زمان، حتی بدون هیچ به‌روزرسانی صریحی، تغییر کند. این به دلیل مدل سازگاری نهایی است که در آن داده‌ها ممکن است فوراً در تمام گره‌ها سازگار نباشند.
• در نهایت سازگار (Eventually Consistent): سیستم در نهایت سازگار خواهد شد، اما ممکن است یک دوره زمانی وجود داشته باشد که داده‌ها ناسازگار باشند.

BASE اغلب برای برنامه‌هایی ترجیح داده می‌شود که در آن‌ها در دسترس بودن و مقیاس‌پذیری بالا مهم‌تر از سازگاری دقیق است، مانند رسانه‌های اجتماعی، تجارت الکترونیک و سیستم‌های مدیریت محتوا.

انتخاب مدل سازگاری مناسب: عواملی که باید در نظر گرفت

انتخاب مدل سازگاری مناسب برای پایگاه داده توزیع‌شده شما به عوامل متعددی بستگی دارد، از جمله:

• نیازمندی‌های برنامه: نیازمندی‌های یکپارچگی داده‌های برنامه شما چیست؟ آیا به سازگاری قوی نیاز دارد یا می‌تواند سازگاری نهایی را تحمل کند؟
• نیازمندی‌های عملکرد: نیازمندی‌های تأخیر و توان عملیاتی برنامه شما چیست؟ سازگاری قوی می‌تواند سربار عملکردی قابل توجهی را به همراه داشته باشد.
• نیازمندی‌های در دسترس بودن: چقدر حیاتی است که برنامه شما حتی در حضور خرابی‌ها در دسترس باقی بماند؟ سازگاری نهایی در دسترس بودن بالاتری را فراهم می‌کند.
• پیچیدگی: پیاده‌سازی و نگهداری یک مدل سازگاری خاص چقدر پیچیده است؟ مدل‌های سازگاری قوی می‌توانند برای پیاده‌سازی پیچیده‌تر باشند.
• هزینه: هزینه پیاده‌سازی و نگهداری یک راه حل پایگاه داده توزیع‌شده.

مهم است که این عوامل را به دقت ارزیابی کرده و یک مدل سازگاری را انتخاب کنید که بین سازگاری، در دسترس بودن و عملکرد تعادل برقرار کند تا نیازهای خاص برنامه شما را برآورده سازد.

مثال‌های عملی از مدل‌های سازگاری در عمل

در اینجا چند مثال از نحوه استفاده از مدل‌های سازگاری مختلف در برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی آورده شده است:

• Google Cloud Spanner: یک سرویس پایگاه داده توزیع‌شده جهانی، مقیاس‌پذیر و با سازگاری قوی است. این سرویس از ترکیبی از ساعت‌های اتمی و پروتکل تعهد دو مرحله‌ای برای دستیابی به سازگاری قوی در سراسر نسخه‌های توزیع‌شده جغرافیایی استفاده می‌کند.
• Amazon DynamoDB: یک سرویس پایگاه داده NoSQL کاملاً مدیریت‌شده است که سازگاری قابل تنظیم ارائه می‌دهد. شما می‌توانید بین سازگاری نهایی و سازگاری قوی به صورت عملیات به عملیات انتخاب کنید.
• Apache Cassandra: یک پایگاه داده NoSQL توزیع‌شده و بسیار مقیاس‌پذیر است که برای در دسترس بودن بالا طراحی شده است. این پایگاه داده سازگاری نهایی را فراهم می‌کند، اما سطوح سازگاری قابل تنظیمی را ارائه می‌دهد که به شما امکان می‌دهد احتمال خواندن به‌روزترین داده‌ها را افزایش دهید.
• MongoDB: سطوح سازگاری قابل تنظیمی را ارائه می‌دهد. این پایگاه داده از تنظیمات ترجیح خواندن (read preference) پشتیبانی می‌کند که به شما امکان می‌دهد کنترل کنید داده‌ها از کدام نسخه‌ها خوانده شوند و بر سطح سازگاری تأثیر بگذارید.

بهترین شیوه‌ها برای مدیریت سازگاری داده‌ها در پایگاه‌های داده توزیع‌شده

در اینجا چند رویه برتر برای مدیریت سازگاری داده‌ها در پایگاه‌های داده توزیع‌شده آورده شده است:

• داده‌های خود را بشناسید: الگوهای دسترسی به داده‌ها و نیازمندی‌های یکپارچگی داده‌های خود را بدانید.
• مدل سازگاری مناسب را انتخاب کنید: یک مدل سازگاری را انتخاب کنید که با نیازها و مزایا و معایب برنامه شما همخوانی داشته باشد.
• نظارت و تنظیم کنید: به طور مداوم عملکرد پایگاه داده خود را نظارت کرده و تنظیمات سازگاری خود را در صورت نیاز تنظیم کنید.
• حل تداخل را پیاده‌سازی کنید: استراتژی‌های مناسب حل تداخل را برای مدیریت ناسازگاری‌های احتمالی پیاده‌سازی کنید.
• از نسخه‌بندی استفاده کنید: از نسخه‌بندی داده‌ها برای ردیابی تغییرات و حل تداخل‌ها استفاده کنید.
• تلاش مجدد و幂等性 (Idempotency) را پیاده‌سازی کنید: مکانیزم‌های تلاش مجدد برای عملیات ناموفق را پیاده‌سازی کرده و اطمینان حاصل کنید که عملیات‌ها idempotent هستند (یعنی می‌توانند چندین بار بدون تغییر نتیجه اجرا شوند).
• موقعیت مکانی داده‌ها را در نظر بگیرید: داده‌ها را نزدیک‌تر به کاربرانی که به آن‌ها نیاز دارند ذخیره کنید تا تأخیر کاهش یافته و عملکرد بهبود یابد.
• از تراکنش‌های توزیع‌شده با دقت استفاده کنید: تراکنش‌های توزیع‌شده می‌توانند پیچیده و پرهزینه باشند. فقط در مواقع کاملاً ضروری از آن‌ها استفاده کنید.

نتیجه‌گیری

مدل‌های سازگاری یک جنبه اساسی از طراحی پایگاه داده توزیع‌شده هستند. درک مدل‌های مختلف و مزایا و معایب آن‌ها برای ساخت برنامه‌های کاربردی جهانی قوی و مقیاس‌پذیر بسیار حیاتی است. با در نظر گرفتن دقیق نیازمندی‌های برنامه خود و انتخاب مدل سازگاری مناسب، می‌توانید یکپارچگی داده‌ها را تضمین کرده و یک تجربه کاربری سازگار را حتی در یک محیط توزیع‌شده فراهم کنید.

با ادامه تکامل سیستم‌های توزیع‌شده، مدل‌ها و تکنیک‌های سازگاری جدیدی به طور مداوم در حال توسعه هستند. به‌روز ماندن با آخرین پیشرفت‌ها در این زمینه برای هر توسعه‌دهنده‌ای که با پایگاه‌های داده توزیع‌شده کار می‌کند، ضروری است. آینده پایگاه‌های داده توزیع‌شده شامل ایجاد تعادل بین سازگاری قوی در جایی که واقعاً مورد نیاز است و بهره‌برداری از سازگاری نهایی برای افزایش مقیاس‌پذیری و در دسترس بودن در زمینه‌های دیگر است. رویکردهای ترکیبی جدید و مدل‌های سازگاری تطبیقی نیز در حال ظهور هستند که نویدبخش بهینه‌سازی بیشتر عملکرد و انعطاف‌پذیری برنامه‌های توزیع‌شده در سراسر جهان هستند.