تسلط بر سازگاری داده‌ها: کاوش الگوهای سازگاری نهایی

در قلمرو سیستم‌های توزیع‌شده، دستیابی به سازگاری مطلق و بی‌درنگ داده‌ها در تمام گره‌ها می‌تواند چالشی عظیم باشد. با افزایش پیچیدگی و مقیاس سیستم‌ها، به‌ویژه برای برنامه‌های جهانی که به کاربران در فواصل جغرافیایی وسیع و مناطق زمانی متنوع خدمات‌رسانی می‌کنند، پیگیری سازگاری قوی اغلب به قیمت در دسترس بودن و عملکرد تمام می‌شود. اینجاست که مفهوم سازگاری نهایی به عنوان یک پارادایم قدرتمند و عملی ظهور می‌کند. این پست وبلاگ به بررسی این موضوع می‌پردازد که سازگاری نهایی چیست، چرا برای معماری‌های توزیع‌شده مدرن حیاتی است و الگوها و استراتژی‌های مختلفی را برای مدیریت مؤثر آن بررسی می‌کند.

درک مدل‌های سازگاری داده‌ها

قبل از اینکه بتوانیم سازگاری نهایی را واقعاً درک کنیم، ضروری است که چشم‌انداز وسیع‌تر مدل‌های سازگاری داده‌ها را بفهمیم. این مدل‌ها تعیین می‌کنند که چگونه و چه زمانی تغییرات ایجاد شده در داده‌ها در بخش‌های مختلف یک سیستم توزیع‌شده قابل مشاهده می‌شوند.

سازگاری قوی

سازگاری قوی، که اغلب به عنوان خطی‌سازی شناخته می‌شود، تضمین می‌کند که تمام خوانش‌ها آخرین نوشتن را برمی‌گردانند. در یک سیستم با سازگاری قوی، هر عملیات به نظر می‌رسد که در یک نقطه زمانی واحد و جهانی رخ داده است. در حالی که این امر تجربه کاربری قابل پیش‌بینی و قابل درکی را فراهم می‌کند، معمولاً به سربار هماهنگی قابل توجهی بین گره‌ها نیاز دارد که می‌تواند منجر به موارد زیر شود:

• افزایش تأخیر: عملیات باید منتظر تأییدیه‌های گره‌های متعدد باشند که پاسخ‌ها را کند می‌کند.
• کاهش در دسترس بودن: اگر بخش قابل توجهی از سیستم غیرقابل دسترس شود، نوشتن و خواندن ممکن است مسدود شود، حتی اگر برخی از گره‌ها همچنان عملیاتی باشند.
• محدودیت‌های مقیاس‌پذیری: هماهنگی مورد نیاز می‌تواند با مقیاس سیستم به یک گلوگاه تبدیل شود.

برای بسیاری از برنامه‌های جهانی، به‌ویژه آنهایی که حجم تراکنش بالایی دارند یا به دسترسی با تأخیر کم برای کاربران در سراسر جهان نیاز دارند، مصالحه‌های سازگاری قوی می‌تواند بازدارنده باشد.

سازگاری نهایی

سازگاری نهایی یک مدل سازگاری ضعیف‌تر است که در آن، اگر هیچ به‌روزرسانی جدیدی بر روی یک آیتم داده خاص انجام نشود، در نهایت تمام دسترسی‌ها به آن آیتم آخرین مقدار به‌روز شده را برمی‌گردانند. به عبارت ساده‌تر، به‌روزرسانی‌ها در طول زمان در سراسر سیستم منتشر می‌شوند. ممکن است دوره‌ای وجود داشته باشد که گره‌های مختلف نسخه‌های متفاوتی از داده‌ها را نگه دارند، اما این واگرایی موقتی است. در نهایت، تمام تکرارها به یک حالت یکسان همگرا خواهند شد.

مزایای اصلی سازگاری نهایی عبارتند از:

• در دسترس بودن بالا: گره‌ها حتی اگر نتوانند بلافاصله با گره‌های دیگر ارتباط برقرار کنند، می‌توانند به پذیرش خواندن و نوشتن ادامه دهند.
• عملکرد بهبود یافته: عملیات می‌توانند سریع‌تر تکمیل شوند زیرا لزوماً نیازی به انتظار برای تأیید از تمام گره‌های دیگر ندارند.
• مقیاس‌پذیری پیشرفته: سربار هماهنگی کاهش یافته به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا راحت‌تر مقیاس شوند.

در حالی که عدم سازگاری فوری ممکن است نگران‌کننده به نظر برسد، این مدلی است که بسیاری از سیستم‌های با دسترس‌پذیری بالا و مقیاس‌پذیر، از جمله پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی بزرگ، غول‌های تجارت الکترونیک و شبکه‌های تحویل محتوای جهانی، به آن متکی هستند.

قضیه CAP و سازگاری نهایی

رابطه بین سازگاری نهایی و طراحی سیستم به طور ذاتی با قضیه CAP مرتبط است. این قضیه اساسی سیستم‌های توزیع‌شده بیان می‌کند که یک فروشگاه داده توزیع‌شده تنها می‌تواند همزمان دو مورد از سه تضمین زیر را ارائه دهد:

• سازگاری (C): هر خواندنی آخرین نوشتن را دریافت می‌کند یا خطا. (این به سازگاری قوی اشاره دارد).
• در دسترس بودن (A): هر درخواست یک پاسخ (بدون خطا) دریافت می‌کند، بدون تضمین اینکه حاوی آخرین نوشتن است.
• تحمل پارتیشن (P): سیستم با وجود از دست رفتن (یا تأخیر) پیام‌ها بین گره‌ها، به کار خود ادامه می‌دهد.

در عمل، پارتیشن‌های شبکه (P) در هر سیستم توزیع‌شده، به‌ویژه یک سیستم جهانی، واقعیتی هستند. بنابراین، طراحان باید هنگام وقوع پارتیشن، بین اولویت‌بندی سازگاری (C) یا در دسترس بودن (A) انتخاب کنند.

• سیستم‌های CP: این سیستم‌ها سازگاری و تحمل پارتیشن را در اولویت قرار می‌دهند. در طول پارتیشن شبکه، آنها ممکن است با در دسترس نبودن برای اطمینان از سازگاری داده‌ها در گره‌های باقی‌مانده، در دسترس بودن را قربانی کنند.
• سیستم‌های AP: این سیستم‌ها در دسترس بودن و تحمل پارتیشن را در اولویت قرار می‌دهند. در طول پارتیشن شبکه، آنها در دسترس باقی می‌مانند، اما این اغلب به معنای قربانی کردن سازگاری فوری است که منجر به سازگاری نهایی می‌شود.

بیشتر سیستم‌های توزیع‌شده جهانی مدرن که هدفشان در دسترس بودن و مقیاس‌پذیری بالا است، ذاتاً به سمت سیستم‌های AP متمایل هستند و در نتیجه سازگاری نهایی را می‌پذیرند.

چه زمانی سازگاری نهایی مناسب است؟

سازگاری نهایی یک راه‌حل جادویی برای هر سیستم توزیع‌شده نیست. مناسب بودن آن به شدت به الزامات برنامه و تحمل قابل قبول برای داده‌های قدیمی بستگی دارد. این به ویژه برای موارد زیر مناسب است:

• حجم کاری با خواندن بالا: برنامه‌هایی که خواندن آنها بسیار بیشتر از نوشتن است، سود زیادی می‌برند، زیرا خواندن‌های قدیمی کمتر از نوشتن‌های قدیمی تأثیرگذار هستند. مثال‌ها شامل نمایش کاتالوگ محصولات، فیدهای رسانه‌های اجتماعی یا مقالات خبری است.
• داده‌های غیر حیاتی: داده‌هایی که در آن تأخیر کم در انتشار یا سازگاری موقت منجر به تأثیر قابل توجه تجاری یا کاربر نمی‌شود. به ترجیحات کاربر، داده‌های جلسه یا معیارهای تجزیه و تحلیل فکر کنید.
• توزیع جهانی: برنامه‌هایی که به کاربران در سراسر جهان خدمات‌رسانی می‌کنند، اغلب نیاز به اولویت‌بندی در دسترس بودن و تأخیر کم دارند، که سازگاری نهایی را به یک مصالحه ضروری تبدیل می‌کند.
• سیستم‌هایی که به زمان بالای در دسترس بودن نیاز دارند: پلتفرم‌های تجارت الکترونیک که باید در فصول اوج خرید قابل دسترسی باقی بمانند، یا خدمات زیرساخت حیاتی.

برعکس، سیستم‌هایی که به سازگاری قوی نیاز دارند شامل تراکنش‌های مالی (مانند موجودی بانکی، معاملات سهام)، مدیریت موجودی که فروش بیش از حد باید جلوگیری شود، یا سیستم‌هایی که ترتیب دقیق عملیات حیاتی است، می‌شوند.

الگوهای کلیدی سازگاری نهایی

پیاده‌سازی و مدیریت مؤثر سازگاری نهایی نیازمند اتخاذ الگوها و تکنیک‌های خاص است. چالش اصلی در رسیدگی به تعارضاتی است که هنگام واگرایی گره‌های مختلف رخ می‌دهد و تضمین همگرایی نهایی.

۱. پروتکل‌های تکرار و شایعه‌پراکنی (Gossip)

تکرار اساس سیستم‌های توزیع‌شده است. در سیستم‌های با سازگاری نهایی، داده‌ها در چندین گره تکرار می‌شوند. به‌روزرسانی‌ها از یک گره منبع به سایر تکرارها منتشر می‌شوند. پروتکل‌های شایعه‌پراکنی (که به عنوان پروتکل‌های همه‌گیر نیز شناخته می‌شوند) راهی رایج و قوی برای دستیابی به این امر هستند. در یک پروتکل شایعه‌پراکنی:

• هر گره به طور دوره‌ای و تصادفی با زیرمجموعه‌ای از گره‌های دیگر ارتباط برقرار می‌کند.
• در حین ارتباط، گره‌ها اطلاعاتی را در مورد وضعیت فعلی خود و هرگونه به‌روزرسانی که دارند مبادله می‌کنند.
• این فرآیند تا زمانی که تمام گره‌ها آخرین اطلاعات را داشته باشند ادامه می‌یابد.

مثال: Apache Cassandra از یک مکانیزم شایعه‌پراکنی همتا به همتا برای کشف گره و انتشار داده استفاده می‌کند. گره‌ها در یک کلاستر به طور مداوم اطلاعات مربوط به سلامت و داده‌های خود را مبادله می‌کنند و اطمینان حاصل می‌کنند که به‌روزرسانی‌ها در نهایت در سراسر سیستم پخش می‌شوند.

۲. ساعت‌های برداری (Vector Clocks)

ساعت‌های برداری مکانیزمی برای تشخیص علیت و به‌روزرسانی‌های همزمان در یک سیستم توزیع‌شده هستند. هر فرآیند یک بردار شمارنده را حفظ می‌کند، یکی برای هر فرآیند در سیستم. هنگامی که یک رویداد رخ می‌دهد یا یک فرآیند وضعیت محلی خود را به‌روز می‌کند، شمارنده خود را در بردار افزایش می‌دهد. هنگام ارسال یک پیام، ساعت برداری فعلی خود را شامل می‌شود. هنگام دریافت یک پیام، یک فرآیند ساعت برداری خود را با گرفتن حداکثر شمارنده‌های خود و شمارنده‌های دریافتی برای هر فرآیند به‌روز می‌کند.

ساعت‌های برداری به شناسایی موارد زیر کمک می‌کنند:

• رویدادهای مرتبط سببی: اگر ساعت برداری A کوچکتر یا مساوی ساعت برداری B باشد (به صورت مؤلفه‌ای)، پس رویداد A قبل از رویداد B رخ داده است.
• رویدادهای همزمان: اگر نه ساعت برداری A کوچکتر یا مساوی B باشد و نه B کوچکتر یا مساوی A باشد، پس رویدادها همزمان هستند.

این اطلاعات برای حل تعارض حیاتی است.

مثال: بسیاری از پایگاه‌های داده NoSQL، مانند Amazon DynamoDB (درون سیستم)، از شکلی از ساعت‌های برداری برای ردیابی نسخه آیتم‌های داده و تشخیص نوشتن‌های همزمان که ممکن است نیاز به ادغام داشته باشند، استفاده می‌کنند.

۳. آخرین نویسنده برنده است (Last-Writer-Wins - LWW)

آخرین نویسنده برنده است (LWW) یک استراتژی ساده برای حل تعارض است. هنگامی که چندین نوشتن متناقض برای همان آیتم داده رخ می‌دهد، نوشتن با جدیدترین برچسب زمانی به عنوان نسخه قطعی انتخاب می‌شود. این امر نیازمند راهی قابل اعتماد برای تعیین برچسب زمانی 'آخرین' است.

• ایجاد برچسب زمانی: برچسب‌های زمانی را می‌توان توسط کلاینت، سرور دریافت کننده نوشتن، یا یک سرویس زمان مرکزی ایجاد کرد.
• چالش‌ها: انحراف ساعت بین گره‌ها می‌تواند یک مشکل قابل توجه باشد. اگر ساعت‌ها همگام‌سازی نشده باشند، یک نوشتن 'دیرتر' ممکن است 'زودتر' به نظر برسد. راه‌حل‌ها شامل استفاده از ساعت‌های همگام‌سازی شده (مانند NTP) یا ساعت‌های منطقی ترکیبی است که زمان فیزیکی را با افزونه‌های منطقی ترکیب می‌کنند.

مثال: Redis، هنگامی که برای تکرار پیکربندی شده است، اغلب از LWW برای حل تعارضات در طول سناریوهای خرابی استفاده می‌کند. هنگامی که یک master خراب می‌شود، یک replica می‌تواند master جدید شود، و اگر نوشتن‌ها به طور همزمان در هر دو رخ داده باشند، آنکه برچسب زمانی جدیدتری دارد برنده است.

۴. سازگاری سببی (Causal Consistency)

اگرچه به طور دقیق 'نهایی' نیست، سازگاری سببی تضمین قوی‌تری نسبت به سازگاری نهایی پایه است و اغلب در سیستم‌های با سازگاری نهایی استفاده می‌شود. این تضمین می‌کند که اگر یک رویداد سببی قبل از رویداد دیگر باشد، آنگاه تمام گره‌هایی که رویداد دوم را می‌بینند باید رویداد اول را نیز ببینند. عملیاتی که سببی به هم مرتبط نیستند می‌توانند توسط گره‌های مختلف در ترتیب‌های متفاوتی دیده شوند.

این اغلب با استفاده از ساعت‌های برداری یا مکانیزم‌های مشابه برای ردیابی تاریخچه سببی عملیات پیاده‌سازی می‌شود.

مثال: سازگاری خواندن پس از نوشتن Amazon S3 برای اشیاء جدید و سازگاری نهایی برای بازنویسی PUTها و حذف‌ها، سیستمی را نشان می‌دهد که برای برخی عملیات سازگاری قوی و برای عملیات دیگر سازگاری ضعیف‌تری را ارائه می‌دهد، که اغلب بر روابط سببی متکی است.

۵. تطبیق مجموعه‌ها (CRDTs)

انواع داده‌های تکراری بدون تعارض (CRDTs) ساختارهای داده‌ای هستند که به گونه‌ای طراحی شده‌اند که به‌روزرسانی‌های همزمان تکرارها بدون نیاز به منطق پیچیده حل تعارض یا یک مرجع مرکزی قابل ادغام باشند. آنها ذاتاً برای سازگاری نهایی و در دسترس بودن بالا طراحی شده‌اند.

CRDTها در دو شکل اصلی وجود دارند:

• CRDTهای مبتنی بر وضعیت (CvRDTs): تکرارها وضعیت کامل خود را مبادله می‌کنند. عملیات ادغام انجمنی، جابجایی و خودتوان (idempotent) است.
• CRDTهای مبتنی بر عملیات (OpRDTs): تکرارها عملیات را مبادله می‌کنند. یک مکانیزم (مانند پخش سببی) تضمین می‌کند که عملیات به طور سببی به تمام تکرارها تحویل داده می‌شوند.

مثال: Riak KV، یک پایگاه داده توزیع‌شده NoSQL، از CRDTها برای شمارنده‌ها، مجموعه‌ها، نقشه‌ها و لیست‌ها پشتیبانی می‌کند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد برنامه‌هایی بسازند که در آن داده‌ها می‌توانند به طور همزمان در گره‌های مختلف به‌روزرسانی شده و به طور خودکار ادغام شوند.

۶. ساختارهای داده قابل ادغام

مشابه CRDTها، برخی سیستم‌ها از ساختارهای داده ویژه‌ای استفاده می‌کنند که به گونه‌ای طراحی شده‌اند که حتی پس از تغییرات همزمان قابل ادغام باشند. این اغلب شامل ذخیره نسخه‌ها یا دلتاهای داده است که می‌توانند به طور هوشمندانه ترکیب شوند.

• تبدیل عملیاتی (OT): که معمولاً در سیستم‌های ویرایش مشارکتی (مانند Google Docs) استفاده می‌شود، OT تضمین می‌کند که ویرایش‌های همزمان از چندین کاربر در یک ترتیب سازگار اعمال می‌شوند، حتی اگر آنها خارج از ترتیب دریافت شوند.
• بردارهای نسخه: شکلی ساده‌تر از ساعت برداری، بردارهای نسخه نسخه‌های داده‌های شناخته شده توسط یک تکرار را ردیابی می‌کنند و برای تشخیص و حل تعارض استفاده می‌شوند.

مثال: در حالی که به خودی خود یک CRDT نیست، نحوه مدیریت Google Docs ویرایش‌های همزمان و همگام‌سازی آنها در بین کاربران، نمونه‌ای عالی از ساختارهای داده قابل ادغام در عمل است و اطمینان حاصل می‌کند که همه سند را مشاهده می‌کنند که به طور مداوم، اگرچه با تأخیر نهایی، به‌روز می‌شود.

۷. خواندن و نوشتن کِت (Quorum)

در حالی که اغلب با سازگاری قوی مرتبط است، مکانیزم‌های کِت (Quorum) را می‌توان با تنظیم اندازه‌های کِت خواندن و نوشتن برای سازگاری نهایی تطبیق داد. در سیستم‌هایی مانند Cassandra، یک عملیات نوشتن ممکن است پس از تأیید توسط اکثریت (W) گره‌ها موفق تلقی شود و یک عملیات خواندن داده را برمی‌گرداند اگر بتواند پاسخ‌هایی را از اکثریت (R) گره‌ها دریافت کند. اگر W + R > N (که N تعداد کل تکرارها است)، سازگاری قوی به دست می‌آورید. با این حال، اگر مقادیری را انتخاب کنید که W + R <= N، می‌توانید در دسترس بودن بالاتری را به دست آورید و سازگاری نهایی را تنظیم کنید.

برای سازگاری نهایی، معمولاً:

• نوشتن‌ها: می‌توانند توسط یک گره (W=1) یا تعداد کمی از گره‌ها تأیید شوند.
• خواندن‌ها: ممکن است توسط هر گره در دسترس سرویس‌دهی شوند، و اگر اختلافی وجود داشته باشد، عملیات خواندن می‌تواند یک مصالحه پس‌زمینه را آغاز کند.

مثال: Apache Cassandra اجازه تنظیم سطوح سازگاری برای خواندن و نوشتن را می‌دهد. برای در دسترس بودن بالا و سازگاری نهایی، ممکن است W=1 (نوشتن تأیید شده توسط یک گره) و R=1 (خواندن از یک گره) را پیکربندی کنید. سپس پایگاه داده تعمیر خواندن را در پس‌زمینه برای حل ناسازگاری‌ها انجام خواهد داد.

۸. مصالحه پس‌زمینه/تعمیر خواندن

در سیستم‌های با سازگاری نهایی، ناسازگاری‌ها اجتناب‌ناپذیر هستند. مصالحه پس‌زمینه یا تعمیر خواندن فرآیند تشخیص و رفع این ناسازگاری‌ها است.

• تعمیر خواندن: هنگامی که یک درخواست خواندن انجام می‌شود، اگر چندین تکرار نسخه‌های متفاوتی از داده‌ها را برگردانند، سیستم ممکن است آخرین نسخه را به کلاینت برگرداند و به صورت ناهمزمان تکرارهای قدیمی را با داده‌های صحیح به‌روزرسانی کند.
• پاکسازی پس‌زمینه: فرآیندهای پس‌زمینه دوره‌ای می‌توانند تکرارها را برای ناسازگاری‌ها اسکن کرده و مکانیزم‌های تعمیر را آغاز کنند.

مثال: Amazon DynamoDB مکانیزم‌های داخلی پیچیده‌ای را برای تشخیص و تعمیر ناسازگاری‌ها در پشت صحنه به کار می‌گیرد و اطمینان حاصل می‌کند که داده‌ها در نهایت بدون مداخله صریح کلاینت همگرا می‌شوند.

چالش‌ها و ملاحظات برای سازگاری نهایی

در حالی که قدرتمند است، سازگاری نهایی مجموعه چالش‌های خاص خود را معرفی می‌کند که معماران و توسعه‌دهندگان باید با دقت در نظر بگیرند:

۱. خواندن‌های قدیمی

مستقیم‌ترین پیامد سازگاری نهایی، احتمال خواندن داده‌های قدیمی است. این می‌تواند منجر به:

• تجربه کاربری ناسازگار: کاربران ممکن است اطلاعات کمی قدیمی را ببینند که می‌تواند گیج‌کننده یا ناامیدکننده باشد.
• تصمیمات نادرست: برنامه‌هایی که به این داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های حیاتی متکی هستند، ممکن است انتخاب‌های بهینه را انجام ندهند.

کاهش: از استراتژی‌هایی مانند تعمیر خواندن، حافظه پنهان سمت کلاینت با اعتبارسنجی، یا مدل‌های سازگاری قوی‌تر (مانند سازگاری سببی) برای مسیرهای حیاتی استفاده کنید. به وضوح به کاربران اطلاع دهید که چه زمانی داده‌ها ممکن است کمی تأخیر داشته باشند.

۲. نوشتن‌های متناقض

هنگامی که چندین کاربر یا سرویس به طور همزمان روی گره‌های مختلف آیتم داده یکسان را به‌روزرسانی می‌کنند، قبل از اینکه آن به‌روزرسانی‌ها همگام‌سازی شوند، تعارضات رخ می‌دهد. حل این تعارضات نیازمند استراتژی‌های قوی مانند LWW، CRDTها یا منطق ادغام خاص برنامه است.

مثال: تصور کنید دو کاربر در حال ویرایش یک سند در یک برنامه آفلاین-اول هستند. اگر هر دو پاراگراف را به بخش‌های مختلف اضافه کنند و سپس همزمان آنلاین شوند، سیستم نیاز به راهی برای ادغام این اضافات بدون از دست دادن هیچ‌کدام دارد.

۳. اشکال‌زدایی و مشاهده‌پذیری

اشکال‌زدایی مشکلات در سیستم‌های با سازگاری نهایی می‌تواند به طور قابل توجهی پیچیده‌تر باشد. ردیابی مسیر یک به‌روزرسانی، درک اینکه چرا یک گره خاص داده‌های قدیمی دارد، یا تشخیص خرابی‌های حل تعارض نیازمند ابزارهای پیشرفته و درک عمیق است.

بینش عملی: بر روی ابزارهای جامع ثبت وقایع، ردیابی توزیع‌شده و نظارت سرمایه‌گذاری کنید که دیدی نسبت به تأخیر تکرار داده‌ها، نرخ تعارض و سلامت مکانیزم‌های تکرار شما ارائه می‌دهند.

۴. پیچیدگی پیاده‌سازی

در حالی که مفهوم سازگاری نهایی جذاب است، پیاده‌سازی صحیح و قوی آن می‌تواند پیچیده باشد. انتخاب الگوهای مناسب، رسیدگی به موارد استثنایی و اطمینان از اینکه سیستم در نهایت همگرا می‌شود، نیازمند طراحی و آزمایش دقیق است.

بینش عملی: با الگوهای سازگاری نهایی ساده‌تر مانند LWW شروع کنید و به تدریج الگوهای پیچیده‌تر مانند CRDTها را با تکامل نیازهای خود و کسب تجربه بیشتر معرفی کنید. از خدمات مدیریت شده‌ای استفاده کنید که بخشی از این پیچیدگی را انتزاع می‌کنند.

۵. تأثیر بر منطق تجاری

منطق تجاری باید با در نظر گرفتن سازگاری نهایی طراحی شود. عملیاتی که به یک وضعیت دقیق و لحظه‌ای متکی هستند ممکن است شکست بخورند یا رفتار غیرمنتظره‌ای داشته باشند. به عنوان مثال، یک سیستم تجارت الکترونیک که موجودی را بلافاصله پس از افزودن آیتم به سبد خرید توسط مشتری کاهش می‌دهد، ممکن است در صورت عدم سازگاری قوی به‌روزرسانی موجودی در تمام سرویس‌ها و تکرارها، فروش بیش از حد انجام دهد.

کاهش: منطق تجاری را برای تحمل ناسازگاری‌های موقت طراحی کنید. برای عملیات حیاتی، استفاده از الگوهایی مانند الگوی Saga برای مدیریت تراکنش‌های توزیع‌شده در میکروسرویس‌ها را در نظر بگیرید، حتی اگر فروشگاه‌های داده زیربنایی به طور نهایی سازگار باشند.

بهترین شیوه‌ها برای مدیریت سازگاری نهایی در سطح جهانی

برای برنامه‌های جهانی، پذیرش سازگاری نهایی اغلب یک ضرورت است. در اینجا برخی از بهترین شیوه‌ها آورده شده است:

۱. درک داده‌ها و حجم کاری خود

تجزیه و تحلیل دقیقی از الگوهای دسترسی به داده‌های برنامه خود انجام دهید. شناسایی کنید که کدام داده‌ها می‌توانند سازگاری نهایی را تحمل کنند و کدام یک به تضمین‌های قوی‌تری نیاز دارند. همه داده‌ها نیازی به سازگاری قوی جهانی ندارند.

۲. ابزارها و فناوری‌های مناسب را انتخاب کنید

پایگاه‌های داده و سیستم‌های توزیع‌شده‌ای را انتخاب کنید که برای سازگاری نهایی طراحی شده‌اند و مکانیزم‌های قوی برای تکرار، تشخیص تعارض و حل ارائه می‌دهند. مثال‌ها عبارتند از:

• پایگاه‌های داده NoSQL: Cassandra، Riak، Couchbase، DynamoDB، MongoDB (با پیکربندی‌های مناسب).
• حافظه‌های پنهان توزیع‌شده: Redis Cluster، Memcached.
• صف‌های پیام: Kafka، RabbitMQ (برای به‌روزرسانی‌های ناهمزمان).

۳. پیاده‌سازی حل تعارض قوی

فرض نکنید تعارض رخ نخواهد داد. یک استراتژی حل تعارض (LWW، CRDTs، منطق سفارشی) را انتخاب کنید که بهترین تناسب را با نیازهای برنامه شما دارد و آن را با دقت پیاده‌سازی کنید. آن را به طور کامل در شرایط همزمنی بالا آزمایش کنید.

۴. تاخیر تکرار و سازگاری را نظارت کنید

نظارت جامع را برای ردیابی تأخیر تکرار بین گره‌ها پیاده‌سازی کنید. درک کنید که به‌روزرسانی‌ها معمولاً چقدر طول می‌کشد تا منتشر شوند و هشدارهایی را برای تأخیر بیش از حد تنظیم کنید.

مثال: معیارهایی مانند 'تأخیر تعمیر خواندن'، 'تأخیر تکرار' و 'واگرایی نسخه' را در سراسر فروشگاه‌های داده توزیع‌شده خود نظارت کنید.

۵. برای تخریب تدریجی طراحی کنید

برنامه شما باید بتواند حتی زمانی که برخی از داده‌ها به طور موقت ناسازگار هستند، عملکرد خود را حفظ کند، اگرچه با قابلیت‌های کاهش یافته. از شکست‌های حیاتی به دلیل خواندن‌های قدیمی اجتناب کنید.

۶. بهینه‌سازی برای تأخیر شبکه

در سیستم‌های جهانی، تأخیر شبکه یک عامل اصلی است. استراتژی‌های تکرار و دسترسی به داده‌های خود را طوری طراحی کنید که تأثیر تأخیر را به حداقل برسانید. تکنیک‌هایی مانند:

• استقرارهای منطقه‌ای: تکرارهای داده را به کاربران خود نزدیک‌تر مستقر کنید.
• عملیات ناهمزمان: ارتباط ناهمزمان و پردازش پس‌زمینه را ترجیح دهید.

۷. تیم خود را آموزش دهید

اطمینان حاصل کنید که تیم‌های توسعه و عملیات شما درک قوی از سازگاری نهایی، پیامدهای آن و الگوهای مورد استفاده برای مدیریت آن دارند. این برای ساخت و نگهداری سیستم‌های قابل اعتماد حیاتی است.

نتیجه‌گیری

سازگاری نهایی یک سازش نیست؛ بلکه یک انتخاب طراحی اساسی است که ساخت سیستم‌های توزیع‌شده با دسترس‌پذیری بالا، مقیاس‌پذیر و با کارایی بالا را ممکن می‌سازد، به خصوص در زمینه جهانی. با درک مصالحه‌ها، پذیرش الگوهای مناسب مانند پروتکل‌های شایعه‌پراکنی، ساعت‌های برداری، LWW و CRDTها، و نظارت دقیق بر ناسازگاری‌ها، توسعه‌دهندگان می‌توانند قدرت سازگاری نهایی را برای ایجاد برنامه‌های مقاوم که کاربران در سراسر جهان را به طور مؤثر خدمت می‌کنند، به کار گیرند.

سفر به تسلط بر سازگاری نهایی یک سفر مداوم است که نیازمند یادگیری و انطباق مستمر است. با تکامل سیستم‌ها و تغییر انتظارات کاربر، استراتژی‌ها و الگوهای مورد استفاده برای تضمین یکپارچگی و در دسترس بودن داده‌ها در دنیای به طور فزاینده متصل ما نیز تغییر خواهد کرد.