Bases de données distribuées : Comprendre les modèles de cohérence pour les applications mondiales

Dans le monde interconnecté d'aujourd'hui, les applications doivent souvent servir des utilisateurs au-delà des frontières géographiques. Cela nécessite l'utilisation de bases de données distribuées – des bases de données où les données sont réparties sur plusieurs emplacements physiques. Cependant, la distribution des données introduit des défis importants, en particulier lorsqu'il s'agit de maintenir la cohérence des données. Ce billet de blog se penchera sur le concept crucial des modèles de cohérence dans les bases de données distribuées, en explorant leurs compromis et leurs implications pour la construction d'applications mondiales robustes et évolutives.

Qu'est-ce qu'une base de données distribuée ?

Une base de données distribuée est une base de données dans laquelle les périphériques de stockage ne sont pas tous connectés à une unité de traitement commune telle que le processeur. Elle peut être stockée dans plusieurs ordinateurs situés dans le même emplacement physique ; ou peut être dispersée sur un réseau d'ordinateurs interconnectés. Contrairement aux systèmes parallèles, où le traitement est étroitement couplé et constitue un système de base de données unique, un système de base de données distribuée se compose de sites faiblement couplés qui ne partagent aucun composant physique.

Les caractéristiques clés des bases de données distribuées comprennent :

• Distribution des données : Les données sont réparties sur plusieurs nœuds ou sites.
• Autonomie : Chaque site peut fonctionner indépendamment, avec ses propres données locales et ses capacités de traitement.
• Transparence : Les utilisateurs doivent idéalement interagir avec la base de données distribuée comme s'il s'agissait d'une base de données unique et centralisée.
• Tolérance aux pannes : Le système doit être résilient aux pannes, les données restant accessibles même si certains nœuds sont indisponibles.

L'importance de la cohérence

La cohérence fait référence à la garantie que tous les utilisateurs voient la même vue des données au même moment. Dans une base de données centralisée, l'obtention de la cohérence est relativement simple. Cependant, dans un environnement distribué, assurer la cohérence devient considérablement plus complexe en raison de la latence du réseau, du potentiel de mises à jour concurrentes et de la possibilité de pannes de nœuds.

Imaginez une application de commerce électronique avec des serveurs en Europe et en Amérique du Nord. Un utilisateur en Europe met à jour son adresse de livraison. Si le serveur nord-américain ne reçoit pas cette mise à jour rapidement, il pourrait afficher l'ancienne adresse, entraînant une erreur d'expédition potentielle et une mauvaise expérience utilisateur. C'est là qu'interviennent les modèles de cohérence.

Comprendre les modèles de cohérence

Un modèle de cohérence définit les garanties fournies par une base de données distribuée concernant l'ordre et la visibilité des mises à jour des données. Différents modèles offrent des niveaux de cohérence variables, chacun avec ses propres compromis entre cohérence, disponibilité et performance. Le choix du bon modèle de cohérence est essentiel pour garantir l'intégrité des données et l'exactitude de l'application.

Propriétés ACID : La base des bases de données traditionnelles

Les bases de données relationnelles traditionnelles adhèrent généralement aux propriétés ACID :

• Atomicité : Une transaction est traitée comme une unité de travail unique et indivisible. Soit toutes les modifications apportées dans la transaction sont appliquées, soit aucune ne l'est.
• Cohérence : Une transaction garantit que la base de données passe d'un état valide à un autre. Elle applique les contraintes d'intégrité et maintient la validité des données.
• Isolation : Les transactions concurrentes sont isolées les unes des autres, empêchant les interférences et garantissant que chaque transaction fonctionne comme si elle était la seule à accéder à la base de données.
• Durabilité : Une fois qu'une transaction est validée, ses modifications sont permanentes et survivront même aux pannes du système.

Bien que les propriétés ACID fournissent des garanties fortes, elles peuvent être difficiles à implémenter dans des systèmes hautement distribués, entraînant souvent des goulots d'étranglement de performance et une disponibilité réduite. Cela a conduit au développement de modèles de cohérence alternatifs qui assouplissent certaines de ces contraintes.

Modèles de cohérence courants

Voici un aperçu de certains modèles de cohérence courants utilisés dans les bases de données distribuées, ainsi que leurs caractéristiques clés et leurs compromis :

1. Cohérence forte (par exemple, Linéarisation, Sérialisation)

Description : La cohérence forte garantit que tous les utilisateurs voient la version la plus à jour des données à tout moment. C'est comme s'il n'y avait qu'une seule copie des données, même si elles sont distribuées sur plusieurs nœuds.

Caractéristiques :

• Intégrité des données : Fournit les garanties les plus fortes pour l'intégrité des données.
• Complexité : Peut être complexe et coûteux à implémenter dans les systèmes distribués.
• Impact sur les performances : Implique souvent une surcharge de performance significative en raison de la nécessité d'une réplication synchrone et d'une coordination stricte entre les nœuds.

Exemple : Imaginez un système bancaire mondial. Lorsqu'un utilisateur transfère de l'argent, le solde doit être immédiatement mis à jour sur tous les serveurs pour éviter les doubles dépenses. La cohérence forte est cruciale dans ce scénario.

Techniques d'implémentation : Validation en deux phases (2PC), Paxos, Raft.

2. Cohérence éventuelle

Description : La cohérence éventuelle garantit que si aucune nouvelle mise à jour n'est apportée à un élément de données donné, à terme, tous les accès à cet élément renverront la dernière valeur mise à jour. En d'autres termes, les données finiront par devenir cohérentes sur tous les nœuds.

Caractéristiques :

• Haute disponibilité : Permet une haute disponibilité et évolutivité, car les mises à jour peuvent être appliquées de manière asynchrone et sans nécessiter de coordination stricte.
• Faible latence : Offre une latence plus faible par rapport à la cohérence forte, car les lectures peuvent souvent être servies à partir de répliques locales sans attendre que les mises à jour se propagent sur l'ensemble du système.
• Potentiel de conflits : Peut entraîner des incohérences temporaires et des conflits potentiels si plusieurs utilisateurs mettent à jour le même élément de données simultanément.

Exemple : Les plateformes de médias sociaux utilisent souvent la cohérence éventuelle pour des fonctionnalités telles que les « j'aime » et les commentaires. Un « j'aime » publié sur une photo peut ne pas être immédiatement visible par tous les utilisateurs, mais il se propagera éventuellement à tous les serveurs.

Techniques d'implémentation : Protocole Gossip, Stratégies de résolution de conflits (par exemple, Dernier écriture l'emporte).

3. Cohérence causale

Description : La cohérence causale garantit que si un processus informe un autre qu'il a mis à jour un élément de données, alors les accès ultérieurs de ce second processus à cet élément refléteront la mise à jour. Cependant, les mises à jour qui ne sont pas causalement liées peuvent être vues dans des ordres différents par différents processus.

Caractéristiques :

• Préserve la causalité : Garantit que les événements causalement liés sont vus dans le bon ordre.
• Plus faible que la cohérence forte : Fournit des garanties plus faibles que la cohérence forte, permettant une plus grande disponibilité et évolutivité.

Exemple : Envisagez une application d'édition collaborative de documents. Si l'utilisateur A effectue une modification, puis en informe l'utilisateur B, l'utilisateur B doit voir la modification de l'utilisateur A. Cependant, les modifications apportées par d'autres utilisateurs peuvent ne pas être immédiatement visibles.

4. Cohérence lecture-écriture

Description : La cohérence lecture-écriture garantit que si un utilisateur écrit une valeur, les lectures ultérieures par le même utilisateur renverront toujours la valeur mise à jour.

Caractéristiques :

• Centrée sur l'utilisateur : Offre une bonne expérience utilisateur en garantissant que les utilisateurs voient toujours leurs propres mises à jour.
• Relativement facile à implémenter : Peut être implémentée en redirigeant les lectures vers le même serveur qui a géré l'écriture.

Exemple : Un panier d'achat en ligne. Si un utilisateur ajoute un article à son panier, il doit immédiatement voir l'article dans son panier lors des vues de page ultérieures.

5. Cohérence de session

Description : La cohérence de session garantit qu'une fois qu'un utilisateur a lu une version particulière d'un élément de données, les lectures ultérieures au cours de la même session ne renverront jamais une version plus ancienne de cet élément. C'est une forme plus forte de cohérence lecture-écriture qui étend la garantie à toute la session.

Caractéristiques :

• Expérience utilisateur améliorée : Offre une expérience utilisateur plus cohérente que la cohérence lecture-écriture.
• Nécessite une gestion de session : Nécessite la gestion des sessions utilisateur et le suivi des versions de données qui ont été lues.

Exemple : Une application de service client. Si un client met à jour ses informations de contact pendant une session, le représentant du service client doit voir les informations mises à jour lors des interactions ultérieures au cours de la même session.

6. Cohérence de lecture monotone

Description : La cohérence de lecture monotone garantit que si un utilisateur lit une version particulière d'un élément de données, les lectures ultérieures ne renverront jamais une version plus ancienne de cet élément. Elle garantit que les utilisateurs voient toujours les données progresser dans le temps.

Caractéristiques :

• Progression des données : Garantit que les données progressent toujours.
• Utile pour l'audit : Aide à suivre les modifications des données et à garantir qu'aucune donnée n'est perdue.

Exemple : Un système d'audit financier. Les auditeurs doivent voir un historique cohérent des transactions, sans transactions disparaissant ou étant réorganisées.

Le théorème CAP : Comprendre les compromis

Le théorème CAP est un principe fondamental des systèmes distribués qui stipule qu'il est impossible pour un système distribué de garantir simultanément les trois propriétés suivantes :

• Cohérence (C) : Tous les nœuds voient les mêmes données au même moment.
• Disponibilité (A) : Chaque requête reçoit une réponse, sans garantie qu'elle contienne la version la plus récente de l'information.
• Tolérance aux partitions (P) : Le système continue de fonctionner malgré les partitions réseau (c'est-à-dire l'incapacité des nœuds à communiquer entre eux).

Le théorème CAP implique que lors de la conception d'une base de données distribuée, vous devez choisir entre la cohérence et la disponibilité en présence de partitions réseau. Vous pouvez soit privilégier la cohérence (système CP), soit la disponibilité (système AP). De nombreux systèmes optent pour la cohérence éventuelle afin de maintenir la disponibilité pendant les partitions réseau.

BASE : Une alternative à ACID pour les applications évolutives

Contrairement à ACID, BASE est un ensemble de propriétés souvent associées aux bases de données NoSQL et à la cohérence éventuelle :

• Basically Available (Pratiquement disponible) : Le système est conçu pour être hautement disponible, même en cas de pannes.
• Soft State (État flexible) : L'état du système peut changer avec le temps, même sans mises à jour explicites. Cela est dû au modèle de cohérence éventuelle, où les données peuvent ne pas être immédiatement cohérentes sur tous les nœuds.
• Eventually Consistent (Éventuellement cohérent) : Le système deviendra finalement cohérent, mais il peut y avoir une période pendant laquelle les données sont incohérentes.

BASE est souvent préféré pour les applications où la haute disponibilité et l'évolutivité sont plus importantes qu'une cohérence stricte, comme les médias sociaux, le commerce électronique et les systèmes de gestion de contenu.

Choisir le bon modèle de cohérence : Facteurs à considérer

La sélection du modèle de cohérence approprié pour votre base de données distribuée dépend de plusieurs facteurs, notamment :

• Exigences de l'application : Quelles sont les exigences d'intégrité des données de votre application ? Nécessite-t-elle une cohérence forte ou peut-elle tolérer la cohérence éventuelle ?
• Exigences de performance : Quelles sont les exigences de latence et de débit de votre application ? La cohérence forte peut introduire une surcharge de performance significative.
• Exigences de disponibilité : Quelle est l'importance de la disponibilité de votre application, même en cas de pannes ? La cohérence éventuelle offre une plus grande disponibilité.
• Complexité : Quelle est la complexité de la mise en œuvre et de la maintenance d'un modèle de cohérence particulier ? Les modèles de cohérence forte peuvent être plus complexes à mettre en œuvre.
• Coût : Le coût de mise en œuvre et de maintenance d'une solution de base de données distribuée.

Il est important d'évaluer soigneusement ces facteurs et de choisir un modèle de cohérence qui équilibre cohérence, disponibilité et performance pour répondre aux besoins spécifiques de votre application.

Exemples pratiques de modèles de cohérence en usage

Voici quelques exemples de la façon dont différents modèles de cohérence sont utilisés dans des applications réelles :

• Google Cloud Spanner : Un service de base de données mondialement distribué, évolutif et fortement cohérent. Il utilise une combinaison d'horloges atomiques et de validation en deux phases pour obtenir une cohérence forte entre les répliques géographiquement distribuées.
• Amazon DynamoDB : Un service de base de données NoSQL entièrement géré qui offre une cohérence réglable. Vous pouvez choisir entre la cohérence éventuelle et la cohérence forte par opération.
• Apache Cassandra : Une base de données NoSQL distribuée et hautement évolutive conçue pour la haute disponibilité. Elle offre une cohérence éventuelle, mais propose des niveaux de cohérence réglables qui vous permettent d'augmenter la probabilité de lire les données les plus récentes.
• MongoDB : Offre des niveaux de cohérence réglables. Il prend en charge les paramètres de préférence de lecture, qui vous permettent de contrôler les répliques à partir desquelles les données sont lues, influençant ainsi le niveau de cohérence.

Meilleures pratiques pour gérer la cohérence des données dans les bases de données distribuées

Voici quelques meilleures pratiques pour gérer la cohérence des données dans les bases de données distribuées :

• Comprenez vos données : Connaissez vos modèles d'accès aux données et vos exigences en matière d'intégrité des données.
• Choisissez le bon modèle de cohérence : Sélectionnez un modèle de cohérence qui correspond aux besoins et aux compromis de votre application.
• Surveillez et ajustez : Surveillez en permanence les performances de votre base de données et ajustez vos paramètres de cohérence si nécessaire.
• Implémentez la résolution des conflits : Mettez en œuvre des stratégies appropriées de résolution des conflits pour gérer les incohérences potentielles.
• Utilisez le versionnement : Utilisez le versionnement des données pour suivre les modifications et résoudre les conflits.
• Implémentez des tentatives et l'idempotence : Implémentez des mécanismes de nouvelle tentative pour les opérations échouées et assurez-vous que les opérations sont idempotentes (c'est-à-dire qu'elles peuvent être exécutées plusieurs fois sans modifier le résultat).
• Considérez la localité des données : Stockez les données plus près des utilisateurs qui en ont besoin pour réduire la latence et améliorer les performances.
• Utilisez les transactions distribuées avec prudence : Les transactions distribuées peuvent être complexes et coûteuses. Utilisez-les uniquement lorsque cela est absolument nécessaire.

Conclusion

Les modèles de cohérence sont un aspect fondamental de la conception des bases de données distribuées. Comprendre les différents modèles et leurs compromis est essentiel pour créer des applications mondiales robustes et évolutives. En examinant attentivement les exigences de votre application et en choisissant le bon modèle de cohérence, vous pouvez garantir l'intégrité des données et offrir une expérience utilisateur cohérente, même dans un environnement distribué.

Alors que les systèmes distribués continuent d'évoluer, de nouveaux modèles de cohérence et de nouvelles techniques sont constamment développés. Rester à jour avec les dernières avancées dans ce domaine est essentiel pour tout développeur travaillant avec des bases de données distribuées. L'avenir des bases de données distribuées implique de trouver un équilibre entre la cohérence forte là où elle est vraiment nécessaire et l'exploitation de la cohérence éventuelle pour une évolutivité et une disponibilité accrues dans d'autres contextes. De nouvelles approches hybrides et des modèles de cohérence adaptatifs émergent également, promettant d'optimiser davantage les performances et la résilience des applications distribuées dans le monde entier.