Database distribuiti: comprendere i modelli di coerenza per applicazioni globali

Nel mondo interconnesso di oggi, le applicazioni spesso devono servire utenti attraverso confini geografici. Ciò richiede l'uso di database distribuiti: database in cui i dati sono distribuiti su più posizioni fisiche. Tuttavia, la distribuzione dei dati introduce sfide significative, in particolare quando si tratta di mantenere la coerenza dei dati. Questo post del blog approfondirà il concetto cruciale dei modelli di coerenza nei database distribuiti, esplorando i loro compromessi e le implicazioni per la creazione di applicazioni globali robuste e scalabili.

Cosa sono i database distribuiti?

Un database distribuito è un database in cui i dispositivi di archiviazione non sono tutti collegati a un'unità di elaborazione comune come la CPU. Può essere archiviato in più computer situati nella stessa posizione fisica; oppure può essere disperso su una rete di computer interconnessi. A differenza dei sistemi paralleli, in cui l'elaborazione è strettamente accoppiata e costituisce un singolo sistema di database, un sistema di database distribuito è costituito da siti debolmente accoppiati che non condividono alcun componente fisico.

Le caratteristiche principali dei database distribuiti includono:

• Distribuzione dei dati: i dati sono distribuiti su più nodi o siti.
• Autonomia: ogni sito può operare indipendentemente, con i propri dati locali e capacità di elaborazione.
• Trasparenza: gli utenti dovrebbero idealmente interagire con il database distribuito come se fosse un singolo database centralizzato.
• Tolleranza ai guasti: il sistema dovrebbe essere resiliente ai guasti, con i dati che rimangono accessibili anche se alcuni nodi non sono disponibili.

L'importanza della coerenza

La coerenza si riferisce alla garanzia che tutti gli utenti vedano la stessa visualizzazione dei dati contemporaneamente. In un database centralizzato, ottenere la coerenza è relativamente semplice. Tuttavia, in un ambiente distribuito, garantire la coerenza diventa significativamente più complesso a causa della latenza della rete, della possibilità di aggiornamenti simultanei e della possibilità di guasti ai nodi.

Immagina un'applicazione di e-commerce con server sia in Europa che in Nord America. Un utente in Europa aggiorna il proprio indirizzo di spedizione. Se il server nordamericano non riceve questo aggiornamento rapidamente, potrebbe visualizzare il vecchio indirizzo, portando a un potenziale errore di spedizione e a una scarsa esperienza utente. È qui che entrano in gioco i modelli di coerenza.

Comprensione dei modelli di coerenza

Un modello di coerenza definisce le garanzie fornite da un database distribuito in merito all'ordine e alla visibilità degli aggiornamenti dei dati. Modelli diversi offrono diversi livelli di coerenza, ciascuno con i propri compromessi tra coerenza, disponibilità e prestazioni. Scegliere il modello di coerenza giusto è fondamentale per garantire l'integrità dei dati e la correttezza dell'applicazione.

Proprietà ACID: le fondamenta dei database tradizionali

I database relazionali tradizionali aderiscono tipicamente alle proprietà ACID:

• Atomicità: una transazione è trattata come una singola unità di lavoro indivisibile. Vengono applicate tutte le modifiche all'interno della transazione, oppure nessuna.
• Coerenza: una transazione garantisce che il database passi da uno stato valido a un altro. Applica vincoli di integrità e mantiene la validità dei dati.
• Isolamento: le transazioni simultanee sono isolate l'una dall'altra, prevenendo interferenze e garantendo che ogni transazione operi come se fosse l'unica ad accedere al database.
• Durabilità: una volta che una transazione è stata confermata, le sue modifiche sono permanenti e sopravviveranno anche ai guasti del sistema.

Sebbene le proprietà ACID forniscano forti garanzie, possono essere difficili da implementare in sistemi altamente distribuiti, portando spesso a colli di bottiglia delle prestazioni e riduzione della disponibilità. Ciò ha portato allo sviluppo di modelli di coerenza alternativi che allentano alcuni di questi vincoli.

Modelli di coerenza comuni

Ecco una panoramica di alcuni modelli di coerenza comuni utilizzati nei database distribuiti, insieme alle loro caratteristiche principali e ai compromessi:

1. Coerenza forte (ad esempio, linearizzabilità, serializzabilità)

Descrizione: la coerenza forte garantisce che tutti gli utenti vedano la versione più aggiornata dei dati in ogni momento. È come se ci fosse una sola copia dei dati, anche se è distribuita su più nodi.

Caratteristiche:

• Integrità dei dati: fornisce le garanzie più forti per l'integrità dei dati.
• Complessità: può essere complessa e costosa da implementare in sistemi distribuiti.
• Impatto sulle prestazioni: spesso comporta un significativo sovraccarico delle prestazioni a causa della necessità di replica sincrona e rigoroso coordinamento tra i nodi.

Esempio: Immagina un sistema bancario globale. Quando un utente trasferisce denaro, il saldo deve essere immediatamente aggiornato su tutti i server per evitare doppie spese. La coerenza forte è fondamentale in questo scenario.

Tecniche di implementazione: Two-Phase Commit (2PC), Paxos, Raft.

2. Coerenza eventuale

Descrizione: la coerenza eventuale garantisce che se non vengono apportati nuovi aggiornamenti a un determinato elemento di dati, alla fine tutti gli accessi a tale elemento restituiranno l'ultimo valore aggiornato. In altre parole, i dati alla fine diventeranno coerenti su tutti i nodi.

Caratteristiche:

• Elevata disponibilità: consente un'elevata disponibilità e scalabilità, poiché gli aggiornamenti possono essere applicati in modo asincrono e senza richiedere un rigoroso coordinamento.
• Bassa latenza: offre una latenza inferiore rispetto alla coerenza forte, poiché le letture possono spesso essere servite da repliche locali senza attendere che gli aggiornamenti si propaghino nell'intero sistema.
• Potenziale di conflitti: può portare a incoerenze temporanee e potenziali conflitti se più utenti aggiornano contemporaneamente lo stesso elemento di dati.

Esempio: le piattaforme di social media spesso utilizzano la coerenza eventuale per funzionalità come Mi piace e commenti. Un Mi piace pubblicato su una foto potrebbe non essere immediatamente visibile a tutti gli utenti, ma alla fine si propagherà a tutti i server.

Tecniche di implementazione: Gossip Protocol, strategie di risoluzione dei conflitti (ad es. Last Write Wins).

3. Coerenza causale

Descrizione: la coerenza causale garantisce che se un processo informa un altro di aver aggiornato un elemento di dati, i successivi accessi a tale elemento da parte del secondo processo rifletteranno l'aggiornamento. Tuttavia, gli aggiornamenti che non sono causalmente correlati potrebbero essere visualizzati in ordini diversi da processi diversi.

Caratteristiche:

• Preserva la causalità: garantisce che gli eventi causalmente correlati vengano visualizzati nell'ordine corretto.
• Più debole della coerenza forte: fornisce garanzie più deboli rispetto alla coerenza forte, consentendo una maggiore disponibilità e scalabilità.

Esempio: considera un'applicazione di modifica collaborativa di documenti. Se l'utente A apporta una modifica e poi ne informa l'utente B, l'utente B dovrebbe vedere la modifica dell'utente A. Tuttavia, le modifiche apportate da altri utenti potrebbero non essere immediatamente visibili.

4. Coerenza leggi-i-tuoi-scritti

Descrizione: la coerenza leggi-i-tuoi-scritti garantisce che se un utente scrive un valore, le successive letture da parte dello stesso utente restituiranno sempre il valore aggiornato.

Caratteristiche:

• User-Centric: fornisce una buona esperienza utente assicurando che gli utenti vedano sempre i propri aggiornamenti.
• Relativamente facile da implementare: può essere implementato instradando le letture allo stesso server che ha gestito la scrittura.

Esempio: un carrello della spesa online. Se un utente aggiunge un articolo al carrello, dovrebbe vedere immediatamente l'articolo nel carrello nelle successive visualizzazioni della pagina.

5. Coerenza della sessione

Descrizione: la coerenza della sessione garantisce che una volta che un utente ha letto una particolare versione di un elemento di dati, le successive letture all'interno della stessa sessione non restituiranno mai una versione precedente di tale elemento. È una forma più forte di coerenza leggi-i-tuoi-scritti che estende la garanzia all'intera sessione.

Caratteristiche:

• Migliore esperienza utente: fornisce un'esperienza utente più coerente rispetto alla coerenza leggi-i-tuoi-scritti.
• Richiede la gestione della sessione: richiede la gestione delle sessioni utente e il monitoraggio delle versioni dei dati che sono state lette.

Esempio: un'applicazione di assistenza clienti. Se un cliente aggiorna le proprie informazioni di contatto durante una sessione, il rappresentante del servizio clienti dovrebbe visualizzare le informazioni aggiornate nelle successive interazioni all'interno della stessa sessione.

6. Coerenza delle letture monotone

Descrizione: la coerenza delle letture monotone garantisce che se un utente legge una particolare versione di un elemento di dati, le successive letture non restituiranno mai una versione precedente di tale elemento. Garantisce che gli utenti vedano sempre i dati progredire nel tempo.

Caratteristiche:

• Progressione dei dati: garantisce che i dati progrediscano sempre in avanti.
• Utile per l'audit: aiuta a tenere traccia delle modifiche dei dati e ad assicurare che nessun dato venga perso.

Esempio: un sistema di revisione finanziaria. I revisori devono vedere una cronologia coerente delle transazioni, senza che le transazioni scompaiano o vengano riordinate.

Il teorema CAP: comprendere i compromessi

Il teorema CAP è un principio fondamentale nei sistemi distribuiti che afferma che è impossibile per un sistema distribuito garantire simultaneamente tutte e tre le seguenti proprietà:

• Coerenza (C): tutti i nodi vedono gli stessi dati contemporaneamente.
• Disponibilità (A): ogni richiesta riceve una risposta, senza garanzia che contenga la versione più recente delle informazioni.
• Tolleranza alle partizioni (P): il sistema continua a funzionare nonostante le partizioni di rete (ovvero, i nodi non sono in grado di comunicare tra loro).

Il teorema CAP implica che quando si progetta un database distribuito, è necessario scegliere tra coerenza e disponibilità in presenza di partizioni di rete. Puoi dare la priorità alla coerenza (sistema CP) o alla disponibilità (sistema AP). Molti sistemi optano per la coerenza eventuale per mantenere la disponibilità durante le partizioni di rete.

BASE: un'alternativa a ACID per applicazioni scalabili

In contrasto con ACID, BASE è un insieme di proprietà spesso associate ai database NoSQL e alla coerenza eventuale:

• Basicamente disponibile: il sistema è progettato per essere altamente disponibile, anche in presenza di guasti.
• Stato debole: lo stato del sistema può cambiare nel tempo, anche senza alcun aggiornamento esplicito. Ciò è dovuto al modello di coerenza eventuale, in cui i dati potrebbero non essere immediatamente coerenti su tutti i nodi.
• Coerenza eventuale: il sistema alla fine diventerà coerente, ma potrebbe esserci un periodo di tempo in cui i dati non sono coerenti.

BASE è spesso preferito per le applicazioni in cui l'elevata disponibilità e scalabilità sono più importanti della rigorosa coerenza, come i social media, l'e-commerce e i sistemi di gestione dei contenuti.

Scegliere il modello di coerenza giusto: fattori da considerare

La selezione del modello di coerenza appropriato per il tuo database distribuito dipende da diversi fattori, tra cui:

• Requisiti dell'applicazione: quali sono i requisiti di integrità dei dati della tua applicazione? Richiede una coerenza forte o può tollerare una coerenza eventuale?
• Requisiti di prestazioni: quali sono i requisiti di latenza e throughput della tua applicazione? La coerenza forte può introdurre un significativo sovraccarico delle prestazioni.
• Requisiti di disponibilità: quanto è fondamentale che la tua applicazione rimanga disponibile anche in presenza di guasti? La coerenza eventuale offre una maggiore disponibilità.
• Complessità: quanto è complesso implementare e mantenere un particolare modello di coerenza? I modelli di coerenza forte possono essere più complessi da implementare.
• Costo: il costo dell'implementazione e della manutenzione di una soluzione di database distribuito.

È importante valutare attentamente questi fattori e scegliere un modello di coerenza che bilanci coerenza, disponibilità e prestazioni per soddisfare le esigenze specifiche della tua applicazione.

Esempi pratici di modelli di coerenza in uso

Ecco alcuni esempi di come diversi modelli di coerenza vengono utilizzati in applicazioni del mondo reale:

• Google Cloud Spanner: un servizio di database con coerenza forte, distribuito globalmente e scalabile. Utilizza una combinazione di orologi atomici e commit a due fasi per ottenere una coerenza forte tra repliche distribuite geograficamente.
• Amazon DynamoDB: un servizio di database NoSQL completamente gestito che offre una coerenza regolabile. Puoi scegliere tra coerenza eventuale e coerenza forte su base per operazione.
• Apache Cassandra: un database NoSQL distribuito e altamente scalabile progettato per l'elevata disponibilità. Fornisce una coerenza eventuale, ma offre livelli di coerenza regolabili che consentono di aumentare la probabilità di leggere i dati più aggiornati.
• MongoDB: offre livelli di coerenza regolabili. Supporta le impostazioni di preferenza di lettura, che ti consentono di controllare da quali repliche vengono letti i dati, influenzando il livello di coerenza.

Best practice per la gestione della coerenza dei dati nei database distribuiti

Ecco alcune best practice per la gestione della coerenza dei dati nei database distribuiti:

• Comprendi i tuoi dati: conosci i tuoi modelli di accesso ai dati e i requisiti di integrità dei dati.
• Scegli il modello di coerenza giusto: seleziona un modello di coerenza che si allinei alle esigenze e ai compromessi della tua applicazione.
• Monitora e ottimizza: monitora continuamente le prestazioni del tuo database e ottimizza le tue impostazioni di coerenza in base alle necessità.
• Implementa la risoluzione dei conflitti: implementa strategie di risoluzione dei conflitti appropriate per gestire le potenziali incoerenze.
• Usa il controllo delle versioni: usa il controllo delle versioni dei dati per tenere traccia delle modifiche e risolvere i conflitti.
• Implementa tentativi e idempotenza: implementa meccanismi di ripetizione per le operazioni non riuscite e assicurati che le operazioni siano idempotenti (ovvero, possono essere eseguite più volte senza modificare il risultato).
• Considera la località dei dati: archivia i dati più vicino agli utenti che ne hanno bisogno per ridurre la latenza e migliorare le prestazioni.
• Usa le transazioni distribuite con attenzione: le transazioni distribuite possono essere complesse e costose. Usale solo quando assolutamente necessario.

Conclusione

I modelli di coerenza sono un aspetto fondamentale della progettazione di database distribuiti. Comprendere i diversi modelli e i loro compromessi è fondamentale per la creazione di applicazioni globali robuste e scalabili. Valutando attentamente i requisiti della tua applicazione e scegliendo il modello di coerenza giusto, puoi garantire l'integrità dei dati e fornire un'esperienza utente coerente, anche in un ambiente distribuito.

Man mano che i sistemi distribuiti continuano ad evolversi, vengono costantemente sviluppati nuovi modelli di coerenza e tecniche. Rimanere aggiornati con gli ultimi progressi in questo campo è essenziale per qualsiasi sviluppatore che lavori con database distribuiti. Il futuro dei database distribuiti implica trovare un equilibrio tra una forte coerenza laddove è veramente necessario e sfruttare la coerenza eventuale per una maggiore scalabilità e disponibilità in altri contesti. Stanno emergendo anche nuovi approcci ibridi e modelli di coerenza adattivi, che promettono di ottimizzare ulteriormente le prestazioni e la resilienza delle applicazioni distribuite in tutto il mondo.