Paskirstytosios duomenų bazės: nuoseklumo modelių supratimas globalioms programoms

Šiuolaikiniame susietame pasaulyje programos dažnai turi aptarnauti vartotojus, esančius skirtingose geografinėse vietovėse. Tai reikalauja naudoti paskirstytąsias duomenų bazes – duomenų bazes, kuriose duomenys yra išdėstyti keliose fizinėse vietose. Tačiau duomenų paskirstymas sukelia didelių iššūkių, ypač kai kalbama apie duomenų nuoseklumo palaikymą. Šiame tinklaraščio įraše gilinsimės į esminę nuoseklumo modelių koncepciją paskirstytosiose duomenų bazėse, nagrinėsime jų kompromisus ir pasekmes kuriant patikimas ir mastelio keitimui pritaikytas globalias programas.

Kas yra paskirstytosios duomenų bazės?

Paskirstyta duomenų bazė yra tokia duomenų bazė, kurios saugojimo įrenginiai nėra prijungti prie bendro apdorojimo bloko, pavyzdžiui, CPU. Ji gali būti saugoma keliuose kompiuteriuose, esančiuose toje pačioje fizinėje vietoje, arba gali būti išsklaidyta per tarpusavyje sujungtų kompiuterių tinklą. Skirtingai nuo lygiagrečių sistemų, kuriose apdorojimas yra glaudžiai susijęs ir sudaro vieną duomenų bazių sistemą, paskirstytųjų duomenų bazių sistema susideda iš laisvai susijusių vietų, kurios neturi jokių bendrų fizinių komponentų.

Pagrindinės paskirstytųjų duomenų bazių savybės:

• Duomenų paskirstymas: Duomenys yra išdėstyti keliuose mazguose ar vietose.
• Autonomija: Kiekviena vieta gali veikti savarankiškai, turėdama savo vietinius duomenis ir apdorojimo galimybes.
• Skaidrumas: Vartotojai idealiai turėtų sąveikauti su paskirstyta duomenų baze taip, tarsi tai būtų viena, centralizuota duomenų bazė.
• Atsparumas gedimams: Sistema turėtų būti atspari gedimams, o duomenys turėtų likti prieinami net jei kai kurie mazgai neveikia.

Nuoseklumo svarba

Nuoseklumas reiškia garantiją, kad visi vartotojai mato tą patį duomenų vaizdą tuo pačiu metu. Centralizuotoje duomenų bazėje pasiekti nuoseklumą yra gana paprasta. Tačiau paskirstytoje aplinkoje užtikrinti nuoseklumą tampa žymiai sudėtingiau dėl tinklo delsos, galimų vienu metu vykdomų atnaujinimų ir mazgų gedimų tikimybės.

Įsivaizduokite e. prekybos programą su serveriais Europoje ir Šiaurės Amerikoje. Vartotojas Europoje atnaujina savo pristatymo adresą. Jei Šiaurės Amerikos serveris greitai negauna šio atnaujinimo, jis gali matyti seną adresą, o tai gali sukelti pristatymo klaidą ir prastą vartotojo patirtį. Būtent čia į pagalbą ateina nuoseklumo modeliai.

Nuoseklumo modelių supratimas

Nuoseklumo modelis apibrėžia garantijas, kurias paskirstyta duomenų bazė suteikia dėl duomenų atnaujinimų tvarkos ir matomumo. Skirtingi modeliai siūlo įvairius nuoseklumo lygius, kurių kiekvienas turi savo kompromisus tarp nuoseklumo, prieinamumo ir našumo. Tinkamo nuoseklumo modelio pasirinkimas yra kritiškai svarbus norint užtikrinti duomenų vientisumą ir programos teisingumą.

ACID savybės: tradicinių duomenų bazių pagrindas

Tradicinės reliacinės duomenų bazės paprastai laikosi ACID savybių:

• Atomiškumas (Atomicity): Transakcija traktuojama kaip vienas, nedalomas darbo vienetas. Arba visi transakcijos pakeitimai yra pritaikomi, arba nė vienas.
• Nuoseklumas (Consistency): Transakcija užtikrina, kad duomenų bazė pereina iš vienos galiojančios būsenos į kitą. Ji užtikrina vientisumo apribojimus ir palaiko duomenų galiojimą.
• Izoliacija (Isolation): Vienu metu vykdomos transakcijos yra izoliuotos viena nuo kitos, užkertant kelią trukdžiams ir užtikrinant, kad kiekviena transakcija veiktų taip, tarsi ji būtų vienintelė, besikreipianti į duomenų bazę.
• Patvarumas (Durability): Kai transakcija yra patvirtinta, jos pakeitimai yra nuolatiniai ir išliks net ir sistemos gedimų atveju.

Nors ACID savybės suteikia stiprias garantijas, jas gali būti sudėtinga įgyvendinti labai paskirstytose sistemose, dažnai sukeliant našumo problemas ir sumažinant prieinamumą. Tai paskatino sukurti alternatyvius nuoseklumo modelius, kurie sušvelnina kai kuriuos iš šių apribojimų.

Dažniausiai naudojami nuoseklumo modeliai

Štai keleto dažniausiai naudojamų nuoseklumo modelių apžvalga paskirstytosiose duomenų bazėse, kartu su jų pagrindinėmis savybėmis ir kompromisais:

1. Stiprus nuoseklumas (pvz., linearizuojamumas, serializuojamumas)

Aprašymas: Stiprus nuoseklumas garantuoja, kad visi vartotojai visada mato naujausią duomenų versiją. Atrodo, tarsi būtų tik viena duomenų kopija, nors ji ir paskirstyta keliuose mazguose.

Savybės:

• Duomenų vientisumas: Suteikia stipriausias garantijas dėl duomenų vientisumo.
• Sudėtingumas: Gali būti sudėtinga ir brangu įgyvendinti paskirstytose sistemose.
• Poveikis našumui: Dažnai sukelia didelį našumo sumažėjimą dėl sinchroninės replikacijos ir griežtos koordinacijos tarp mazgų poreikio.

Pavyzdys: Įsivaizduokite globalią bankininkystės sistemą. Kai vartotojas perveda pinigus, balansas turi būti nedelsiant atnaujintas visuose serveriuose, kad būtų išvengta dvigubo išlaidavimo. Šiame scenarijuje stiprus nuoseklumas yra būtinas.

Įgyvendinimo metodai: Dviejų fazių patvirtinimas (2PC), Paxos, Raft.

2. Galutinis nuoseklumas

Aprašymas: Galutinis nuoseklumas garantuoja, kad jei tam tikram duomenų elementui neatliekami nauji atnaujinimai, galiausiai visos prieigos prie to elemento grąžins paskutinę atnaujintą vertę. Kitaip tariant, duomenys galiausiai taps nuoseklūs visuose mazguose.

Savybės:

• Aukštas prieinamumas: Leidžia pasiekti aukštą prieinamumą ir mastelio keitimą, nes atnaujinimai gali būti taikomi asinchroniškai ir nereikalaujant griežtos koordinacijos.
• Maža delsa: Siūlo mažesnę delsą, palyginti su stipriu nuoseklumu, nes skaitymai dažnai gali būti aptarnaujami iš vietinių replikų, nelaukiant, kol atnaujinimai pasklis po visą sistemą.
• Konfliktų potencialas: Gali sukelti laikinus nenuoseklumus ir galimus konfliktus, jei keli vartotojai vienu metu atnaujina tą patį duomenų elementą.

Pavyzdys: Socialinių tinklų platformos dažnai naudoja galutinį nuoseklumą tokioms funkcijoms kaip „patinka“ ir komentarai. Ant nuotraukos paspaustas „patinka“ gali būti ne iš karto matomas visiems vartotojams, bet galiausiai jis pasklis po visus serverius.

Įgyvendinimo metodai: Gandų protokolas (Gossip Protocol), konfliktų sprendimo strategijos (pvz., „Paskutinis įrašas laimi“).

3. Priežastinis nuoseklumas

Aprašymas: Priežastinis nuoseklumas garantuoja, kad jei vienas procesas informuoja kitą, jog atnaujino duomenų elementą, tai antrojo proceso vėlesnės prieigos prie to elemento atspindės atnaujinimą. Tačiau atnaujinimai, kurie nėra priežastinai susiję, skirtingų procesų gali būti matomi skirtinga tvarka.

Savybės:

• Išsaugo priežastingumą: Užtikrina, kad priežastinai susiję įvykiai matomi teisinga tvarka.
• Silpnesnis nei stiprus nuoseklumas: Suteikia silpnesnes garantijas nei stiprus nuoseklumas, leidžiant pasiekti didesnį prieinamumą ir mastelio keitimą.

Pavyzdys: Įsivaizduokite bendradarbiavimo dokumentų redagavimo programą. Jei vartotojas A atlieka pakeitimą ir tada apie tai praneša vartotojui B, vartotojas B turėtų matyti vartotojo A pakeitimą. Tačiau kitų vartotojų atlikti pakeitimai gali būti nematomi iš karto.

4. Savo įrašų skaitymo nuoseklumas

Aprašymas: Savo įrašų skaitymo (read-your-writes) nuoseklumas garantuoja, kad jei vartotojas įrašo vertę, vėlesni to paties vartotojo skaitymai visada grąžins atnaujintą vertę.

Savybės:

• Orientuotas į vartotoją: Suteikia gerą vartotojo patirtį, užtikrinant, kad vartotojai visada mato savo atnaujinimus.
• Santykinai lengva įgyvendinti: Galima įgyvendinti nukreipiant skaitymus į tą patį serverį, kuris apdorojo rašymą.

Pavyzdys: Internetinis pirkinių krepšelis. Jei vartotojas prideda prekę į savo krepšelį, jis turėtų iš karto matyti prekę savo krepšelyje vėlesniuose puslapio peržiūrose.

5. Seanso nuoseklumas

Aprašymas: Seanso nuoseklumas garantuoja, kad kai vartotojas perskaito tam tikrą duomenų elemento versiją, vėlesni skaitymai toje pačioje sesijoje niekada negrąžins senesnės to elemento versijos. Tai yra stipresnė savo įrašų skaitymo nuoseklumo forma, kuri praplečia garantiją visai sesijai.

Savybės:

• Pagerinta vartotojo patirtis: Suteikia nuoseklesnę vartotojo patirtį nei savo įrašų skaitymo nuoseklumas.
• Reikalingas seansų valdymas: Reikia valdyti vartotojų seansus ir sekti, kurios duomenų versijos buvo perskaitytos.

Pavyzdys: Klientų aptarnavimo programa. Jei klientas atnaujina savo kontaktinę informaciją sesijos metu, klientų aptarnavimo atstovas turėtų matyti atnaujintą informaciją vėlesnėse sąveikose toje pačioje sesijoje.

6. Monotoniškų skaitymų nuoseklumas

Aprašymas: Monotoniškų skaitymų nuoseklumas garantuoja, kad jei vartotojas perskaito tam tikrą duomenų elemento versiją, vėlesni skaitymai niekada negrąžins senesnės to elemento versijos. Tai užtikrina, kad vartotojai visada mato, kaip duomenys progresuoja laike.

Savybės:

• Duomenų progresavimas: Užtikrina, kad duomenys visada juda į priekį.
• Naudinga auditui: Padeda sekti duomenų pakeitimus ir užtikrinti, kad jokie duomenys nebūtų prarasti.

Pavyzdys: Finansinio audito sistema. Auditoriai turi matyti nuoseklią transakcijų istoriją, be jokių dingstančių ar persirikiuojančių transakcijų.

CAP teorema: kompromisų supratimas

CAP teorema yra fundamentalus paskirstytųjų sistemų principas, teigiantis, kad paskirstytai sistemai neįmanoma vienu metu garantuoti visų trijų šių savybių:

• Nuoseklumas (Consistency - C): Visi mazgai mato tuos pačius duomenis tuo pačiu metu.
• Prieinamumas (Availability - A): Kiekviena užklausa gauna atsakymą, be garantijos, kad jame yra naujausia informacijos versija.
• Atsparumas skaidymui (Partition Tolerance - P): Sistema toliau veikia nepaisant tinklo skaidymo (t. y., kai mazgai negali bendrauti vieni su kitais).

CAP teorema reiškia, kad projektuojant paskirstytąją duomenų bazę, esant tinklo skaidymui, turite pasirinkti tarp nuoseklumo ir prieinamumo. Galite teikti pirmenybę arba nuoseklumui (CP sistema), arba prieinamumui (AP sistema). Daugelis sistemų pasirenka galutinį nuoseklumą, kad išlaikytų prieinamumą tinklo skaidymo metu.

BASE: alternatyva ACID mastelio keitimui pritaikytoms programoms

Priešingai nei ACID, BASE yra savybių rinkinys, dažnai siejamas su NoSQL duomenų bazėmis ir galutiniu nuoseklumu:

• Iš esmės prieinama (Basically Available): Sistema sukurta taip, kad būtų labai prieinama, net ir esant gedimams.
• Minkšta būsena (Soft State): Sistemos būsena gali keistis laikui bėgant, net ir be jokių aiškių atnaujinimų. Tai yra dėl galutinio nuoseklumo modelio, kai duomenys gali būti ne iš karto nuoseklūs visuose mazguose.
• Galutinai nuosekli (Eventually Consistent): Sistema galiausiai taps nuosekli, tačiau gali būti laikotarpis, kai duomenys yra nenuoseklūs.

BASE dažnai teikiama pirmenybė programoms, kuriose didelis prieinamumas ir mastelio keitimas yra svarbesni už griežtą nuoseklumą, pavyzdžiui, socialiniams tinklams, e. prekybai ir turinio valdymo sistemoms.

Tinkamo nuoseklumo modelio pasirinkimas: veiksniai, į kuriuos reikia atsižvelgti

Tinkamo nuoseklumo modelio pasirinkimas jūsų paskirstytai duomenų bazei priklauso nuo kelių veiksnių, įskaitant:

• Programos reikalavimai: Kokie yra jūsų programos duomenų vientisumo reikalavimai? Ar jai reikalingas stiprus nuoseklumas, ar ji gali toleruoti galutinį nuoseklumą?
• Našumo reikalavimai: Kokie yra jūsų programos delsos ir pralaidumo reikalavimai? Stiprus nuoseklumas gali sukelti didelį našumo sumažėjimą.
• Prieinamumo reikalavimai: Kaip svarbu, kad jūsų programa liktų prieinama net ir esant gedimams? Galutinis nuoseklumas suteikia didesnį prieinamumą.
• Sudėtingumas: Kiek sudėtinga įgyvendinti ir palaikyti tam tikrą nuoseklumo modelį? Stiprūs nuoseklumo modeliai gali būti sudėtingesni įgyvendinti.
• Kaina: Paskirstytosios duomenų bazių sprendimo įgyvendinimo ir palaikymo kaina.

Svarbu atidžiai įvertinti šiuos veiksnius ir pasirinkti nuoseklumo modelį, kuris subalansuoja nuoseklumą, prieinamumą ir našumą, kad atitiktų specifinius jūsų programos poreikius.

Praktiniai nuoseklumo modelių naudojimo pavyzdžiai

Štai keletas pavyzdžių, kaip skirtingi nuoseklumo modeliai naudojami realiose programose:

• Google Cloud Spanner: Pasauliniu mastu paskirstyta, mastelį keičianti, stipriai nuosekli duomenų bazių paslauga. Ji naudoja atominių laikrodžių ir dviejų fazių patvirtinimo derinį, kad pasiektų stiprų nuoseklumą tarp geografiškai paskirstytų replikų.
• Amazon DynamoDB: Visiškai valdoma NoSQL duomenų bazių paslauga, siūlanti reguliuojamą nuoseklumą. Galite pasirinkti tarp galutinio nuoseklumo ir stipraus nuoseklumo kiekvienai operacijai atskirai.
• Apache Cassandra: Labai mastelį keičianti, paskirstyta NoSQL duomenų bazė, sukurta dideliam prieinamumui. Ji suteikia galutinį nuoseklumą, bet siūlo reguliuojamus nuoseklumo lygius, kurie leidžia padidinti tikimybę perskaityti naujausius duomenis.
• MongoDB: Siūlo reguliuojamus nuoseklumo lygius. Ji palaiko skaitymo pirmenybės nustatymus, kurie leidžia kontroliuoti, iš kurių replikų skaitomi duomenys, taip paveikiant nuoseklumo lygį.

Geriausios praktikos valdant duomenų nuoseklumą paskirstytosiose duomenų bazėse

Štai keletas geriausių praktikų, kaip valdyti duomenų nuoseklumą paskirstytosiose duomenų bazėse:

• Supraskite savo duomenis: Žinokite savo duomenų prieigos modelius ir duomenų vientisumo reikalavimus.
• Pasirinkite tinkamą nuoseklumo modelį: Pasirinkite nuoseklumo modelį, kuris atitinka jūsų programos poreikius ir kompromisus.
• Stebėkite ir derinkite: Nuolat stebėkite savo duomenų bazės našumą ir prireikus derinkite nuoseklumo nustatymus.
• Įgyvendinkite konfliktų sprendimą: Įgyvendinkite tinkamas konfliktų sprendimo strategijas, kad galėtumėte tvarkytis su galimais nenuoseklumais.
• Naudokite versijavimą: Naudokite duomenų versijavimą, kad galėtumėte sekti pakeitimus ir spręsti konfliktus.
• Įgyvendinkite pakartojimus ir idempotentiškumą: Įgyvendinkite pakartojimo mechanizmus nepavykusioms operacijoms ir užtikrinkite, kad operacijos būtų idempotentiškos (t. y., jas galima vykdyti kelis kartus nepakeičiant rezultato).
• Atsižvelkite į duomenų lokalumą: Saugokite duomenis arčiau vartotojų, kuriems jų reikia, kad sumažintumėte delsą ir pagerintumėte našumą.
• Atsargiai naudokite paskirstytąsias transakcijas: Paskirstytosios transakcijos gali būti sudėtingos ir brangios. Naudokite jas tik tada, kai tai absoliučiai būtina.

Išvada

Nuoseklumo modeliai yra fundamentalus paskirstytųjų duomenų bazių projektavimo aspektas. Suprasti skirtingus modelius ir jų kompromisus yra labai svarbu kuriant patikimas ir mastelio keitimui pritaikytas globalias programas. Atidžiai apsvarstę savo programos reikalavimus ir pasirinkę tinkamą nuoseklumo modelį, galite užtikrinti duomenų vientisumą ir suteikti nuoseklią vartotojo patirtį net ir paskirstytoje aplinkoje.

Paskirstytosioms sistemoms toliau vystantis, nuolat kuriami nauji nuoseklumo modeliai ir metodai. Būti susipažinusiam su naujausiais pasiekimais šioje srityje yra būtina kiekvienam kūrėjui, dirbančiam su paskirstytosiomis duomenų bazėmis. Paskirstytųjų duomenų bazių ateitis susijusi su pusiausvyros radimu tarp stipraus nuoseklumo ten, kur jis tikrai reikalingas, ir galutinio nuoseklumo panaudojimo siekiant didesnio mastelio keitimo ir prieinamumo kituose kontekstuose. Taip pat atsiranda naujų hibridinių požiūrių ir adaptyvių nuoseklumo modelių, kurie žada dar labiau optimizuoti paskirstytųjų programų našumą ir atsparumą visame pasaulyje.