Izkliedētās datubāzes: konsekvences modeļu izpratne globālām lietojumprogrammām

Mūsdienu savstarpēji saistītajā pasaulē lietojumprogrammām bieži vien ir jāapkalpo lietotāji pāri ģeogrāfiskām robežām. Tas prasa izmantot izkliedētās datubāzes – datubāzes, kurās dati ir izplatīti vairākās fiziskās atrašanās vietās. Tomēr datu izkliedēšana rada būtiskas problēmas, īpaši, ja runa ir par datu konsekvences uzturēšanu. Šajā bloga ierakstā mēs iedziļināsimies svarīgajā konsekvences modeļu koncepcijā izkliedētajās datubāzēs, pētot to kompromisus un ietekmi uz robustu un mērogojamu globālo lietojumprogrammu izveidi.

Kas ir izkliedētās datubāzes?

Izkliedētā datubāze ir datubāze, kurā atmiņas ierīces nav visas pievienotas kopējam apstrādes blokam, piemēram, centrālajam procesoram (CPU). Tā var tikt glabāta vairākos datoros, kas atrodas vienā fiziskā vietā; vai arī var būt izkliedēta pa savstarpēji savienotu datoru tīklu. Atšķirībā no paralēlām sistēmām, kurās apstrāde ir cieši saistīta un veido vienu datubāzes sistēmu, izkliedēta datubāzes sistēma sastāv no vāji saistītām vietnēm, kurām nav kopīgu fizisku komponentu.

Galvenās izkliedēto datubāzu īpašības ietver:

• Datu izkliedēšana: Dati tiek izplatīti vairākos mezglos vai vietnēs.
• Autonomija: Katra vietne var darboties neatkarīgi, ar saviem vietējiem datiem un apstrādes iespējām.
• Caurspīdīgums: Lietotājiem ideālā gadījumā būtu jāmijiedarbojas ar izkliedēto datubāzi tā, it kā tā būtu viena, centralizēta datubāze.
• Kļūmju tolerance: Sistēmai jābūt noturīgai pret kļūmēm, un datiem jāpaliek pieejamiem pat tad, ja daži mezgli nav pieejami.

Konsekvences nozīme

Konsekvence attiecas uz garantiju, ka visi lietotāji redz vienu un to pašu datu skatu vienlaicīgi. Centralizētā datubāzē konsekvences sasniegšana ir salīdzinoši vienkārša. Tomēr izkliedētā vidē konsekvences nodrošināšana kļūst ievērojami sarežģītāka tīkla latentuma, vienlaicīgu atjauninājumu iespējamības un mezglu kļūmju iespējamības dēļ.

Iedomājieties e-komercijas lietojumprogrammu ar serveriem gan Eiropā, gan Ziemeļamerikā. Lietotājs Eiropā atjaunina savu piegādes adresi. Ja Ziemeļamerikas serveris nesaņem šo atjauninājumu ātri, tas varētu redzēt veco adresi, kas varētu novest pie piegādes kļūdas un sliktas lietotāja pieredzes. Šeit spēkā stājas konsekvences modeļi.

Konsekvences modeļu izpratne

Konsekvences modelis definē garantijas, ko sniedz izkliedētā datubāze attiecībā uz datu atjauninājumu secību un redzamību. Dažādi modeļi piedāvā atšķirīgus konsekvences līmeņus, katram ar saviem kompromisiem starp konsekvenci, pieejamību un veiktspēju. Pareizā konsekvences modeļa izvēle ir kritiski svarīga, lai nodrošinātu datu integritāti un lietojumprogrammas pareizību.

ACID īpašības: tradicionālo datubāzu pamats

Tradicionālās relāciju datubāzes parasti ievēro ACID īpašības:

• Atomiskums: Transakcija tiek uzskatīta par vienu, nedalāmu darba vienību. Vai nu visas izmaiņas transakcijā tiek piemērotas, vai arī neviena.
• Konsekvence: Transakcija nodrošina, ka datubāze pāriet no viena derīga stāvokļa uz citu. Tā īsteno integritātes ierobežojumus un uztur datu derīgumu.
• Izolācija: Vienlaicīgas transakcijas ir izolētas viena no otras, novēršot traucējumus un nodrošinot, ka katra transakcija darbojas tā, it kā tā būtu vienīgā, kas piekļūst datubāzei.
• Izturība: Kad transakcija ir apstiprināta, tās izmaiņas ir pastāvīgas un saglabāsies pat sistēmas kļūmju gadījumā.

Lai gan ACID īpašības sniedz spēcīgas garantijas, tās var būt grūti ieviest augsti izkliedētās sistēmās, bieži vien radot veiktspējas problēmas un samazinātu pieejamību. Tas ir novedis pie alternatīvu konsekvences modeļu izstrādes, kas atvieglo dažus no šiem ierobežojumiem.

Izplatītākie konsekvences modeļi

Šeit ir pārskats par dažiem izplatītākajiem konsekvences modeļiem, ko izmanto izkliedētajās datubāzēs, kopā ar to galvenajām īpašībām un kompromisiem:

1. Stingra konsekvence (piem., linearizējamība, serializējamība)

Apraksts: Stingra konsekvence garantē, ka visi lietotāji vienmēr redz visjaunāko datu versiju. Tas ir tā, it kā būtu tikai viena datu kopija, lai gan tā ir izkliedēta vairākos mezglos.

Īpašības:

• Datu integritāte: Nodrošina visspēcīgākās garantijas datu integritātei.
• Sarežģītība: Var būt sarežģīti un dārgi ieviest izkliedētās sistēmās.
• Veiktspējas ietekme: Bieži vien saistīta ar ievērojamu veiktspējas slogu, jo nepieciešama sinhrona replicēšana un stingra koordinācija starp mezgliem.

Piemērs: Iedomājieties globālu banku sistēmu. Kad lietotājs pārskaita naudu, atlikumam ir nekavējoties jāatjaunina visos serveros, lai novērstu dubultu tērēšanu. Šajā scenārijā stingra konsekvence ir kritiski svarīga.

Ieviešanas metodes: Divfāzu apstiprināšana (2PC), Paxos, Raft.

2. Galīgā konsekvence

Apraksts: Galīgā konsekvence garantē, ka, ja konkrētam datu vienumam netiek veikti jauni atjauninājumi, galu galā visas piekļuves šim vienumam atgriezīs pēdējo atjaunināto vērtību. Citiem vārdiem sakot, dati galu galā kļūs konsekventi visos mezglos.

Īpašības:

• Augsta pieejamība: Nodrošina augstu pieejamību un mērogojamību, jo atjauninājumus var piemērot asinhroni un bez stingras koordinācijas.
• Zems latentums: Piedāvā zemāku latentumu salīdzinājumā ar stingru konsekvenci, jo lasīšanas pieprasījumus bieži var apkalpot no vietējām replikām, negaidot, kamēr atjauninājumi izplatīsies pa visu sistēmu.
• Konfliktu iespējamība: Var novest pie pagaidu nekonsekvencēm un potenciāliem konfliktiem, ja vairāki lietotāji vienlaicīgi atjaunina vienu un to pašu datu vienumu.

Piemērs: Sociālo mediju platformas bieži izmanto galīgo konsekvenci tādām funkcijām kā "patīk" un komentāri. "Patīk" atzīme, kas pievienota fotoattēlam, var nebūt nekavējoties redzama visiem lietotājiem, bet tā galu galā izplatīsies uz visiem serveriem.

Ieviešanas metodes: Gossip protokols, konfliktu risināšanas stratēģijas (piem., Last Write Wins).

3. Kauzālā konsekvence

Apraksts: Kauzālā konsekvence garantē, ka, ja viens process informē otru, ka tas ir atjauninājis datu vienumu, tad otrā procesa turpmākās piekļuves šim vienumam atspoguļos atjauninājumu. Tomēr atjauninājumi, kas nav kauzāli saistīti, dažādiem procesiem var būt redzami dažādā secībā.

Īpašības:

• Saglabā kauzalitāti: Nodrošina, ka kauzāli saistīti notikumi tiek redzēti pareizā secībā.
• Vājāka par stingru konsekvenci: Sniedz vājākas garantijas nekā stingra konsekvence, ļaujot nodrošināt augstāku pieejamību un mērogojamību.

Piemērs: Apsveriet kopdarba dokumentu rediģēšanas lietojumprogrammu. Ja lietotājs A veic izmaiņas un pēc tam par to paziņo lietotājam B, lietotājam B vajadzētu redzēt lietotāja A izmaiņas. Tomēr citu lietotāju veiktās izmaiņas var nebūt uzreiz redzamas.

4. Paša rakstītā lasīšanas konsekvence

Apraksts: Paša rakstītā lasīšanas konsekvence garantē, ka, ja lietotājs ieraksta vērtību, turpmākās lasīšanas, ko veic tas pats lietotājs, vienmēr atgriezīs atjaunināto vērtību.

Īpašības:

• Lietotājorientēta: Nodrošina labu lietotāja pieredzi, garantējot, ka lietotāji vienmēr redz savus atjauninājumus.
• Salīdzinoši viegli ieviest: Var ieviest, novirzot lasīšanas pieprasījumus uz to pašu serveri, kas apstrādāja rakstīšanu.

Piemērs: Tiešsaistes iepirkumu grozs. Ja lietotājs pievieno preci savam grozam, viņam nekavējoties vajadzētu redzēt šo preci savā grozā, aplūkojot nākamās lapas.

5. Sesijas konsekvence

Apraksts: Sesijas konsekvence garantē, ka, tiklīdz lietotājs ir izlasījis noteiktu datu vienuma versiju, turpmākās lasīšanas tajā pašā sesijā nekad neatgriezīs vecāku šī vienuma versiju. Tā ir spēcīgāka paša rakstītā lasīšanas konsekvences forma, kas paplašina garantiju uz visu sesiju.

Īpašības:

• Uzlabota lietotāja pieredze: Nodrošina konsekventāku lietotāja pieredzi nekā paša rakstītā lasīšanas konsekvence.
• Nepieciešama sesiju pārvaldība: Nepieciešams pārvaldīt lietotāju sesijas un izsekot, kuras datu versijas ir izlasītas.

Piemērs: Klientu apkalpošanas lietojumprogramma. Ja klients sesijas laikā atjaunina savu kontaktinformāciju, klientu apkalpošanas pārstāvim vajadzētu redzēt atjaunināto informāciju turpmākajās mijiedarbībās tajā pašā sesijā.

6. Monotonas lasīšanas konsekvence

Apraksts: Monotonas lasīšanas konsekvence garantē, ka, ja lietotājs izlasa noteiktu datu vienuma versiju, turpmākās lasīšanas nekad neatgriezīs vecāku šī vienuma versiju. Tā nodrošina, ka lietotāji vienmēr redz datus, kas virzās uz priekšu laikā.

Īpašības:

• Datu progresēšana: Nodrošina, ka dati vienmēr virzās uz priekšu.
• Noderīga auditam: Palīdz izsekot datu izmaiņām un nodrošināt, ka netiek zaudēti dati.

Piemērs: Finanšu audita sistēma. Revidentiem ir jāredz konsekventa darījumu vēsture, bez darījumu pazušanas vai pārkārtošanas.

CAP teorēma: kompromisu izpratne

CAP teorēma ir fundamentāls princips izkliedētās sistēmās, kas nosaka, ka izkliedētai sistēmai nav iespējams vienlaicīgi garantēt visas trīs no šīm īpašībām:

• Konsekvence (C): Visi mezgli redz vienus un tos pašus datus vienlaicīgi.
• Pieejamība (A): Katrs pieprasījums saņem atbildi, bez garantijas, ka tā satur jaunāko informācijas versiju.
• Sadalījuma tolerance (P): Sistēma turpina darboties, neskatoties uz tīkla sadalījumiem (t.i., mezgli nespēj sazināties viens ar otru).

CAP teorēma norāda, ka, projektējot izkliedētu datubāzi, jums ir jāizvēlas starp konsekvenci un pieejamību tīkla sadalījumu klātbūtnē. Jūs varat vai nu prioritizēt konsekvenci (CP sistēma), vai pieejamību (AP sistēma). Daudzas sistēmas izvēlas galīgo konsekvenci, lai uzturētu pieejamību tīkla sadalījumu laikā.

BASE: alternatīva ACID mērogojamām lietojumprogrammām

Atšķirībā no ACID, BASE ir īpašību kopums, kas bieži tiek saistīts ar NoSQL datubāzēm un galīgo konsekvenci:

• Pamatā pieejama (Basically Available): Sistēma ir izstrādāta tā, lai būtu augsti pieejama, pat kļūmju gadījumā.
• Mīksts stāvoklis (Soft State): Sistēmas stāvoklis laika gaitā var mainīties, pat bez jebkādiem skaidriem atjauninājumiem. Tas ir saistīts ar galīgās konsekvences modeli, kur dati var nebūt nekavējoties konsekventi visos mezglos.
• Galīgi konsekventa (Eventually Consistent): Sistēma galu galā kļūs konsekventa, bet var būt laika posms, kad dati ir nekonsekventi.

BASE bieži tiek dota priekšroka lietojumprogrammām, kur augsta pieejamība un mērogojamība ir svarīgākas par stingru konsekvenci, piemēram, sociālo mediju, e-komercijas un satura pārvaldības sistēmām.

Pareizā konsekvences modeļa izvēle: faktori, kas jāapsver

Piemērotākā konsekvences modeļa izvēle jūsu izkliedētajai datubāzei ir atkarīga no vairākiem faktoriem, tostarp:

• Lietojumprogrammas prasības: Kādas ir jūsu lietojumprogrammas datu integritātes prasības? Vai tai nepieciešama stingra konsekvence, vai tā var pieļaut galīgo konsekvenci?
• Veiktspējas prasības: Kādas ir jūsu lietojumprogrammas latentuma un caurlaidspējas prasības? Stingra konsekvence var radīt ievērojamu veiktspējas slogu.
• Pieejamības prasības: Cik kritiski svarīgi ir, lai jūsu lietojumprogramma paliktu pieejama pat kļūmju gadījumā? Galīgā konsekvence nodrošina augstāku pieejamību.
• Sarežģītība: Cik sarežģīti ir ieviest un uzturēt konkrētu konsekvences modeli? Stingrākas konsekvences modeļi var būt sarežģītāk ieviest.
• Izmaksas: Izkliedētas datubāzes risinājuma ieviešanas un uzturēšanas izmaksas.

Ir svarīgi rūpīgi izvērtēt šos faktorus un izvēlēties konsekvences modeli, kas līdzsvaro konsekvenci, pieejamību un veiktspēju, lai atbilstu jūsu lietojumprogrammas īpašajām vajadzībām.

Praktiski konsekvences modeļu izmantošanas piemēri

Šeit ir daži piemēri, kā dažādi konsekvences modeļi tiek izmantoti reālās pasaules lietojumprogrammās:

• Google Cloud Spanner: Globāli izkliedēts, mērogojams, stingri konsekvents datubāzes pakalpojums. Tas izmanto atompulksteņu un divfāzu apstiprināšanas kombināciju, lai sasniegtu stingru konsekvenci starp ģeogrāfiski izkliedētām replikām.
• Amazon DynamoDB: Pilnībā pārvaldīts NoSQL datubāzes pakalpojums, kas piedāvā pielāgojamu konsekvenci. Jūs varat izvēlēties starp galīgo konsekvenci un stingru konsekvenci katrai operācijai atsevišķi.
• Apache Cassandra: Augsti mērogojama, izkliedēta NoSQL datubāze, kas paredzēta augstai pieejamībai. Tā nodrošina galīgo konsekvenci, bet piedāvā pielāgojamus konsekvences līmeņus, kas ļauj palielināt iespējamību nolasīt jaunākos datus.
• MongoDB: Piedāvā pielāgojamus konsekvences līmeņus. Tas atbalsta lasīšanas preferenču iestatījumus, kas ļauj kontrolēt, no kurām replikām dati tiek nolasīti, ietekmējot konsekvences līmeni.

Labākā prakse datu konsekvences pārvaldībai izkliedētās datubāzēs

Šeit ir dažas labākās prakses datu konsekvences pārvaldībai izkliedētās datubāzēs:

• Izprotiet savus datus: Ziniet savus datu piekļuves modeļus un datu integritātes prasības.
• Izvēlieties pareizo konsekvences modeli: Izvēlieties konsekvences modeli, kas atbilst jūsu lietojumprogrammas vajadzībām un kompromisiem.
• Pārraugiet un pielāgojiet: Nepārtraukti pārraugiet savas datubāzes veiktspēju un pēc nepieciešamības pielāgojiet konsekvences iestatījumus.
• Ieviesiet konfliktu risināšanu: Ieviesiet piemērotas konfliktu risināšanas stratēģijas, lai risinātu potenciālās nekonsekvences.
• Izmantojiet versiju kontroli: Izmantojiet datu versiju kontroli, lai izsekotu izmaiņas un risinātu konfliktus.
• Ieviesiet atkārtojumus un idempotenci: Ieviesiet atkārtošanas mehānismus neveiksmīgām operācijām un nodrošiniet, ka operācijas ir idempotentas (t.i., tās var izpildīt vairākas reizes, nemainot rezultātu).
• Apsveriet datu lokalitāti: Glabājiet datus tuvāk lietotājiem, kuriem tie nepieciešami, lai samazinātu latentumu un uzlabotu veiktspēju.
• Uzmanīgi izmantojiet izkliedētas transakcijas: Izkliedētas transakcijas var būt sarežģītas un dārgas. Izmantojiet tās tikai tad, kad tas ir absolūti nepieciešams.

Noslēgums

Konsekvences modeļi ir fundamentāls izkliedēto datubāzu dizaina aspekts. Dažādu modeļu un to kompromisu izpratne ir kritiski svarīga, lai veidotu robustas un mērogojamas globālās lietojumprogrammas. Rūpīgi apsverot jūsu lietojumprogrammas prasības un izvēloties pareizo konsekvences modeli, jūs varat nodrošināt datu integritāti un sniegt konsekventu lietotāja pieredzi, pat izkliedētā vidē.

Tā kā izkliedētās sistēmas turpina attīstīties, pastāvīgi tiek izstrādāti jauni konsekvences modeļi un metodes. Būt lietas kursā par jaunākajiem sasniegumiem šajā jomā ir būtiski ikvienam izstrādātājam, kurš strādā ar izkliedētām datubāzēm. Izkliedēto datubāzu nākotne ir saistīta ar līdzsvara atrašanu starp stingru konsekvenci tur, kur tā patiešām ir nepieciešama, un galīgās konsekvences izmantošanu, lai uzlabotu mērogojamību un pieejamību citos kontekstos. Parādās arī jaunas hibrīda pieejas un adaptīvi konsekvences modeļi, kas sola turpmāk optimizēt izkliedēto lietojumprogrammu veiktspēju un noturību visā pasaulē.