Распределенные базы данных: понимание моделей согласованности для глобальных приложений

В современном взаимосвязанном мире приложениям часто приходится обслуживать пользователей за пределами географических границ. Это требует использования распределенных баз данных — баз данных, в которых данные распределены по нескольким физическим местоположениям. Однако распределение данных создает серьезные проблемы, особенно когда речь идет о поддержании согласованности данных. В этой статье мы углубимся в важнейшую концепцию моделей согласованности в распределенных базах данных, изучим их компромиссы и последствия для создания надежных и масштабируемых глобальных приложений.

Что такое распределенные базы данных?

Распределенная база данных — это база данных, в которой устройства хранения не все подключены к общему процессору, такому как ЦП. Она может храниться на нескольких компьютерах, расположенных в одном физическом месте, или быть разбросана по сети взаимосвязанных компьютеров. В отличие от параллельных систем, где обработка тесно связана и составляет единую систему баз данных, распределенная система баз данных состоит из слабосвязанных узлов, не имеющих общих физических компонентов.

Ключевые характеристики распределенных баз данных включают:

• Распределение данных: Данные распределены по нескольким узлам или сайтам.
• Автономность: Каждый узел может работать независимо, имея свои локальные данные и вычислительные возможности.
• Прозрачность: В идеале пользователи должны взаимодействовать с распределенной базой данных так, как если бы это была единая централизованная база данных.
• Отказоустойчивость: Система должна быть устойчива к сбоям, а данные должны оставаться доступными, даже если некоторые узлы недоступны.

Важность согласованности

Согласованность — это гарантия того, что все пользователи видят одно и то же представление данных в одно и то же время. В централизованной базе данных достижение согласованности относительно просто. Однако в распределенной среде обеспечение согласованности становится значительно сложнее из-за сетевых задержек, возможности одновременных обновлений и вероятности сбоев узлов.

Представьте себе приложение для электронной коммерции с серверами в Европе и Северной Америке. Пользователь в Европе обновляет свой адрес доставки. Если североамериканский сервер не получит это обновление быстро, он может увидеть старый адрес, что приведет к потенциальной ошибке при доставке и плохому пользовательскому опыту. Именно здесь вступают в игру модели согласованности.

Понимание моделей согласованности

Модель согласованности определяет гарантии, предоставляемые распределенной базой данных относительно порядка и видимости обновлений данных. Различные модели предлагают разные уровни согласованности, каждый со своими компромиссами между согласованностью, доступностью и производительностью. Выбор правильной модели согласованности имеет решающее значение для обеспечения целостности данных и корректности работы приложения.

Свойства ACID: основа традиционных баз данных

Традиционные реляционные базы данных обычно придерживаются свойств ACID:

• Атомарность: Транзакция рассматривается как единая, неделимая единица работы. Либо все изменения в рамках транзакции применяются, либо не применяется ни одно.
• Согласованность: Транзакция гарантирует, что база данных переходит из одного допустимого состояния в другое. Она обеспечивает соблюдение ограничений целостности и поддерживает валидность данных.
• Изоляция: Параллельные транзакции изолированы друг от друга, что предотвращает взаимное влияние и гарантирует, что каждая транзакция выполняется так, как если бы она была единственной, кто обращается к базе данных.
• Долговечность: После подтверждения транзакции ее изменения становятся постоянными и сохраняются даже в случае сбоев системы.

Хотя свойства ACID предоставляют сильные гарантии, их реализация в высокораспределенных системах может быть сложной, что часто приводит к снижению производительности и доступности. Это привело к разработке альтернативных моделей согласованности, которые ослабляют некоторые из этих ограничений.

Распространенные модели согласованности

Вот обзор некоторых распространенных моделей согласованности, используемых в распределенных базах данных, а также их ключевые характеристики и компромиссы:

1. Строгая согласованность (например, линеаризуемость, сериализуемость)

Описание: Строгая согласованность гарантирует, что все пользователи видят самую последнюю версию данных в любое время. Как будто существует только одна копия данных, хотя она и распределена по нескольким узлам.

Характеристики:

• Целостность данных: Предоставляет самые сильные гарантии целостности данных.
• Сложность: Может быть сложной и дорогостоящей в реализации в распределенных системах.
• Влияние на производительность: Часто сопряжена со значительными накладными расходами на производительность из-за необходимости синхронной репликации и строгой координации между узлами.

Пример: Представьте себе глобальную банковскую систему. Когда пользователь переводит деньги, баланс должен быть немедленно обновлен на всех серверах, чтобы предотвратить двойное списание. В этом сценарии строгая согласованность имеет решающее значение.

Техники реализации: Двухфазный коммит (2PC), Paxos, Raft.

2. Итоговая согласованность

Описание: Итоговая согласованность гарантирует, что если в данный элемент данных не вносятся новые обновления, то в конечном итоге все обращения к этому элементу вернут последнее обновленное значение. Другими словами, данные в конечном итоге станут согласованными на всех узлах.

Характеристики:

• Высокая доступность: Обеспечивает высокую доступность и масштабируемость, поскольку обновления могут применяться асинхронно и без строгой координации.
• Низкая задержка: Предлагает меньшую задержку по сравнению со строгой согласованностью, поскольку запросы на чтение часто могут обслуживаться из локальных реплик, не дожидаясь распространения обновлений по всей системе.
• Потенциал для конфликтов: Может приводить к временным несоответствиям и потенциальным конфликтам, если несколько пользователей одновременно обновляют один и тот же элемент данных.

Пример: Платформы социальных сетей часто используют итоговую согласованность для таких функций, как лайки и комментарии. Лайк, поставленный на фото, может быть не сразу виден всем пользователям, но в конечном итоге он распространится на все серверы.

Техники реализации: Протокол Gossip, стратегии разрешения конфликтов (например, Last Write Wins).

3. Причинная согласованность

Описание: Причинная согласованность гарантирует, что если один процесс сообщает другому, что он обновил элемент данных, то последующие обращения второго процесса к этому элементу отразят это обновление. Однако обновления, которые не связаны причинно-следственной связью, могут быть видны разным процессам в разном порядке.

Характеристики:

• Сохранение причинности: Гарантирует, что причинно-связанные события видны в правильном порядке.
• Слабее строгой согласованности: Предоставляет более слабые гарантии, чем строгая согласованность, обеспечивая более высокую доступность и масштабируемость.

Пример: Рассмотрим приложение для совместного редактирования документов. Если пользователь А вносит изменение, а затем сообщает об этом пользователю Б, пользователь Б должен видеть изменение пользователя А. Однако изменения, внесенные другими пользователями, могут быть видны не сразу.

4. Согласованность «чтение собственных записей»

Описание: Согласованность «чтение собственных записей» гарантирует, что если пользователь записывает значение, последующие чтения тем же пользователем всегда вернут обновленное значение.

Характеристики:

• Ориентированность на пользователя: Обеспечивает хороший пользовательский опыт, гарантируя, что пользователи всегда видят свои собственные обновления.
• Относительная простота реализации: Может быть реализована путем маршрутизации чтений на тот же сервер, который обработал запись.

Пример: Корзина в интернет-магазине. Если пользователь добавляет товар в корзину, он должен немедленно видеть этот товар в своей корзине при последующих просмотрах страниц.

5. Сеансовая согласованность

Описание: Сеансовая согласованность гарантирует, что как только пользователь прочитал определенную версию элемента данных, последующие чтения в рамках того же сеанса никогда не вернут более старую версию этого элемента. Это более сильная форма согласованности «чтение собственных записей», которая распространяет гарантию на весь сеанс.

Характеристики:

• Улучшенный пользовательский опыт: Обеспечивает более последовательный пользовательский опыт, чем согласованность «чтение собственных записей».
• Требует управления сеансами: Требует управления сеансами пользователей и отслеживания того, какие версии данных были прочитаны.

Пример: Приложение службы поддержки клиентов. Если клиент обновляет свою контактную информацию во время сеанса, представитель службы поддержки должен видеть обновленную информацию при последующих взаимодействиях в рамках того же сеанса.

6. Монотонная согласованность чтений

Описание: Монотонная согласованность чтений гарантирует, что если пользователь читает определенную версию элемента данных, последующие чтения никогда не вернут более старую версию этого элемента. Это гарантирует, что пользователи всегда видят, как данные движутся вперед во времени.

Характеристики:

• Прогресс данных: Гарантирует, что данные всегда движутся вперед.
• Полезна для аудита: Помогает отслеживать изменения данных и гарантирует, что никакие данные не будут потеряны.

Пример: Система финансового аудита. Аудиторам необходимо видеть последовательную историю транзакций, без исчезновения или переупорядочивания транзакций.

Теорема CAP: понимание компромиссов

Теорема CAP — это фундаментальный принцип в распределенных системах, который гласит, что распределенная система не может одновременно гарантировать все три следующих свойства:

• Согласованность (C): Все узлы видят одни и те же данные в одно и то же время.
• Доступность (A): Каждый запрос получает ответ, без гарантии того, что он содержит самую последнюю версию информации.
• Устойчивость к разделению (P): Система продолжает работать, несмотря на сетевые разделения (т. е. когда узлы не могут общаться друг с другом).

Теорема CAP подразумевает, что при проектировании распределенной базы данных вы должны выбирать между согласованностью и доступностью в присутствии сетевых разделений. Вы можете либо отдать приоритет согласованности (система CP), либо доступности (система AP). Многие системы выбирают итоговую согласованность для поддержания доступности во время сетевых разделений.

BASE: альтернатива ACID для масштабируемых приложений

В отличие от ACID, BASE — это набор свойств, часто ассоциируемых с NoSQL базами данных и итоговой согласованностью:

• Basically Available (В основном доступен): Система спроектирована так, чтобы быть высокодоступной, даже при наличии сбоев.
• Soft State (Гибкое состояние): Состояние системы может меняться со временем, даже без явных обновлений. Это связано с моделью итоговой согласованности, где данные могут быть не сразу согласованы на всех узлах.
• Eventually Consistent (В итоге согласован): Система в конечном итоге станет согласованной, но может быть период времени, когда данные несогласованны.

BASE часто предпочитают для приложений, где высокая доступность и масштабируемость важнее строгой согласованности, таких как социальные сети, электронная коммерция и системы управления контентом.

Выбор правильной модели согласованности: факторы, которые следует учитывать

Выбор подходящей модели согласованности для вашей распределенной базы данных зависит от нескольких факторов, включая:

• Требования приложения: Каковы требования к целостности данных вашего приложения? Требуется ли ему строгая согласованность или оно может мириться с итоговой согласованностью?
• Требования к производительности: Каковы требования к задержке и пропускной способности вашего приложения? Строгая согласованность может привести к значительным накладным расходам на производительность.
• Требования к доступности: Насколько критично, чтобы ваше приложение оставалось доступным даже при наличии сбоев? Итоговая согласованность обеспечивает более высокую доступность.
• Сложность: Насколько сложно реализовать и поддерживать определенную модель согласованности? Модели строгой согласованности могут быть более сложными в реализации.
• Стоимость: Стоимость внедрения и обслуживания решения для распределенной базы данных.

Важно тщательно оценить эти факторы и выбрать модель согласованности, которая сбалансирует согласованность, доступность и производительность для удовлетворения конкретных потребностей вашего приложения.

Практические примеры использования моделей согласованности

Вот несколько примеров того, как различные модели согласованности используются в реальных приложениях:

• Google Cloud Spanner: Глобально распределенный, масштабируемый, строго согласованный сервис баз данных. Он использует комбинацию атомных часов и двухфазного коммита для достижения строгой согласованности между географически распределенными репликами.
• Amazon DynamoDB: Полностью управляемый сервис NoSQL баз данных, который предлагает настраиваемую согласованность. Вы можете выбирать между итоговой и строгой согласованностью для каждой операции.
• Apache Cassandra: Высокомасштабируемая, распределенная NoSQL база данных, разработанная для высокой доступности. Она обеспечивает итоговую согласованность, но предлагает настраиваемые уровни согласованности, которые позволяют увеличить вероятность чтения самых свежих данных.
• MongoDB: Предлагает настраиваемые уровни согласованности. Она поддерживает настройки предпочтения чтения (read preference), которые позволяют вам контролировать, из каких реплик считываются данные, влияя на уровень согласованности.

Лучшие практики управления согласованностью данных в распределенных базах данных

Вот несколько лучших практик для управления согласованностью данных в распределенных базах данных:

• Понимайте свои данные: Знайте свои шаблоны доступа к данным и требования к их целостности.
• Выберите правильную модель согласованности: Выберите модель согласованности, которая соответствует потребностям и компромиссам вашего приложения.
• Мониторинг и настройка: Постоянно отслеживайте производительность вашей базы данных и при необходимости настраивайте параметры согласованности.
• Реализуйте разрешение конфликтов: Внедряйте соответствующие стратегии разрешения конфликтов для обработки потенциальных несоответствий.
• Используйте версионирование: Используйте версионирование данных для отслеживания изменений и разрешения конфликтов.
• Реализуйте повторные попытки и идемпотентность: Внедряйте механизмы повторных попыток для неудачных операций и убедитесь, что операции идемпотентны (т. е. их можно выполнять несколько раз без изменения результата).
• Учитывайте локальность данных: Храните данные ближе к пользователям, которые в них нуждаются, чтобы уменьшить задержку и улучшить производительность.
• Используйте распределенные транзакции с осторожностью: Распределенные транзакции могут быть сложными и дорогостоящими. Используйте их только тогда, когда это абсолютно необходимо.

Заключение

Модели согласованности являются фундаментальным аспектом проектирования распределенных баз данных. Понимание различных моделей и их компромиссов имеет решающее значение для создания надежных и масштабируемых глобальных приложений. Тщательно учитывая требования вашего приложения и выбирая правильную модель согласованности, вы можете обеспечить целостность данных и предоставить последовательный пользовательский опыт даже в распределенной среде.

По мере развития распределенных систем постоянно разрабатываются новые модели и методы согласованности. Быть в курсе последних достижений в этой области необходимо любому разработчику, работающему с распределенными базами данных. Будущее распределенных баз данных заключается в поиске баланса между строгой согласованностью там, где она действительно необходима, и использованием итоговой согласованности для повышения масштабируемости и доступности в других контекстах. Также появляются новые гибридные подходы и адаптивные модели согласованности, обещающие дальнейшую оптимизацию производительности и отказоустойчивости распределенных приложений по всему миру.