Cơ sở dữ liệu phân tán: Tìm hiểu các mô hình nhất quán cho ứng dụng toàn cầu

Trong thế giới kết nối ngày nay, các ứng dụng thường cần phục vụ người dùng xuyên biên giới địa lý. Điều này đòi hỏi phải sử dụng cơ sở dữ liệu phân tán – nơi dữ liệu được trải rộng trên nhiều vị trí vật lý. Tuy nhiên, việc phân tán dữ liệu mang lại những thách thức đáng kể, đặc biệt là khi duy trì tính nhất quán của dữ liệu. Bài viết này sẽ đi sâu vào khái niệm quan trọng về các mô hình nhất quán trong cơ sở dữ liệu phân tán, khám phá những đánh đổi và ý nghĩa của chúng đối với việc xây dựng các ứng dụng toàn cầu mạnh mẽ và có khả năng mở rộng.

Cơ sở dữ liệu phân tán là gì?

Cơ sở dữ liệu phân tán là một cơ sở dữ liệu trong đó các thiết bị lưu trữ không được gắn vào cùng một đơn vị xử lý chung như CPU. Nó có thể được lưu trữ trên nhiều máy tính đặt tại cùng một vị trí vật lý; hoặc có thể được phân tán trên một mạng lưới các máy tính được kết nối với nhau. Không giống như các hệ thống song song, nơi quá trình xử lý được liên kết chặt chẽ và tạo thành một hệ thống cơ sở dữ liệu duy nhất, một hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán bao gồm các trang (site) được liên kết lỏng lẻo và không chia sẻ thành phần vật lý nào.

Các đặc điểm chính của cơ sở dữ liệu phân tán bao gồm:

• Phân tán dữ liệu: Dữ liệu được trải rộng trên nhiều nút hoặc trang.
• Tính tự trị: Mỗi trang có thể hoạt động độc lập, với dữ liệu cục bộ và khả năng xử lý riêng.
• Tính trong suốt: Người dùng lý tưởng nên tương tác với cơ sở dữ liệu phân tán như thể nó là một cơ sở dữ liệu tập trung duy nhất.
• Khả năng chịu lỗi: Hệ thống phải có khả năng chống chịu với các sự cố, dữ liệu vẫn có thể truy cập được ngay cả khi một số nút không khả dụng.

Tầm quan trọng của tính nhất quán

Tính nhất quán đề cập đến sự đảm bảo rằng tất cả người dùng đều nhìn thấy cùng một dạng dữ liệu tại cùng một thời điểm. Trong một cơ sở dữ liệu tập trung, việc đạt được tính nhất quán tương đối đơn giản. Tuy nhiên, trong môi trường phân tán, việc đảm bảo tính nhất quán trở nên phức tạp hơn đáng kể do độ trễ mạng, khả năng cập nhật đồng thời và khả năng xảy ra lỗi nút.

Hãy tưởng tượng một ứng dụng thương mại điện tử có máy chủ ở cả Châu Âu và Bắc Mỹ. Một người dùng ở Châu Âu cập nhật địa chỉ giao hàng của họ. Nếu máy chủ ở Bắc Mỹ không nhận được bản cập nhật này nhanh chóng, họ có thể thấy địa chỉ cũ, dẫn đến lỗi giao hàng tiềm ẩn và trải nghiệm người dùng kém. Đây là lúc các mô hình nhất quán phát huy tác dụng.

Tìm hiểu về các mô hình nhất quán

Một mô hình nhất quán xác định các đảm bảo được cung cấp bởi một cơ sở dữ liệu phân tán liên quan đến thứ tự và khả năng hiển thị của các bản cập nhật dữ liệu. Các mô hình khác nhau cung cấp các mức độ nhất quán khác nhau, mỗi mô hình đều có sự đánh đổi riêng giữa tính nhất quán, tính khả dụng và hiệu suất. Việc lựa chọn mô hình nhất quán phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu và tính đúng đắn của ứng dụng.

Thuộc tính ACID: Nền tảng của cơ sở dữ liệu truyền thống

Các cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống thường tuân thủ các thuộc tính ACID:

• Tính nguyên tử (Atomicity): Một giao dịch được coi là một đơn vị công việc duy nhất, không thể phân chia. Hoặc tất cả các thay đổi trong giao dịch được áp dụng, hoặc không có thay đổi nào được áp dụng.
• Tính nhất quán (Consistency): Một giao dịch đảm bảo rằng cơ sở dữ liệu chuyển từ trạng thái hợp lệ này sang trạng thái hợp lệ khác. Nó thực thi các ràng buộc toàn vẹn và duy trì tính hợp lệ của dữ liệu.
• Tính cô lập (Isolation): Các giao dịch đồng thời được cô lập với nhau, ngăn chặn sự can thiệp và đảm bảo rằng mỗi giao dịch hoạt động như thể nó là giao dịch duy nhất truy cập cơ sở dữ liệu.
• Tính bền vững (Durability): Một khi giao dịch được cam kết, các thay đổi của nó là vĩnh viễn và sẽ tồn tại ngay cả khi hệ thống gặp sự cố.

Mặc dù các thuộc tính ACID cung cấp sự đảm bảo mạnh mẽ, chúng có thể khó thực hiện trong các hệ thống phân tán cao, thường dẫn đến tắc nghẽn hiệu suất và giảm tính khả dụng. Điều này đã dẫn đến sự phát triển của các mô hình nhất quán thay thế nới lỏng một số ràng buộc này.

Các mô hình nhất quán phổ biến

Dưới đây là tổng quan về một số mô hình nhất quán phổ biến được sử dụng trong cơ sở dữ liệu phân tán, cùng với các đặc điểm chính và sự đánh đổi của chúng:

1. Nhất quán mạnh (ví dụ: Linearizability, Serializability)

Mô tả: Nhất quán mạnh đảm bảo rằng tất cả người dùng đều thấy phiên bản dữ liệu cập nhật nhất tại mọi thời điểm. Cứ như thể chỉ có một bản sao duy nhất của dữ liệu, mặc dù nó được phân tán trên nhiều nút.

Đặc điểm:

• Toàn vẹn dữ liệu: Cung cấp sự đảm bảo mạnh mẽ nhất cho tính toàn vẹn của dữ liệu.
• Độ phức tạp: Có thể phức tạp và tốn kém để triển khai trong các hệ thống phân tán.
• Tác động đến hiệu suất: Thường gây ra chi phí hiệu suất đáng kể do cần sao chép đồng bộ và phối hợp chặt chẽ giữa các nút.

Ví dụ: Hãy tưởng tượng một hệ thống ngân hàng toàn cầu. Khi người dùng chuyển tiền, số dư phải được cập nhật ngay lập tức trên tất cả các máy chủ để ngăn chặn việc chi tiêu kép. Nhất quán mạnh là rất quan trọng trong kịch bản này.

Kỹ thuật triển khai: Cam kết hai pha (2PC), Paxos, Raft.

2. Nhất quán cuối cùng

Mô tả: Nhất quán cuối cùng đảm bảo rằng nếu không có bản cập nhật mới nào được thực hiện cho một mục dữ liệu nhất định, cuối cùng tất cả các truy cập vào mục đó sẽ trả về giá trị được cập nhật lần cuối. Nói cách khác, dữ liệu cuối cùng sẽ trở nên nhất quán trên tất cả các nút.

Đặc điểm:

• Tính khả dụng cao: Cho phép tính khả dụng và khả năng mở rộng cao, vì các bản cập nhật có thể được áp dụng không đồng bộ và không cần sự phối hợp chặt chẽ.
• Độ trễ thấp: Cung cấp độ trễ thấp hơn so với nhất quán mạnh, vì các lượt đọc thường có thể được phục vụ từ các bản sao cục bộ mà không cần chờ các bản cập nhật lan truyền trên toàn hệ thống.
• Tiềm năng xung đột: Có thể dẫn đến sự không nhất quán tạm thời và xung đột tiềm tàng nếu nhiều người dùng cập nhật cùng một mục dữ liệu đồng thời.

Ví dụ: Các nền tảng truyền thông xã hội thường sử dụng tính nhất quán cuối cùng cho các tính năng như lượt thích và bình luận. Một lượt thích được đăng trên một bức ảnh có thể không hiển thị ngay lập tức cho tất cả người dùng, nhưng cuối cùng nó sẽ được lan truyền đến tất cả các máy chủ.

Kỹ thuật triển khai: Giao thức Gossip, các chiến lược giải quyết xung đột (ví dụ: Last Write Wins).

3. Nhất quán nhân quả

Mô tả: Nhất quán nhân quả đảm bảo rằng nếu một tiến trình thông báo cho một tiến trình khác rằng nó đã cập nhật một mục dữ liệu, thì các truy cập tiếp theo của tiến trình thứ hai vào mục đó sẽ phản ánh bản cập nhật. Tuy nhiên, các bản cập nhật không có quan hệ nhân quả có thể được nhìn thấy theo các thứ tự khác nhau bởi các tiến trình khác nhau.

Đặc điểm:

• Bảo toàn tính nhân quả: Đảm bảo rằng các sự kiện có quan hệ nhân quả được nhìn thấy theo đúng thứ tự.
• Yếu hơn Nhất quán mạnh: Cung cấp sự đảm bảo yếu hơn so với nhất quán mạnh, cho phép tính khả dụng và khả năng mở rộng cao hơn.

Ví dụ: Hãy xem xét một ứng dụng chỉnh sửa tài liệu cộng tác. Nếu người dùng A thực hiện một thay đổi và sau đó nói với người dùng B về điều đó, người dùng B sẽ thấy thay đổi của người dùng A. Tuy nhiên, các thay đổi được thực hiện bởi những người dùng khác có thể không hiển thị ngay lập tức.

4. Nhất quán đọc-ghi-của-bạn

Mô tả: Nhất quán đọc-ghi-của-bạn đảm bảo rằng nếu một người dùng ghi một giá trị, các lần đọc tiếp theo của cùng người dùng đó sẽ luôn trả về giá trị đã cập nhật.

Đặc điểm:

• Lấy người dùng làm trung tâm: Cung cấp trải nghiệm người dùng tốt bằng cách đảm bảo rằng người dùng luôn thấy các bản cập nhật của chính họ.
• Tương đối dễ triển khai: Có thể được triển khai bằng cách định tuyến các lượt đọc đến cùng một máy chủ đã xử lý việc ghi.

Ví dụ: Một giỏ hàng trực tuyến. Nếu người dùng thêm một mặt hàng vào giỏ hàng của họ, họ sẽ ngay lập tức thấy mặt hàng đó trong giỏ hàng của mình trong các lần xem trang tiếp theo.

5. Nhất quán phiên

Mô tả: Nhất quán phiên đảm bảo rằng một khi người dùng đã đọc một phiên bản cụ thể của một mục dữ liệu, các lần đọc tiếp theo trong cùng một phiên sẽ không bao giờ trả về một phiên bản cũ hơn của mục đó. Đây là một dạng mạnh hơn của nhất quán đọc-ghi-của-bạn, mở rộng sự đảm bảo ra toàn bộ phiên làm việc.

Đặc điểm:

• Cải thiện trải nghiệm người dùng: Cung cấp trải nghiệm người dùng nhất quán hơn so với nhất quán đọc-ghi-của-bạn.
• Yêu cầu quản lý phiên: Yêu cầu quản lý các phiên của người dùng và theo dõi phiên bản dữ liệu nào đã được đọc.

Ví dụ: Một ứng dụng dịch vụ khách hàng. Nếu một khách hàng cập nhật thông tin liên hệ của họ trong một phiên làm việc, đại diện dịch vụ khách hàng sẽ thấy thông tin được cập nhật trong các tương tác tiếp theo trong cùng phiên đó.

6. Nhất quán đọc đơn điệu

Mô tả: Nhất quán đọc đơn điệu đảm bảo rằng nếu một người dùng đọc một phiên bản cụ thể của một mục dữ liệu, các lần đọc tiếp theo sẽ không bao giờ trả về một phiên bản cũ hơn của mục đó. Nó đảm bảo rằng người dùng luôn thấy dữ liệu tiến triển theo thời gian.

Đặc điểm:

• Sự tiến triển của dữ liệu: Đảm bảo rằng dữ liệu luôn tiến triển.
• Hữu ích cho việc kiểm toán: Giúp theo dõi các thay đổi dữ liệu và đảm bảo không có dữ liệu nào bị mất.

Ví dụ: Một hệ thống kiểm toán tài chính. Các kiểm toán viên cần xem một lịch sử giao dịch nhất quán, không có giao dịch nào biến mất hoặc bị sắp xếp lại.

Định lý CAP: Hiểu về sự đánh đổi

Định lý CAP là một nguyên tắc cơ bản trong các hệ thống phân tán, phát biểu rằng một hệ thống phân tán không thể đồng thời đảm bảo cả ba thuộc tính sau:

• Nhất quán (Consistency - C): Tất cả các nút đều thấy cùng một dữ liệu tại cùng một thời điểm.
• Khả dụng (Availability - A): Mọi yêu cầu đều nhận được phản hồi, không đảm bảo rằng nó chứa thông tin phiên bản mới nhất.
• Chịu phân vùng (Partition Tolerance - P): Hệ thống tiếp tục hoạt động bất chấp các phân vùng mạng (tức là các nút không thể giao tiếp với nhau).

Định lý CAP ngụ ý rằng khi thiết kế một cơ sở dữ liệu phân tán, bạn phải lựa chọn giữa tính nhất quán và tính khả dụng khi có sự cố phân vùng mạng. Bạn có thể ưu tiên tính nhất quán (hệ thống CP) hoặc tính khả dụng (hệ thống AP). Nhiều hệ thống lựa chọn tính nhất quán cuối cùng để duy trì tính khả dụng trong các sự cố phân vùng mạng.

BASE: Một giải pháp thay thế cho ACID dành cho các ứng dụng có khả năng mở rộng

Trái ngược với ACID, BASE là một tập hợp các thuộc tính thường được liên kết với cơ sở dữ liệu NoSQL và tính nhất quán cuối cùng:

• Basically Available (Về cơ bản là khả dụng): Hệ thống được thiết kế để có tính khả dụng cao, ngay cả khi có sự cố.
• Soft State (Trạng thái mềm): Trạng thái của hệ thống có thể thay đổi theo thời gian, ngay cả khi không có bất kỳ cập nhật rõ ràng nào. Điều này là do mô hình nhất quán cuối cùng, nơi dữ liệu có thể không nhất quán ngay lập tức trên tất cả các nút.
• Eventually Consistent (Nhất quán cuối cùng): Hệ thống cuối cùng sẽ trở nên nhất quán, nhưng có thể có một khoảng thời gian dữ liệu không nhất quán.

BASE thường được ưa chuộng cho các ứng dụng mà tính khả dụng cao và khả năng mở rộng quan trọng hơn tính nhất quán nghiêm ngặt, chẳng hạn như mạng xã hội, thương mại điện tử và hệ thống quản lý nội dung.

Lựa chọn mô hình nhất quán phù hợp: Các yếu tố cần xem xét

Việc lựa chọn mô hình nhất quán thích hợp cho cơ sở dữ liệu phân tán của bạn phụ thuộc vào một số yếu tố, bao gồm:

• Yêu cầu ứng dụng: Yêu cầu về tính toàn vẹn dữ liệu của ứng dụng của bạn là gì? Nó có yêu cầu tính nhất quán mạnh hay có thể chấp nhận tính nhất quán cuối cùng?
• Yêu cầu về hiệu suất: Yêu cầu về độ trễ và thông lượng của ứng dụng của bạn là gì? Tính nhất quán mạnh có thể gây ra chi phí hiệu suất đáng kể.
• Yêu cầu về tính khả dụng: Mức độ quan trọng của việc ứng dụng của bạn vẫn khả dụng ngay cả khi có sự cố là bao nhiêu? Tính nhất quán cuối cùng cung cấp tính khả dụng cao hơn.
• Độ phức tạp: Việc triển khai và duy trì một mô hình nhất quán cụ thể phức tạp đến mức nào? Các mô hình nhất quán mạnh có thể phức tạp hơn để triển khai.
• Chi phí: Chi phí triển khai và duy trì một giải pháp cơ sở dữ liệu phân tán.

Điều quan trọng là phải đánh giá cẩn thận các yếu tố này và chọn một mô hình nhất quán cân bằng giữa tính nhất quán, tính khả dụng và hiệu suất để đáp ứng các nhu cầu cụ thể của ứng dụng của bạn.

Ví dụ thực tế về các mô hình nhất quán đang được sử dụng

Dưới đây là một số ví dụ về cách các mô hình nhất quán khác nhau được sử dụng trong các ứng dụng thực tế:

• Google Cloud Spanner: Một dịch vụ cơ sở dữ liệu phân tán toàn cầu, có khả năng mở rộng và nhất quán mạnh mẽ. Nó sử dụng sự kết hợp của đồng hồ nguyên tử và cam kết hai pha để đạt được tính nhất quán mạnh trên các bản sao được phân tán về mặt địa lý.
• Amazon DynamoDB: Một dịch vụ cơ sở dữ liệu NoSQL được quản lý hoàn toàn, cung cấp tính nhất quán có thể điều chỉnh. Bạn có thể chọn giữa tính nhất quán cuối cùng và tính nhất quán mạnh trên cơ sở từng hoạt động.
• Apache Cassandra: Một cơ sở dữ liệu NoSQL phân tán, có khả năng mở rộng cao, được thiết kế cho tính khả dụng cao. Nó cung cấp tính nhất quán cuối cùng, nhưng cung cấp các mức độ nhất quán có thể điều chỉnh cho phép bạn tăng khả năng đọc được dữ liệu cập nhật nhất.
• MongoDB: Cung cấp các mức độ nhất quán có thể điều chỉnh. Nó hỗ trợ các cài đặt ưu tiên đọc, cho phép bạn kiểm soát dữ liệu được đọc từ bản sao nào, ảnh hưởng đến mức độ nhất quán.

Các phương pháp hay nhất để quản lý tính nhất quán của dữ liệu trong cơ sở dữ liệu phân tán

Dưới đây là một số phương pháp hay nhất để quản lý tính nhất quán của dữ liệu trong cơ sở dữ liệu phân tán:

• Hiểu dữ liệu của bạn: Nắm rõ các mẫu truy cập dữ liệu và yêu cầu về tính toàn vẹn dữ liệu của bạn.
• Chọn mô hình nhất quán phù hợp: Chọn một mô hình nhất quán phù hợp với nhu cầu và sự đánh đổi của ứng dụng của bạn.
• Giám sát và điều chỉnh: Liên tục giám sát hiệu suất của cơ sở dữ liệu và điều chỉnh cài đặt nhất quán của bạn khi cần thiết.
• Thực hiện giải quyết xung đột: Thực hiện các chiến lược giải quyết xung đột phù hợp để xử lý các sự không nhất quán tiềm tàng.
• Sử dụng phiên bản: Sử dụng phiên bản dữ liệu để theo dõi các thay đổi và giải quyết xung đột.
• Thực hiện thử lại và tính bất biến: Thực hiện các cơ chế thử lại cho các hoạt động thất bại và đảm bảo rằng các hoạt động là bất biến (tức là chúng có thể được thực hiện nhiều lần mà không làm thay đổi kết quả).
• Xem xét vị trí dữ liệu: Lưu trữ dữ liệu gần hơn với người dùng cần nó để giảm độ trễ và cải thiện hiệu suất.
• Sử dụng giao dịch phân tán một cách cẩn thận: Các giao dịch phân tán có thể phức tạp và tốn kém. Chỉ sử dụng chúng khi thực sự cần thiết.

Kết luận

Các mô hình nhất quán là một khía cạnh cơ bản của thiết kế cơ sở dữ liệu phân tán. Việc hiểu rõ các mô hình khác nhau và sự đánh đổi của chúng là rất quan trọng để xây dựng các ứng dụng toàn cầu mạnh mẽ và có khả năng mở rộng. Bằng cách xem xét cẩn thận các yêu cầu của ứng dụng và chọn mô hình nhất quán phù hợp, bạn có thể đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu và cung cấp trải nghiệm người dùng nhất quán, ngay cả trong môi trường phân tán.

Khi các hệ thống phân tán tiếp tục phát triển, các mô hình và kỹ thuật nhất quán mới liên tục được phát triển. Việc cập nhật những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực này là điều cần thiết đối với bất kỳ nhà phát triển nào làm việc với cơ sở dữ liệu phân tán. Tương lai của cơ sở dữ liệu phân tán bao gồm việc tạo ra sự cân bằng giữa tính nhất quán mạnh ở những nơi thực sự cần thiết và tận dụng tính nhất quán cuối cùng để tăng cường khả năng mở rộng và tính khả dụng trong các bối cảnh khác. Các phương pháp tiếp cận kết hợp mới và các mô hình nhất quán thích ứng cũng đang nổi lên, hứa hẹn sẽ tối ưu hóa hơn nữa hiệu suất và khả năng phục hồi của các ứng dụng phân tán trên toàn thế giới.