👋🏿 🤷🏿 ♣️ आपको अर्ध-तुल्यकालिक प्रतिकृति की आवश्यकता क्यों हो सकती है? ↖️ 🚮 🧚🏽

सभी को नमस्कार। व्लादिस्लाव रोडिन के संपर्क में। मैं वर्तमान में ओटीयूएस पोर्टल पर सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर और हाई लोड सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर पर पाठ्यक्रम पढ़ा रहा हूं। पाठ्यक्रम की एक नई धारा "उच्च भार के वास्तुकार" की शुरुआत की प्रत्याशा में , मैंने एक छोटी आधिकारिक सामग्री लिखने का फैसला किया, जिसे मैं आपके साथ साझा करना चाहता हूं।

परिचय

इस तथ्य के कारण कि प्रति सेकंड लगभग 400-700 ऑपरेशन एचडीडी पर किया जा सकता है (जो कि एक अत्यधिक भारित सिस्टम पर गिरने वाले विशिष्ट आरपीएस के साथ अतुलनीय है), शास्त्रीय डिस्क डेटाबेस वास्तुकला का एक संकीर्ण गर्दन है। इसलिए, इस भंडार के स्केलिंग पैटर्न पर विशेष ध्यान दिया जाना चाहिए।

फिलहाल बेस स्केलिंग के 2 पैटर्न हैं: प्रतिकृति और पैनापन। साझाकरण आपको लेखन ऑपरेशन को स्केल करने की अनुमति देता है, और, परिणामस्वरूप, अपने क्लस्टर में प्रति सर्वर रिकॉर्डिंग के लिए आरपीएस को कम करता है। प्रतिकृति आपको वही करने की अनुमति देती है, लेकिन पढ़ने के संचालन के साथ। यह लेख इसी पैटर्न के लिए समर्पित है।

प्रतिकृति

यदि आप बहुत उच्च स्तर पर प्रतिकृति को देखते हैं, तो यह एक साधारण बात है: आपके पास एक सर्वर था, डेटा उस पर था, और फिर इस सर्वर ने इस डेटा को पढ़ने के भार का सामना करना बंद कर दिया। आप कुछ और सर्वर जोड़ते हैं, सभी सर्वरों पर डेटा सिंक्रनाइज़ करते हैं, और उपयोगकर्ता आपके क्लस्टर में किसी भी सर्वर से पढ़ सकता है।

स्पष्ट सादगी के बावजूद, इस योजना के विभिन्न कार्यान्वयन को वर्गीकृत करने के लिए कई विकल्प हैं:

क्लस्टर में भूमिकाएँ (मास्टर-मास्टर या मास्टर-दास)
अग्रेषित ऑब्जेक्ट्स (पंक्ति-आधारित, कथन-आधारित या मिश्रित)
नोड तुल्यकालन तंत्र के अनुसार

आज हम 3 अंक से निपटेंगे।

लेन-देन कैसे प्रतिबद्ध है

यह विषय सीधे प्रतिकृति से संबंधित नहीं है, इस पर एक अलग लेख लिखा जा सकता है, हालांकि, लेनदेन प्रतिबद्ध तंत्र की समझ के बिना, आगे पढ़ना बेकार है, मुझे आपको सबसे बुनियादी चीजों की याद दिलाने दें। एक लेनदेन 3 चरणों में किया जाता है:

डेटाबेस लॉग के लिए एक लेनदेन लेखन।
डेटाबेस इंजन में लेनदेन का अनुप्रयोग।
लेन-देन के सफल आवेदन के बारे में ग्राहक को पुष्टि लौटाएं।

विभिन्न डेटाबेस में, इस एल्गोरिथ्म में बारीकियां उत्पन्न हो सकती हैं: उदाहरण के लिए, MySQL डेटाबेस के InnoDB इंजन में 2 लॉग होते हैं: एक प्रतिकृति (बाइनरी लॉग) के लिए और दूसरा ACID (पूर्ववत / रीडू लॉग) को बनाए रखने के लिए, जबकि पोस्टग्रेक्यूएल में एक लॉग निष्पादित होता है। दोनों कार्य (आगे लॉग = वाल लिखें)। लेकिन ऊपर यह सामान्य अवधारणा है जो इस तरह की बारीकियों को नजरअंदाज करने की अनुमति देती है।

सिंक्रोनस (सिंक) प्रतिकृति

लेन-देन प्रतिबद्ध एल्गोरिथ्म में प्राप्त परिवर्तनों की प्रतिकृति के लिए तर्क जोड़ें:

डेटाबेस लॉग के लिए एक लेनदेन लेखन।
डेटाबेस इंजन में लेनदेन का अनुप्रयोग।
सभी प्रतिकृतियों को डेटा भेजना।
उन पर लेनदेन के बारे में सभी प्रतिकृतियों से पुष्टि प्राप्त करें।
लेन-देन के सफल आवेदन के बारे में ग्राहक को पुष्टि लौटाएं।

इस दृष्टिकोण के साथ, हमें कई नुकसान हैं:

क्लाइंट सभी प्रतिकृतियों पर लागू होने वाले परिवर्तनों की प्रतीक्षा कर रहा है।
जैसे-जैसे क्लस्टर में नोड्स की संख्या बढ़ती है, हम इस संभावना को कम करते हैं कि राइट ऑपरेशन सफल होगा।

यदि 1 पैराग्राफ के साथ सब कुछ कम या ज्यादा स्पष्ट है, तो 2 पैरा के कारणों को स्पष्ट किया जाना चाहिए। यदि सिंक्रोनस प्रतिकृति के दौरान हमें कम से कम एक नोड से प्रतिक्रिया नहीं मिलती है, तो हम लेन-देन वापस करते हैं। इस प्रकार, क्लस्टर में नोड्स की संख्या बढ़ने से, आप संभावना बढ़ाते हैं कि राइट ऑपरेशन विफल हो जाएगा।

क्या हम केवल नोड्स के एक निश्चित अंश से पुष्टि के लिए प्रतीक्षा कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, 51% (कोरम) से? हां, हम कर सकते हैं, लेकिन शास्त्रीय संस्करण में, सभी नोड्स से पुष्टि की आवश्यकता है, क्योंकि यह है कि हम क्लस्टर में डेटा की पूर्ण स्थिरता सुनिश्चित कर सकते हैं, जो इस प्रकार की प्रतिकृति का निस्संदेह लाभ है।

Async प्रतिकृति

चलो पिछले एल्गोरिथ्म को संशोधित करते हैं। हम प्रतिकृतियों में डेटा "कुछ समय बाद" और "कुछ समय बाद" प्रतिकृति पर डेटा लागू करेंगे:

डेटाबेस लॉग के लिए एक लेनदेन लेखन।
डेटाबेस इंजन में लेनदेन का अनुप्रयोग।
लेन-देन के सफल आवेदन के बारे में ग्राहक को पुष्टि लौटाएं।
प्रतिकृतियों में डेटा भेजना और उनमें परिवर्तन लागू करना।

यह दृष्टिकोण इस तथ्य की ओर जाता है कि क्लस्टर तेज है, क्योंकि हम क्लाइंट को प्रतिकृतियों तक पहुंचने के लिए डेटा का इंतजार नहीं करते हैं और यहां तक कि संचार भी किया जाता है।

लेकिन "कुछ समय बाद" प्रतिकृतियां डेटा को छोड़ने की स्थिति से लेन-देन की हानि हो सकती है, और उपयोगकर्ता को लेनदेन की हानि की पुष्टि हो सकती है, क्योंकि यदि डेटा को दोहराने का समय नहीं था, तो ऑपरेशन की सफलता के बारे में ग्राहक को एक पुष्टिकरण भेजा गया था, और नोड जिसमें बदलाव आए हैं। एचडीडी, हम लेनदेन खो रहे हैं, जिससे बहुत अप्रिय परिणाम हो सकते हैं।

सेमीसिंक प्रतिकृति

अंत में, हमें अर्ध-तुल्यकालिक प्रतिकृति मिली। इस प्रकार की प्रतिकृति बहुत ज्ञात नहीं है और बहुत सामान्य नहीं है, लेकिन यह काफी रुचि की है, क्योंकि यह तुल्यकालिक और अतुल्यकालिक दोनों प्रतिकृति के लाभों को जोड़ सकती है।

आइए 2 पिछले दृष्टिकोणों को संयोजित करने का प्रयास करें। हम क्लाइंट को लंबे समय तक नहीं रखेंगे, लेकिन हमें आवश्यकता है कि डेटा को दोहराया जाए:

डेटाबेस लॉग के लिए एक लेनदेन लेखन।
डेटाबेस इंजन में लेनदेन का अनुप्रयोग।
डेटा को प्रतिकृतियों में भेजना।
परिवर्तन प्राप्त करने के बारे में प्रतिकृति से पुष्टि प्राप्त करना (उन्हें "कुछ समय बाद" लागू किया जाएगा)।
लेन-देन के सफल आवेदन के बारे में ग्राहक को पुष्टि लौटाएं।

कृपया ध्यान दें कि इस एल्गोरिथ्म के साथ, परिवर्तन और प्रतिकृति नोड्स को स्वीकार करने वाले नोड के पतन की स्थिति में केवल लेनदेन का नुकसान होता है। इस तरह की खराबी की संभावना को छोटा माना जाता है, और ये जोखिम स्वीकार किए जाते हैं।

लेकिन इस दृष्टिकोण के साथ, प्रेत रीडिंग का जोखिम संभव है। निम्नलिखित परिदृश्य की कल्पना करें: चरण 4 में, हमें किसी भी प्रतिकृति से पुष्टि नहीं मिली। हमें इस लेन-देन को वापस करना होगा, और ग्राहक को इसकी पुष्टि नहीं करनी चाहिए। चूंकि डेटा चरण 2 में लागू किया गया था, इसलिए चरण 2 के अंत और लेनदेन रोलबैक के बीच एक समय अंतराल है, जिसके दौरान समानांतर लेनदेन उन परिवर्तनों को देख सकते हैं जो डेटाबेस में नहीं होना चाहिए।

कम-कम अर्ध-प्रतिकृति प्रतिकृति

यदि आप थोड़ा सोचते हैं, तो आप केवल इस परिदृश्य में प्रेत रीडिंग की समस्या को ठीक करने के लिए एल्गोरिदम के चरणों को बदल सकते हैं:

डेटाबेस लॉग के लिए एक लेनदेन लेखन।
प्रतिकृति डेटा भेज रहा है।
परिवर्तन प्राप्त करने के बारे में प्रतिकृति से पुष्टि प्राप्त करना (उन्हें "कुछ समय बाद" लागू किया जाएगा)।
डेटाबेस इंजन में लेनदेन का अनुप्रयोग।
लेन-देन के सफल आवेदन के बारे में ग्राहक को पुष्टि लौटाएं।

अब हम केवल तभी परिवर्तन करते हैं जब उन्हें दोहराया जाता है।

निष्कर्ष

हमेशा की तरह, कोई सही समाधान नहीं हैं, समाधान का एक सेट है, जिनमें से प्रत्येक के अपने फायदे और नुकसान हैं और विभिन्न वर्गों की समस्याओं को हल करने के लिए उपयुक्त है। यह किसी प्रतिकृति डेटाबेस के डेटा को सिंक्रनाइज़ करने के लिए एक तंत्र चुनने के लिए भी सही है। अर्ध-समकालिक प्रतिकृति के लाभों का समूह ठोस और दिलचस्प है, जो कि कम प्रसार के बावजूद ध्यान देने योग्य माना जाता है।

बस इतना ही। कोर्स पर मिलते हैं !

आपको अर्ध-तुल्यकालिक प्रतिकृति की आवश्यकता क्यों हो सकती है?