В ситуациях, когда наблюдается перегрузка в часы пик, шардирование помогает распределить нагрузку. Однако перед его применением стоит рассмотреть альтернативные решения, такие как кэширование. В нестандартных случаях, например, в системах Интернета вещей с данными в реальном времени, рекомендуется использовать временное шардирование, чтобы автоматически архивировать устаревшие данные. Шардирование баз данных — это не единственный способ масштабирования; его можно сравнить с репликацией и партиционированием. Репликация создает копии данных для чтения, однако не решает вопросы записи, что делает её идеальной для сценариев с высокой нагрузкой на чтение, например, в аналитических системах. Партиционирование, в свою очередь, разбивает таблицу внутри одной базы данных, что проще, чем шардирование, но ограничивает вас одним сервером.
Решения
- Шардинг также позволяет горизонтально масштабироваться и повышает устойчивость к сбоям — падение одного шарда приводит к деградации сервиса, но не к падению всей системы.
- Кластер может включать один шард (в этом случае обработку запроса называют удаленной, а не распределенной) или несколько шардов.
- Таким образом потребители сообщений будут подписываться на нужные топики.
- После подтверждения система сохранит новую конфигурацию шардирования и перераспределит нагрузку между воркерами в соответствии с их весами.
В базе данных есть таблица orders, её мы и хотим шардировать по customer_id при помощи хеширования (hash-based sharding). Благодаря этому способу мы можем равномерно распределять данные, и нам будет проще масштабировать систему при помощи создания новых шадров и добавления серверов. Этот механизм совместного использования позволяет хранить связанные данные на одном физическом осколке. Например, в реляционной базе данных связанные данные часто распределены по нескольким таблицам. Она не учитывает размер полезной нагрузки и занимаемое пространство.
База данных должна дополнительно фильтровать каждое чтение, чтобы не видеть состояния, зависящего от ожидающей транзакции между шардами, что влияет на все чтения в системе, даже нетранзакционные. Основное преимущество шардирования — возможность масштабировать систему горизонтально без потери производительности. При грамотной настройке архитектура способна выдерживать миллионы запросов в секунду и обслуживать растущие объёмы http://kazmedia.su/journals/page/3/index.html данных без необходимости полной перестройки сервера или изменения бизнес-логики.
Преимущества Шардирования
Шард — узел кластера, который может состоять из одной http://starweb.spb.ru/VidiTeleskopov/page/2/ или нескольких реплик. При горизонтальном шардировании большая таблица делится по горизонтали, т.е. Каждый шард содержит одинаковую структуру (набор столбцов), но разные строки данных.
Однако, этот метод по-прежнему ограничивается ресурсами одного сервера и не повышает отказоустойчивость системы в целом, т.к. Поэтому партиционирование подходит для проектов, когда объем данных в некоторых таблицах уже довольно велик и постоянно растет, но еще не требует масштабирования на множество серверов. Например, для таблицы в PostgreSQL партиционирование может быть уместно при объеме данных свыше 10 ГБ или несколько десятков миллионов строк. Когда данных становится больше, возможностей сервера уже не хватает. И в этом случае имеет смысл рассматривать шардирование, о котором поговорим далее.
Шардирование Баз Данных И Проектирование Систем
Наиболее распространённый способ — хеширование, при котором ключ каждой записи преобразуется в числовое значение, определяющее, в какой шард попадёт объект. Такой метод равномерно распределяет нагрузку, но усложняет операции межшардового поиска. Особенно актуален этот подход для высоконагруженных проектов — от социальных сетей и онлайн-магазинов до распределённых корпоративных систем и облачных хранилищ. Обе этих техники ускоряют выполнение запросов внутри одной партиции / шарда, так как количество обрабатываемых данных внутри отдельной партиции или отдельного шарда меньше, нежели их общее количество.
Шардирование (англ. sharding, также шардинг) — архитектурный приём, при котором общая база данных разбивается на более мелкие независимые фрагменты — шарды (от англ. shard — «осколок»). Вы можете самостоятельно определять, на какие серверы какие данные записывать, и выполнять запись непосредственно на каждый шард (то есть отправлять запросы INSERT напрямую в те таблицы, которые хранят данные). Это решение является наиболее гибким и оптимальным, поскольку вы можете использовать любую схему шардирования, отвечающую требованиям предметной области, и записывать данные на разные шарды полностью независимо. Допустим, у нас один сервер и он не справляется с запросами и большими данными. Конечно, мы можем заняться вертикальным масштабированием, поставить CPU производительнее, добавить больше ОЗУ и так далее. Во-первых, каким бы мощным ни был бы сервер, он со временем упрётся в потолок своей производительности.