Каждый шард в общем случае представляет собой полноценную базу PostgreSQL, которая может иметь свою внутреннюю архитектуру высокодоступности – например, репликацию (ведущий/ведомый) для отказоустойчивости. В контексте шардирования набор реплик, относящихся к одному шару, иногда называют реплика-сетом (аналогично тому, как это принято, например, в MongoDB). Таким образом, шардированный кластер объединяет свойства распределенной системы (данные разбиты по узлам) и репликации (каждый узел может быть резервирован). В идеале такая система для внешнего пользователя выглядит как единая база данных, полностью поддерживающая транзакционность и консистентность ACID, несмотря на то что под капотом работает множество PostgreSQL-инстансов. Изначально они предназначены для OLTP-нагрузок с не очень большими объемами данных.
Масштабирование Системы: Добавление Шардов И Миграция Данных
Тема шардирования интересна компаниям, развивающим масштабируемые финтех-сервисы и стремящимся повысить надежность и предсказуемость эксплуатации критически важных ИТ-платформ. • Ethereum активно внедряет шардирование для улучшения своей сети и поддержки DeFi и NFT. • Шардирование увеличивает пропускную способность блокчейна за счёт параллельной обработки данных.
- Мы обмениваем удобство и простоту классической монолитной базы на масштабируемость.
- Если транзакция застряла (crash recovery), ShardingSphere по журналу xa_transaction на диске (для Atomikos) может попытаться восстановить.
- Опционально можно добавить метрику для отслеживания частоты запросов по старому маппингу, которая будет сигнализировать нам о том, что данные перетащились и можно отключать дублирующий легаси-флоу.
- Промахнетесь с ключом – получите кривое распределение данных, какие-то шарды будут перегружены (“горячие” шарды), а масштабировать все это добро в будущем станет очень больно.
Увеличение Пропускной Способности
Поэтому для ускорения работы информационной системы необходимо ускорить хранилище. Для этого есть довольно много приемов, от выбора оптимальной структуры хранения данных и вычислительного движка до тюнинга запросов и настройки параметров оптимизатора системы управления базой данных (СУБД). Например, не всегда есть возможность перекроить структуру таблиц, которые уже содержат данные. Более того, часто бывает так, что эта структура вполне подходящая для большинства вариантов использования системы. При таком подходе транзакции распределяются между различными шардами в зависимости от их характеристик. Например, определенные типы платежей могут обрабатываться в одном шарде, а взаимодействия со смарт-контрактами – в другом.
Шардирование — это разновидность партиционирования (от англ. partition — деление, раздел). Отличие в том, что партиционирование подразумевает разделение данных внутри одной БД, а шардирование распределяет их по разным экземплярам БД. Внедрение шардинга оправдано в тех случаях, когда традиционные подходы к масштабированию https://www.xcritical.com/ исчерпаны, а проект сталкивается с необходимостью поддерживать значительный рост числа пользователей и объёмов хранимых данных. Так как каждый шард работает независимо, атакующие могут попытаться взять под контроль один из них, не атакуя всю сеть. Для предотвращения подобных атак используются механизмы случайного распределения узлов и периодического перемещения валидаторов между шарами. Шардинг криптовалют решает одну из главных проблем блокчейнов – низкую масштабируемость.
Важно заранее подумать о том, как вы будете решать вопросы консистентности при решардинге. Ключ шардирования выбираем с умом, предварительно медитируем над метриками, чтобы чётко видеть картину того, как данные пишутся, запрашиваются и хранятся. А потом ещё раз, и ещё, и ещё, особенно, если бизнес будет расти и данных будет становиться всё больше. Поэтому приберегите инструменты, которые вам помогли однажды, и ничего страшного, если запускать вы их будете раз в полгода. Вариант SQL-запроса предполагает, что мы храним гошный UInt64 в постгревом BigInt.
Одним из наиболее популярных решений для горизонтального масштабирования PostgreSQL является расширение Citus. Citus превращает кластер узлов PostgreSQL в единую распределенную базу, добавляя поддержку шардирования таблиц и распределенного выполнения запросов. Чем популярнее становится проект, тем большее число пользователей он привлекает, а они, в свою очередь, проводят в сети множество транзакций, запусков dApps и прочих процессов. Результат — скорость транзакций падает, комиссии растут, и все это становится препятствием для расширения и развития проекта в будущем. Деление сети на шарды (их еще называют осколками) позволяет увеличить пропускную способность блокчейна и таким образом решить эту проблему. Главным плюсом диапазонов является то, что если потребуется добавить новый сегмент, то его можно добавить таким образом, чтобы не перемещать уже имеющиеся данные, то есть не делать решардинг.
Однако, необходимо учитывать сложность настройки, сложность запросов и ограниченную гибкость при использовании этого подхода. Управление и мониторинг шардированных баз данных является важной задачей для обеспечения надежной и эффективной работы системы. Правильная настройка и контроль позволят избежать сбоев, снизить нагрузку на серверы и обеспечить безопасность данных. Для управления шардированными данными в PostgreSQL можно использовать утилиту pg_shard, которая позволяет создавать, изменять и удалять шарды, а также выполнять другие административные задачи. С ее помощью можно легко добавлять новые серверы, балансировать нагрузку и масштабировать систему. Итак, обработка запросов к шардированным таблицам – это сложная и важная задача.
Такой подход улучшает производительность запросов (меньше ширина таблиц) и масштабирует конкретные узкие места, но требует изменения схемы и логики приложения. Шардирование — это сжигание токенов принцип проектирования базы данных, при котором части одной таблицы размещаются на разных шардах. Шард — узел кластера, который может состоять из одной или нескольких реплик. Запрос на чтение или запись в шард может быть отправлен на любую его реплику, выделенного мастера нет.
Через переменную окружения SHARD_ID будем передавать сервису его идентификатор шарда. Благодаря этому сервис получит свои конфиги и секреты, а так же подключение к БД, принадлежащие нужному шарду. Для отправки сообщений добавлен новый интерфейс ShardedEventProducer, позволяющий указать в какой именно шард нужно отправлять сообщение. В зависимости от флага sharded конфигурации производителя сообщения будет создаваться либо стандартная реализация, либо шардирования.
Ведь для решардинга достаточно просто шардирование перетащить целую партицию с одного шарда в другой. Со временем вы устанете от трёхэтажного мата негодования, вызванного пятиэтажными пакетными запросами, из-за которых горячие данные не будут нормально попадать в кеш. Такой способ работает лишь в том случае, если партиционирование выполняется по дате, но запросы, как правило, обращаются к свежим или старым данным, как, например, во многих OLAP-системах.
C4-модели (как контейнерная диаграмма выше) и sequence-диаграммы помогают команде разработчиков и DevOps понимать, где искать проблему. Если, например, на одном шарде заметен рост времени ответа, по метрикам можно определить, какие запросы туда идут, и по логам – почему (возможно, не учли шардирующий ключ в WHERE, и ShardingSphere роутит на все базы). Комьюнити PostgreSQL продолжает улучшать и FDW, и партиционирование – возможно, в будущем появится более полная встроенная поддержка шардирования. Уже в PostgreSQL появились, например, публичные подписки логической репликации, позволяющие частично реплицировать таблицы на узлы, глобальные SNP-идентификаторы транзакций (подготовка для распределенных транзакций). Проекты вроде Postgres-XL/XC шли по пути создания своего планировщика и распределенной СУБД на основе Postgres, но они требуют форка ядра и отстают от актуальных версий.