Модели согласованности баз данных в распределенных системах
В этой статье разработчиками компании DST Global, рассматриваются модели согласованности баз данных в распределенных системах и объясняются компромиссы между сильным, окончательным, причинным и другими типами согласованности. Согласованность базы данных — это фундаментальное свойство, которое гарантирует, что данные остаются точными, действительными и надежными во всех транзакциях. В традиционных базах данных согласованность часто ассоциируется со свойствами ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность), которые гарантируют, что транзакции переводят базу данных из одного действительного состояния в другое. Однако в распределенных базах данных согласованность приобретает более широкое значение, уравновешивая компромиссы с доступностью и устойчивостью к разделам, как описано в теореме CAP. С ростом облачных вычислений, глобальных приложений и распределенных архитектур модели согласованности баз данных стали критически важными для обеспечения бесперебойных и надежных операций с данными. В этой статье рассматриваются различные типы моделей согласованности баз данных, их компромиссы и их актуальность в современных распределенных системах. Краткий обзор теоремы CAP Теорема CAP утверждает, что в распределенной системе невозможно достичь всех трех свойств одновременно: - Согласованность (C). Каждое чтение получает последнюю запись или ошибку. Это означает, что все узлы в системе видят одни и те же данные в одно и то же время. - Доступность (A). Каждый запрос получает ответ, даже если некоторые узлы не работают. Система остается работоспособной. - Устойчивость к разделению (P). Система продолжает функционировать, несмотря на разделение сети (т. е. сбои связи между узлами). На практике: - Системы CP (согласованность + устойчивость к разделению). Приоритет согласованности над доступностью. Во время разделения сети некоторые запросы могут блокироваться, чтобы гарантировать, что все узлы имеют актуальные данные. Например, Google Spanner, Zookeeper и системы на основе RDBMS. - Системы AP (доступность + устойчивость к разделению). Приоритет доступности над согласованностью. Система отвечает на запросы, даже если некоторые узлы возвращают устаревшие данные. Например, DynamoDB, Cassandra, S3, CouchDB. - Системы CA (согласованность + доступность). Системы CA невозможны в распределенных системах, поскольку в конечном итоге произойдут сбои в сети, требующие устойчивости к разделам. Это возможно только в нераспределенных одноузловых системах. Согласованность базы данных Различные распределенные базы данных достигают согласованности посредством систем CP или AP, обычно называемых сильной согласованностью и окончательной согласованностью соответственно. Несколько моделей согласованности попадают в эти категории, каждая из которых имеет различные гарантии и компромиссы. 1. Сильная последовательность Сильная согласованность гарантирует, что все реплики базы данных отражают последние обновления сразу после фиксации транзакции. Это гарантирует, что каждая операция чтения извлекает самую последнюю запись, обеспечивая линейный и предсказуемый опыт для пользователей. Использование Эти системы используются в сценариях, где критически важно поддерживать единое согласованное состояние на всех распределенных узлах. - Выборы лидера. Обеспечивает единого активного лидера в распределенных системах (например, Kafka, ZooKeeper). - Управление конфигурацией. Синхронизирует конфигурации между узлами (например, ZooKeeper и т.д.). - Распределенные блокировки. Предотвращает состояние гонки, обеспечивая исключительный доступ (например, ZooKeeper, Chubby). - Управление метаданными. Поддерживает согласованность метаданных файловой системы (например, HDFS NameNode, Chubby). - Обнаружение сервисов. Отслеживает работающие сервисы и их местоположение (например, Consul и т. д.). - Координация транзакций. Обеспечивает транзакции ACID на распределенных узлах (например, Spanner, CockroachDB). Компромиссы - Гарантирует корректность, но увеличивает задержку и снижает доступность при сбоях в сети. - Трудно масштабировать в сильно распределенных средах. - Могут потребоваться сложные распределенные протоколы консенсуса, такие как Paxos или Raft, что может снизить производительность системы. 2. Окончательная согласованность Конечная согласованность допускает временную несогласованность данных в разных репликах, но гарантирует, что все реплики со временем придут к одному и тому же состоянию, если не произойдет никаких новых обновлений. Эта модель отдает приоритет доступности и устойчивости к разделам над немедленной согласованностью. Использование Базы данных согласованности в конечном счете (системы AP в теореме CAP) используются там, где доступность имеет приоритет над строгой согласованностью. Эти базы данных допускают временные несоответствия, но гарантируют, что данные в конечном итоге синхронизируются между узлами. - Приложения глобального масштаба. Реплицируются в нескольких регионах для доступа с малой задержкой (например, DynamoDB, Cosmos DB). - Ленты социальных сетей. Обновления могут немного задерживаться, но должны оставаться высокодоступными (например, Cassandra, Riak). - Корзины покупок в электронной коммерции. Разрешите пользователям добавлять товары, даже если некоторые узлы временно несовместимы (например, DynamoDB, CouchDB). - Сети доставки контента (CDN). Быстро обслуживайте кэшированный контент, даже если последняя версия недоступна немедленно (например, Akamai, Cloudflare). - Системы обмена сообщениями и уведомления. Обеспечьте доставку сообщений без блокировки (например, RabbitMQ, Kafka). - Распределенные кэши. Храните часто используемые данные с последующей синхронизацией (например, Redis в режиме AP, Memcached). - IoT и сенсорные сети. Обработка высокой пропускной способности записи и синхронизация данных с течением времени (например, Apache Cassandra, InfluxDB). Компромиссы - Обеспечивает низкую задержку и высокую доступность, но может предоставлять устаревшие данные. - Требуются механизмы разрешения конфликтов для устранения несоответствий. - В некоторых системах реализована настраиваемая согласованность, позволяющая приложениям динамически выбирать между строгой и возможной согласованностью. 3. Причинно-следственная последовательность Причинно-следственная последовательность гарантирует, что операции, имеющие причинно-следственную связь, отображаются в одном и том же порядке для всех клиентов. Однако независимые операции могут отображаться в разных порядках. Использование - Если Алиса разместит комментарий к посту Боба, все пользователи должны увидеть пост Боба раньше комментария Алисы. - TAO (база данных графов) Facebook поддерживает причинно-следственную последовательность социальных взаимодействий. - Платформы совместного редактирования, такие как Google Docs, могут полагаться на причинно-следственную последовательность, чтобы гарантировать, что изменения появляются в правильном порядке. - Cassandra (с облегченными транзакциями — LWT) использует причинно-следственную согласованность с временными метками в некоторых конфигурациях, чтобы гарантировать, что зависящие друг от друга операции упорядочены правильно. - Riak (с причинно-следственными контекстами) использует векторные часы для отслеживания причинно-следственных зависимостей и разрешения конфликтов. Компромиссы - Более слабая, чем сильная, согласованность, но позволяет избежать аномалий в причинно-следственных событиях. - Может оказаться сложной задачей для внедрения в системах с высокой степенью параллельности работы пользователей. 4. Монотонная последовательность - Монотонные чтения. Гарантирует, что если процесс считывает значение элемента данных, он никогда не увидит более старое значение в будущих чтениях. - Монотонные записи. Гарантирует, что записи применяются в порядке, выданном одним процессом. Эта модель полезна для приложений, требующих упорядоченных обновлений, таких как синхронизация с Google Диском или распределенные системы кэширования. Использование - Сеансы пользователей. Гарантирует, что пользователи всегда видят последние обновления на всех серверах (Google Spanner, DynamoDB, Cosmos DB). - Ленты социальных сетей. Предотвращает повторное появление старых сообщений после просмотра более новой версии (Cassandra, Riak, DynamoDB). - Транзакции электронной коммерции. Гарантирует, что статусы заказов не изменятся (например, «Отправлено» никогда не вернется к «Обрабатывается») (Google Spanner, Cosmos DB). - Распределенное кэширование. Позволяет избежать обслуживания устаревших записей кэша после появления более новой версии (Redis, DynamoDB). Компромиссы - Предотвращает проблемы несоответствия, но не обеспечивает строгого глобального порядка. - Может привести к задержкам при синхронизации реплик в разных регионах. 5. Последовательность Read-Your-Writes Согласованность Read-Your-Writes гарантирует, что как только пользователь записывает (обновляет) данные, любое последующее чтение тем же пользователем всегда будет отражать это обновление. Это не позволяет пользователям видеть устаревшие данные после их собственных изменений. Использование - Обновления профиля пользователя. Гарантирует, что пользователь немедленно увидит последние изменения своего профиля (Google Spanner, DynamoDB (согласованность сеанса), Cosmos DB). - Публикации в социальных сетях. Гарантирует, что пользователи всегда будут видеть свои последние публикации или комментарии после их отправки (Cassandra, DynamoDB, Riak). - Приложения для редактирования документов. Гарантирует пользователям просмотр последней версии документа после сохранения (Google Drive (на основе Spanner), Dropbox). Компромиссы - Может привести к разным гарантиям согласованности для разных пользователей. - Хорошо работает в моделях согласованности на основе сеансов, но не всегда может гарантировать глобальную согласованность. Выбор правильной модели согласованности Выбор модели согласованности зависит от требований приложения: - Финансовые транзакции, банковское дело и системы управления запасами требуют строгой согласованности для предотвращения аномалий. - Каналы социальных сетей, рекомендательные системы и слои кэширования выигрывают от конечной согласованности для оптимизации масштабируемости. - Системы обмена сообщениями и приложения для совместной работы часто требуют причинно-следственной последовательности для поддержания правильного порядка зависимых событий. - Платформы электронной коммерции могут отдать предпочтение единообразию «прочитай свои записи», чтобы пользователи могли видеть свои последние покупки. - Распределенные файловые системы и контроль версий могут полагаться на монотонную согласованность для предотвращения проблем с откатом. Заключение Согласованность базы данных является критически важным аспектом управления данными как в традиционных, так и в распределенных системах. Хотя сильная согласованность обеспечивает правильность, она достигается за счет производительности и доступности. Окончательная согласованность ставит во главу угла масштабируемость и отказоустойчивость, но может привносить временные несоответствия. Различные модели, такие как причинная, монотонная и согласованность read-your-writes, предлагают промежуточные решения, адаптированные к конкретным вариантам использования. Понимание компромиссов каждой модели необходимо для проектирования надежных и эффективных архитектур данных в современных приложениях. С ростом сложности распределенных систем выбор правильной модели согласованности становится более важным, чем когда-либо. #DST #DSTGlobal #ДСТ #ДСТГлобал #базаданных #БД #CAP #Cassandra #IoT #сенсорныесети #CDN #RabbitMQ #Kafka #Redis #DynamoDB #S3 #CouchDB #кэширование #CosmosDB #Database #systems Читать далее: https://dstglobal.ru/club/1042-modeli-soglasovannosti-baz-dannyh-v-raspredelennyh-sistemah
DST Global
Модели согласованности баз данных в распределенных системах
В этой статье разработчиками компании DST Global, рассматриваются модели согласованности баз данных в распределенных системах и объясняются компромиссы между сильным, окончательным, причинным и другими типами согласованности.
Согласованность базы данных — это фундаментальное свойство, которое гарантирует, что данные остаются точными, действительными и надежными во всех транзакциях. В традиционных базах данных согласованность часто ассоциируется со свойствами ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность), которые гарантируют, что транзакции переводят базу данных из одного действительного состояния в другое. Однако в распределенных базах данных согласованность приобретает более широкое значение, уравновешивая компромиссы с доступностью и устойчивостью к разделам, как описано в теореме CAP.
С ростом облачных вычислений, глобальных приложений и распределенных архитектур модели согласованности баз данных стали критически важными для обеспечения бесперебойных и надежных операций с данными. В этой статье рассматриваются различные типы моделей согласованности баз данных, их компромиссы и их актуальность в современных распределенных системах.
Краткий обзор теоремы CAP
Теорема CAP утверждает, что в распределенной системе невозможно достичь всех трех свойств одновременно:
- Согласованность (C). Каждое чтение получает последнюю запись или ошибку. Это означает, что все узлы в системе видят одни и те же данные в одно и то же время.
- Доступность (A). Каждый запрос получает ответ, даже если некоторые узлы не работают. Система остается работоспособной.
- Устойчивость к разделению (P). Система продолжает функционировать, несмотря на разделение сети (т. е. сбои связи между узлами).
На практике:
- Системы CP (согласованность + устойчивость к разделению). Приоритет согласованности над доступностью. Во время разделения сети некоторые запросы могут блокироваться, чтобы гарантировать, что все узлы имеют актуальные данные. Например, Google Spanner, Zookeeper и системы на основе RDBMS.
- Системы AP (доступность + устойчивость к разделению). Приоритет доступности над согласованностью. Система отвечает на запросы, даже если некоторые узлы возвращают устаревшие данные. Например, DynamoDB, Cassandra, S3, CouchDB.
- Системы CA (согласованность + доступность). Системы CA невозможны в распределенных системах, поскольку в конечном итоге произойдут сбои в сети, требующие устойчивости к разделам. Это возможно только в нераспределенных одноузловых системах.
Согласованность базы данных
Различные распределенные базы данных достигают согласованности посредством систем CP или AP, обычно называемых сильной согласованностью и окончательной согласованностью соответственно. Несколько моделей согласованности попадают в эти категории, каждая из которых имеет различные гарантии и компромиссы.
1. Сильная последовательность
Сильная согласованность гарантирует, что все реплики базы данных отражают последние обновления сразу после фиксации транзакции. Это гарантирует, что каждая операция чтения извлекает самую последнюю запись, обеспечивая линейный и предсказуемый опыт для пользователей.
Использование
Эти системы используются в сценариях, где критически важно поддерживать единое согласованное состояние на всех распределенных узлах.
- Выборы лидера. Обеспечивает единого активного лидера в распределенных системах (например, Kafka, ZooKeeper).
- Управление конфигурацией. Синхронизирует конфигурации между узлами (например, ZooKeeper и т.д.).
- Распределенные блокировки. Предотвращает состояние гонки, обеспечивая исключительный доступ (например, ZooKeeper, Chubby).
- Управление метаданными. Поддерживает согласованность метаданных файловой системы (например, HDFS NameNode, Chubby).
- Обнаружение сервисов. Отслеживает работающие сервисы и их местоположение (например, Consul и т. д.).
- Координация транзакций. Обеспечивает транзакции ACID на распределенных узлах (например, Spanner, CockroachDB).
Компромиссы
- Гарантирует корректность, но увеличивает задержку и снижает доступность при сбоях в сети.
- Трудно масштабировать в сильно распределенных средах.
- Могут потребоваться сложные распределенные протоколы консенсуса, такие как Paxos или Raft, что может снизить производительность системы.
2. Окончательная согласованность
Конечная согласованность допускает временную несогласованность данных в разных репликах, но гарантирует, что все реплики со временем придут к одному и тому же состоянию, если не произойдет никаких новых обновлений. Эта модель отдает приоритет доступности и устойчивости к разделам над немедленной согласованностью.
Использование
Базы данных согласованности в конечном счете (системы AP в теореме CAP) используются там, где доступность имеет приоритет над строгой согласованностью. Эти базы данных допускают временные несоответствия, но гарантируют, что данные в конечном итоге синхронизируются между узлами.
- Приложения глобального масштаба. Реплицируются в нескольких регионах для доступа с малой задержкой (например, DynamoDB, Cosmos DB).
- Ленты социальных сетей. Обновления могут немного задерживаться, но должны оставаться высокодоступными (например, Cassandra, Riak).
- Корзины покупок в электронной коммерции. Разрешите пользователям добавлять товары, даже если некоторые узлы временно несовместимы (например, DynamoDB, CouchDB).
- Сети доставки контента (CDN). Быстро обслуживайте кэшированный контент, даже если последняя версия недоступна немедленно (например, Akamai, Cloudflare).
- Системы обмена сообщениями и уведомления. Обеспечьте доставку сообщений без блокировки (например, RabbitMQ, Kafka).
- Распределенные кэши. Храните часто используемые данные с последующей синхронизацией (например, Redis в режиме AP, Memcached).
- IoT и сенсорные сети. Обработка высокой пропускной способности записи и синхронизация данных с течением времени (например, Apache Cassandra, InfluxDB).
Компромиссы
- Обеспечивает низкую задержку и высокую доступность, но может предоставлять устаревшие данные.
- Требуются механизмы разрешения конфликтов для устранения несоответствий.
- В некоторых системах реализована настраиваемая согласованность, позволяющая приложениям динамически выбирать между строгой и возможной согласованностью.
3. Причинно-следственная последовательность
Причинно-следственная последовательность гарантирует, что операции, имеющие причинно-следственную связь, отображаются в одном и том же порядке для всех клиентов. Однако независимые операции могут отображаться в разных порядках.
Использование
- Если Алиса разместит комментарий к посту Боба, все пользователи должны увидеть пост Боба раньше комментария Алисы.
- TAO (база данных графов) Facebook поддерживает причинно-следственную последовательность социальных взаимодействий.
- Платформы совместного редактирования, такие как Google Docs, могут полагаться на причинно-следственную последовательность, чтобы гарантировать, что изменения появляются в правильном порядке.
- Cassandra (с облегченными транзакциями — LWT) использует причинно-следственную согласованность с временными метками в некоторых конфигурациях, чтобы гарантировать, что зависящие друг от друга операции упорядочены правильно.
- Riak (с причинно-следственными контекстами) использует векторные часы для отслеживания причинно-следственных зависимостей и разрешения конфликтов.
Компромиссы
- Более слабая, чем сильная, согласованность, но позволяет избежать аномалий в причинно-следственных событиях.
- Может оказаться сложной задачей для внедрения в системах с высокой степенью параллельности работы пользователей.
4. Монотонная последовательность
- Монотонные чтения. Гарантирует, что если процесс считывает значение элемента данных, он никогда не увидит более старое значение в будущих чтениях.
- Монотонные записи. Гарантирует, что записи применяются в порядке, выданном одним процессом.
Эта модель полезна для приложений, требующих упорядоченных обновлений, таких как синхронизация с Google Диском или распределенные системы кэширования.
Использование
- Сеансы пользователей. Гарантирует, что пользователи всегда видят последние обновления на всех серверах (Google Spanner, DynamoDB, Cosmos DB).
- Ленты социальных сетей. Предотвращает повторное появление старых сообщений после просмотра более новой версии (Cassandra, Riak, DynamoDB).
- Транзакции электронной коммерции. Гарантирует, что статусы заказов не изменятся (например, «Отправлено» никогда не вернется к «Обрабатывается») (Google Spanner, Cosmos DB).
- Распределенное кэширование. Позволяет избежать обслуживания устаревших записей кэша после появления более новой версии (Redis, DynamoDB).
Компромиссы
- Предотвращает проблемы несоответствия, но не обеспечивает строгого глобального порядка.
- Может привести к задержкам при синхронизации реплик в разных регионах.
5. Последовательность Read-Your-Writes
Согласованность Read-Your-Writes гарантирует, что как только пользователь записывает (обновляет) данные, любое последующее чтение тем же пользователем всегда будет отражать это обновление. Это не позволяет пользователям видеть устаревшие данные после их собственных изменений.
Использование
- Обновления профиля пользователя. Гарантирует, что пользователь немедленно увидит последние изменения своего профиля (Google Spanner, DynamoDB (согласованность сеанса), Cosmos DB).
- Публикации в социальных сетях. Гарантирует, что пользователи всегда будут видеть свои последние публикации или комментарии после их отправки (Cassandra, DynamoDB, Riak).
- Приложения для редактирования документов. Гарантирует пользователям просмотр последней версии документа после сохранения (Google Drive (на основе Spanner), Dropbox).
Компромиссы
- Может привести к разным гарантиям согласованности для разных пользователей.
- Хорошо работает в моделях согласованности на основе сеансов, но не всегда может гарантировать глобальную согласованность.
Выбор правильной модели согласованности
Выбор модели согласованности зависит от требований приложения:
- Финансовые транзакции, банковское дело и системы управления запасами требуют строгой согласованности для предотвращения аномалий.
- Каналы социальных сетей, рекомендательные системы и слои кэширования выигрывают от конечной согласованности для оптимизации масштабируемости.
- Системы обмена сообщениями и приложения для совместной работы часто требуют причинно-следственной последовательности для поддержания правильного порядка зависимых событий.
- Платформы электронной коммерции могут отдать предпочтение единообразию «прочитай свои записи», чтобы пользователи могли видеть свои последние покупки.
- Распределенные файловые системы и контроль версий могут полагаться на монотонную согласованность для предотвращения проблем с откатом.
Заключение
Согласованность базы данных является критически важным аспектом управления данными как в традиционных, так и в распределенных системах. Хотя сильная согласованность обеспечивает правильность, она достигается за счет производительности и доступности. Окончательная согласованность ставит во главу угла масштабируемость и отказоустойчивость, но может привносить временные несоответствия. Различные модели, такие как причинная, монотонная и согласованность read-your-writes, предлагают промежуточные решения, адаптированные к конкретным вариантам использования.
Понимание компромиссов каждой модели необходимо для проектирования надежных и эффективных архитектур данных в современных приложениях. С ростом сложности распределенных систем выбор правильной модели согласованности становится более важным, чем когда-либо.
#DST #DSTGlobal #ДСТ #ДСТГлобал #базаданных #БД #CAP #Cassandra #IoT #сенсорныесети #CDN #RabbitMQ #Kafka #Redis #DynamoDB #S3 #CouchDB #кэширование #CosmosDB #Database #systems
Читать далее: https://dstglobal.ru/club/1042-modeli-soglasovannosti-baz-dannyh-v-raspredelennyh-sistemah