Наткнулся недавно (уже не помню где) на статью про шардирование БД. В целом, я уже читал об этом статьи, но ещё одна лишней не будет. Начал читать, зачитался и решил её перевести (английский словарик пополнился кучей интересных слов). Мне было интересно, узнал кое-что новое про шардинг.
Ссылка на оригинал: Database Sharding for System Design Interview
Здравствуйте, друзья! В этом мире, управляемом данными, способность эффективно обрабатывать огромные объемы информации имеет решающее значение для предприятий и организаций.
Традиционные монолитные базы данных часто с трудом справляются с требованиями современных приложений и сервисов и становятся узким местом в производительности.
Именно здесь в игру вступает шардирование базы данных, предлагающее мощное решение для горизонтального масштабирования ваших данных.
Вы не знаете, что такое шардинг? Итак, шардинг — это принцип разработки архитектуры базы данных, который включает в себя разделение большой БД на более мелкие, более управляемые части, называемые «шардами», которые распределяются по нескольким серверам.
Каждый шард содержит подмножество данных, и вместе они образуют полный набор данных. Этот подход повышает производительность и масштабируемость за счёт распределения рабочей нагрузки, уменьшения задержек и обеспечения параллельной обработки.
Шардинг особенно полезен для работы с крупномасштабными приложениями и системами с высоким трафиком, гарантируя, что ни один сервер не станет узким местом, а также повышает общую эффективность и надежность системы базы данных.
Ранее я говорил об общих вопросах проектирования системы, таких как API Gateway vs Load Balancer, Horizontal vs Vertical Scaling, Forward proxy vs reverse proxy, а в этой подробной статье я расскажу про шардирование баз данных, показывая его концепции, преимущества, стратегии реализации и реальные варианты использования.
Шардинг также является важной темой на собеседованиях по проектированию систем, потому что знание принципов шардирования демонстрирует понимание того, как обрабатывать крупномасштабные данные и повышать производительность и масштабируемость систем, что является ключевым навыком и показателем опытома для разработчиков.
На этих собеседованиях кандидатов часто оценивают по их способности разрабатывать системы, способные эффективно управлять высоким трафиком и большими объемами данных. Шардинг демонстрирует знание распределенных систем, управления базами данных и способность устранять потенциальные узкие места и точки сбоя.
Понимание шардинга отражает способность кандидата проектировать отказоустойчивые, высокопроизводительные и масштабируемые архитектуры, что является критически важным навыком для создания надежных и эффективных программных систем в реальных сценариях.
Кстати, если вы готовитесь к собеседованиям по системному дизайну и хотите углубленно изучить системное проектирование, вы можете обратиться к таким сайтам, как ByteByteGo, Design Guru, Exponent, Educative и Udemy, у которых есть много отличных курсов по проектированию систем. А вот хорошая шпаргалка для собеседований по проектированию систем от Expent, позволяющая быстро вспомнить основные концепции проектирования систем для собеседований:
P.S. Дочитавших до конца статьи ждёт бонус 😉
Шардинг базы данных для собеседования по проектированию систем
Теперь давайте узнаем, что такое шардирование базы данных, зачем это вам нужно и как это помогает масштабировать ваше приложение. Мы также увидим различные типы шардирования БД, такие как шардирование на основе хеша и диапазона.
Оглавление
- Введение
- Что такое шардирование базы данных?
- Зачем нужен шардинг базы данных? Потребность в масштабируемости
- Как работает шардирование базы данных?
- Стратегии шардинга
- Проблемы и особенности
- Реальные примеры использования шардирования БД
- Как реализовать шардинг базы данных?
- Лучшие практики шардирования базы данных
- Заключение
1. Введение
В современном мире, управляемом данными, предприятия и организации захлёбываются в огромных объемах информации. Эффективное управление и обработка этих данных — задача, с которой с трудом справляются традиционные монолитные базы данных.
По мере роста базы пользователей, увеличения рабочих нагрузок приложений и роста спроса на аналитику в реальном времени потребность в масштабируемых решениях для баз данных становится очень важной.
И тут на сцену выходит шардирование базы данных как мощный инструмент для достижения горизонтальной масштабируемости.
2. Что такое шардирование базы данных?
Шардирование баз данных — это стратегия архитектуры баз данных, используемая для разделения и распределения данных по нескольким экземплярам базы данных или серверам. Термин «шард» (shard) относится к части или подмножеству общего набора данных.
Каждый шард работает независимо и содержит часть данных. Распределяя данные по нескольким шардам, система может достичь горизонтальной масштабируемости, что позволяет ей обрабатывать бо́льшие объемы данных и более высокие рабочие нагрузки.
Шардинг особенно полезен для приложений с быстро растущими объемами данных или требованиями к высокой пропускной способности, таких как платформы социальных сетей, сайты электронной коммерции и игровые приложения.
Это позволяет приложениям распределять нагрузку на базы данных между несколькими серверами или кластерами, не позволяя любому отдельному серверу базы данных стать узким местом.
Вот простая диаграмма, показывающая использование шардинга базы данных для горизонтального масштабирования:
3. Зачем нужен шардинг базы данных? Потребность в масштабируемости
Теперь давайте разберемся, почему нам нужен шардинг баз данных.
3.1. Проблемы масштабируемости в монолитных базах данных
Традиционные монолитные базы данных имеют ограничения в плане масштабируемости. В монолитной архитектуре все данные хранятся в одном экземпляре базы данных.
По мере увеличения объема данных и пользовательской нагрузки монолитная БД может столкнуться с рядом проблем:
- Узкие места в производительности. Один сервер БД может стать узким местом в производительности, что приведёт к замедлению времени ответа на запросы и простоям приложений.
- Ограниченное хранилище. Емкость хранилища одного сервера ограничена, что затрудняет обработку очень больших наборов данных.
- Затраты на вертикальное масштабирование. Вертикальное масштабирование путем обновления оборудования может быть дорогостоящим и не приносить соответствующего увеличения производительности.
- Сложность. Управление большой монолитной базой данных может быть сложным и подверженным ошибкам, требующим обслуживания и оптимизации.
3.2. Решение: горизонтальная масштабируемость с помощью шардинга
Шардирование базы данных решает эти проблемы масштабируемости путем распределения данных по нескольким шардам, каждый из которых находится на отдельных серверах баз данных или в кластерах. Этот подход дает ряд преимуществ:
- Улучшенная производительность: Шардинг равномерно распределяет нагрузку на базу данных между несколькими серверами, что приводит к повышению производительности запросов и скорости отклика.
- Бесконечная масштабируемость: по мере роста данных можно добавлять новые шарды, что обеспечивает практически неограниченную масштабируемость.
- Экономичность: шардирование может быть экономически эффективным решением по сравнению с постоянным обновлением одного сервера.
- Высокая доступность: шардирование может повысить отказоустойчивость и доступность, поскольку сбой одного шарда не влияет на всю систему.
Вот так может выглядеть горизонтальное и вертикальное шардирование базы данных:
4. Как работает шардирование базы данных?
Основная идея шардирования базы данных заключается в разделении данных на более мелкие, управляемые части, называемые шардами. Каждый шард представляет собой автономное подмножество БД, в котором хранится часть общего набора данных.
Шарды можно распределять по нескольким серверам баз данных или кластерам**, что обеспечивает параллельную обработку и повышает производительность.
Вот общий взгляд на то, как работает шардирование базы данных:
Вы можете видеть, что шардирование БД предлагает логический способ горизонтального разделения ваших данных между несколькими серверами и кластерами.
4.1. Разделение данных
Первым шагом шардирования является решение о том, как разделить данные. Существует несколько распространенных стратегий, которые мы подробно рассмотрим в следующем разделе.
Выбор стратегии разделения зависит от требований приложения и распространения данных:
4.2. Ключ шардирования
Ключ шардирования — это поле или атрибут, используемый для определения того, какому шарду принадлежит конкретный фрагмент данных. Очень важно выбрать подходящий ключ шардирования, который равномерно распределит данные по шардам, чтобы предотвратить появление горячих точек (шардов, которые получают значительно больше трафика, чем другие).
4.3. Распространение данных
После разделения данных и выбора ключа шардирования данные распространяются между доступными шардами. Процесс распространения может быть автоматизирован и, обычно, включает в себя механизм или службу шардирования, которая направляет данные в правильный шард на основе ключа.
4.4. Маршрутизация запросов
Когда выполняется запрос, маршрутизатор или координатор запросов определяет (на основе ключа шардирования), какой шард или шарды следует запросить. Запросы, включающие несколько шардов, могут потребовать согласования и агрегирования результатов.
4.5. Агрегация
В некоторых случаях результаты запросов из нескольких шардов необходимо агрегировать для получения окончательного результата. Эта агрегация может происходить на уровне приложения или через выделенный уровень агрегации.
4.6. Согласованность данных
Обеспечение согласованности данных между шардами является важнейшим аспектом шардирования. Для поддержания целостности данных используются такие методы, как двухфазная фиксация (two-phase commit) или «согласованность в конечном счёте» (eventual consistency).
5. Стратегии шардинга
Выбор правильной стратегии шардирования имеет решающее значение для успеха шардированной базы данных. Выбор зависит от характера данных, шаблонов доступа и требований к масштабируемости. Вот некоторые распространенные стратегии шардинга:
5.1. Шардинг на основе диапазона (Range-Based Sharding)
Шардирование на основе диапазона предполагает разделение данных на основе определенного диапазона значений в ключе шардирования. Например, если вы разделяете данные о клиентах, вы можете использовать стратегию на основе диапазонов, при которой каждый сегмент содержит клиентов, фамилии которых начинаются с определенной буквы или попадают в определенный диапазон.
Шардирование на основе диапазона полезно, когда данные распределяются неравномерно и вы хотите хранить связанные данные вместе в одном шарде.
Вот пример распределения на основе диапазона от DesignGuru.io:
5.2. Шардинг на основе хеша (Hash-Based Sharding)
Шардинг на основе хеша использует хеш-функцию для сопоставления ключа шардирования с конкретным шардом. Такой подход равномерно распределяет данные по сегментам и помогает избежать «горячих точек».
Шардинг на основе хеша особенно эффективен, когда шаблоны доступа к данным непредсказуемы или когда вы хотите обеспечить равномерное распределение данных.
Вот пример шардирования базы данных на основе хеша от DesignGuru.io:
5.3. Шардинг на основе каталогов (Directory-Based Sharding)
Шардинг на основе каталогов использует центральный каталог (для хранения метаданных), с помощью которого сопоставляется ключ шардирования и соответствующий шард. Этот каталог помогает эффективно направлять запросы к необходимым шардам. Однако это может привести к появлению единой точки отказа.
Шардинг на основе каталогов подходит для сценариев, в которых необходимо поддерживать высокий уровень контроля над назначением шардов.
Вот пример сегментирования на основе каталогов от DesignGuru.io:
5.4. Географическое шардирование (Geographical Sharding)
Географическое шардирование актуально при работе с данными о местоположении, например о местоположении пользователей. Данные шардируются на основе географических регионов, связанных с ключом шардирования.
Эта стратегия полезна для приложений с географически распределенными пользователями или данными.
И, что называется, картинка стоит 1000 слов — вот хорошая диаграмма из «Заметок об архитектуре», которая объясняет различные типы шардирования базы данных:
6. Проблемы и особенности
Хотя шардирование базы данных дает значительные преимущества, оно также сопряжено с рядом проблем и особенностей:
6.1. Перенос данных
Миграция данных между шардами может быть сложной и трудоемкой задачей. Правильное планирование и инструменты необходимы для обеспечения плавного процесса миграции.
6.2. Резервное копирование и восстановление
Управление резервным копированием и обеспечение восстановления данных на нескольких шардах требует тщательного планирования и надежных решений для резервного копирования.
6.3. Усложнение запросов
Запросы, включающие данные из нескольких шардов, могут быть сложными для реализации и оптимизации. Приложению может потребоваться маршрутизировать запросы и обрабатывать результаты пошардовой агрегации.
6.4. Согласованность данных
Поддержание согласованности данных в шардированной среде может оказаться сложной задачей. Разработчикам необходимо учитывать такие факторы, как распределенные транзакции, разрешение конфликтов и «согласованность в конечном счёте».
6.5. Мониторинг и масштабирование
Эффективные стратегии мониторинга и масштабирования необходимы для обеспечения работоспособности и производительности шардированной базы данных. Крайне важно выявлять узкие места производительности и добавлять новые шарды по мере необходимости.
7. Реальные примеры использования шардирования БД
Шардинг базы данных используется в различных сценариях, где масштабируемость и производительность имеют первостепенное значение. Давайте рассмотрим несколько ярких примеров:
7.1. Платформы социальных сетей
Платформы социальных сетей, такие как Facebook, Twitter и Instagram, обрабатывают огромное количество пользовательского контента, включая публикации, изображения и видео. Шардинг позволяет этим платформам эффективно распределять пользовательские данные и управлять ими.
7.2. Сайты электронной коммерции
На сайты электронной коммерции часто поступает неравномерный трафик, особенно во время распродаж. Шардинг помогает справляться с возросшей нагрузкой и обеспечивает удобство покупок.
7.3. Игровые приложения
Онлайн-игры часто требуют взаимодействия в реальном времени и не терпят задержек. Шардинг гарантирует, что игровые данные распределяются для оптимальной производительности.
7.4. Финансовые услуги
Финансовые компании ежедневно обрабатывают огромные объемы данных о транзакциях. Шардинг позволяет им масштабировать свои базы данных, чтобы справиться с нагрузкой, сохраняя при этом целостность данных.
8. Как реализовать шардинг базы данных?
Реализация шардирования базы данных требует тщательного планирования и выполнения. Вот необходимые шаги:
8.1. Оценка и планирование
Начните с оценки требований к масштабируемости вашего приложения и шаблонов распространения данных. Выберите подходящую стратегию и ключ шардирования.
8.2. Проектирование базы данных
Разработайте схему базы данных с учетом шардирования. Определите, как данные будут секционированы и распределены по шардам.
8.3. Реализация шардинга
Внедрите механизм шардирования или используйте систему шардирования БД, соответствующую выбранной вами стратегии. Распределите существующие данные по шардам.
8.4. Маршрутизация запросов
Разработайте механизм маршрутизации запросов, который направляет запросы к соответствующим шардам на основе ключа шардирования. При необходимости используйте агрегацию запросов.
8.5. Согласованность данных
Внедрите механизмы согласованности данных, такие как распределённые транзакции или «согласованность в конечном счёте» для обеспечения целостности данных.
8.6. Тестирование и оптимизация
Тщательно протестируйте шардированную БД, оптимизируйте запросы и мониторьте производительность. Масштабируйте систему по мере необходимости.
И позвольте мне открыть вам секрет: шардинг может ускорить вашу базу данных:
9. Лучшие практики шардирования базы данных
Чтобы максимально эффективно использовать шардирование БД, рассмотрите следующие рекомендации:
- Выберите правильный ключ шардирования:
Выберите ключ шардирования, который равномерно распределяет данные и позволяет избежать «горячих точек». - Монитороринг и масштабирование:
Постоянно отслеживайте состояние и производительность шардированной базы данных. Добавляйте новые шарды по мере роста ваших данных. - Резервное копирование и аварийное восстановление:
Внедрите надежные процедуры резервного копирования и восстановления для защиты ваших данных. - Перенос данных:
Тщательно планируйте миграцию данных и используйте эффективные инструменты и процессы. - Оптимизация запросов:
Оптимизируйте запросы для повышения производительности в шардированной среде. - Согласованность данных:
Разберитесь и внедрите подходящую модель согласованности данных для вашего приложения.
И, если вам нужна шпаргалка, вот хорошая картинка с информацией по шардированию базы данных от ByteByteGo, чтобы быстро проверить ключевые концепции шардирования:
Ресурсы для интервью по проектированию систем:
А вот тщательно подобранный список лучших книг по системному проектированию и онлайн-курсов; попрактикуйтесь на сайтах с проверками результатов, чтобы лучше подготовиться к собеседованиям по проектированию систем. Большинство этих курсов также отвечают на вопросы, которые я озвучил здесь.
- DesignGuru’s Grokking System Design Course: интерактивная обучающая платформа с практическими упражнениями и реальными сценариями для укрепления ваших навыков проектирования систем.
- «System Design Interview» by Alex Xu: В этой книге содержится углубленное исследование концепций и стратегий системного проектирования, а также советы по подготовке к собеседованию.
- «Designing Data-Intensive Applications» by Martin Kleppmann: подробное руководство, охватывающее принципы и методы проектирования масштабируемых и надежных систем.
- LeetCode System Design Tag: LeetCode: популярная платформа для подготовки к техническому собеседованию. Тег «system-design» на LeetCode включает в себя множество практических вопросов.
- «System Design Primer» on GitHub: тщательно подобранный список ресурсов, включая статьи, книги и видеоролики, которые помогут вам подготовиться к собеседованиям по системному проектированию.
- Educative’s System Design Course: интерактивная учебная платформа с практическими упражнениями и реальными сценариями для укрепления ваших навыков проектирования систем.
- High Scalability Blog: блог, в котором публикуются статьи и тематические исследования по архитектуре высоконагруженных сайтов и масштабируемых систем.
- Top 8 YouTube Channels for System Design Interview Preparation: посетите такие каналы, как «Gaurav Sen» и «Tech Dummies», где вы найдете подробные видеоролики о концепциях проектирования систем и подготовке к собеседованиям.
- ByteByteGo: Онлайн-книга и курс от Alex Xu по подготовке к собеседованию по системному дизайну. Она содержит всё содержимое томов 1 и 2 книги «System Design Interview» и будет дополнен томом 3, который выйдет в ближайшее время.
- Exponent: специализированный сайт для подготовки к собеседованию, особенно в FAANG, таких как Amazon и Google. У них есть отличный курс по проектированию систем и множество других материалов, которые помогут вам пройти собеседования FAANG.
Не забывайте сочетать теоретические знания с практическим применением, работая над реальными проектами и участвуя в пробных (имитационных) собеседованиях. Непрерывная практика и обучение, несомненно, повысят ваше мастерство на собеседованиях по проектированию систем.
10. Заключение
Это все о шардировании баз данных и о том, как оно работает. Шардирование баз данных — это мощная стратегия достижения горизонтальной масштабируемости и обработки больших объемов данных и высоких рабочих нагрузок.
Распределяя данные по нескольким шардам, организации могут повысить производительность, обеспечить высокую доступность и удовлетворить требования современных приложений.
Однако шардинг не является универсальным решением и имеет свои собственные проблемы и особенности. Правильное планирование, тщательная реализация и соблюдение лучших практик являются ключом к успешному шардированию.
Поскольку объем и сложность данных продолжают расти, овладение искусством шардирования баз данных становится все более важным как для бизнеса, так и для разработчиков.
Бонус
Как и обещал, вот вам бонус — бесплатная книга. Я только что нашел новую бесплатную книгу по изучению проектирования распределенных систем. Вы можете прочитать ее на сайте Microsoft — https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/EN-CNTNT-eBook-DesigningDistributedSystems.pdf
Ещё раз ссылка на оригинал: Database Sharding for System Design Interview
Leave a Reply