Дизайн хранилища типа Ключ-Значене состоит из понимания следующих тем:
Что мы хотим от хранилища Ключ-Значение? Односерверное хранилище Ключ-Значение РАСПРЕДЕЛЕННОЕ хранилище Ключ-Значение: Теорема CAP Реальные компромиссы для распределенных систем Системные компоненты: Партиционирование данных Репликация данных Консистентность Разрешение неконсистентности: Версии Обработка всех типов сбоев: Обнаружение сбоев, Обработка ВРЕМЕННЫХ сбоев, Обработка ПОСТОЯННЫХ сбоев, Устранение сбоев в работе центра обработки данных Схема архитектуры системы Путь записи Путь чтения Эти пункты раскрыты в очень интересной главе 6 книги:
Консистентное хеширование является краеугольной технологией для распределенных систем. Многие разработчики программного обеспечения этого не осознают, но консистентное хеширование необходимо во многих местах: балансировщики нагрузки, кэши, CDN, генераторы id, базы данных, чаты/социальные сети и многие другие системы.
Эта тема состоит из:
Проблема с перехешированием и почему нам нужно, чтобы хеширование было ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫМ Хэш-пространство и хэш-кольцо БАЗОВЫЙ подход (введенный Каргером и др. в MIT) Расширенный подход с ВИРТУАЛЬНЫМИ УЗЛАМИ Эти моменты раскрыты в очень интересной главе 5 книги:
Четыре стандартных этапа собеседования по проектированию ИТ-систем. Однако я бы думал о них шире: как о четырех начальных шагах проектирования любого ПО.
Шаг 1. Понимание проблемы и определение скоупа проектирования Шаг 2. Предложите дизайн высокого уровня и получите одобрение Шаг 3. Спроектируйте глубокое погружение Шаг 4. Завершение Глава 3 книги раскрывает подробности о каждом шаге, хорошие вопросы, которые нужно задать (над которыми следует подумать), а также то, что НУЖНО и НЕЛЬЗЯ делать.
Очень короткая глава 2 посвящена тому, как делать приблизительные оценки, чтобы начать с самых важных моментов при разработке программного обеспечения.
Концепции, которые должен знать КАЖДЫЙ разработчик программного обеспечения:
“Сила двух” Стандартные цифры задержки! Насколько быстрой является память, насколько медленным является диск и т.д. Показатели доступности Про какие ключевые метрики стоит думать Эти понятия и числа раскрыты во второй главе книги:
“System Design. Подготовка к сложному интервью” Алекса Сюй.
Отличный общий план для масштабирования любого приложения с нуля до миллионов пользователей.
Настройка одного сервера Выбор и использование базы данных Вертикальное масштабирование против горизонтального масштабирования подходов. И почему вы должны предпочесть горизонтальный Добавлен балансировщик нагрузки для горизонтального масштабирования Добавление репликации базы данных для горизонтального масштабирования Добавление кеша Добавление CDN Архитектура без сохранения состояния и с сохранением состояния и использование внешнего хранилища состояния Добавление дополнительных центров обработки данных Добавление очереди сообщений Добавление ведения журнала, метрик и автоматизации Масштабирование базы данных и дальнейшие шаги… Все это тщательно, но кратко раскрыто в Главе 1 книги:
Книжный клуб у нас в компании выбрал следующую чудесную книгу для чтения:
Роберт Мартин - Чистая Архитектура - Искусство Разработки Программного Обеспечения
Robert Martin - Clean Architecture - a Craftsman’s Guide to Software Structure and Design
👍
Часть VI подрывает некоторые устои 😀:
Вы знаете, что База Данных - это “деталь”? Неважная второстепенная низкоуровневая необязательная функция, которой можно пренебречь при проектировании архитектуры! Вы знаете про Веб тоже самое?
Ранее в этом году книжный клуб нашей компании изучил отличную книгу:
Martin Kleppmann - Designing Data-Intensive Applications
Мартин Клеппман - Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирование, поддержка
Это - лучшая книга о создании комплексных масштабируемых программных систем, которые я когда-либо читал. 💪
Как обычно (чтобы лучше усвоить) я подготовил краткий обзор и майнд-мапу.
Глава 1:
Строительные блоки приложений Что такое надежность, масштабируемость и ремонтопригодность. Примеры и определения. Неисправности и отказы Производительность, нагрузка, задержка и время отклика Работоспособность, простота, эволюционируемость Почему вы должны убивать свои сервера случайным образом 😅 Как Twitter доставляет 12 000 твитов в секунду до 300 000 пользователей в секунду.
