Partition

Высоконагруженные приложения - Глава 9 - Согласованность и Консенсус

Высоконагруженные приложения - Глава 9 - Согласованность и Консенсус

Переводы: EN

Ранее 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, я подготовил краткий обзор и майнд-мапу.

В главе 9 рассказывается о согласованности и консенсусе в распределенных системах. Она охватывает следующие темы:

  • Что такое согласованность и согласованность в конечном счете.
  • Линеаризуемость. Зачем это нужно. Отличие от сериализуемости. Как реализовать линеаризуемость. Стоимость линеаризуемости. Теорема CAP.
  • Гарантии определения порядка. Что такое порядок и причинность. Их отношение к линеаризуемости. Sequence Number Ordering и как его реализовать. Total Order Broadcast и как его реализовать.
  • Распределенные транзакции и консенсус. Зачем нужны консенсус и распределенные транзакции. Как их реализовать, связанные с ними проблемы и программное обеспечение, которое помогает.

Резюме:

Высоконагруженные приложения - Глава 6 - Партиционирование

Высоконагруженные приложения - Глава 6 - Партиционирование

Переводы: EN

Ранее 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, я подготовил краткий обзор и майнд-мапу.

Глава 6 содержит все, что следует учитывать команде разработчиков при проектировании хранилища для больших данных:

  • Партиция, она же шард, она же регион, он же tablet, она же vNode, она же vBucket. Это еще один подход к хранению данных в дополнение к Репликации (рассмотренной в предыдущей главе).
  • Как партиционировать данные со структурой ключ-значение (первичный индекс). Проблемы с партиционированием - skew и hotspot. Подходы: диапазон ключа и хэш ключа.
  • Партиционирование для вторичных индексов: локальный индекс и глобальный индекс
  • Ребалансировка партиций по мере роста. Плохие и хорошие подходы, проблемы и способы их решения. Ручная и автоматическая перебалансировка.
  • Маршрутизация запросов. Разные подходы, проблемы и решения.

Скачать всю майнд-мапу в PDF