Выходит, что каждый подъезд — он же шард — функционирует автономно, но важные решения согласовывают и принимают на уровне всего дома, то есть мастерчейна. После этого совет жильцов координирует действия и обеспечивает, чтобы решение было выполнено в интересах всего дома. Информация и решения собираются от представителей каждого подъезда и передаются в совет жильцов. Бывает, что надо решить вопрос, который требует согласия или участия жителей всех подъездов.
Так с помощью Reqbouncer мы решили проблему — сбой в работе одного шарда уже не мог повлиять на производительность всей системы. Чтобы избежать распределенных транзакций, мы и создали Frequent DB. Иногда mongos выносят в отдельный кластер, но в случае с Диском такой подход оказался неэффективным. У нас mongos стоял локально на каждом хосте, где могло быть запущено сразу несколько воркеров. Эта схема позволяла в случае некорректной работы перезапустить хост вместе с mongos и воркерами, чтобы восстановить систему.
Что Нужно Знать Перед Запуском Проекта На Ton
Иногда также проще увеличить выделение ресурсов под сервер баз данных — количество оперативной памяти и скорость работы дисковой подсистемы оказывают существенное воздействие на скорость работы СУБД. Нередко даже небольшое увеличение RAM и переход на SSD увеличивает производительность в разы или даже на порядок. Архитектура кластера Picodata предполагает шард систему отдельных инстансов — программных узлов, входящих в состав кластера. Каждый такой узел может выполнять различные роли, например роль хранения данных, роль сервера приложения, или служебную роль координатора кластера.Все инстансы работают с единой схемой данных и кодом приложения.
Представим, что есть большая многоэтажка, в которой каждый подъезд — это Binance шард. Одно из ключевых отличий TON от многих других блокчейнов — внимание к конфиденциальности транзакций и анонимности пользователей. Различные технологии шифрования и анонимизации делают TON привлекательным для пользователей, которым важна конфиденциальность. Связка с популярным мессенджером обеспечивает удобный и быстрый доступ к TON для миллионов пользователей по всему миру.
Распределение По Хеш-функции
При этом нагрузка на конкретный сервер уменьшалась — происходило масштабирование. Концепция шардинга появилась в конце 1990-х, когда этот метод начали использовать для управления централизованными базами данных. Picodata поддерживает исполнение SQL-запросов в рамках распределенного кластера так, как если бы эти запросы были локальными и исполнялись на одном узле. Реализации такой возможности потребовала большой и кропотливой работы “под капотом”, и в результате для обработки SQL у нас есть отдельная Rust-библиотека, работающая на каждом узле кластера. Основные задачи при управлении кластером — отказоустойчивость и поддержка целостности данных.
- Вертикальное шардирование разрывает таблицы по разным серверам.
- Кроме иерархии, маршрутизация может производиться исходя из канала обслуживания клиента, по которому пришёл запрос.
- Это обеспечивает высокую скорость транзакций и доступность технологии, когда пользователей становится все больше и больше.
- Тогда можно не производить решардинг в явном виде, так как со временем записи переместятся “естественным образом”, cтарые сротируются, а новые по запросу добавятся в “положенное” место.
Следующая статья будет через 2-3 месяца и будет посвящена шардированию по географическому положению и будет больше раскрыта тема решардинга и кросс шардинговых запросов. Решардинг или пересегментирование – процесс, который переносит данные из одного сегмент в другой. Необходимость в процессе возникает при смене правила сегментирования, когда текущее хранение информации не соответствует желаемому. Предположим, что мы решили, что на одной машине выполнять все задачи у нас не получится, или по ещё каким-либо причинам решили шардировать. Не торопимся, обратимся к DDD книга с обезьяной, давайте в начале убедимся, что мы будем реализовывать один агрегат в терминологии DDD. Разгрузить систему можно “отправив в архив” часть данных, или сделав “охлаждение” каким-либо ещё способом, имеется ввиду, удалить старые и неактуальные данные из оперативных.
Идеально подходит для сервисов, требующих https://www.xcritical.com/ локальности данных, таких как сети доставки контента и сервисы на основе местоположения в мобильных приложениях. Описанные ниже схемы масштабирования применимы как для реляционных баз данных, тах и для NoSQL‑хранилищ. Разумеется, что у всех баз данных и хранилищ есть своя специфика, поэтому мы рассмотрим только основные направления, а в детали реализации вдаваться не будем.