По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
В интернете можно найти множество статей с описанием шаблонов масштабирования баз данных (БД), но, в основном, это разрозненная информация с перечислением методик и практически без объяснений. Ниже приведено подробное руководство по шаблонам масштабирования БД, пошаговым объяснением принципов их работы и примерами использования. Практический пример Предположим, вы создали стартап, который предлагает совместные поездки по дешевой цене. Вы выбрали город для поездок, а первая реклама привлекла не более 10 клиентов. Вы храните информацию обо всех клиентах, поездках, местах, бронированиях и историях заказов в одной и той же БД и, скорее всего, на одной физической машине. У вас нет навороченного кеширования или конвейера обработки больших данных, ведь ваше приложение только появилось. На данный момент это – идеальный вариант: в базе мало клиентов, и система, вряд ли, бронирует по поездке каждые 5 минут. Но время идет. В вашей системе регистрируется все больше людей, ведь это самый дешевый сервис на рынке. Да и реклама сделала свое дело. Вы получаете по 10 заказов в минуту. Постепенно это количество увеличивается до 20, а затем и 30 бронирований в минуту. В этот момент вы замечаете, что система начинает тормозить: время отклика API сильно увеличилось, а некоторые транзакции блокируются или зависают и, в конечном итоге, не проходят. Время ответа приложения также увеличилось, что вызвало недовольство клиентов. Как же решить эту проблему? Шаблон №1 – оптимизация запросов и реализация пула соединений Первое решение, которое приходит на ум: кэш слишком часто использует нединамические данные (история бронирования, история платежей, профили пользователей и т.д.). Но прикладным уровнем кеширования вы не сможете решить проблему с временем отклика API, предоставляющим динамические данные (текущее местоположение водителя, ближайшая машина для конкретного клиента, текущая стоимость поездки после выхода на маршрут и т.д.). Вы приходите к выводу, что база данных слишком нормализована, поэтому вы решаете ее немного «разбавить» и добавляете несколько избыточных столбцов (такие столбцы часто попадают в операторы WHERE или JOIN ON в запросах). Это сокращает количество запросов на соединение, разбивает большие запросы на несколько маленьких и добавляет их результаты на прикладной уровень. Можно заняться и параллельной оптимизацией – настроить подключения к базам данных. Внешние и клиентские библиотеки БД доступны практически для всех языков программирования. Для кеширования подключений к БД можно воспользоваться библиотеками пула соединений. Либо вы можете настроить размер пула соединений в самой СУБД. Создание сетевого подключения – вещь весьма затратная, поскольку требует двусторонней коммуникации между клиентом и сервером. Пулы соединений помогают оптимизировать количество подключений. Библиотеки пула соединений реализуют мультиплексирование подключений – несколько потоков приложения могут пользоваться одним и тем же подключением. Вы замеряете время отклика API и замечаете снижение задержки на 20-50% (или даже больше). На данный момент это хорошая оптимизация. Затем вы расширили бизнес на еще один город и получили больше клиентов. Постепенно вы доходите до 80-100 бронирований в минуту. Ваша система не в состоянии справиться с таким объемом. Вы вновь замечаете увеличение времени ожидания API, а слой базы данных не справляется с нагрузкой. Но в этот раз оптимизация запросов не дает вам существенного улучшения производительности. Вы проверяете метрики системы и видите, что дисковое пространство заполнено, ЦП занят в 80% времени, а ОЗУ переполняется слишком быстро. Шаблон № 2 – вертикальное масштабирование или масштабирование вверх Изучив все системные метрики, вы не находите другого решения, кроме как обновить аппаратное обеспечение системы. Вы увеличиваете размер оперативной памяти в 2 раза, а объем диска – раза в 3. Это называется вертикальным масштабированием. Вы сообщаете группе по обслуживанию инфраструктуры, команде devops или агентам сторонних центров обработки данных (ЦОД) о необходимости обновления вашей машины. Но как настроить саму машину для вертикального масштабирования? Вы выделяете машину большего объема. Один из подходов заключается в том, чтобы не переносить данные со старой машины вручную, а настроить новую машину в качестве копии, или реплики (replica), уже существующего устройства, или источника (primary), прописав временную конфигурацию первичной реплики (primary replica). После завершения репликации назначьте новую машину в качестве primary и отключите старую. Поскольку обрабатывать запросы планируется на этой новой машине, все чтение/запись также будет вестись на ней. Отлично. Вы прокачали систему, и теперь все работает намного быстрее. Ваш бизнес идет на ура, и вы решаете расшириться еще до 3 городов. Теперь вы ведете деятельность в 5 городах. Трафик увеличился втрое, вы получаете по 300 заказов в минуту. Проблема с производительностью вернулась: размер индекса сильно сказывается на памяти, базу данных необходимо постоянно поддерживать, а сканирование таблицы с индексом замедлилось до невозможности. Вы подсчитали стоимость дальнейшего масштабирования системы, но цена не внушает доверия. Так что же делать? Шаблон №3 – разделение ответственности на команды и запросы (CQRS): Вы понимаете, что та самая большая машина не в состоянии обработать все запросы на чтение/запись. Да и чаще всего компаниям нужны транзакционные возможности на запись (write), а не чтение (read). Вас даже устраивает небольшая несогласованность данных или замедление операций read. В принципе, раньше это тоже не казалось вам проблемой. Вы решаете, что неплохо было бы разделить операции чтения и записи на физической машине. Это позволит отдельным машинам выполнять больше операций чтения/записи. Теперь вы берете целых 2 большие машины и настраиваете их репликами для текущего компьютера. Репликация базы данных решит вопрос с переносом данных с primary машины на реплики. Вы перенаправляете все запросы на чтение (буква Q в CQRS, что означает «запрос» - Query) в реплики – любая реплика может обслуживать любой запрос на чтение. А все запросы на запись остаются на первичной машине. Возможна небольшая задержка в репликации, но в вашем конкретном случае это не критично. Вариант с настройкой primary-replica вполне подходит для большинства стартапов среднего масштаба, получающих по сотням тысяч запросов ежедневно… но при условии, что компании периодически архивируют старые данные. Вы вновь расширились на 2 города, и замечаете, что primary-машина не справляется со всеми запросами на запись. Многие такие запросы приходят с опозданием. Более того, задержка между primary и replica начинает сказываться на клиентах и водителях. Например, поездка завершена, клиент успешно ее оплачивает, но водитель не видит платеж, поскольку активность клиента – это запрос на запись, который идет на машину primary, а активность водителя – это запрос на чтение, который приходит на одну из реплик. Вся система настолько замедлилась, что водитель не видит платежа как минимум секунд 30, и это вызывает недовольство как со стороны клиента, так и у самого водителя. Как же поступить сейчас? Шаблон №4 – репликация с несколькими источниками Конфигурация primary-replica помогла вам успешно масштабироваться, однако теперь для операций записи не хватает возможностей. Быть может, вы согласитесь слегка пожертвовать быстротой запросов на чтение. А почему бы не перенести запросы на запись тоже в реплики? В модели с несколькими источниками (multi-primary) все машины работают как источник, и как реплика. Такая структура чем-то напоминает замкнутый круг из машин: A->B->C->D->A. «B» может реплицировать данные из «A», «C» – реплицирует данные из «В», «D» – дублирует данные из «C», а «A» делает тоже самое из «D». Вы можете выполнять операцию чтения и одновременно записывать данные в любой узел; вы можете транслировать запрос во все узлы, а значение вернет один из откликнувшихся узлов. Все узлы имеют одинаковую схему БД, один и тот же набор таблиц, индекс и т.д. Но нужно следить, чтобы в узлах одной таблицы не было конфликта по id , иначе при трансляции запросов несколько узлов вернут разные данные по одному и тому же id. Вообще считается, что для ID лучше использовать UUID или GUID. Еще один недочет данной системы: из-за трансляции запросов и поиска корректного результата, запросы на чтение могут оказаться неэффективными. Это, своего рода, принцип распределения/сборки в действии. И вот вы вновь масштабировали бизнес. В этот раз на 5 новых городов. Система не справляется. Теперь вам нужно обрабатывать по 50 запросов в секунду. Вам очень не хватает обработки большого количества параллельных запросов. Но как это сделать? Шаблон №5 – декомпозиция Вы знаете, что база данных location получает много трафика на чтение/запись. Вполне возможно, что соотношение записи к чтению составляет 7:3. Это создает большую нагрузку на существующие БД. В таблицах location содержится несколько первичных данных: долгота (longitude), широта (latitude), отметка времени (timestamp), ID водителя (driver id), ID поездки (trip id) и т.д. Там практически нет информации о поездках или данных пользователя, его платежах и т.д. Возможно, стоит разделить таблицы location на отдельную схему? Как насчет того, чтобы распределить эту БД по отдельным машинам с корректно настроенной конфигурацией primary-replica или multi-primary? Это называется декомпозицией данных по функциональности. В разных БД можно хранить данные, разделенные по функциональному признаку, а результат (при необходимости) агрегируется на серверном уровне. Такой способ позволит вам масштабировать нужный функционал с большим количеством запросов на чтение/запись. В то же время прикладной или серверный уровень приложения должен будет заняться объединением результатов, что приведет к значительному изменению кода. Теперь представьте себе, что вы масштабировались до 20 городов в своей стране и планируете открыть филиалы в Австралии. Растущий спрос на ваше приложение требует все более быстрого времени ответа. Ни один из методов выше с этим не поможет. Вам нужно масштабировать систему так, чтобы при расширении в другие страны/регионы не приходилось слишком часто проектировать и менять архитектуру. Как же тогда поступить? Шаблон №6 – горизонтальное масштабирование Вы хорошо загуглили эту тему, почитали массу статей о том, как другие компании решали такую проблему, и поняли, что настал момент масштабироваться горизонтально. Вы выделили, скажем, 50 машин – все с одинаковой схемой БД и одинаковыми наборами таблиц. На каждой машине хранится лишь часть данных. Поскольку во всех БД хранится один и тот же набор таблиц, вы можете спроектировать систему таким образом, чтобы реализовать привязку данных (то есть все связанные данные хранятся на одной машине). В каждой машине может быть своя реплика; реплики используются для восстановления после сбоя. Каждая такая база данных называется «шардом». На физической машине может быть один или несколько шардов – их количество зависит от нужной вам схемы проектирования. Вы должны придумать ключ шардирования, который бы всегда относился к одной и той же машине. Представьте себе много машин с кучей связанных данных в одном наборе таблиц; операции на чтение/запись запрашиваются для одной и той же строки или набора ресурсов на одной и той же машине с БД. Реализовать шардинг довольно сложно. По крайней мере, так говорят инженеры. Но при обслуживании миллионов или даже миллиардов запросов, рано или поздно вам придется пойти на столь непростой шаг. Настроив шардинг, вы уверены, что сможете масштабироваться во многие страны. Ваш бизнес разросся настолько, что инвесторы вынуждают вас расширяться на другие континенты. И тут опять возникают проблемы. Все то же время отклика API. Ваш сервис находится в США, и у пользователей из Вьетнама возникают трудности при бронировании. Но почему? И что же делать? Шаблон №7 – умное сегментирование центров обработки данных Ваш бизнес развивается в Америке, Южной Азии и нескольких странах Европы. Каждый день вы получаете миллионы заказов, а ваш сервер атакуют миллиарды запросов. Поздравляю! Это пиковый момент в вашей деятельности. Запросы из приложения поступают с разных континентов и проходят через сотни или даже тысячи серверов в интернете, поэтому время отклика растет. Может, распределить трафик по центрам обработки данных? Вы могли бы настроить ЦОД в Сингапуре, и он бы обрабатывал все запросы из Южной Азии. Затем сделать еще один в Германии – он займется всеми запросами из европейских стран, и оставить ЦОД в Калифорнии для обработки американских запросов. Кроме того, вам понадобится репликация между ЦОД – на случай, если потребуется восстановление после сбоя. Если центр обработки данных в Калифорнии выполняет репликацию сингапурского ЦОД, то в случае аварии в Калифорнии (стихийные бедствия, отсутствие электричества и т.д.), все запросы из США будут передаваться в Сингапур и наоборот. Такой метод масштабирования подходит для: обслуживания миллионов клиентов из разных стран, сохранения всех данных и поддержания постоянной доступности системы. Заключение В статье приведены общие методы по масштабированию базы данных. Стоит сказать, что у большинства инженеров нет достаточных возможностей для реализации всех шаблонов. Но лучше знать о существовании таких схем, которые в будущем могут помочь вам с проектированием архитектуры и систем.
img
Windows 10 предлагает встроенный инструмент сетевого анализатора PktMon.exe для мониторинга внутреннего распространения пакетов и отчетов о сбрасывании пакетов. Этот инструмент может помочь вам исследовать сеть и помочь устранить причину задержки в сети, выявить уязвимые приложения и, при использовании с дополнительным набором инструментов, может предоставить представление о главных показателях. В то время как пользователи Linux всегда имели инструмент tcpdump для отслеживания сети, пользователям Windows приходилось устанавливать сторонние программы, такие как Microsoft Network Monitor и Wireshark. Сетевой анализатор пакетов pktmon.exe в Windows 10 PktMon или Packet Monitor - это новый сетевой анализатор (сниффер) или средство диагностики сети и мониторинга пакетов. Он находится в папке System (C:Windowssystem32pktmon.exe.), что означает, что вы можете вызвать его из командной строки, при помощи утилиты Run или PowerShell. Как запустить Packet Monitor в Windows 10? Для запуска Packet Monitor сначала необходимо открыть окно командной строки. Нажмите Ctrl + R, чтобы открыть Run и введите cmd, затем нажмите Enter или нажмите кнопку OK. В командной строке введите pktmon.exe и нажмите Enter. Что может PktMon? Если вы запустите справку PktMon, введя в командной строке pktmon help, вот что вы получите: filter: управление фильтрами пакетов comp: управление зарегистрированными компонентами reset: сброс счетчиков до нуля start: начать мониторинг пакетов stop: остановить мониторинг format: преобразовать файл логов в текст unload: выгрузить драйвер PktMon. И если вам нужна дополнительная помощь по конкретной команде, вы можете запустить справку для этой команды. Вот как это выглядит: pktmon filter help pktmon filter { list | add | remove } [OPTIONS | help] Commands list Display active packet filters. add Add a filter to control which packets are reported. remove Removes all filters. Как использовать PktMon для мониторинга сетевого трафика Рассмотрим как использовать PktMon. В этом примере предполагается, что вы хотите отслеживать порт на компьютере, который часто имеет проблемы. Для этого необходимо: Создать фильтр для мониторинга порта Начать мониторинг Экспортировать логи в читаемый формат Создание фильтра Основная опция, которая позволяет вам отслеживать трафик - это filter. Используя эту опцию, вы можете создать фильтр, чтобы контролировать, какие пакеты будут под наблюдением, на основе кадра Ethernet, заголовка IP, заголовка TCP и инкапсуляции. Если вы запустите нижеупомянутую команду, вы получите полную информацию о том, что вы можете сделать с фильтром. pktmon filter add help Итак, возвращаясь к нашей теме, давайте предположим, что нам нужен порт TCP 1088. Это может быть порт, используемый вашим пользовательским приложением, который начал сбоить. Откройте командную строку или PowerShell с правами администратора и создайте фильтр пакетов с помощью команды: pktmon filter add -p [port] pktmon filter add -p 1088 Чтообы удалить все фильтры, выполните команду pktmon filter remove Начать мониторинг Поскольку это не автоматическая программа, работающая в фоновом режиме, а работающая по требованию, вам нужно запустить мониторинг вручную. Запустите следующую команду, чтобы начать мониторинг пакетов: pktmon start --etw - p 0 Она запустит мониторинг и создаст файл с логами в указанном месте. Вам нужно будет вручную останавливать мониторинг, используя аргумент stop, чтобы остановить ведение лога, или это само закончится, когда компьютер выключится. Если вы запустите команду с -p 0, то она будет захватывать только 128 байтов пакета. После выполнения pktmon записывает все пакеты на ВСЕХ сетевых интерфейсах устройства. Чтобы захватывать весь пакет и только с определенного устройства Ethernet, вы можете использовать аргументы -p 0 (захват всего пакета) и -c 13 (захват только с адаптера с идентификатором 13). Чтобы определить ID вашего адаптера, вы можете запустить команду pktmon comp list Log filename: C:Windowssystem32PktMon.etl Logging mode: Circular Maximum file size: 512 MB Экспорт лога в читаемый формат Файл журнала сохраняется в файле PktMon.ETL, который можно преобразовать в удобочитаемый формат с помощью следующей команды: pktmon format PktMon.etl -o port-monitor-1088.txt Таким образом мы на выходе получаем .txt файл с логами, который можно открыть в блокноте. Однако чтобы извлечь выгоду из полученных данных, стоит скачать и установить Microsoft Network Monitor и использовать его для просмотра файла ETL. Используя Network Monitor, вы можете увидеть полный пакет, который был отправлен, включая любую текстовую информацию. Мониторинг в реальном времени Вы можете включить мониторинг в реальном времени, используя аргумент -l real-time. Это приведет к тому, что захваченные пакеты будут отображаться непосредственно на экране, а также сохраняться в файле ETL. Microsoft также добавила возможность конвертировать файлы ETL в формат PCAPNG, чтобы их можно было использовать в таких программах, как Wireshark. pktmon pcapng help После преобразования файла в формат PCAPNG их можно открыть в Wireshark.
img
Полученную от маршрутизаторов «соседей» и других устройств в рамках сети роутер хранит в нескольких таблицах. Существует 3 типа таблиц: Таблица соседей: Хранит информацию от устройств подключенных напрямую. Вся собранная от соседей информация добавляется в таблицу соседей и включает наименования интерфейсов и соответствующих адресов. По умолчанию, “Hello” пакеты отправляются с интерфейсов каждые 5 секунд, чтобы быть уверенным, что сосед работает. Каждый EIGRP маршрутизатор хранит свой собственный экземпляр такой таблицы. Таким образом: Каждый маршрутизатор имеет четкое представление о напрямую подключенных устройствах. Каждый роутер располагает топологией сети в рамках своего ближайшего окружения. Топологическая таблица: Представляет собой набор из таблиц других EIGRP устройств полученных от соседей. Данная таблица представляет из себя список сетей назначения и соответствующих метрик. Выглядит данная таблица вот так: При условии доступность устройств Successor и Feasible Successor они так же присутствуют в таблице для каждой из сетей. Каждый из пунктов маркируется буков A или P, что означает активное или пассивное состояние. Пассивное состояние говорит о том, что роутер знает маршрут к пункту назначения, в то время как активный означает, что топология изменилась и маршрутизатор обновляет данные для данного маршрута. Подчеркнем следующие позиции: Для каждой из сетей назначения маршрутизатор хранит маршрут через Feasible Successor, т.е маршрут, который считается вторым по приоритету после маршрута через Successor. Таблица маршрутизации: Данная таблица представляет собой карту из всех известных маршрутов. Данная таблица строится на основании данных, полученных из топологической таблицы. Можно сказать, что указанные выше таблицы используются для количественной характеристики маршрутов, а таблица маршрутизации дает нам качественную характеристику. Что важно: Только один маршрут через Successor попадает в таблицу маршрутизации и используется для отправки пакетов (в случае доступности). Если маршрут через Successor оказывается недоступным, в таблицу маршрутизации из топологической таблицы копируется маршрут через Feasible Successor и используется в качестве альтернативного. Что такое Successor? Существует два главных типа устройств в сетях EIGRP. Оба устройства гарантируют отсутствие петель в сети: Successor: Устройство, которое обеспечивает самую короткую дистанцию маршрута на пути пакета в сеть назначения. Другими словами, это устройство обеспечивает наилучший маршрут в сеть назначения. Feasible Successor: Это устройство обеспечивает второй по приоритету маршрут в сеть назначения после маршрута Successor – устройства. Типы пакетов EIGRP EIGRP использует 5 типов пакетов: Hello/ACKs пакеты: Это мультикаст пакеты, используемые для обнаружения и отслеживания состояния соседских устройств в сети. Любой Hello пакет должен получить подтверждение, или другими словами ответ – то есть ACK сообщение. Хочется отметить, что ACK пакет является юникастовым. Updates: Надежные юникастовые пакеты, который содержат обновления маршрутной информации для построения/перестроения таблицы маршрутизации. Queries: Мультикаст пакеты, которые отправляет устройство при переходе в активное состояние. Если пакет отправляется в качестве ответа, то он будет юникастовым. Replies: Это надежные юникаст пакеты отправленные в ответ на queries пакеты. Данные пакет говорит получателю о том, что устройство Feasible Successor доступно и не должно переходить в активный режим. Requests: Ненадежные мультикаст или юникаст пакеты, используемые для сбора информации от соседних устройств. В следующей статье мы расскажем о сходимости EIGRP сетей.
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59