Какова архитектура кластера баз данных для проекта, который распределен по географическим регионам?

Здравствуйте! У каждого начинающего разработчика наступает момент, когда временное решение, основанное на спешно собранной структуре данных, перестает быть эффективным. Показатели производительности ухудшаются, и становится очевидно, что следующий проект необходимо разрабатывать с учетом лучших практик. <br/><br/> Допустим, мы работаем над клиент-серверным приложением, в котором клиенты активно вносят данные, но потребность в их считывании значительно выше. Например, речь может идти о чате или мессенджере. <br/> В связи с этим у меня возник вопрос относительно правильной архитектуры бэкенда для подобной задачи с точки зрения хранения данных. Я разработал предварительную схему: <br/>
  • 13 сентября 2024 г. 8:53
Ответы на вопрос 2
Для разработки эффективной архитектуры кластера баз данных в распределенном географическом проекте, таком как мессенджер или чат, важно учитывать несколько ключевых аспектов: масштабируемость, отказоустойчивость, легкость доступа и производительность. Ниже представлена обобщенная схема, которая может служить основой для такой архитектуры.

### Архитектура кластера баз данных:

1. ** географически распределенные узлы**:
   - Разверните несколько узлов баз данных в разных регионах (например, Северная Америка, Европа, Азия). Это позволит снизить задержку доступа к данным для пользователей из соответствующих регионов.

2. **Мастера и реплики (Master-Slave)**:
   - Используйте основной (мастер) узел для обработки операций записи, тогда как несколько реплик (слейвов) будут использоваться для операций чтения. Это позволит распределить нагрузку на чтение и улучшить производительность.

3. **Синхронизация данных**:
   - Используйте асинхронную репликацию для распределенных систем, чтобы минимизировать задержки при записи данных на узлах. Важно учесть консистентность данных, чтобы избежать потерь данных или конфликтов.

4. **Шардинг**:
   - Реализуйте шардинг, сегментируя данные по определенным критериям (например, по пользователям или по чатам). Это позволит масштабировать систему, добавляя новые узлы по мере роста пользовательской базы.

5. **Кеширование**:
   - Внедрите уровень кеширования (например, Redis или Memcached) для уменьшения нагрузки на базу данных и повышения скорости доступа к часто запрашиваемым данным.

6. **База данных NoSQL**:
   - Рассмотрите возможность использования NoSQL баз данных (например, MongoDB, Cassandra) для гибкого хранения структурированных и неструктурированных данных, что может быть особенно полезно для сообщений чата.

7. **API Gateway**:
   - Реализуйте API Gateway, который будет маршрутизировать запросы пользователей к соответствующим узлам базы данных в зависимости от их географического положения и типа операции (чтение/запись).

8. **Мониторинг и алерты**:
   - Установите системы мониторинга (например, Prometheus, Grafana) для отслеживания производительности баз данных и быстрого реагирования на проблемы.

9. **Система резервного копирования**:
   - Регулярно выполняйте резервное копирование данных для обеспечения их безопасности и возможности восстановления после сбоев.

### Примерная схема архитектуры:

```
            ┌──────────────┐
            │    Clients    │
            └────┬─────────┘
                 │
          ┌──────┴──────┐
          │   API Gateway │
          └──────┬──────┘
                 │
   ┌─────────────┴───────────────┐
   │         Load Balancer        │
   └─────────────┬───────────────┘
                 │
     ┌───────────┴───────────┐
     │                       │
┌────▼─────┐         ┌─────▼─────┐
│ Datastore│         │ Datastore│
│   Region A│       │   Region B│
└───────────┘         └───────────┘
       │                      │
   ┌───▼───────┐        ┌───▼───────┐
   │  Master B │        │  Master B │
   └─────┬─────┘        └─────┬─────┘
         │                     │
   ┌─────▼───────┐       ┌────┴────────┐
   │  Replica A  │       │  Replica B  │
   └─────────────┘       └─────────────┘
```

### Заключение:

Эта архитектура должна обеспечивать эффективное и надежное хранение данных в распределенном проекте. Однако конкретные выборы технологий и проектирование архитектуры будут зависеть от особенностей вашего проекта, требований к производительности, бюджета и других факторов.
Если "чат/мессенджер/что-то подобное", будет лежать очень много данных. То есть профили можно сохранить хоть в Postgres + Redis (шардированный по регионам), и иметь вполне себе хорошую производительность. Проблема будет именно с сообщениями. 

Если решать проблему по логике "почему бы не стремиться к 8 млрд пользователей", для профилей можно взять Aerospike или Tarantool. Оба решения имеют возможность шардирования по вторичным ключам, так что их можно разнести по разным регионам. Причём надо именно шардироваться, а не только реплицироваться. Таким образом, можно избежать "узких горлышек". В этом случае оба решения будут выдавать более миллиона запросов в секунду на один кластер с маленькой задержкой (скорее всего двухзначной в медиане) и не иметь единой точки отказа.

С сообщениями сложнее, так как их будут петабайты. Тут советую не "изобретать велосипед" и взять ScyllaDB, как это сделал Discord. ScyllaDB работает с огромными массивами данных довольно быстро и прекрасно масштабируется. Ради двухзначных чисел задержки в медиане достаточно шардироваться по регионам.

Выводы очень простые. Если "стремиться к 8 млрд пользователей" надо
1 - использовать нереляционные СУБД
2 - шардировать БД по регионам (тогда можно отказаться от очередей)
3 - использовать кэширование "горячих" данных
4 - использовать Write-Optimized СУБД для больших массивов данных.

Если у Вас "8 млрд пользователей" Вы можете позволить себе по датацентру в каждом регионе, поэтому основной задачей является правильное шардирование. И ещё один совет. Если гнаться за производительностью, надо использовать не очереди сообщений, а многопоточные асинхронные серверы, которые "кучкуют" сообщения пачками, чтобы как можно реже обращаться по сети.
Похожие вопросы