Pull to refresh
  • by relevance
  • by date
  • by rating

Паттерны использования Riak

NoSQL *
Riak это NoSQL решение, честная DHT (key/value storage) с дополнительными возможностями для разруливания конфликтов.

У распределенной хеш таблицы есть как плюсы, так и минусы. DHT хорошо масштабируется, но возможны потери данных из-за конфликтов конкурентного доступа, рассмотрим следующий пример:

client a: def o-value = DHT.get("some-key");
client a: def a-value = changeValue(o-value);
client b: def o-value = DHT.get("some-key");
client a: DHT.put("some-key", a-value);
client b: def b-value = changeValue(o-value);
client b: DHT.put("some-key", b-value);


Получилось, что клиент b переписал данные клиента a и никто об этом не знает (ни a, ни b, ни тот, кто прочтет данные по этому ключу позже).

Так как многие NoSQL базы данных в своей основе имеют DHT, интересно смотреть как они пытаются решить проблему конкурентного доступа.

Например, MongoDB использует compare-and-swap стратегию: с каждым документом (значением) храниться его версия, при обновлении указывается версия «предка» измененного документа, если в базе в момент обновления храниться предок, то обновление проходит, если нет, то нет: обновляющая сторона получает сообщение, и пытается провести обновление снова — аналог STM. Такой подход хорошо работает с шардами, но плохо с репликацией.

Riak решает проблему конкурентного доступа подобно системам контроля версий, он, как бы, сохраняет конфликтные версии в разных бранчах, предоставляя программе при следующей выборке провести merge. Такой подход позволяет разрешать конфликты, связанные не только с конкурентным доступом, но и с времянной изолированостью части кластера (partition tolerance: кластер машин может распаться на две части, обе части будут работать и смогут без проблем объединиться в будущем).

Riak накладыват больше условий на разработку, но обеспечивает масштабируемость и надежность данных при работе с большим объемом информации. Статья опишет, как «обойти» ограничения Riak при разработке типичных web приложений.
Читать дальше →
Total votes 20: ↑19 and ↓1 +18
Views 3.3K
Comments 5

CAP-теорема простым, доступным языком

NoSQL *Distributed systems *
Translation
Этот текст является вольным переводом замечательного поста Kaushik Sathupadi на тему распределённых систем и существующих ограничений при их создании.

При разработке распределённых систем вы наверняка часто услышите упоминания об CAP-теореме. Давайте попробуем понять её через ситуацию, которая могла возникнуть в реальной жизни.

Часть №1: Идея нового сервиса — «Позвони, напомню!»


Вчера, когда ваша супруга в очередной раз оценила тот факт, что вы вспомнили о её дне рождения и подарили шикарный подарок, в голове всплыла забавная идея. «Хм, а ведь люди вечно всё забывают». А у вас просто блестящая память! Почему бы не сделать новый сервис, который позволит полностью раскрыться вашему таланту? С каждой мыслью об этой идее вам всё больше и больше она нравится. Вы уже даже придумали рекламу, которую можно было бы напечатать в газете:
«Позвони, напомню» — Никогда не забывайте, даже если вы не помните, что забыли!
Плохо себя чувствуете из-за того, что вы что-то забыли? Не переживайте. Помощь на расстоянии одного телефонного звонка!
Если вам нужно что-то запомнить, просто позвоните и сообщите нам об этом! Допустим, позвоните нам и сообщите телефон вашего босса. Забудьте про него. Когда вам нужно будет вспомнить его, перезвоните, и мы вам обязательно напомним.
Всего 3 рубля за звонок.

Типичное обращение в ваш сервис выглядело бы вот так:
Читать дальше →
Total votes 107: ↑104 and ↓3 +101
Views 56K
Comments 12