В любом обнаружении NoSQL баз данных кто-нибудь обязательно вспомнит о CAP-«теореме». Я не случайно пишу слово «теорема» в кавычках. CAP-«теорема» вовсе не теорема в математическом понимании этого слова. Это неформальное утверждение, сделанное Эриком Брюером в докладе на конференции Principles of Distributed Computing (PODC) в 2000 году. Эрик утверждал, что невозможно создать распределенное (состоящие из нескольких равноценных экземпляров — звеньев) веб-приложение, которое будет одновременно обладать тремя свойствами: согласованность (consistency), доступность(availability) и устойчивость к разделению(partition tolerance), сокращенно CAP. Неформальность утверждения заключается в том, что Брюер не дал определения этим трем понятиям.

Спустя два года Сет Гилберт и Ненси Линч опубликовали исследование, где дали определения понятиям CAP а также формализовали "отложенную согласованность" (Delayed Consistency), которую потом прозвали "согласованность в конечном счете" (Eventual Consistency) и доказали CAP-«теорему» в терминах указанных определений. Если вы еще не читали исследование, то это обязательно стоит сделать — lpd.epfl.ch/sgilbert/pubs/BrewersConjecture-SigAct.pdf

Эта «теорема» так бы и не была никому нужна, если бы её не взяли на вооружение маркетологи NoSQL.

После прочтения этой статьи, и ее обсуждения возникли некоторые мысли по поводу возможного развития интернета в сторону независимости, децентрализованности и анонимности. С этими мыслями я и хочу познакомить вас, уважаемые пользователи сего замечательного ресурса.

В последнее время в научных публикациях всё чаще упоминается алгоритм достижения консенсуса в распределенных системах под названием Paxos. Среди таких публикаций ряд работ сотрудников Google (Chubby, Megastore, Spanner) ранее уже частично освещенных на хабре, архитектуры систем WANdisco, Ceph и пр. В то же время, сам алгоритм Paxos считается сложным для понимания, хоть и основывается он на элементарных принципах.

В этой статье я постараюсь исправить эту ситуацию и рассказать об этом алгоритме понятным языком, как когда-то это попытался сделать автор алгоритма Лесли Лэмпорт.

Итак, вы ☐ твитнули, ☐ написали в блог, ☐ опубликовали пресс-релиз, ☐ написали в комментариях о том, что знаете способ преодолеть CAP-теорему. Ваша идея не сработает. И вот почему:

☐ вы предполагаете, что сбоев софта\железа\сети никогда не случается
☐ вы на самом деле всего-лишь перенесли проблему на другой логический слой
☐ ваше решение эквивалетно одному уже существующему, которое не преодолевает CAP-теорему
☐ вы на самом деле построили AP-систему (доступность и устойчивость к разделению, но не постоянная согласованность данных)
☐ вы на самом деле построили CP-систему(согласованность данных и устойчивость к разделению, но не постоянная доступность)
☐ вы на самом деле построили нераспределенную систему

А особенно в ваших планах плохо следующее:

Шесть месяцев назад ребром встал вопрос о тексте для моего дипломного перевода. Результатом помощи коллективного разума стало решение переводить главу Scalable Web Architecture and Distributed Systems за авторством Kate Matsudaira. Нужно отметить, что это мой первый перевод такого объема и сложности. Текст, был мною относительно успешно переведен, хотя по качеству перевода я поставил бы себе 6-7 из 10. Дабы мои усилия не пропали втуне, публикую результат своих трудов.

По просьбам читателей Хабра, теперь полная версия в виде топика.

Масштабируемая веб-архитектура и распределенные системы

Кейт Матсудейра

Перевод: jedi-to-be.
Коррекция: Anastasiaf15, sunshine_lass, Amaliya, fireball, Goudron.

В этом топике я хотел бы рассказать о том, как устроена кассандра (cassandra) — децентрализованная, отказоустойчивая и надёжная база данных “ключ-значение”. Хранилище само позаботится о проблемах наличия единой точки отказа (single point of failure), отказа серверов и о распределении данных между узлами кластера (cluster node). При чем, как в случае размещения серверов в одном центре обработки данных (data center), так и в конфигурации со многими центрами обработки данных, разделенных расстояниями и, соответственно, сетевыми задержками. Под надёжностью понимается итоговая согласованность (eventual consistency) данных с возможностью установки уровня согласования данных (tune consistency) каждого запроса.

NoSQL базы данных требуют в целом большего понимания их внутреннего устройства чем SQL. Эта статья будет описывать базовое строение, а в следующих статьях можно будет рассмотреть: CQL и интерфейс программирования; техники проектирования и оптимизации; особенности кластеров размещённых в многих центрах обработки данных.

В последнее время термин “NoSQL” стал очень модным и популярным, активно развиваются и продвигаются всевозможные программные решения под этой вывеской. Синонимом NoSQL стали огромные объемы данных, линейная масштабируемость, кластеры, отказоустойчивость, нереляционность. Однако, мало у кого есть четкое понимание, что же такое NoSQL хранилища, как появился этот термин и какими общими характеристиками они обладают. Попробуем устранить этот пробел.

Статья "Недопонимание CAP-теоремы" и комментарии к ней свидетельствуют, что непонимание действительно есть. И связано оно не только с неправильным толкованием термина «partitioning», но и с ментальными ошибками на других уровнях. Попробую внести ясность.

В последнее время я довольно часто натыкаюсь на данную теорему. Она довольно давно доказана и про нее много чего написано. Однако каждый раз когда я натыкаюсь на распределенную систему, претендующую в описании на CA в терминах данной теоремы, т.е. систему в которой жертвуют Partition Tolerance в угоду Consistency и Avalability, я зависаю, так как хоть убейте не могу себе представить такого зверя. После долгих раздумий я все же пришел к выводу, что такая система бессмысленна, о чем и хочу порассуждать в данном топике.

Предисловие.

Понадобилось сделать репликацию несколькими мастер-серверами с mysql, чтобы данные со всех них грузились на один слэйв-сервер. Готового решения стандартными средствами не нашлось. Но так как проблема оставалась актуальной, со временем подоспел немного усложненный, но работоспособный вариант c использованием средств самой mysql.

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:

В настоящее время при построении многих автоматизированных систем возникает проблема синхронизации данных по нескольким источникам информации. Один из способов решения этой проблемы — репликации.

В данном топике я расскажу об одной из таких проблем и о том, как можно решить эту проблему с помощью технологии Oracle Streams.

Доброго времени суток. Учитывая, что с момента релиза PostgreSQL 9 прошло уже некоторое количество времени — я решил пощупать одну из его новых функций — нативную репликацию. Как известно, новый механизм основан на пересылке XLOG`a от мастера к слейву. Одним из жирных плюсов можно назвать нормальную обработку ALTER`ов. Иными словами — администратор 9й версии может обойтись без Slony.

В последнее время на хабре чаще стали встречаться обсуждения масштабируемых систем и NoSQL решений. Эта статья, написанная техническим директором Amazon — одна из лучших вводных, на мой взгляд, показывающая, какие проблемы возникают при построении масштабируемых систем, что нужно учесть при выборе инструментария, что имеют ввиду авторы кассандры, говоря про обеспечение AP в кассандре и CP в HBase и многое другое.