Изучение Шардирования Блокчейн: Решения Для Проблем Масштабируемости

Мы, как специализированный учебный центр по технологиям больших данных, за 8 лет проведения обучения накопили достаточно экспертизы, материалов и специалистов, готовых делиться своим опытом. Мы предлагаем слушателям, которые хотят «закрыть» конкретные пробелы в знаниях без простоя проектов и без излишнего ожидания, попробовать Agile-обучение. Это новый формат обучения, который сочетает в себе менторство, коучинг, онлайн-обучение и воркшопы. Идеально подходит для сервисов, требующих локальности данных, таких как сети доставки контента и сервисы на основе местоположения в мобильных приложениях. Каждый шард отвечает за данные из определенной географической области. Существует 2 способа партицировать таблицу — горизонтально и вертикально.

• Каждый шард сохраняет одну и ту же структуру таблицы, но содержит разное подмножество данных, обычно разделяемое на основе ключа шарда.
• Представляет собой разбиение базы данных на более мелкие подмножества, где каждый шард содержит подмножество таблиц базы данных.
• Шардинг – это техника, которая позволяет блокчейн-сети разделять свои данные и операции на несколько более мелких баз данных, называемых шардами.
• Если всё же произойдёт смена правил, требующая переноса информации между сегментами, то стоит проанализировать необходимость её реализовывать.
• Это называется шардированием (sharding) и означает разделение объектов базы данных на независимые сегменты, каждый из которых управляется своим экземпляром сервера, обычно размещаемым на отдельном вычислительном узле.

Таким образом, дистрибуция — это физическое разделение хранимых данных, а партиционирование — логическое. Шардирование — это метод горизонтального масштабирования базы данных, при котором данные разделяются на независимые части (шарды) и хранятся на разных серверах. Каждый шард содержит только часть общей информации, но вместе они образуют полную базу. Это позволяет распределять нагрузку и увеличивать производительность системы, так как запросы к данным могут выполняться параллельно на разных узлах. При чтении для каждого из шардов выбирается одна из доступных реплик. Шардирование блокчейна является решением для масштабирования, направленным на улучшение масштабируемости и эффективности блокчейн-сетей.

Виды Шардированиявиды Шардирования

Шардирование также называют горизонтальным партиционированием, поскольку логически независимые строки таблицы БД группируются в разделы и хранятся на разных, физически и логически независимых серверах базы данных. Напомним, один физический узел кластера может содержать несколько серверов баз данных. Также в качестве ключа шардирования можно использовать идентификатор поля таблицы.

Блокчейн Binance — это децентрализованный и прозрачный цифровой реестр, который фиксирует транзакции на множестве компьютеров или узлов. Он обеспечивает неизменяемую и защищенную от подделок запись этих транзакций, гарантируя доверие и безопасность. Обеспечение безопасной коммуникации и координации между различными шардов может быть сложным.

На самом простом уровне можно использовать остаток от деления идентификатора. Главный плюс подхода, равномерное использование ресурсов сегментов. 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. Если мы реализовываем несколько агрегатов, то стоит в начале разделить систему на несколько систем, по одной на каждый агрегат, и потом снова оценить для каждой из получившихся систем “а нужно ли нам шардирование?

Ключ шардирования выбираем с умом, предварительно медитируем над метриками, чтобы чётко видеть картину того, как данные пишутся, запрашиваются и хранятся. А потом ещё раз, и ещё, и ещё, особенно, если бизнес будет расти и данных будет становиться всё больше. Поэтому приберегите инструменты, которые вам помогли однажды, и ничего страшного, если запускать вы их будете раз в полгода. Давайте в качестве примера сделаем клиентское шардирование горячо любимой в Ozon PostgreSQL. Приложение будет на Go, а мигрировать будем с помощью Goose. Для начала нам надо добавить сами шарды, то есть развернуть еще одну инсталляцию БД.

Что Такое Шардинг?

Иногда понятие шардирования путают с репликацией и партицированием, но на самом деле это разные направления масштабирования, которые могут быть реализованы в пределах одной базы данных. Метод добавления Objects в изменении не нуждается, так как мы условились, что данные пишем всегда в свежие шарды, а вот GetItems надо подправить. Теперь он будет конкурентно выполнять запрос сразу в две схемы, а полученные данных мы будем склеивать, отдавая предпочтение данным с актуального маппинга шардов. Для полноты картины разберём вариант решардинга в условиях, когда нам не хотелось бы останавливать сервис. Писать данные будем только что такое шардирование в новый маппинг шардов, а вот читать их будем сразу из старого и нового. Возможность горизонтального масштабирования это одно из важнейших нефункциональных требований индустрии в последнее время.

Карта Распределения По Сегментам

Этот процесс требует значительных усилий по реструктуризации и миграции данных. Операции объединения между шардами могут быть сложными и снижать производительность. Управление транзакциями, охватывающими несколько шардов, является сложной задачей.

Разгрузить систему можно “отправив в архив” часть данных, или сделав “охлаждение” каким-либо ещё способом, имеется ввиду, удалить старые и неактуальные данные из оперативных. Важно грамотно выбрать ключевые колонки дробления, чтобы равномерно распределить нагрузку. Ведь если программа 90% запросов будет направлять в партицию 1, а лишь оставшиеся 10% в партицию 2, то значит мы партицировали таблицу неправильно, и следовательно, теряем производительность. Суть репликации заключается в существовании множества копий базы, имеющих весь набор данных.

Комбинация, при которой хеш будет наибольшим и будет указывать нужный шард. Методы шардирования Key-Based, Range-Based и Directory-Based о которых мы поговорим ниже, могут также применяться для выбора метода партицирования. Вертикальное партицирование — не самый популярный, но заслуживающий упоминания вариант. При данном подходе таблица разделяется на партиции по принципу выбранных колонок.

Сложность межшардовой коммуникации также является проблемой, требующей дополнительных процессов для обеспечения согласованности и предотвращения двойных расходов. Шардинг работает путем разделения блокчейн-сети на меньшие шарды, каждый из которых отвечает за обработку определенного подмножества транзакций. Распределяя нагрузку по обработке, шардинг улучшает скорость транзакций и повышает общую масштабируемость. Благодаря параллельной обработке через несколько шардов, шардинг блокчейна значительно ускоряет транзакции. Поскольку каждый шард обрабатывает подмножество транзакций, вся система может одновременно обрабатывать большее количество транзакций, снижая задержки и улучшая пользовательский опыт. Каждый узел внутри шарда отвечает за валидацию и обработку транзакций в этом конкретном шарде.

Эффективный шардинг требует продуманного подхода к распределению данных и глубокого понимания моделей доступа к данным в приложении. Если один шард выходит из строя, это не приводит к сбою всей базы данных. Использует службу поиска или каталог для отслеживания того, на каком шарде хранятся те или иные данные. Шардирование используется, если система требует все больше ресурсов, но вертикальное масштабирование кластера не может быть использовано из-за физических пределов. Ждем полной синхронизации, работая только со сторым шардом.