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2021 iThome 鐵人賽
DAY
22
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DevOps
中台化轉型
系列 第
22
篇
分散式資料庫:分散式策略
13th鐵人賽
HO-HSUN
2021-09-22 00:03:31
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資料分片(Sharding)
選擇適當的架構才能確保可用性及運行效能。
評量要素
均勻分布
組態設定
路由規則
彈性伸縮(Auto Scaling)
遷移成本
分片策略
餘數雜湊(Modular Hashing)
只需節點數量及雜湊參數即可計算分片,當節點數量異動時,會需要付出資料遷移成本。
一致性雜湊(Consistent Hashing):Apache Cassandra
利用一致性雜湊環(Consistent Hashing Ring)解決節點數量移動時的資料遷移成本問題,利用鄰近節點儲存資料及分享資料流輛卻可能會犧牲了負載平衡,利用虛擬節點解決了負載平衡問題。
連續區域:BigTable
有相鄰關係的資料會被分配到同一節點,適合需要大範圍查詢資料容易會有 TableScan 產生的情況,有效減少因節點數量異動造成的資料遷移成本問題。
資料複本
主要還是在客戶資料請求前將資料庫(主、從、節點)內容更新到一致。
非同步複製
資料操作請求傳輸到特定節點後即刻回應,後續利用日誌將資料操作更新到其他資料庫複本,滿足 Read After Write 最終一致性。
同步複製:
資料操作請求傳輸到特定節點後,會轉發所有節點等待處理完成才回應,容易有明顯的延遲問題。
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