Масштабируемость — это… Что такое Масштабируемость?
Масштаби́руемость (англ. scalability) — в электронике и информатике означает способность системы, сети или процесса справляться с увеличением рабочей нагрузки (увеличивать свою производительность) при добавлении ресурсов (обычно аппаратных). Масштабируемость — важный аспект электронных систем, программных комплексов, систем баз данных, маршрутизаторов, сетей и т. п., если для них требуется возможность работать под большой нагрузкой. Система называется масштабируемой, если она способна увеличивать производительность пропорционально дополнительным ресурсам. Масштабируемость можно оценить через отношение прироста производительности системы к приросту используемых ресурсов. Чем ближе это отношение к единице, тем лучше. Также под масштабируемостью понимается возможность наращивания дополнительных ресурсов без структурных изменений центрального узла системы.
В системе с плохой масштабируемостью добавление ресурсов приводит лишь к незначительному повышению производительности, а с некоторого «порогового» момента добавление ресурсов не даёт никакого полезного эффекта.
Вертикальное масштабирование
Увеличение производительности каждого компонента системы c целью повышения общей производительности.
Горизонтальное масштабирование
Разбиение системы на более мелкие структурные компоненты и разнесение их по отдельным физическим машинам (или их группам) и/или увеличение количества серверов параллельно выполняющих одну и ту же функцию.
Примечания
См. также
Ссылки
 |
Масштабируемость — Википедия. Что такое Масштабируемость
Материал из Википедии — свободной энциклопедииМасштаби́руемость (англ. scalability) — в электронике и информатике означает способность системы, сети или процесса справляться с увеличением рабочей нагрузки (увеличивать свою производительность) при добавлении ресурсов (обычно аппаратных).
Масштабируемость — важный аспект электронных систем, программных комплексов, систем баз данных, маршрутизаторов, сетей и т. п., если для них требуется возможность работать под большой нагрузкой. Система называется масштабируемой, если она способна увеличивать производительность пропорционально дополнительным ресурсам. Масштабируемость можно оценить через отношение прироста производительности системы к приросту используемых ресурсов. Чем ближе это отношение к единице, тем лучше. Также под масштабируемостью понимается возможность наращивания дополнительных ресурсов без структурных изменений центрального узла системы.
В системе с плохой масштабируемостью добавление ресурсов приводит лишь к незначительному повышению производительности, а с некоторого «порогового» момента добавление ресурсов не даёт никакого полезного эффекта.
Вертикальное и горизонтальное масштабирование
Вертикальное масштабирование
Вертикальное масштабирование — увеличение производительности каждого компонента системы с целью повышения общей производительности. Масштабируемость в этом контексте означает возможность заменять в существующей вычислительной системе компоненты более мощными и быстрыми по мере роста требований и развития технологий. Это самый простой способ масштабирования, так как не требует никаких изменений в прикладных программах, работающих на таких системах.
Горизонтальное масштабирование
Горизонтальное масштабирование — разбиение системы на более мелкие структурные компоненты и разнесение их по отдельным физическим машинам (или их группам), и (или) увеличение количества серверов, параллельно выполняющих одну и ту же функцию. Масштабируемость в этом контексте означает возможность добавлять к системе новые узлы, серверы, процессоры для увеличения общей производительности. Этот способ масштабирования может требовать внесения изменений в программы, чтобы программы могли в полной мере пользоваться возросшим количеством ресурсов.
Показатели
В контексте высокоскоростных вычислений существует два показателя масштабируемости:
- сильная масштабируемость — показывает, как меняется время решения задачи с увеличением количества процессоров (или вычислительных узлов) при неизменном общем объёме задачи[2];
- слабая масштабируемость — показывает, как меняется время решения задачи с увеличением количества процессоров (узлов) при неизменном объёме задачи для одного процессора (или узла).
См. также
Примечания
Ссылки
Масштабируемость Википедия
Масштаби́руемость (англ. scalability) — в электронике и информатике означает способность системы, сети или процесса справляться с увеличением рабочей нагрузки (увеличивать свою производительность) при добавлении ресурсов (обычно аппаратных).
Масштабируемость — важный аспект электронных систем, программных комплексов, систем баз данных, маршрутизаторов, сетей и т. п., если для них требуется возможность работать под большой нагрузкой. Система называется масштабируемой, если она способна увеличивать производительность пропорционально дополнительным ресурсам. Масштабируемость можно оценить через отношение прироста производительности системы к приросту используемых ресурсов. Чем ближе это отношение к единице, тем лучше. Также под масштабируемостью понимается возможность наращивания дополнительных ресурсов без структурных изменений центрального узла системы.
В системе с плохой масштабируемостью добавление ресурсов приводит лишь к незначительному повышению производительности, а с некоторого «порогового» момента добавление ресурсов не даёт никакого полезного эффекта.
Вертикальное и горизонтальное масштабирование[ | ]
Вертикальное масштабирование[ | ]
Вертикальное масштабирование — увеличение производительности каждого компонента системы с целью повышения общей производительности. Масштабируемость в этом контексте означает возможность заменять в существующей вычислительной системе компоненты более мощными и быстрыми по мере роста требований и развития технологий. Это самый простой способ масштабирования, так как не требует никаких изменений в прикладных программах, работающих на таких системах.
Горизонтальное масштабирование[ | ]
Горизонтальное масштабирование — разбиение системы на более мелкие структурные компоненты и разнесение их по отдельным физическим машинам (или их группам), и (или) увеличение количества серверов, параллельно выполняющих одну и ту же функцию. Масштабируемость в этом контексте означает возможность добавлять к системе новые узлы, серверы, процессоры для увеличения общей производительности. Этот способ масштабирования может требовать внесения изменений в программы, чтобы программы могли в полной мере пользоваться возросшим количеством ресурсов.
Показатели[ |
ru-wiki.ru
Масштабируемость — Википедия
Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Масштаби́руемость (англ. scalability) — в электронике и информатике означает способность системы, сети или процесса справляться с увеличением рабочей нагрузки (увеличивать свою производительность) при добавлении ресурсов (обычно аппаратных).
Масштабируемость — важный аспект электронных систем, программных комплексов, систем баз данных, маршрутизаторов, сетей и т. п., если для них требуется возможность работать под большой нагрузкой. Система называется
В системе с плохой масштабируемостью добавление ресурсов приводит лишь к незначительному повышению производительности, а с некоторого «порогового» момента добавление ресурсов не даёт никакого полезного эффекта.
Вертикальное и горизонтальное масштабирование
Вертикальное масштабирование
Вертикальное масштабирование
Горизонтальное масштабирование
Горизонтальное масштабирование — разбиение системы на более мелкие структурные компоненты и разнесение их по отдельным физическим машинам (или их группам), и (или) увеличение количества серверов, параллельно выполняющих одну и ту же функцию. Масштабируемость в этом контексте означает возможность добавлять к системе новые узлы, серверы, процессоры для увеличения общей производительности. Этот способ масштабирования может требовать внесения изменений в программы, чтобы программы могли в полной мере пользоваться возросшим количеством ресурсов.
Видео по теме
Показатели
В контексте высокоскоростных вычислений существует два показателя масштабируемости:
- сильная масштабируемость — показывает, как меняется время решения задачи с увеличением количества процессоров (или вычислительных узлов) при неизменном общем объёме задачи
- слабая масштабируемость — показывает, как меняется время решения задачи с увеличением количества процессоров (узлов) при неизменном объёме задачи для одного процессора (или узла).
См. также
Примечания
Ссылки
wiki2.red
Масштабируемость — Википедия
Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Масштаби́руемость (англ. scalability) — в электронике и информатике означает способность системы, сети или процесса справляться с увеличением рабочей нагрузки (увеличивать свою производительность) при добавлении ресурсов (обычно аппаратных).
Масштабируемость — важный аспект электронных систем, программных комплексов, систем баз данных, маршрутизаторов, сетей и т. п., если для них требуется возможность работать под большой нагрузкой. Система называется масштабируемой, если она способна увеличивать производительность пропорционально дополнительным ресурсам. Масштабируемость можно оценить через отношение прироста производительности системы к приросту используемых ресурсов. Чем ближе это отношение к единице, тем лучше. Также под масштабируемостью понимается возможность наращивания дополнительных ресурсов без структурных изменений центрального узла системы.
В системе с плохой масштабируемостью добавление ресурсов приводит лишь к незначительному повышению производительности, а с некоторого «порогового» момента добавление ресурсов не даёт никакого полезного эффекта.
Вертикальное и горизонтальное масштабирование
Вертикальное масштабирование
Вертикальное масштабирование — увеличение производительности каждого компонента системы с целью повышения общей производительности. Масштабируемость в этом контексте означает возможность заменять в существующей вычислительной системе компоненты более мощными и быстрыми по мере роста требований и развития технологий. Это самый простой способ масштабирования, так как не требует никаких изменений в прикладных программах, работающих на таких системах.
Горизонтальное масштабирование
Горизонтальное масштабирование — разбиение системы на более мелкие структурные компоненты и разнесение их по отдельным физическим машинам (или их группам), и (или) увеличение количества серверов, параллельно выполняющих одну и ту же функцию. Масштабируемость в этом контексте означает возможность добавлять к системе новые узлы, серверы, процессоры для увеличения общей производительности. Этот способ масштабирования может требовать внесения изменений в программы, чтобы программы могли в полной мере пользоваться возросшим количеством ресурсов.[1]
Показатели
В контексте высокоскоростных вычислений существует два показателя масштабируемости:
- сильная масштабируемость — показывает, как меняется время решения задачи с увеличением количества процессоров (или вычислительных узлов) при неизменном общем объёме задачи[2];
- слабая масштабируемость — показывает, как меняется время решения задачи с увеличением количества процессоров (узлов) при неизменном объёме задачи для одного процессора (или узла).
См. также
Примечания
Ссылки
wikipedia.green
Горизонтальное масштабирование. Что, зачем, когда и как?
Александр Макаров ( SamDark )
Здравствуйте! Я Александр Макаров, и вы можете меня знать по фреймворку «Yii» — я один из его разработчиков. У меня также есть full-time работа — и это уже не стартап — Stay.com, который занимается путешествиями.
Сегодня я буду рассказывать про горизонтальное масштабирование, но в очень-очень общих словах.
Что такое масштабирование, вообще? Это возможность увеличить производительность проекта за минимальное время путем добавления ресурсов.
Обычно масштабирование подразумевает не переписывание кода, а либо добавление серверов, либо наращивание ресурсов существующего. По этому типу выделяют вертикальное и горизонтальное масштабирование.
Вертикальное — это когда добавляют больше оперативки, дисков и т.д. на уже существующий сервер, а горизонтальное — это когда ставят больше серверов в дата-центры, и сервера там уже как-то взаимодействуют.
Самый классный вопрос, который задают, — а зачем оно надо, если у меня все и на одном сервере прекрасно работает? На самом-то деле, надо проверить, что будет. Т.е., сейчас оно работает, но что будет потом? Есть две замечательные утилиты — ab и siege, которые как бы нагоняют тучу пользователей конкурента, которые начинают долбить сервер, пытаются запросить странички, послать какие-то запросы. Вы должны указать, что им делать, а утилиты формируют такие вот отчеты:
и
Главные два параметра: n — количество запросов, которые надо сделать, с — количество одновременных запросов. Таким образом они проверяют конкурентность.
На выходе получаем RPS, т.е. количество запросов в секунду, которое способен обработать сервер, из чего станет понятно, сколько пользователей он может выдержать. Все, конечно, зависит от проекта, бывает по-разному, но обычно это требует внимания.
Есть еще один параметр — Response time — время ответа, за которое в среднем сервер отдал страничку. Оно бывает разное, но известно, что около 300 мс — это норма, а что выше — уже не очень хорошо, потому что эти 300 мс отрабатывает сервер, к этому прибавляются еще 300-600 мс, которые отрабатывает клиент, т.е. пока все загрузится — стили, картинки и остальное — тоже проходит время.
Бывает, что на самом деле пока и не надо заботиться о масштабировании — идем на сервер, обновляем PHP, получаем 40% прироста производительности и все круто. Далее настраиваем Opcache, тюним его. Opcache, кстати, тюнится так же, как и APC, скриптом, который можно найти в репозитории у Расмуса Лердорфа и который показывает хиты и мисы, где хиты — это сколько раз PHP пошел в кэш, а мисы — сколько раз он пошел в файловую систему доставать файлики. Если прогнать весь сайт, либо запустить туда какой-то краулер по ссылкам, либо вручную потыкать, то у нас будет статистика по этим хитам и мисам. Если хитов 100%, а мисов — 0%, значит, все нормально, а если есть мисы, то надо выделить больше памяти, чтобы весь наш код влез в Opcache. Это частая ошибка, которую допускают — вроде Opcache есть, но что-то не работает…
Еще часто начинают масштабировать, но не смотрят, вообще, из-за чего все работает медленно. Чаще всего лезем в базу, смотрим — индексов нет, ставим индексы — все сразу залетало, еще на 2 года хватит, красота!
Ну, еще надо включить кэш, заменить apache на nginx и php-fpm, чтобы сэкономить память. Будет все классно.
Все перечисленное достаточно просто и дает вам время. Время на то, что когда-то этого станет мало, и к этому уже сейчас надо готовиться.
Как, вообще, понять, в чем проблема? Либо у вас уже настал highload, а это не обязательно какое-то бешеное число запросов и т.д., это, когда у вас проект не справляется с нагрузкой, и тривиальными способами это уже не решается. Надо расти либо вширь, либо вверх. Надо что-то делать и, скорее всего, на это мало времени, что-то надо придумывать.
Первое правило — никогда ничего нельзя делать вслепую, т.е. нам нужен отличный мониторинг. Сначала мы выигрываем время на какой-то очевидной оптимизации типа включения кэша или кэширования Главной и т.п. Потом настраиваем мониторинг, он нам показывает, чего не хватает. И все это повторяется многократно – останавливать мониторинг и доработку никогда нельзя.
Что может показать мониторинг? Мы можем упереться в диск, т.е. в файловую систему, в память, в процессор, в сеть… И может быть такое, что, вроде бы, все более-менее, но какие-то ошибки валятся. Все это разрешается по-разному. Можно проблему, допустим, с диском решить добавлением нового диска в тот же сервер, а можно поставить второй сервер, который будет заниматься только файлами.
На что нужно обращать внимание прямо сейчас при мониторинге? Это:
- доступность, т.е. жив сервер, вообще, или нет;
- нехватка ресурсов диска, процессора и т.д.;
- ошибки.
Как это все мониторить?
Вот список замечательных инструментов, которые позволяют мониторить ресурсы и показывать результаты в очень удобном виде:
Первые 4 инструмента можно поставить на сервер, они мощные, классные. А ServerDensity хостится у кого-то, т.е. мы за нее платим деньги, и она может собирать с серверов все данные и отображать их для анализа.
Для мониторинга ошибок есть два хороших сервиса:
Обычно мы мониторим ошибки так — либо пишем все в лог и потом смотрим его, либо дополнительно к этому начинаем email’ы или смс-ки слать разработчикам. Это все нормально, но как только у нас набегает туча народа на сервис, и есть там какая-то ошибка, она начинает повторяться очень большое количество раз, начинает бешено спамить email либо он, вообще, переполняется, или же у разработчика полностью теряется внимание и он начинает письма игнорировать. Вышеуказанные сервисы берут и ошибки одного и того же типа собирают в одну большую пачку, плюс они считают, сколько раз ошибки произошли за последнее время и в приоритетах автоматом поднимают все это дело.
Sentry можно поставить к себе на сервер, есть исходник, а Rollbar — нет, но Rollbar лучше, потому что он берет деньги за количество ошибок, т.е. стимулирует их исправлять.
Про нотификации повторю, что спамить не стоит, теряется внимание.
Что, вообще, надо анализировать?
RPS и Responce time — если у нас начинает время ответа падать, то надо что-то делать.
Количество процессов, потоков и размеры очередей — если это все начинает плодиться, забиваться и т.д., то что-то здесь опять не так, надо анализировать более детально и как-то менять инфраструктуру.
Также стоит смотреть на бизнес-анализ. Google Analytics для сайтовых типов отлично подходит, а mixpanel — для логирования ивентов, он работает на десктопных приложениях, на мобильных, на веб. Можно и на основе каких-то своих данных писать, но я бы советовал готовые сервисы. Смысл в том, что наш мониторинг может показывать, что сервис жив, что все работает, что общий Responce time нормальный, но когда мы, допустим, регистрацию в mixpanel’е начинаем трекать, он показывает, что их как-то маловато. В этом случае надо смотреть, насколько быстро отрабатывают определенные ивенты, страницы, и в чем состоят проблемы. Проект всегда должен быть «обвешан» анализом, чтобы всегда знать, что происходит, а не работать вслепую.
Нагрузка, вообще, возникает или запланировано, или нет, может возникать постепенно, может не постепенно:
Как бороться с нагрузкой? Решает все бизнес, и важна только цена вопроса. Важно:
- чтобы сервис работал,
- чтобы это было не сильно дорого, не разорило компанию.
Остальное не очень важно.
Если дешевле попрофайлить, оптимизировать, записать в кэш, поправить какие-то конфиги, то это и надо делать, не задумываясь пока о масштабировании и о том, чтобы докупать «железо» и т.д. Но бывает, что «железо» становится дешевле, чем работа программиста, особенно, если программисты очень подкованные. В этом случае уже начинается масштабирование.
На рисунке синяя штука — это Интернет, из которого идут запросы. Ставится балансировщик, единственная задача которого — распределить запросы на отдельные фронтенды-сервера, принять от них ответы и отдать клиенту. Смысл тут в том, что 3 сервера могут обработать (в идеале) в 3 раза больше запросов, исключая какие-то накладные расходы на сеть и на саму работу балансировщика.
Что это нам дает? Указанную выше возможность обработать больше запросов, а еще надежность. Если в традиционной схеме валится nginx или приложение, или в диск уперлись и т.п., то все встало. Здесь же, если у нас один фронтенд отвалился, то ничего страшного, балансировщик, скорее всего, это поймет и отправит запросы на оставшиеся 2 сервера. Может, будет чуть помедленнее, но это не страшно.
Вообще, PHP — штука отличная для масштабирования, потому что он следует принципу Share nothing по умолчанию. Это означает, что если мы возьмем, допустим, Java для веба, то там приложение запускается, читает весь код, записывает по максимуму данных в память программы, все там крутится, работает, на request уходит очень мало времени, очень мало дополнительных ресурсов. Однако есть засада — т.к. приложение написано так, что оно должно на одном инстансе работать, кэшироваться, читать из своей же памяти, то ничего хорошего у нас при масштабировании не получится. А в PHP по умолчанию ничего общего нет, и это хорошо. Все, что мы хотим сделать общим, мы это помещаем в memcaсhed, а memcaсhed можно читать с нескольких серверов, поэтому все замечательно. Т.е. достигается слабая связанность для слоя серверов приложений. Это прекрасно.
Чем, вообще, балансировать нагрузку?
Чаще всего это делали Squid’ом или HAProxy, но это раньше. Сейчас же автор nginx взял и партировал из nginx+ балансировщик в nginx, так что теперь он может делать все то, что раньше делали Squid’ом или HAProxy. Если оно начинает не выдерживать, можно поставить какой-нибудь крутой дорогой аппаратный балансировщик.
Проблемы, которые решает балансировщик — это как выбрать сервер и как хранить сессии? Вторая проблема — чисто PHP’шная, а сервер может выбираться либо по очереди из списка, либо по географии каких-то IP’шников, либо по какой-то статистике (nginx поддерживает least-connected, т.е. к какому серверу меньше коннектов, на него он и будет перекидывать). Можем написать для балансировщика какой-то код, который будет выбирать, как ему работать.
Вот, по этой ссылке описан балансировщик, свежепартированный в nginx:
Всем рекомендую, там очень простые конфиги, все максимально просто.
Что, если мы упремся в балансировщик?
Есть такая штука как DNS Round robin — это замечательный трюк, который позволяет нам не тратиться на аппаратный балансировщик. Что мы делаем? Берем DNS-сервер (обычно DNS-сервера у себя никто не хостит, это дорого, несильно надежно, если он выйдет из строя, то ничего хорошего не получится, все пользуются какими-то компаниями), в А-записи прописываем не один сервер, а несколько. Это будут А-записи разных балансировщиков. Когда браузер туда идет (гарантий, на самом деле, нет, но все современные браузеры так действуют), он выбирает по очереди какой-нибудь IP-адрес из А-записей и попадает либо на один балансировщик, либо на второй. Нагрузка, конечно, может размазываться не равномерно, но, по крайней мере, она размазывается, и балансировщик может выдержать немного больше.
Что делать с сессиями?
Сессии у нас по умолчанию в файлах. Это не дело, потому что каждый из серверов-фронтендов у нас будет держать сессии в своей файловой системе, а пользователь может попадать то на один, то на второй, то на третий, т.е. сессии он будет каждый раз терять.
Возникает очевидное желание сделать общую файловую систему, подключить NFS. Но делать так не надо — она до жути медленная.
Можно записать в БД, но тоже не стоит, т.к. БД не оптимальна для этой работы, но если у вас нет другого выхода, то, в принципе, сойдет.
Можно писать в memcached, но очень-очень осторожно, потому что memcached — это, все-таки, кэш и он имеет свойство вытираться, как только у него мало ресурсов, или некуда писать новые ключи — тогда он начинает терять старые без предупреждения, сессии начинают теряться. За этим надо либо следить, либо выбрать тот же Redis.
Redis — нормальное решение. Смысл в том, что Redis у нас на отдельном сервере, и все наши фронтенды ломятся туда и начинают с Redis’а свои сессии считывать. Но Redis однопоточный и рано или поздно можем хорошенько упереться. Тогда делают sticky-сессии. Ставится тот же nginx и сообщается ему, что нужно сделать сессии так, чтобы юзер, когда он пришел на сервер и ему выдалась сессионная cookie, чтобы он впоследствии попадал только на этот сервер. Чаще всего это делают по IP-хэшу. Получается, что если Redis на каждом инстансе, соответственно, сессии там свои, и пропускная способность чтения-записи будет гораздо лучше.
Как насчет cookies? Можно писать в cookies, никаких хранилищ не будет, все хорошо, но, во-первых, у нас все еще куда-то надо девать данные о сессии, а если мы начнем писать в cookies, она может разрастись и не влезть в хранилище, а, во-вторых, можно хранить в cookies только ID, и нам все равно придется обращаться к БД за какими-то сессионными данными. В принципе, это нормально, решает проблему.
Есть классная штука — прокси для memcached и Redis:
Они, вроде как, поддерживают распараллеливание из коробки, но делается это, я не сказал бы, что очень оптимально. А вот эта штука — twemproxy — она работает примерно как nginx с PHP, т.е. как только ответ получен, он сразу отправляет данные и в фоне закрывает соединение, получается быстрее, меньше ресурсов потребляет. Очень хорошая штука.
Очень часто возникает такая ошибка «велосипедирования», когда начинают писать, типа «мне сессии не нужны! я сейчас сделаю замечательный токен, который будет туда-сюда передаваться»… Но, если подумать, то это опять же сессия.
В PHP есть такой механизм как session handler, т.е. мы можем поставить свой handler и писать в cookies, в БД, в Redis — куда угодно, и все это будет работать со стандартными session start и т.д.
Сессии надо закрывать вот этим замечательным методом.
Как только мы из сессии все прочитали, мы не собираемся туда писать, ее надо закрыть, потому что сессия частенько блокируется. Она, вообще-то, должна блокироваться, потому что без блокировок будут проблемы с конкурентностью. На файлах это видно сразу, на других хранилищах блокировщики бывают не на весь файл сразу, и с этим немного проще.
Что делать с файлами?
С ними можно справляться двумя способами:
- какое-то специализированное решение, которое дает абстракцию, и мы работаем с файлами как с файловой системой. Это что-то вроде NFS, но NFS не надо.
- «шардирование» средствами PHP.
Специализированные решения из того, что действительно работает, — это GlusterFS. Это то, что можно поставить себе. Оно работает, оно быстрое, дает тот же интерфейс, что NFS, только работает с нормальной терпимой скоростью.
И Amazon S3 — это, если вы в облаке Amazon’а, — тоже хорошая файловая система.
Если вы реализуете со стороны PHP, есть замечательная библиотека Flysystem, покрытая отличными тестами, ее можно использовать для работы со всякими файловыми системами, что очень удобно. Если вы сразу напишете всю работу с файлами с этой библиотекой, то потом перенести с локальной файловой системы на Amazon S3 или др. будет просто — в конфиге строчку переписать.
Как это работает? Пользователь из браузера загружает файл, тот может попадать либо на фронтенд и оттуда расползаться по файловым серверам, либо на каждом файловом сервере делается скрипт для аплоада и файл заливается сразу в файловую систему. Ну и, параллельно в базу пишется, какой файл на каком сервере лежит, и мы читать его можем непосредственно оттуда.
Лучше всего раздавать файлы nginx’ом или Varnish’ем, но лучше все делать nginx’ом, т.к. мы все его любим и используем — он справится, он хороший.
Что у нас происходит с базой данных?
Если у вас все уперлось в код PHP, мы делаем кучу фронтендов и все еще обращаемся к одной БД — она справится достаточно долгое время. Если нагрузка не страшная, то БД живет хорошо. Например, мы делали JOIN’ы по 160 млн. строк в таблице, и все было замечательно, все бегало хорошо, но там, правда, оперативки надо больше выделить на буферы, на кэш…
Что делать с БД, если мы уперлись в нее? Есть такие техники как репликация. Обычно делается репликация мастер-слэйв, есть репликация мастер-мастер. Можно делать репликацию вручную, можно делать шардирование и можно делать партицирование.
Что такое мастер-слэйв?
Выбирается один сервер главным и куча серверов — второстепенными. На главный пишется, а читать мы можем с мастера, а можем и со слэйвов (на картинке красные стрелочки — это то, что мы пишем, зеленые — то, что мы читаем). В типичном проекте у нас операций чтения гораздо больше, чем операций записи. Бывают нетипичные проекты.
В случае типичного проекта большое количество слэйвов позволяет разгрузить как мастер, так и, вообще, увеличить скорость чтения.
Также это дает отказоустойчивость — если упал один из слэйвов, то делать ничего не надо. Если упал мастер, мы можем достаточно быстро сделать один из слэйвов мастером. Правда, это обычно не делается автоматически, это внештатная ситуация, но возможность есть.
Ну, и бэкапы. Бэкапы базы все делают по-разному, иногда это делается MySQL-дампом, при этом он фризит весь проект намертво, что не очень хорошо. Но если делать бэкап с какого-нибудь слэйва, предварительно остановив его, то пользователь ничего не заметит. Это прекрасно.
Кроме этого, на слэйвах можно делать тяжелые вычисления, чтобы не затронуть основную базу, основной проект.
Есть такая штука как read/write split.Делается 2 пула серверов — мастер, слэйв, соединение по требованию, и логика выбора соединения варьируется. Смысл в том, что если мы будем всегда читать со слэйвов, а писать всегда в мастер, то будет небольшая засада:
т.е. репликация выполняется не немедленно, и нет гарантий, что она выполнилась, когда мы делаем какой-либо запрос.
Есть два типа выборок:
- для чтения или для вывода;
- для записи, т.е., когда мы что-то выбрали и потом это что-то надо изменить и записать обратно.
Если выборка для записи, то мы можем либо всегда читать с мастера и писать на мастер, либо мы можем выполнить «SHOW SLAVE STATUS» и посмотреть там Seconds_Behind_Master (для PostgreSQL тоже супер-запрос есть на картинке) — он покажет нам число. Если это 0 (нуль), значит, все у нас уже реплицировалось, можно смело читать со слэйва. Если число больше нуля, то надо смотреть значение — либо нам стоит подождать немного и тогда прочитать со слэйва, либо сразу читать с мастера. Если у нас NULL, значит еще не реплицировали, что-то застряло, и надо смотреть логи.
Причины подобного лага — это либо медленная сеть, либо не справляется реплика, либо слишком много слэйвов (больше 20 на 1 мастер). Если медленная сеть, то понятно, ее надо как-то ускорять, собирать в единые дата-центры и т.д. Если не справляется реплика, значит надо добавить реплик. Если же слишком много слэйвов, то надо уже придумывать что-то интересное, скорее всего, делать какую-то иерархию.
Что такое мастер-мастер?
Это ситуация, когда стоит несколько серверов, и везде и пишется, и читается. Плюс в том, что оно может быть быстрее, оно отказоустойчивое. В принципе, все то же, что и у слэйвов, но логика, вообще, простая — мы просто выбираем рандомное соединение и с ним работаем. Минусы: лаг репликации выше, есть шанс получить какие-то неконсистентные данные, и, если произошла какая-нибудь поломка, то она начинает раскидываться по всем мастерам, и никому уже неизвестно, какой мастер нормальный, какой поломался… Это все дело начинает реплицироваться по кругу, т.е. очень неслабо забивает сеть. Вообще, если пришлось делать мастер-мастер, надо 100 раз подумать. Скорее всего, можно обойтись мастер-слэйвом.
Можно делать репликацию всегда руками, т.е. организовать пару соединений и писать сразу в 2, в 3, либо что-то делать в фоне.
Что такое шардирование?
Фактически это размазывание данных по нескольким серверам. Шардировать можно отдельные таблицы. Берем, допустим, таблицу фото, таблицу юзеров и др., растаскиваем их на отдельные сервера. Если таблицы были большие, то все становится меньше, памяти ест меньше, все хорошо, только нельзя JOIN’ить и приходится делать запросы типа WHERE IN, т.е. сначала выбираем кучу ID’шников, потом все эти ID’шники подставляем запросу, но уже к другому коннекту, к другому серверу.
Можно шардировать часть одних и тех же данных, т.е., например, мы берем и делаем несколько БД с юзерами.
Можно достаточно просто выбрать сервер — остаток от деления на количество серверов. Альтернатива — завести карту, т.е. для каждой записи держать в каком-нибудь Redis’е или т.п. ключ значения, т.е. где какая запись лежит.
Есть вариант проще:
Сложнее — это когда не удается сгруппировать данные. Надо знать ID данных, чтобы их достать. Никаких JOIN, ORDER и т.д. Фактически мы сводим наш MySQL или PostgreSQL к key-valuе хранилищу, потому что мы с ними ничего делать не можем.
Обычные задачи становятся необычными:
- Выбрать TOP 10.
- Постраничная разбивка.
- Выбрать с наименьшей стоимостью.
- Выбрать посты юзера X.
Если мы зашардировали так, что все разлетелось по всем серверам, это уже начинает решаться очень нетривиально. В этой ситуации возникает вопрос — а зачем нам, вообще SQL? Не писать ли нам в Redis сразу? А правильно ли мы выбрали хранилище?
Из коробки шардинг поддерживается такими штуками как:
- memcache;
- Redis;
- Cassandra (но она, говорят, с какого-то момента не справляется и начинает падать).
Как быть со статистикой?
Часто статистику любят считать с основного сервера — с единственного сервера БД. Это прекрасно, но запросы в статистике обычно жуткие, многостраничные и т.д., поэтому считать статистику по основным данным — это большая ошибка. Для статистики в большинстве случаев realtime не нужен, так что мы можем настроить мастер-слэйв репликацию и на слэйве эту статистику уже посчитать. Или мы можем взять что-нибудь готовое — Mixpanel, Google Analytics или подобное.
Это основная идея, которая помогает раскидывать все по разным серверам и масштабировать. Во-первых, от этого сразу виден профит — даже если у вас один сервер и вы начинаете в фоне что-то выполнять, юзер получает ответ гораздо быстрее, но и впоследствии размазывать нагрузку, т.е. мы можем перетащить всю эту обработку на другой сервер, можно обрабатывать даже не на PHP. Например, в Stay.com картинки ресайзятся на Go.
Как?
Можно сразу взять Gearman. Это готовая штука для обработки в фоне. Есть под PHP библиотеки, драйвера… А можно использовать очереди, т.е. ActiveMQ, RabbitMQ, но очереди пересылают только сообщения, сами обработчики они не вызывают, не выполняют, и тогда придется что-то придумывать.
Общий смысл всегда один — есть основное ПО, которое помещает в очереди какие-то данные (обычно это «что сделать?» и данные для этого), и какой-то сервис – он либо достает, либо ему прилетают (если очередь умеет активно себя вести) эти данные, он все обрабатывает в фоне.
Перейдем к архитектуре.
Самое главное при масштабировании — это в проекте сделать как можно меньше связанности. Чем меньше связанности, тем проще менять одно решение на другое, тем проще вынести часть на другой сервер.
Связанность бывает в коде. SOLID, GRASP — это принципы, которые позволяют избежать связанности именно в коде. Но связанность в коде на разнос по серверам, конечно, влияет, но не настолько, насколько связанность доменного слоя с нашим окружением. Если мы в контроллере пишем много-много кода, получается, что в другом месте мы это использовать, скорее всего, не сможем. Нам непросто будет все это переносить из веб-контроллера в консоль и, соответственно, сложнее переносить на другие сервера и там обрабатывать по-другому.
Service-oriented architecture.
Есть 2 подхода разбиения систем на части:
- когда бьют на технические части, т.е., например, есть очередь, вынесли сервис очередей, есть обработка изображений, вынесли и этот сервис и т.д.
Это хорошо, но когда эти очереди, изображения и т.п. взаимодействуют в рамках двух доменных областей… Например, в проекте есть область Sales и область Customer — это разные области, с ними работают разные пользователи, но и у тех, и у тех есть разные очереди. Когда все начинает сваливаться в кучу, проект превращается в месиво;
- правильное решение — бить на отдельные логические части, т.е. если в областях Sales и Customer используется модель user, то мы создаем 2 модели user. Они могут читать одни и те же данные, но представляют они их немного по-разному. Если разбить систему таким образом, то все гораздо лучше воспринимается и намного проще все это раскидать.
Еще важно то, что части всегда должны взаимодействовать через интерфейсы. Так, в нашем примере, если Sales с чем-то взаимодействует, то он не пишет в БД, не использует общую модель, а с другими областями «разговаривает» через определенный контракт.
Что с доменным слоем?
Доменный слой разбивается на какие-то сервисы и т.п. — это важно для разработки приложения, но для масштабирования его проектирование не очень-то и важно. В доменном слое сверхважно отделить его от среды, контекста, в котором он выполняется, т.е. от контроллера, консольного окружения и т.д., чтобы все модели можно было использовать в любом контексте.
Есть 2 книги про доменный слой, которые всем советую:
- «Domain-Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software» от Eric Evans,
- «Implementing Domain-Driven Design, Implementing Domain-Driven Design».
Также советую сходить по ссылкам:
В архитектуре, опять же, стоит придерживаться принципа share nothing, т.е. если вы хотите что-то сделать общим, делайте это всегда сознательно. Логику предпочтительно закидывать на сторону приложения, но и в этом стоит знать меру. Никогда не стоит, допустим, делать хранимые процедуры в СУБД, потому что масштабировать это очень тяжело. Если это перенести на сторону приложения, то становится проще — сделаем несколько серверов и все будет выполняться там.
Не стоит недооценивать браузерную оптимизацию. Как я уже говорил, из тех 300-600 мс, которые запросы выполняются на сервере, к ним прибавляется 300-600 мс, которые тратятся на клиенте. Клиенту все равно, сервер ли у нас быстрый, или это сайт так быстро отработал, поэтому советую использовать Google PageSpeed и т.д.
Как обычно, абстракция и дробление совсем не бесплатны. Если мы раздробим сервис на много микросервисов, то мы больше не сможем работать с новичками и придется много-много платить нашей команде, которая будет во всем этом рыться, все слои перебирать, кроме этого сервис может начать медленнее работать. Если в компилируемых языках это не страшно, то в PHP, по крайней мере, до версии 7, это не очень…
Никогда не действуйте вслепую, всегда мониторьте, анализируйте. Вслепую практически все решения по умолчанию неправильные. Думайте! Не верьте, что существует «серебряная пуля», всегда проверяйте.
Еще немного ссылок полезных:
На ruhighload.com в супердоступной форме расписаны практически все принципы, очень поверхностно, но классно, с рисунками и т.д. Советую там посмотреть обзоры того, как различные большие компании находили классные решения.
В англоязычном Интернете не знают слова «highload», поэтому там ищите по слову «sclability».
Часто это пробуют на живых серверах. Делать этого ни в коем случае не надо, есть такие классные штуки как DigitalOcean и Linode, где можно поднять ноду, развернуть там любое окружение, любой сервер, все потестить, заплатив за это 1-2 бакса, максимум.
P.S. Полные слайды этого выступления см. на slides.rmcreative.ru/2015/horizontal-scaling-highload/ и в блоге rmcreative.ru.
Контакты
» SamDark
Этот доклад — расшифровка одного из лучших выступлений на обучающей конференции разработчиков высоконагруженных систем HighLoad++ Junior за 2015 год.— Старьё! — скажите вы.
— Вечные ценности! — ответим мы.Также некоторые из этих материалов используются нами в обучающем онлайн-курсе по разработке высоконагруженных систем HighLoad.Guide — это цепочка специально подобранных писем, статей, материалов, видео. Уже сейчас в нашем учебнике более 30 уникальных материалов. Подключайтесь!
Ну и главная новость — мы начали подготовку весеннего фестиваля «Российские интернет-технологии», в который входит восемь конференций, включая HighLoad++ Junior.
habr.com
Масштабируемость — Википедия (с комментариями)
Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Масштаби́руемость (англ. scalability) — в электронике и информатике означает способность системы, сети или процесса справляться с увеличением рабочей нагрузки (увеличивать свою производительность) при добавлении ресурсов (обычно аппаратных). Масштабируемость — важный аспект электронных систем, программных комплексов, систем баз данных, маршрутизаторов, сетей и т. п., если для них требуется возможность работать под большой нагрузкой. Система называется масштабируемой, если она способна увеличивать производительность пропорционально дополнительным ресурсам. Масштабируемость можно оценить через отношение прироста производительности системы к приросту используемых ресурсов. Чем ближе это отношение к единице, тем лучше. Также под масштабируемостью понимается возможность наращивания дополнительных ресурсов без структурных изменений центрального узла системы.
В системе с плохой масштабируемостью добавление ресурсов приводит лишь к незначительному повышению производительности, а с некоторого «порогового» момента добавление ресурсов не даёт никакого полезного эффекта.
Вертикальное и горизонтальное масштабирование
Вертикальное масштабирование — увеличение производительности каждого компонента системы с целью повышения общей производительности. Масштабируемость в этом контексте означает возможность заменять в существующей вычислительной системе компоненты более мощными и быстрыми по мере роста требований и развития технологий. Это самый простой способ масштабирования, так как не требует никаких изменений в прикладных программах, работающих на таких системах.
Горизонтальное масштабирование — разбиение системы на более мелкие структурные компоненты и разнесение их по отдельным физическим машинам (или их группам), и (или) увеличение количества серверов, параллельно выполняющих одну и ту же функцию. Масштабируемость в этом контексте означает возможность добавлять к системе новые узлы, серверы, процессоры для увеличения общей производительности. Этот способ масштабирования может требовать внесения изменений в программы, чтобы программы могли в полной мере пользоваться возросшим количеством ресурсов.[1]
Показатели
В контексте высокоскоростных вычислений существует два показателя масштабируемости:
- сильная масштабируемость — показывает, как меняется время решения задачи с увеличением количества процессоров (или вычислительных узлов) при неизменном общем объёме задачи[2];
- слабая масштабируемость — показывает, как меняется время решения задачи с увеличением количества процессоров (узлов) при неизменном объёме задачи для одного процессора (или узла).
Напишите отзыв о статье «Масштабируемость»
Примечания
- ↑ IBM Redbook: The RS/6000 SP Inside Out, id: SG24-5374-00, стр.15
- ↑ [www.cse.scitech.ac.uk/arc/dlpoly_scale.shtml Home Redirect]
См. также
Ссылки
Отрывок, характеризующий Масштабируемость
– Я знаю. Это не хорошо, мой дружок.– А если я хочу… – сказала Наташа.
– Перестань говорить глупости, – сказала графиня.
– А если я хочу…
– Наташа, я серьезно…
Наташа не дала ей договорить, притянула к себе большую руку графини и поцеловала ее сверху, потом в ладонь, потом опять повернула и стала целовать ее в косточку верхнего сустава пальца, потом в промежуток, потом опять в косточку, шопотом приговаривая: «январь, февраль, март, апрель, май».
– Говорите, мама, что же вы молчите? Говорите, – сказала она, оглядываясь на мать, которая нежным взглядом смотрела на дочь и из за этого созерцания, казалось, забыла всё, что она хотела сказать.
– Это не годится, душа моя. Не все поймут вашу детскую связь, а видеть его таким близким с тобой может повредить тебе в глазах других молодых людей, которые к нам ездят, и, главное, напрасно мучает его. Он, может быть, нашел себе партию по себе, богатую; а теперь он с ума сходит.
– Сходит? – повторила Наташа.
– Я тебе про себя скажу. У меня был один cousin…
– Знаю – Кирилла Матвеич, да ведь он старик?
– Не всегда был старик. Но вот что, Наташа, я поговорю с Борей. Ему не надо так часто ездить…
– Отчего же не надо, коли ему хочется?
– Оттого, что я знаю, что это ничем не кончится.
– Почему вы знаете? Нет, мама, вы не говорите ему. Что за глупости! – говорила Наташа тоном человека, у которого хотят отнять его собственность.
– Ну не выйду замуж, так пускай ездит, коли ему весело и мне весело. – Наташа улыбаясь поглядела на мать.
– Не замуж, а так , – повторила она.
– Как же это, мой друг?
– Да так . Ну, очень нужно, что замуж не выйду, а… так .
– Так, так, – повторила графиня и, трясясь всем своим телом, засмеялась добрым, неожиданным старушечьим смехом.
– Полноте смеяться, перестаньте, – закричала Наташа, – всю кровать трясете. Ужасно вы на меня похожи, такая же хохотунья… Постойте… – Она схватила обе руки графини, поцеловала на одной кость мизинца – июнь, и продолжала целовать июль, август на другой руке. – Мама, а он очень влюблен? Как на ваши глаза? В вас были так влюблены? И очень мил, очень, очень мил! Только не совсем в моем вкусе – он узкий такой, как часы столовые… Вы не понимаете?…Узкий, знаете, серый, светлый…
– Что ты врешь! – сказала графиня.
Наташа продолжала:
– Неужели вы не понимаете? Николенька бы понял… Безухий – тот синий, темно синий с красным, и он четвероугольный.
– Ты и с ним кокетничаешь, – смеясь сказала графиня.
– Нет, он франмасон, я узнала. Он славный, темно синий с красным, как вам растолковать…
– Графинюшка, – послышался голос графа из за двери. – Ты не спишь? – Наташа вскочила босиком, захватила в руки туфли и убежала в свою комнату.
Она долго не могла заснуть. Она всё думала о том, что никто никак не может понять всего, что она понимает, и что в ней есть.
«Соня?» подумала она, глядя на спящую, свернувшуюся кошечку с ее огромной косой. «Нет, куда ей! Она добродетельная. Она влюбилась в Николеньку и больше ничего знать не хочет. Мама, и та не понимает. Это удивительно, как я умна и как… она мила», – продолжала она, говоря про себя в третьем лице и воображая, что это говорит про нее какой то очень умный, самый умный и самый хороший мужчина… «Всё, всё в ней есть, – продолжал этот мужчина, – умна необыкновенно, мила и потом хороша, необыкновенно хороша, ловка, – плавает, верхом ездит отлично, а голос! Можно сказать, удивительный голос!» Она пропела свою любимую музыкальную фразу из Херубиниевской оперы, бросилась на постель, засмеялась от радостной мысли, что она сейчас заснет, крикнула Дуняшу потушить свечку, и еще Дуняша не успела выйти из комнаты, как она уже перешла в другой, еще более счастливый мир сновидений, где всё было так же легко и прекрасно, как и в действительности, но только было еще лучше, потому что было по другому.
wiki-org.ru