Рубрика «distributed systems» - 2

15 сентября в офисе Авито состоится встреча, посвященная масштабированию приложений на PostgreSQL. Поговорим об алгоритмах и нюансах реализации транзакционности в языках программирования, построении бизнес-транзакций в сервисах с паттерном database per service, как устроена OZO — асинхронная типобезопасная header-only библиотека-клиент PostgreSQL для C++17, и уровнях изоляции транзакций PostgreSQL. С докладами выступят Стас Кельвич (Postgres Professional), Сергей Хандриков (Яндекс), Константин Евтеев (Авито) и Михаил Тюрин. Регистрируйтесь на встречу и приглашайте коллег. Под катом — тезисы выступлений докладчиков, ссылка на регистрацию и информация по трансляции митапа.

image

Читать полностью »

Привет! Меня зовут Константин Евтеев, я работаю в Авито руководителем юнита DBA. Наша команда развивает системы хранения данных Авито, помогает в выборе или выдаче баз данных и сопутствующей инфраструктуры, поддерживает Service Level Objective для серверов баз данных, а еще мы отвечаем за эффективность использования ресурсов и мониторинг, консультируем по проектированию, а возможно и разрабатываем микросервисы, сильно завязанные на системы хранения, или сервисы для развития платформы в контексте хранилищ.

Я хочу рассказать, как мы решили один из вызовов микросервисной архитектуры — проведение бизнес-транзакций в инфраструктуре сервисов, построенных с помощью паттерна Database per service. С докладом на эту тему я выступал на конференции Highload++ Siberia 2018.

imageЧитать полностью »

12 марта 2018 г., спустя 4 месяца после прошлой версии, вышел Apache Ignite 2.4. Этот релиз примечателен целым рядом нововведений: поддержка Java 9, множественные оптимизации и улучшения SQL, поддержка платформой нейронных сетей, новый подход к построению топологии при работе с диском и многое другое.

Apache Ignite Database and Caching Platform — это платформа для распределенного хранения данных (оптимизированная под активное использование RAM), а также для распределенных вычислений в близком к реальному времени.

Ignite применяется там, где нужно очень быстро обрабатывать большие потоки данных, которые не по зубам централизованным системам.

Примеры использования: быстрый распределенный кеш; слой, агрегирующий данные из разрозненных сервисов (например, для Customer 360 View); основное горизонтально масштабируемое хранилище (NoSQL или SQL) оперативных данных; платформа для вычислений и т.д.

Далее рассмотрим основные новшества Ignite 2.4.
Читать полностью »

В прошлой статье мы с вами подробно разобрали работу платежных каналов, а также несколько различных методов по обеспечению безопасности платежей, проходящих через них, однако этого все еще недостаточно для построения рабочей сети каналов: даже если мы уверены в том, что внутри каждого канала все играют честно, мы не можем гарантировать доставку средств по цепочке через ряд каналов. И здесь нам на помощь приходят смарт-контракты, называемые HTLC (hash-time-lock-contracts). В этой статье мы разберем принцип их работы, и, наконец, на примере продемонстрируем как проходит платеж в сети Lightning network.

Lightning network

Читать полностью »

Lightning network это децентрализованная оф-чейн технология, позволяющая проводить десятки тысяч транзакий в секунду, как это позволяет делать, к примеру, Visa. На данный момент Биткоин — самая популярная в мире криптовалюта, не приспособлена для отправки более чем ~7 транзакций в секунду, а высокие комисси и долгое время подтверждения сводят на нет возможность отправки микротранзакций. Lightning network решает обе эти проблемы.

Lightning network in depth, part 1: payment channels - 1

Читать полностью »

Как я осознал, что такое распределенные системы - 1 Привет!

В скором времени у нас выходит изысканная новинка для разработчиков высшего класса — "Реактивные шаблоны проектирования".

Автор книги Роланд Кун — звезда первой величины в области распределенных систем, один из разработчиков Akka. Под катом предлагаем перевод его программной статьи о распределенных системах и акторной модели, размещенной на сайте GitHub
Читать полностью »

image
В четверг, 15 декабря, в 20:00 в офисе компании SEMrush состоится встреча с Александром Чепурным, сотрудником IOHK Research. Тема встречи — блокчейн для разработчиков. В данной сессии будет рассказано все о технологии: от самых основ до деталей различных проблем и атак.
Читать полностью »

Когда Вы запускаете свой продукт — Вы совершенно не знаете, что произойдет после запуска. Вы можете так и остаться абсолютно никому не нужным проектом, можете получить небольшой ручеек клиентов или сразу целое цунами пользователей, если про Вас напишут ведущие СМИ. Не знали и мы.

Этот пост об архитектуре нашей системы, ее эволюционном развитии на протяжении уже почти 3-х лет и компромиссах между скоростью разработки, производительностью, стоимостью и простотой.

Упрощенно задача выглядела так — нужно соединить микроконтроллер с мобильным приложением через интернет. Пример — нажимаем кнопку в приложении зажигается светодиод на микроконтроллере. Тушим светодиод на микроконтроллере и кнопка в приложении соответственно меняет статус.

Так как мы стартовали проект на кикстартере, перед запуском сервера в продакшене у нас уже была довольно большая база первых пользователей — 5000 человек. Наверное многие из Вас слышали про известный хабра эффект, который положил в прошлом многие веб ресурсы. Мы, конечно же, не хотели повторять эту участь. Поэтому это отразилось на подборе технического стека и архитектуре приложения.

Сразу после запуска вся наша архитектура выглядела так:

12 млрд реквестов в месяц за 120$ на java - 1

Это была 1 виртуалка от Digital Ocean за 80$ в мес (4 CPU, 8 GB RAM, 80 GB SSD). Взяли с запасом. Так как “а вдруг лоад пойдет?”. Тогда мы действительно думали, что, вот, запустимся и тысячи пользователей ринут на нас. Как оказалось — привлечь и заманить пользователей та еще задача и нагрузка на сервер — последнее о чем стоит думать. Из технологий на тот момент была лишь Java 8 и Netty с нашим собственным бинарным протоколом на ssl/tcp сокетах (да да, без БД, spring, hibernate, tomcat, websphere и прочих прелестей кровавого энтерпрайза).

Все пользовательские данные хранились просто в памяти и периодически сбрасывались в файлы:

try (BufferedWriter writer = Files.newBufferedWriter(fileTo, UTF_8)) {
  writer.write(user.toJson());
}

Читать полностью »

Представьте, что у вас есть класс:

class MyCounter(object):
    def __init__(self):
        self.__counter = 0
    def incCounter(self):
        self.__counter += 1
    def getCounter(self):
        return self.__counter

И вы хотите сделать его распределённым. Просто наследуете его от SyncObj (передав ему список серверов, с которыми нужно синхронизироваться) и отмечаете декоратором @replicated все методы, которые изменяют внутреннее состояние класса:

class MyCounter(SyncObj):
    def __init__(self):
        super(MyCounter, self).__init__('serverA:4321', ['serverB:4321', 'serverC:4321'])
        self.__counter = 0
    @replicated
    def incCounter(self):
        self.__counter += 1
    def getCounter(self):
        return self.__counter

PySyncObj автоматически обеспечит репликацию вашего класса между серверами, отказоустойчивость (всё будет работать до тех пор, пока живо больше половины серверов), а также (при необходимости) асинхронный дамп содержимого на диск.
На базе PySyncObj можно строить различные распределенные системы, например распределенный мьютекс, децентрализованные базы данных, биллинговые системы и другие подобные штуки. Все те, где на первом месте стоит надёжность и отказоустойчивость.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js