Шардинг
Вопрос масштабирования приложений в облаке возникает очень часто. Сама концепция облачных технологий подразумевает масштабирование приложений по запросу. Любой уважающий себя облачный провайдер поддерживает соответствующие функции.
Зачем вообще нужно горизонтальное масштабирование? Когда возникает вопрос повышения производительности приложения, то есть несколько вариантов. Как известно можно купить новое «железо» для сервера, добавить количество оперативной памяти и т. д. Этот принцип называется вертикальным масштабированием. Однако этот способ может быть достаточно дорогим, долгим, да и имеет предел. Можно конечно купить топовое железо, однако оно может не потянуть все требования вашего приложения.
Второй способ, называемый горизонтальным масштабированием, предполагает расширение вычислительных ресурсов доступных приложению за счет физического расширения серверов на которых размещено ваше приложение. То есть если раньше ваше приложение было расположено на одном сервере, и в какой-то момент оно перестало «вытягивать» нагрузку, можно просто купить второй точно такой же сервер. Поставить на него ваше приложение и таким образом часть запросов к приложению будет идти на первый сервер, часть — на второй.
Этот принцип и положен в горизонтальное масштабирование приложений размещенных в «облаке», только вместо реальных физических серверов и у нас есть понятие виртуальная машина. Когда экземпляра одной виртуальной машины недостаточно вашему приложению — вы можете увеличить его, таким образом распределив нагрузку между несколькими виртуальными машинами.
Если рассматривать возможности облачной платформы от Microsoft, то они достаточно широкие. Есть auto-scaling, scaling по запросу, причем все это доступно как с помощью UI, так и с помощью SDK, REST API и PowerShell.
Однако если с масштабированием приложения (PaaS) или виртуальных машин (IaaS) все достаточно просто, указываете сколько инстансов вам необходимо, столько и будет, то в случае если ваше приложение использует базы данных MS SQL, возникает несколько вопросов. Конечно первое что приходит в голову — организовать кластер из виртуальных машин SQL Server. Решение достаточно простое и хорошо всем знакомое. А что делать, если приложение использует базу данных как сервис (SaaS)? Что если мы не хотим заниматьсянастройкой кластера SQL Server?
Конечно же, если мы говорим о Windows Azure, то в качестве SQL базы данных будет использоваться SQL Azure. Эта база данных поддерживает технологию горизонтального масштабирования (шардинг) называемую SQL Azure Federations. Принцип ее работы очень простой: логически независимые друг от друга строки одной таблицы хранятся в разных базах данных. Самый простой пример:
Это одна и та же таблица, данные которой хранятся в разных экземплярах базы данных (шардах). То есть данные аккаунта с идентификатором 1 хранятся в первой базе данных, с идентификатором 2 — во второй и т. д.
Ограничения SQL Azure
Итак, что же это нам дает? Во-первых изоляцию данных друг от друга. Данные одного аккаунта никак не связаны с данными другого. Соответственно, применением технологии шардинга мы можем реализовать не только горизонтальное масштабирование базы данных, но и multi-tenant сценарий.
Увеличивается скорость выборки данных из базы, поскольку сам размер хранящихся в конкретном шарде данных на порядок меньше, чем суммарный объем базы.
Однако, в любой технологии есть свои недостатки. Шардинг не исключение. Давайте подумаем, какие же недостатки могут встретиться при использовании технологии шардинга на примере базы данных, описанной выше?
Если вспомнить, архитектуру SQL Azure, то как известно сервис не поддерживает выборку данных из нескольких баз данных одновременно. То есть одна база данных — одно соединение. И шарды — не исключение. То есть, если допустим пройстейший запрос на возврат количества клиентов в базе данных необходимо выполнить на каждом шарде отдельно.
Исходный запрос:
SELECT Count(*) FROM Account
Пример запроса для конкретного шарда:
USE FEDERATION Accounts(AccountId = 4) WITH RESET, FILTERING = OFF
GO
SELECT Count(*) FROM Account
Логику же суммирования значений, возвращаемых этим запросом необходимо размещать в приложении. То есть в результате использования федераций часть кода «уйдет» в приложение, поскольку на уровне базы данных некоторые возможности обычного SQL Server ограничены.
Предисловие
Конечно SQL Azure Federations не является панацеей и вы можете реализовать свой принцип горизонтального масштабирования баз данных. Допустим multi-tenant подход — тоже своего рода горизонтальное масштабирование базы данных. Поскольку данные одного пользователя отделены не только «логически» от данных другого пользователя, но и «физически».
Если необходимо добавить нового пользователя — мы конфигурируем для него отдельную базу данных. Вопрос в том, что в логике приложения должен быть механизм «роутинга». То есть приложение должно знать с какой базой данных оно в данный момент работает.
Но вернемся к SQL Azure Federations…
Сама задумка компании Microsoft достойна всяческих похвал. Было бы неплохо получить инструмент позволяющий легко мастабировать базу данных. А еще бы сделать auto-scaling, на основе результатов определенных запросов (ну это уже фантастика)…
Однако как правило, перед принятием окончательного решения перейти к использованию SQL Azure Federations, необходимо тщательно провести анализ существующей базы данных (а как правило переносятся уже существующие базы), либо продумать до мельчайших деталей архитектуру базы данных, которую будет использовать приложение, а также саму логику приложения по работе с этой базой.
С теорией вроде разобрались. Однако как правило на практике встречается достаточно большое количество граблей, на которые можно наступить. Поэтому вместо того, чтобы показывать как можно легко начать использовать SQL Azure Federations с нуля, мы попробуем мигрировать существующую базу данных SQL Azure на использование федераций. Рассмотрим шаги, которые нужно сделать DBA, а также проблемы с которыми можно столкнуться на этапе миграции.
В общем не переключайтесь! Всем хорошего начала рабочей недели!
Автор: RisingStar
