Разработка высоконагруженных проектов (например – сайтов для сообществ) Олег Бунин.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Разработка высоконагруженных проектов Олег Бунин.
Advertisements

Учебник по построению высоконагруженных систем Олег Бунин.
Пошаговый алгоритм разработки высоконагруженной системы Олег Бунин
Разработка высоконагруженных проектов, Что нового? Олег Бунин.
Как увеличить скорость работы проекта путём оптимизации архитектуры БД
Построение системного ландшафта для высоко нагруженного проекта ООО «Ленвендо-Софт» Гаврилов Виталий Технический директор тел.: +7 (812)
БАЗЫ ДАННЫХ часть II Параллельные архитектуры баз данных.
Распределенные и параллельные вычисления на MS SQL (always on). Адаптация для 1С 8 Сердюк Владимир Баркетов Павел.
Мониторинг внедрения ИТ и ИС. Критерии эффективности ИР использование по времени; использование по мощности. В основе любой ИС лежит совокупность приложений,
Репликация – это процесс создания и поддерживания копии объектов базы данных на удаленном сервере.
Организация распределенных прикладных систем. Попытаемся ответить на вопросы Как устроены распределенные прикладные системы? Каковы наиболее важные их.
Платформа разработки высоконагруженного веб-сервиса: инструменты отладки и возможности масштабирования Александр Демидов руководитель направления арендных.
Веб-кластер, планы по развитию, распределенный веб-кластер Максим Смирнов ведущий разработчик.
Архитектура новой почты Рамблера Андрей Шетухин. Rambler Mail сегодня 240 тысяч новых регистраций в день 66 миллионов пользователей 20 миллионов живых.
Винников Олег. NET Developer. Почему NoSQL Особенности NoSQL решений Модели данных NoSQL Масштабирование MongoDB.
Использование MySQL в сервисе дневников LiveInternet.ru Практика, практика, практика Гурьянов Андрей, программист Новиков Лев, системный администратор.
Базы данных Лекция 01 Информационные технологии баз данных.
Арбитры в мультипроцессорных системах. Арбитры Используются для разрешения конфликтных ситуаций на аппаратном уровне Арбитры принимают от процессоров.
BigData изнутри: технологии и алгоритмы Александр Сербул руководитель направления, разработчик Партнерская конференция «1С-Битрикс»
Репликация – это процесс создания и поддерживания копии объектов базы данных на удаленном сервере.
Транксрипт:

Разработка высоконагруженных проектов (например – сайтов для сообществ) Олег Бунин

Что такое большой проект? Сотни тысяч, миллионы, десятки миллионов хитов; Бесперебойная работа; Сложная структура: серверный парк, большое количество кода; Большое количество данных.

Масштабиро- вание Горизонтальное масштабирование (scaling out) Вертикальное масштабирование (scaling up) Функциональное разделение (partitioning) Шардинг (sharding) Общее решение

Горизонтальное масштабирование Увеличение производительности системы за счет подключения дополнительных cерверов. Отлично работает для вычисляющих серверов, а как быть с базой данных? Что делать со связанными общими для нескольких серверов данными?

Вертикальное масштабирование Увеличение производительности системы за счет увеличения мощности сервера. В какой-то момент мы все равно достигнем предела по процессору, памяти или жесткому диску.

Функциональное разбиение Разные функциональные части работают и хранятся на разных серверах системы. В какой то момент мы все равно упремся в физические возможности сервера.

Шардинг Разбиение данных на кусочки, которые раскладываются по серверам-шардам. Как правильно разбить данные для шардинга? Как правильно идентифицировать данные? У них просто нет выбора:

Разбиение данных для шардинга Статическое: по первой букве логина, хэширование идентификаторов или логинов. Единого центра нет, соответственно нет узкого места, зато есть сложности с разрешением заранее непредусмотренных ситуаций. Динамическое: есть координирующий центр, который отвечает на вопрос где лежит? Он же является узким местом, зато добавление новых серверов происходит без изменения кода.

Как облегчить масштабирование? Низкая степень связности данных и кода; Разделение кода на слои (как минимум слой связи с базой данных и слой кэширования); Рефакторинг, высокое качество кода, минимизация workaroundов; Контроль над системой, мониторинг; Минимизация академических решений (построение таблиц на лету, ORM).

Масштабируемая архитектура Слабосвязанная Слоистая Горизонтальное масштабирование Асинхронные вычисления Серебряная пуля

Отдельно о базах данных База данных – типичное узкое место. Для базы данных актуальны все вышеперечисленные методы увеличения производительности: горизонтальное и вертикальное масштабирование, функциональное разбиение, шардинг. Горизонтальное масштабирование в случае с БД достигается с помощью репликации.

Репликация Синхронизация нескольких копий объекта. Наиболее эффективна при небольшом количестве слейвов, иначе усложняется схема распространения изменений, которое, в дальнейшем, становится узким местом. Усложнение программной архитектуры – например, чтение данных с слейва, до которого не докатились изменения.

Типичная архитектура: обычный сайт

Специфика сообществ Большое количество связей между объектами сложная программная архитектура. Высокий hit ratio большое количество серверов. Наличие сложных сервисов, реализуемых отдельными алгоритмами (поиск, сортировка, переписка, друзья друзей).