Scaling sistema back-end yra vienas didžiausių iššūkių, su kuriais susiduria kūrėjai ir programinės įrangos inžinieriai kurdami modernias žiniatinklio programas. Augant vartotojų ir duomenų skaičiui, back-end sistema turi keistis, kad būtų užtikrintas našumas, patikimumas ir apkrova. Šis straipsnis padės geriau suprasti back-end scaling, bendras strategijas ir kaip spręsti susijusias problemas.
1. Kas yra Back-End Scaling ?
„Back-end“ scaling yra sistemos apdorojimo pajėgumo išplėtimo procesas, back-end siekiant patenkinti didėjančius išteklių poreikius, įskaitant:
Apdorojama daugiau vartotojų užklausų.
Didesnių duomenų kiekių saugojimas ir gavimas.
Sistemos stabilumo užtikrinimas esant aukštam slėgiui.
Užpakalinė dalis scaling paprastai skirstoma į du pagrindinius tipus: vertical scaling ir horizontal scaling.
2. Back-End Scaling strategijos
a. Vertical Scaling
Vertikalus scaling apima vieno serverio galios padidinimą atnaujinant aparatinę įrangą, pvz., CPU, RAM arba saugyklą.
Privalumai:
Lengva įdiegti ir valdyti, nes jis apima tik vieną serverį.
Nereikia keisti sistemos architektūros.
Trūkumai:
Ribotas mastelio keitimas dėl aparatinės įrangos priklausomybių.
Didelės aparatinės įrangos atnaujinimo išlaidos.
Vienas nesėkmės taškas.
b. Horizontal Scaling
Horizontalioji sistema scaling apima daugiau serverių įtraukimą į sistemą ir apkrovos paskirstymą tarp jų. Šie serveriai gali dirbti lygiagrečiai tvarkydami užklausas.
Privalumai:
Beveik neribotas mastelio keitimas.
Padidėjęs patikimumas ir atsparumas gedimams.
Ekonomiškesnis, palyginti su vertical scaling.
Trūkumai:
Sudėtingesnis įgyvendinimas ir valdymas.
Reikia tinkamos sistemos architektūros(pvz., naudojant load balancer).
3. Įprastos „Back-End“ problemos Scaling
a. Duomenų bazės išteklių valdymas
Sistemai plečiantis, duomenų bazė dažnai tampa kliūtimi. Įprastos problemos apima:
Pailgėjęs užklausos laikas: didesnis užklausų skaičius sulėtina duomenų bazės atsako laiką.
Duomenų sinchronizavimo iššūkiai: naudojant kelis serverius, sinchronizuoti duomenis tarp kelių mazgų tampa sudėtinga.
Sprendimai:
Naudokite database sharding norėdami padalinti duomenis į mažesnes dalis.
Taikykite replikaciją , norėdami kopijuoti duomenis keliose duomenų bazėse.
Naudokite caching (pvz., Redis, Memcached), kad sumažintumėte duomenų bazės apkrovą.
b. Apkrovos balansavimas
Didėjant užklausų skaičiui, labai svarbu tolygiai paskirstyti apkrovą tarp serverių.
Sprendimai:
Naudokite load balancer (pvz., Nginx, HAProxy), kad platintumėte užklausas back-end serveriams.
Įdiekite automatinį mastelio keitimą , kad automatiškai pridėtumėte arba pašalintumėte serverius pagal esamą apkrovą.
c. Seanso valdymas
Naudojant kelis serverius, vartotojų seansų valdymas tampa sudėtingas, nes seansas gali būti sukurtas viename serveryje, bet kita užklausa gali būti nukreipta į kitą serverį.
Sprendimai:
Naudokite lipnias seansus , kad užtikrintumėte, jog vartotojų užklausos visada būtų nukreiptos į tą patį serverį.
Saugokite seansus centralizuotoje talpykloje (pvz., Redis), kad visi serveriai galėtų juos pasiekti.
d. Nuoseklumo užtikrinimas
Sistemai plečiantis, duomenų nuoseklumo serveriuose užtikrinimas tampa dideliu iššūkiu.
Sprendimai:
Naudokite tokius mechanizmus kaip paskirstytos operacijos arba galimas nuoseklumas .
Taikykite tokius modelius kaip BŽŪP teorema, kad subalansuotumėte nuoseklumą, prieinamumą ir skaidinio toleranciją.
4. Back-End įrankiai ir technologijos Scaling
Load Balancer: Nginx, HAProxy, AWS Elastic Load Balancer.
Caching: Redis, atmintis.
Database Sharding: MongoDB, Cassandra.
Konteineris ir orkestravimas: Docker, Kubernetes.
Cloud Services: AWS, Google Cloud, Azure(teikia automatinio mastelio keitimo ir valdomų duomenų bazių paslaugas).
5. Kada turėtumėte pakeisti savo užpakalinę dalį?
Kai sistema pradeda lėtėti arba sugenda dėl didelės apkrovos.
Kai staiga padaugėja vartotojų ar duomenų.
Kai norite užtikrinti, kad sistema būtų atspari gedimams ir veikia stabiliai.
Išvada
Back-end scaling yra sudėtingas, bet būtinas procesas, užtikrinantis, kad sistema atitiktų augančius poreikius. Suprasdami scaling strategijas, įprastas problemas ir pagalbinius įrankius, galite sukurti tvirtą, lanksčią ir keičiamo dydžio back-end sistemą. Visada būkite pasirengę susidoroti scaling su iššūkiais ir optimizuoti savo sistemą!