16 концепций дизайна систем, которые нужно изучить до собеседования

год назад·10 мин. на чтение

Чтобы преуспеть в проектировании систем (system design), одним из наиболее важных аспектов является развитие глубокого понимания фундаментальных концепций проектирования систем.

Чтобы преуспеть в проектировании систем, одним из наиболее важных аспектов является развитие глубокого понимания фундаментальных концепций проектирования систем, таких как балансировка нагрузки (load balancing), кэширование (caching), секционирование (partitioning), репликация (replication), базы данных (database) и прокси-серверы (proxy). 16 ключевых понятий, описанные в этой статье, могут существенно повлиять на вашу способность решать проблемы проектирования систем. Эти концепции варьируются от понимания тонкостей шлюза API и освоения методов балансировки нагрузки до понимания важности CDN и оценки роли кэширования в современных распределенных системах. К концу этой статьи у вас будет полное представление об этих основных идеях и уверенность в том, что вы сможете применить их на следующем собеседовании. Собеседования по проектированию систем по своей природе не структурированы. Во время собеседования сложно уследить за вещами и быть уверенным, что вы затронули все существенные аспекты дизайна. В этой статье мы обсудим 16 основных концепций проектирования систем. Вот их краткое описание:
  1. Система доменных имен (DNS)
  2. Балансировщик нагрузки
  3. Шлюз API (API Gateway)
  4. CDN
  5. Прямой прокси против обратного прокси
  6. Кэширование
  7. Секционирование данных
  8. Репликация базы данных
  9. Распределенные системы обмена сообщениями
  10. Микросервисы
  11. Базы данных NoSQL
  12. Индекс базы данных
  13. Распределенные файловые системы
  14. Система уведомлений
  15. Полнотекстовый поиск
  16. Распределенные сервисы координации

1. Система доменных имен (DNS)

Система доменных имен (DNS) является фундаментальным компонентом интернет-инфраструктуры, который преобразует удобные для человека доменные имена в соответствующие IP-адреса. Он функционирует как телефонная книга для Интернета, позволяя пользователям получать доступ к веб-сайтам и службам, вводя легко запоминающиеся доменные имена, такие как www.example.com, а не числовые IP-адреса, такие как 192.0.2.1, которые компьютеры используют для идентификации друг друга. Когда вы вводите доменное имя в свой веб-браузер, DNS отвечает за поиск соответствующего IP-адреса и направление вашего запроса на правильный сервер. Процесс начинается с того, что ваш компьютер отправляет запрос рекурсивному преобразователю, который затем выполняет поиск на ряде DNS-серверов, начиная с корневого сервера, затем на сервере домена верхнего уровня (TLD) и, наконец, на авторитетном сервере имен. Как только IP-адрес найден, рекурсивный преобразователь возвращает его на ваш компьютер, позволяя вашему браузеру установить соединение с целевым сервером и получить доступ к нужному контенту.

2. Балансировщик нагрузки

Подсистема балансировки нагрузки — это сетевое устройство или программное обеспечение, которое распределяет входящий сетевой трафик между несколькими серверами для обеспечения оптимального использования ресурсов, уменьшения задержки и поддержания высокой доступности. Он играет жизненно важную роль в масштабировании приложений и эффективном управлении рабочими нагрузками серверов, особенно в ситуациях, когда происходит внезапный всплеск трафика или неравномерное распределение запросов между серверами. Подсистемы балансировки нагрузки используют различные алгоритмы для определения того, как распределять входящий трафик. К распространенным алгоритмам относятся:
  • Round Robin: Запросы распределяются последовательно и равномерно по всем доступным серверам циклически.
  • Наименьшее количество подключений: Подсистема балансировки нагрузки назначает запросы серверу с наименьшим количеством активных подключений, отдавая приоритет менее загруженным серверам.
  • Хеш IP-адреса: IP-адрес клиента хешируется, и полученное значение используется для определения того, на какой сервер должен быть направлен запрос. Этот метод гарантирует, что запросы конкретного клиента всегда направляются на один и тот же сервер, помогая поддерживать постоянство сеанса.

3. Шлюз API (API Gateway)

Шлюз API — это сервер или служба, которая выступает в качестве посредника между внешними клиентами и внутренними микросервисами или серверными службами приложения на основе API. Это важнейший компонент в современных архитектурах, особенно в системах на основе микросервисов, где он упрощает процесс связи и обеспечивает единую точку входа для клиентов для доступа к различным службам. Основные функции API-шлюза включают в себя:
  • Маршрутизация запроса: Он направляет входящие запросы API от клиентов в соответствующий бэкэнд или микросервис на основе предопределенных правил и конфигураций.
  • Аутентификация и авторизация: Шлюз API может обрабатывать аутентификацию и авторизацию пользователей, гарантируя, что только авторизованные клиенты могут получить доступ к сервисам. Он может проверять ключи API, токены или другие учетные данные перед маршрутизацией запросов к серверным службам.
  • Ограничение скорости и throttling: Чтобы защитить серверные службы от чрезмерной нагрузки или злоупотреблений, шлюз API может применять ограничения скорости или регулировать запросы от клиентов на основе предопределенных политик.
  • Кэширование: чтобы уменьшить задержку и нагрузку на серверную часть, шлюз API может кэшировать часто используемые ответы, предоставляя их непосредственно клиентам без необходимости запрашивать бэкэнд сервисы.
  • Преобразование запросов и ответов: Шлюз API может изменять запросы и ответы, такие как преобразование форматов данных, добавление или удаление заголовков или изменение параметров запроса, чтобы обеспечить совместимость между клиентами и службами.

4. CDN

Сеть доставки контента (CDN) — это распределенная сеть серверов, которые хранят и доставляют контент, такой как изображения, видео, CSS и скрипты, пользователям из географически более близких мест. CDN предназначены для повышения производительности, скорости и надежности доставки контента конечным пользователям, независимо от их местоположения относительно исходного сервера. Вот как работает CDN:
  1. Когда пользователь запрашивает контент с веб-сайта или приложения, запрос направляется на ближайший сервер CDN, также известный как пограничный сервер (edge server).
  2. Если на пограничном сервере запрошенное содержимое закэшировано, он напрямую передает его пользователю. Это уменьшает задержку и улучшает взаимодействие с пользователем, поскольку контент перемещается на меньшее расстояние.
  3. Если контент не кэшируется на пограничном сервере, CDN извлекает его с исходного сервера или другого ближайшего сервера CDN. После получения содержимого оно кэшируется на пограничном сервере и передается пользователю.
  4. Чтобы убедиться, что контент остается актуальным, CDN периодически проверяет исходный сервер на наличие изменений и соответствующим образом обновляет свой кэш.

5. Прямой прокси против обратного прокси

Прямой прокси (forward proxy), также известный как «прокси-сервер» или просто «прокси», представляет собой сервер, который находится перед одной или несколькими клиентскими машинами и выступает в качестве посредника между клиентами и Интернетом. Когда клиентский компьютер делает запрос к ресурсу в Интернете, запрос сначала отправляется на прокси-сервер. Затем прокси-сервер пересылки пересылает запрос в Интернет от имени клиентского компьютера и возвращает ответ клиентскому компьютеру. Обратный прокси (reverse proxy) — это сервер, который находится перед одним или несколькими веб-серверами и выступает в качестве посредника между веб-серверами и Интернетом. Когда клиент делает запрос к ресурсу в Интернете, запрос сначала отправляется на обратный прокси-сервер. Затем обратный прокси-сервер перенаправляет запрос на один из веб-серверов, который возвращает ответ обратному прокси-серверу. Затем обратный прокси-сервер возвращает ответ клиенту.

6. Кэширование

Кэш — это высокоскоростной уровень хранения, который находится между приложением и исходным источником данных, таким как база данных, файловая система или удаленная веб-служба. Когда данные запрашиваются приложением, они сначала проверяются в кэше. Если данные найдены в кэше, они возвращаются в приложение. Если данные не найдены в кэше, они извлекаются из исходного источника, сохраняются в кэше для использования в будущем и возвращаются в приложение. В распределенной системе кэширование может выполняться в нескольких местах, например, в клиенте, DNS, CDN, балансировщике нагрузки, шлюзе API, сервере, базе данных и т. д.

7. Секционирование данных

В базе данных горизонтальное секционирование, также известное как шардирование (sharding), включает в себя разделение строк таблицы на более мелкие таблицы и хранение их на разных серверах или экземплярах базы данных. Это делается для распределения нагрузки базы данных между несколькими серверами и повышения производительности. С другой стороны, вертикальное секционирование включает в себя разделение столбцов таблицы на отдельные таблицы. Это сделано для уменьшения количества столбцов в таблице и повышения производительности запросов, которые обращаются только к небольшому количеству столбцов.

8. Репликация базы данных

Репликация базы данных — это метод, используемый для хранения нескольких копий одной и той же базы данных на разных серверах или в разных расположениях. Основной целью репликации баз данных является повышение доступности, избыточности и отказоустойчивости данных, гарантируя, что система продолжит функционировать даже в случае сбоев оборудования или других проблем. В реплицированной базе данных один сервер выступает в качестве основной (или главной) базы данных, в то время как другие функционируют как реплики (или ведомые). Процесс включает в себя синхронизацию данных между базой данных-источником и репликами, чтобы все они имели одинаковую актуальную информацию. Репликация базы данных имеет несколько преимуществ, в том числе:
  • Улучшенная производительность: Распределяя запросы на чтение между несколькими репликами, можно снизить нагрузку на базу данных-источник и сократить время отклика на запросы.
  • Высокая доступность: В случае сбоя или простоя базы данных-источника реплики могут продолжать обслуживать данные, обеспечивая бесперебойный доступ к приложению.
  • Улучшенная защита данных: Наличие нескольких копий базы данных в разных расположениях помогает защититься от потери данных из-за сбоев оборудования или других аварий.
  • Балансировка нагрузки: Реплики могут обрабатывать запросы на чтение, что позволяет лучше распределять нагрузку и снижает общую нагрузку на базу данных-источник.

9. Распределенные системы обмена сообщениями

Распределенные системы обмена сообщениями позволяют обмениваться сообщениями между несколькими потенциально географически рассредоточенными приложениями, службами или компонентами надежным, масштабируемым и отказоустойчивым образом. Они облегчают связь, разделяя компоненты отправителя и получателя, позволяя им развиваться и работать независимо. Распределенные системы обмена сообщениями особенно полезны в крупномасштабных или сложных системах, таких как системы микросервисов или распределенные вычислительные среды. Примерами таких систем являются Apache Kafka и RabbitMQ.

10. Микросервисы

Микросервисы — это архитектурный стиль, в котором приложение структурировано как набор небольших, слабосвязанных и независимо развертываемых служб. Каждый микросервис отвечает за определенную часть функциональности или домена в приложении и взаимодействует с другими микросервисами через четко определенные API. Этот подход является отходом от традиционной монолитной архитектуры, где приложение строится как единое, тесно связанное целое. Основными характеристиками микросервисов являются:
  • Единая ответственность: Каждый микросервис фокусируется на определенной функциональности или предметной области, придерживаясь принципа единой ответственности. Это упрощает понимание, разработку и обслуживание сервисов.
  • Независимость: Микросервисы можно разрабатывать, развертывать и масштабировать независимо друг от друга. Это обеспечивает повышенную гибкость и оперативность процесса разработки, поскольку команды могут одновременно работать над различными сервисами, не влияя на всю систему.
  • Децентрализованность: Микросервисы, как правило, децентрализованы, и каждый сервис владеет своими данными и бизнес-логикой. Это способствует разделению обязанностей и позволяет командам принимать решения и выбирать технологии, которые наилучшим образом соответствуют их конкретным требованиям.
  • Коммуникация: Микросервисы взаимодействуют друг с другом с помощью облегченных протоколов, таких как HTTP/REST, gRPC или очередей сообщений. Это способствует функциональной совместимости и упрощает интеграцию новых сервисов или замену существующих.
  • Отказоустойчивость: Поскольку микросервисы независимы, сбой в одной службе не обязательно приводит к сбою всей системы. Это может помочь повысить общую устойчивость приложения.

11. Базы данных NoSQL

Базы данных NoSQL, или базы данных «не только SQL», представляют собой нереляционные базы данных, предназначенные для хранения, управления и извлечения неструктурированных или частично структурированных данных. Они предлагают альтернативу традиционным реляционным базам данных, которые полагаются на структурированные данные и предопределенные схемы. Базы данных NoSQL стали популярными благодаря своей гибкости, масштабируемости и способности обрабатывать большие объемы данных, что делает их хорошо подходящими для современных приложений, обработки больших данных и аналитики в реальном времени. Базы данных NoSQL можно разделить на четыре основных типа:
  • Документные: Эти базы данных хранят данные в структурах, похожих на документы, таких как JSON или BSON. Каждый документ является автономным и может иметь свою уникальную структуру, что делает их пригодными для работы с разнородными данными. Примерами баз данных NoSQL на основе документов являются MongoDB и Couchbase.
  • Ключ-значение: Эти базы данных хранят данные в виде пар "ключ-значение", где ключ выступает в качестве уникального идентификатора, а значение содержит связанные данные. Базы данных "ключ-значение" очень эффективны для простых операций чтения и записи, и их можно легко секционировать и масштабировать по горизонтали. Примерами баз данных NoSQL типа "ключ-значение" являются Redis и Amazon DynamoDB.
  • Колончатые: Эти базы данных хранят данные в семействах столбцов, которые представляют собой группы связанных столбцов. Они предназначены для обработки рабочих нагрузок с большим количеством операций записи и очень эффективны для запроса данных с известными ключами строк и столбцов. Примерами баз данных NoSQL семейства столбцов являются Apache, Cassandra и HBase.
  • Графовые: Эти базы данных предназначены для хранения и запроса данных, которые имеют сложные отношения и взаимосвязанные структуры, такие как социальные сети или рекомендательные системы. Графовые базы данных используют узлы, ребра и свойства для представления и хранения данных, что упрощает выполнение сложных обходов и запросов на основе связей. Примерами графовых баз данных NoSQL являются Neo4j и Amazon Neptune.

12. Индекс базы данных

Индексы базы данных — это структуры данных, которые повышают скорость и эффективность операций запросов в базе данных. Они работают аналогично индексу в книге, позволяя системе управления базами данных (СУБД) быстро находить данные, связанные с определенным значением или набором значений, без необходимости поиска в каждой строке таблицы. Предоставляя более прямой путь к нужным данным, индексы могут значительно сократить время, необходимое для извлечения информации из базы данных. Индексы обычно строятся на основе одного или нескольких столбцов таблицы базы данных. Наиболее распространенным типом индекса является индекс B-дерева, который организует данные в иерархическую древовидную структуру, что позволяет быстро выполнять операции поиска, вставки и удаления. Существуют и другие типы индексов, такие как растровые индексы и хэш-индексы, каждый из которых имеет свои конкретные варианты использования и преимущества. Хотя индексы могут значительно повысить производительность запросов, у них также есть некоторые компромиссы:
  • Место для хранения: Индексы занимают дополнительное пространство для хранения, так как они создают и поддерживают отдельные структуры данных наряду с исходными табличными данными.
  • Производительность записи: При вставке, обновлении или удалении данных в таблице необходимо также обновить связанные индексы, что может замедлить операции записи.

13. Распределенные файловые системы

Распределенные файловые системы — это решения для хранения данных, предназначенные для управления и предоставления доступа к файлам и каталогам на нескольких серверах, узлах или машинах, часто распределенных по сети. Они позволяют пользователям и приложениям получать доступ к файлам и управлять ими, как если бы они хранились в локальной файловой системе, даже если фактические файлы могут физически храниться на нескольких удаленных серверах. Распределенные файловые системы часто используются в крупномасштабных или распределенных вычислительных средах для обеспечения отказоустойчивости, высокой доступности и повышения производительности.

14. Система уведомлений

Они используются для отправки уведомлений или предупреждений пользователям, таких как электронные письма, push-уведомления или текстовые сообщения.

15. Полнотекстовый поиск

Полнотекстовый поиск позволяет пользователям искать определенные слова или фразы в приложении или на веб-сайте. Когда пользователь запрашивает, приложение или веб-сайт возвращает наиболее релевантные результаты. Чтобы сделать это быстро и эффективно, полнотекстовый поиск использует инвертированный индекс, который представляет собой структуру данных, которая сопоставляет слова или фразы с документами, в которых они появляются. Примером таких систем является Elastic Search.

16. Распределенный сервис координации

Распределенный сервис координации — это системы, предназначенные для управления и координации деятельности распределенных приложений, служб или узлов надежным, эффективным и отказоустойчивым образом. Они помогают поддерживать согласованность, обрабатывать распределенную синхронизацию и управлять конфигурацией и состоянием различных компонентов в распределенной среде. Распределенные координационные службы особенно полезны в крупномасштабных или сложных системах, таких как микросервисные архитектуры, распределенные вычислительные среды или кластерные базы данных. Примерами таких сервисов являются Apache ZooKeeper, etcd, Consul.

Итоги

Увеличьте свои шансы на успешное прохождение собеседований по проектированию систем, используя вышеупомянутые концепции проектирования системы. Ниже приведен список распространенных вопросов на собеседовании по проектированию систем:
  • Разработка файлообменного сервиса, такого как Google Drive или Dropbox.
  • Проектирование платформы потокового видео
  • Проектирование службы сокращения URL-адресов
  • Проектирование поискового робота
  • Проектирование Uber
  • Разработка мессенджера
  • Проектирование поиска в Твиттере

Введение в проектирование систем (System Design): как стать Senior программистом

год назад·8 мин. на чтение

Цель проектирования системы — создать эффективную, надежную и простую в обслуживании систему, отвечающую потребностям пользователей и заинтересованных сторон.

Что такое проектирование систем (system design)?

Проектирование системы определяет архитектуру, компоненты, интерфейсы и данные для системы, удовлетворяющей заданным требованиям. Оно включает в себя идентификацию и определение функциональных и нефункциональных требований к системе, а также ограничений и компромиссов, которые должны быть сделаны в процессе разработки. Цель проектирования системы — создать эффективную, надежную и простую в обслуживании систему, отвечающую потребностям пользователей и заинтересованных сторон. Этот процесс обычно включает в себя комбинацию подходов «сверху вниз» и «снизу вверх» с упором на модульность, масштабируемость и возможность повторного использования. Надлежащий дизайн системы учитывает местоположение пользователей, используемые технологии и контент, совместно используемый в сети, в которой он находится.
Системный дизайн в программном обеспечении важен по нескольким причинам.
  • Это помогает гарантировать, что конечный продукт соответствует потребностям пользователей и заинтересованных сторон. Четко определяя требования и ограничения системы, разработчики могут гарантировать, что программное обеспечение будет удобным в использовании, эффективным и действенным.
  • Дизайн системы позволяет создавать масштабируемую и модульную архитектуру. Это упрощает добавление новых функций или внесение изменений в систему в будущем без нарушения существующей функциональности. Это также позволяет повторно использовать код и компоненты в разных проектах, экономя время и ресурсы.
  • Дизайн системы играет решающую роль в “ремонтопригодности” программного обеспечения. Хорошо спроектированную систему легче понять, протестировать и отладить, что снижает вероятность появления новых ошибок и упрощает исправление существующих.
  • Системный дизайн необходим для создания эффективного и высокопроизводительного программного обеспечения. Внимательно рассматривая требования к производительности и масштабируемости в процессе проектирования, разработчики могут гарантировать, что конечный продукт будет соответствовать требованиям пользователей и не будет создавать узких мест или сбоев при большой нагрузке.

Вопросы, которые необходимо задать перед проектированием программной системы

Важно отметить, что это всего лишь несколько примеров вопросов, которые инженер-программист должен учитывать при создании крупной системы. Вопросы будут зависеть от требований системы и домена, в котором она работает.
  • Каковы цели и требования системы?
  • Каковы ожидаемые модели трафика и использования системы?
  • Как система должна обрабатывать сбои и ошибки?
  • Как система должна обеспечивать масштабируемость и производительность?
  • Как система должна обеспечивать безопасность и контроль доступа?
  • Как система должна обеспечивать хранение и поиск данных?
  • Как система должна обеспечивать согласованность и целостность данных?
  • Как система должна обрабатывать резервные копии и восстановление данных?
  • Как система должна обрабатывать мониторинг и ведение логов?
  • Как система должна обрабатывать обновления и обслуживание?
  • Как система должна обеспечивать интеграцию с другими системами и службами?
  • Как система должна обеспечивать соответствие нормативным требованиям и конфиденциальность данных?
  • Как система должна обеспечивать аварийное восстановление и обеспечение непрерывности бизнеса?
  • Как система должна обрабатывать пользовательский опыт и удобство использования?
Основная цель этой статьи — помочь разработчикам понять концепции проектирования систем. Это не учебник, а скорее обзор этой темы. Теперь давайте погрузимся глубже.

Балансировщики нагрузки (Load Balancers)

Балансировщик нагрузки — это устройство или служба, распределяющая сетевой трафик или трафик приложений между несколькими серверами. Основная цель балансировщика нагрузки — повысить доступность и масштабируемость приложений за счет равномерного распределения рабочей нагрузки между несколькими серверами. Это гарантирует, что ни один сервер не станет узким местом и что система сможет обрабатывать большой объем трафика. Подумайте о попытке опорожнить большой резервуар для воды. Балансировщик нагрузки помогает опорожнить резервуар для воды, добавляя дополнительные отверстия в нижней части, чтобы увеличить поток воды, чтобы поступающая вода не вытекала из резервуара. Балансировщики нагрузки используют различные алгоритмы для определения того, как распределять трафик, например циклический (round-robin), когда запросы отправляются на каждый сервер по очереди, или метод наименьшего количества подключений, когда запросы отправляются на сервер с наименьшим числом активных подключений. Балансировщики нагрузки также могут отслеживать состояние каждого сервера, и если сервер становится недоступным, балансировщик нагрузки перенаправляет трафик на другие доступные серверы.

Балансировщики нагрузки DNS

Балансировка нагрузки DNS — еще один популярный метод распределения сетевого трафика между несколькими серверами с использованием системы доменных имен (DNS). Он настраивает различные IP-адреса для одного доменного имени. Затем он использует DNS-сервер для распределения входящего трафика на один из IP-адресов на основе алгоритма балансировки нагрузки.

Балансировка нагрузки по географическому принципу

Другим методом является балансировка нагрузки по географическому признаку, когда DNS-сервер направляет трафик на ближайший сервер в зависимости от местоположения клиента, выполняющего запрос. Это может повысить производительность и уменьшить задержку для пользователей, поскольку они направляются на ближайший к ним сервер.

Кэширование (Caching)

Кэширование — это метод, используемый при проектировании системы для повышения производительности и масштабируемости системы путем сохранения часто используемых данных во временном хранилище, известном как кэш. Есть несколько преимуществ кэширования при проектировании системы:
  • Уменьшенная задержка: локальное кэширование данных может значительно сократить время, необходимое для доступа к данным, поскольку устраняет необходимость извлечения данных из удаленного местоположения. Это может привести к более быстрому времени отклика для конечного пользователя.
  • Повышенная пропускная способность. Кэширование также может увеличить количество запросов, которые система может обрабатывать одновременно, поскольку оно уменьшает количество запросов, которые необходимо отправить на внутренний сервер. Это поможет предотвратить перегрузку системы в периоды высокой нагрузки.
  • Снижение нагрузки на бэкэнд серверы. Кэширование также может снизить нагрузку на серверы за счет уменьшения количества запросов, которые им необходимо обрабатывать. Это может улучшить общую производительность и масштабируемость системы.
  • Автономный доступ: локальное кэширование данных также может обеспечить автономный доступ к данным, даже если сервер недоступен. Это может быть особенно полезно для мобильных приложений или приложений IoT, где подключение гарантируется лишь иногда.
  • Экономичность: кэширование может снизить затраты, связанные с масштабированием системы, за счет снижения нагрузки на серверы и потребности в дополнительном оборудовании или пропускной способности сети.

Кэширование в памяти (In memory caching)

Кэширование в памяти — это тип кэширования, при котором данные хранятся в основной памяти системы (ОЗУ), а не на диске. Это обеспечивает более быстрый доступ к кэшированным данным, поскольку к данным, хранящимся в памяти, можно получить доступ гораздо быстрее, чем к хранящимся на диске. Основным преимуществом кэширования в памяти является его высокая производительность. Поскольку данные хранятся в оперативной памяти, к ним можно получить доступ намного быстрее, чем к данным, хранящимся на диске. Это может значительно улучшить время отклика системы, особенно для часто используемых данных. Еще одним преимуществом кэширования в памяти является то, что оно не требует дисковых операций ввода-вывода, которые могут быть медленными и ресурсоемкими. Это может помочь снизить нагрузку на систему и повысить общую производительность. Кэширование в памяти можно реализовать с помощью различных инструментов и библиотек, таких как Memcached, Redis и Hazelcast. Эти инструменты предоставляют простой интерфейс для хранения и извлечения данных из памяти, а также их можно использовать для реализации распределенного кэширования на нескольких серверах. Стоит отметить, что кэширование в памяти имеет ограничения; в основном, размер доступной оперативной памяти для данных, которые могут быть сохранены в памяти, ограничен. Кроме того, данные, хранящиеся в памяти, являются энергозависимыми, что означает, что они будут потеряны в случае перезагрузки или сбоя системы.

CDN

Сети доставки контента (CDN) — это распределенная сеть серверов, которые доставляют контент, такой как веб-страницы, изображения и видео, пользователям в зависимости от их географического положения. CDN могут помочь с кэшированием программного обеспечения, предоставляя способ кэширования и распространения контента ближе к конечным пользователям, уменьшая задержку и повышая производительность системы. Когда пользователь запрашивает контент с веб-сайта или приложения, запрос сначала отправляется на ближайший сервер CDN, «пограничный сервер» (edge server). Пограничный сервер проверяет свой кэш, чтобы узнать, хранится ли запрошенный контент локально. Если контент найден на складе, он сразу же доставляется пользователю. Если контент не найден в кэше, пограничный сервер извлекает его с исходного сервера и локально кэширует для будущих запросов. Кэшируя контент локально на пограничных серверах, CDN могут снизить нагрузку на исходный сервер и уменьшить задержку для конечного пользователя. Это может быть особенно полезно для веб-сайтов и приложений, которые обслуживают множество пользователей, или для пользователей, находящихся далеко от исходного сервера. Кроме того, CDN также могут помочь повысить безопасность и доступность системы, обеспечивая защиту от DDoS-атак и балансировку нагрузки.

Базы данных

Проектирование схемы базы данных

Проектирование схемы базы данных — это создание схемы базы данных, которая определяет структуру данных и отношения между различными элементами данных. Сюда входит определение таблиц, полей, ключей, индексов и ограничений, составляющих базу данных. Хороший дизайн схемы базы данных необходим для обеспечения эффективности, гибкости и простоты обслуживания базы данных. Он должен быть основан на четком понимании требований и целей системы, и он должен быть масштабируемым, безопасным и надежным. Процесс проектирования схемы базы данных обычно включает несколько этапов, в том числе:
  1. Определение сущностей и их отношений
  2. Определение атрибутов и типов данных для каждой сущности
  3. Определение ключей и ограничений для каждой таблицы
  4. Создание индексов для повышения производительности запросов
  5. Нормализация базы данных для устранения избыточности и улучшения целостности данных
  6. Тестирование и документирование схемы для простоты использования
Также важно отметить, что проектирование — это непрерывный процесс, поскольку база данных должна меняться и адаптироваться с течением времени.

Индексы базы данных

Индекс базы данных — это структура данных, которая повышает скорость операций извлечения данных из таблицы базы данных. Это позволяет системе управления базами данных быстро находить и извлекать определенные строки данных из таблицы. Индексы создаются для одного или нескольких столбцов таблицы, а данные в этих столбцах хранятся особым образом (например, в B-дереве или хэш-таблице) для оптимизации производительности поиска. Что касается дизайна системы, индексы могут значительно повысить производительность приложения, управляемого базой данных, за счет сокращения времени, необходимого для извлечения данных из таблицы. Это может быть особенно важно в больших и сложных системах, где необходимо извлечь много данных или где к данным часто обращается несколько пользователей. Использование индексов также может снизить нагрузку на сервер базы данных, так как серверу не нужно сканировать всю таблицу, чтобы найти нужные данные. Важно отметить, что создание индексов также может иметь негативные последствия, такие как увеличение дискового пространства и затрат на обновление, поэтому при создании индексов важно быть избирательным и стратегическим. Всегда рекомендуется тестировать производительность вашей системы с индексами и без них, отслеживать влияние индексов на вашу систему и вносить соответствующие коррективы.

Разделение базы данных (шардирование, sharding)

Разделение базы данных — это метод, используемый для горизонтального разделения большой базы данных на более мелкие, более управляемые части, называемые шардами (shards). Каждый шард (сегмент) представляет собой отдельное независимое хранилище данных, содержащее подмножество данных из исходной базы данных. Данные в каждом шарде обычно организованы по некоторому ключу, например идентификатору пользователя, чтобы гарантировать, что все данные для конкретного пользователя находятся в одном шарде. Разделение может быть полезно в ряде различных сценариев, например, когда база данных стала слишком большой для эффективного управления одним сервером или когда большой объем запросов на чтение или запись вызывает проблемы с производительностью. Распределяя данные по нескольким серверам, шардирование может улучшить масштабируемость и производительность приложения, управляемого базой данных. Для реализации шардирования можно использовать несколько методов, например:
  • Шардирование на основе диапазона: данные разделяются на основе диапазона значений, например диапазона идентификаторов пользователей,
  • Разделение на основе хэша: данные разделяются на основе хеш-функции, применяемой к значению ключа, например идентификатору пользователя,
  • Разбиение на основе списка: данные разделяются на основе предопределенного списка значений, например страны или региона.
Важно отметить, что для шардирования требуется ключ шарда, который представляет собой поле, используемое для определения того, какому шарду принадлежит конкретная запись. Кроме того, важно учитывать, что шардирование усложняет систему, поэтому его следует рассматривать как крайнюю меру, когда другие решения, такие как индексирование, кэширование и оптимизация запросов, исчерпаны.

Дизайн API

Проектирование API (Application Programming Interface) включает в себя планирование и создание набора интерфейсов, протоколов и инструментов для создания программного обеспечения и приложений. Цель разработки API — предоставить согласованный и эффективный способ взаимодействия и обмена данными для различных программных систем. Обычно это включает в себя определение методов, входных и выходных данных и других спецификаций для API, а также тестирование и документирование API для простоты использования.

Репликации master-slave

В настройке репликации master-slave один сервер базы данных (master) назначается основным источником данных, а один или несколько других серверов (slave) настраиваются для репликации данных с master’а. Master-сервер постоянно обновляет свои данные и делает эти изменения доступными для slave-серверов, которые затем копируют и применяют эти изменения в своих собственных базах данных. Этот тип репликации используется для обеспечения избыточности и высокой доступности, поскольку slave-сервера могут использоваться для обработки запросов на чтение и обеспечения аварийного переключения в случае выхода из строя master’а. Его также можно использовать для масштабирования рабочих нагрузок с большим объемом операций чтения. В репликации master-slave master-сервер отвечает за обработку всех операций записи, а slave-серверы только реплицируют данные и не могут быть записаны. Это позволяет master-серверу сосредоточиться на обработке операций записи, в то время как slave-серверы обрабатывают запросы только на чтение, что может помочь повысить производительность. Существует несколько различных типов master-slave репликации, например репликация на основе операторов, репликация на основе строк или смешанная репликация, каждая из которых имеет свои преимущества и недостатки, а также различные методы репликации, такие как асинхронная и полусинхронная репликация. Важно отметить, что репликация может привести к несогласованности данных, и важно спроектировать систему таким образом, чтобы свести их к минимуму, а также иметь стратегию обработки сбоев репликации.