Pag - unawa sa Hamon ng Pag - a - Consistance sa Serverless Data Stores

Serverless data stores tulad ng Amazon DynamoDB, Azure Cosmos DB, at Google Cloud Firestore ay nag-aalok ng auto-scaling, pay-per-use prizing, at nabawasang operational intelection. Gayunpaman, ang kanilang ipinamamahaging kalikasan ay nagpapakilala ng mga pundamental na pangkalakalan-off sa data di-pagbabago. Kapag ang isang aplikasyon ay agad na kababasahan ng datos, ang gumagamit ay inaasahang makita ang pinakahuling halaga. Sa isang pandaigdigang sistema, na nakakamit ang 22°F.[T:[T] Ang [L]CACOPREPREPCOTCOPCOPCOPCOPCOPENENENENENENENENENENENENENENENENENENENENENENENENENENENENENENENENENEPCOONCOONCOONCOUT.[T.[T.[

Ang di-pagbabago ng mga datos ay hindi dapat labis na mag-scurse ng isang-fits-all property. Ang iba't ibang trabaho na mga package ay nangangailangan ng iba't ibang garantiya. Halimbawa, ang isang e-commerce imbentaryo system ay hindi dapat magpasobra sa mga bagay na pang-asolba, na nangangailangan ng malakas na pag-aangkop para sa mga stock update. Ang isang social-media na pagkain, sa kabilang banda, ay maaaring magpahintulot ng ilang segundo ng pag-urong habang ang isang bagong post produclusion. Ang pagpili ng tamang modelo at pagpapatupad ng mga complementary patter ay nagbibigay ng mga aksyon ay nagbibigay ng mga aktiba sa mga aktibasyon na aktiba.

Mga Modelong Konstansiya sa mga Istadong Hindi Pa Kompanya

Matinding Hilig

Ang malakas na pag-aaasal ay gumagarantiya na ang bawat binabasa ay magbabalik ng pinakahuling sulat. Ito ay kadalasang nakakamit sa pamamagitan ng pagbasa mula sa pangunahing replika o sa paggamit ng mga quorum-based protocol. Mga serbisyong katulad ng DynamoDB suporta Ang malakas na hindi nagbabagong pagbasa (sa karagdagang gastos at latency) at Azure Cosmos DB ay nag-aalok ng malakas na pag-alitan para sa mga pandaigdigang account gamit ang multi-material produksyon. Gamitin ang mga transaksiyong pinansiyal, paggamit ng mga sistemang pang-inteksiyon, tiyak, o de-intang pang-intang pang-intektang pang-ekstinentidad.

Hindi Makatuwirang Hilig

Ang eventual configence ay ang default para sa karamihan ng mga serverless data stores. Ang modelong ito ay nangangahulugang kung walang bagong sinusulat sa isang data tem, sa kalaunan (karaniwan sa loob ng mga millisecond o segundo) ang lahat ng mga replika ay magtatagpo sa parehong halaga.Ang modelong ito ay nagbibigay ng pinakamahusay na makukuha at pinakamababang latency. Ito ay angkop para sa mga read-deadyd workload, mga katalogo ng produkto, at mga sistema ng pagtotroso kung saan ang mga hindi nababasa ay tanggap para sa mga maikling bintana.

Hilig sa Pag - aanak

Ang Causal reguration ay nag-iingat sa pagkakasunud-sunod ng mga operasyong kaugnay ng caustal. Kung ang operasyon A (update profile) ay nangyayari bago ang operasyon B (maghulog ng komento na reference ang larawan), kung gayon ay makikita ng sinumang nagmamasid ang A bago ang B. Ang modelong ito ay nakaupo sa pagitan ng malakas at sa wakas ay hindi nagbabago at sinusuportahan ng mga serbisyong katulad ng Google Cloud Datestore. Ito ay kapaki-pakinabang sa pagtutulungan, mga pag-aalagang panlipunan, mga pag-ayo, at mga aplikasyong pampooksa-ayos kung saan ang mga bagay-ayos.

Pinakamabuting Gawain Para Mapanatili ang Pagiging Di - Pabagu - bago

1. Pumili ng Angkop na Modelong Konsistensiya Para sa Bawat Operasyon

Sa halip na pumili ng isang antas ng pag - iisa para sa iyong buong aplikasyon, idisenyo ang bawat kritikal na pagbasa o pagsulat na may sarili nitong kahilingan. Sa DynamoDB, maaari mong tiyakin ang pagiging timbang o [kailangan ng sanggunian] habang sa kalaunan ay hindi nagbabago ang ibang pagbasa.[T] Ang hybrid na paraang ito ay nagbibigay ng mga balanse sa pagsasagawa at pagtutuwid.[T] Documents'ty sa ilalim ng mga pagkakarga upang matiyak na ang pagiging huli ay nananatili sa loob ng katanggap - tanggap na mga hangganan.

2. Gamitin ang Pinamamahaging mga Transaction kasama ng Sagas o Dalawang-Phase Seguridad

Kapag ang isang proseso ng negosyo ay sumasakop sa maramihang mga tindahan o serbisyo ng datos, kailangan mo ang isang mekanismo upang mapanatili ang atomidad. Distributed na transaksiyon[fl] ⁇ tulad ng dalawang-phase na pag-gawa (2PC) protocol ⁇ SOP ⁇ F ⁇ [T:[3] Ang bawat kabahaging panig ay gumagawa o nagpapalaglag na magkakasama. Gayunpaman, 2PC ay maaaring maging mabagal at mabawasan ang magagamit.[FL:[2] Ang bawat isa ay nag-eresultadytadcast:[T] Ang bawat isa ay maaaring mag-up ng isang pangyayaring pang-upportscances:D.[T] Ang maraming mga aksiyon ay maaaring mag-publishor na nag-B na nag-por na nag-por na nag-por na nag-por na nag-por na nag-por na nag-pliksc.[T] Ang mga aksiyon ay maaaring mag-por ng mga aksiyon ay ang mga proseso:[T] Ang maraming mga plat-B na nag-

3. Mga Estratehiyang Nagkakasalungatan

Ang mga tindahang servient ay nagsusulat ng parehong impormasyong item sa isang multi-rehiyon na pag-play ng mga configuration na maaaring lumikha ng mga alitan.last-writer-wins (LW), na nagpapanatili sa pinaka-kamakabagong timestamp. Habang ang LWW ay maaaring mawalan ng datos kung ang mga orasan ay hindi na-screncren.[kailangan ng sanggunian] Para sa mas mayamang semantika, gamitin ang [[FLLT:2] vector[T] ⁇ [T] ⁇ F.[T] Ang mga patakarang websap:[TC.[T] ay nagbibigay ng mga patakarangnanc.[TC.[TC.[TC.[TC.[TC.[TC.[TC.[TC.[TC.[C.[CCCCCCC.[TC.[C.[CCCCCCCC.[C.[C.[C.[C.

4. Mga Kontribusyon at Retriksiyon ng Leverage

Ang mga kabiguan sa Network o pansamantalang mga pagkakamali ay maaaring maging sanhi ng retries ng kliyente, na maaaring magbunga ng paggaya sa pagpoproseso. Ang mga operasyon ng pagdidisenyo ay ay maaaring magtanggal sa panganib na iyon. Halimbawa, mag-atas ng isang natatanging idempotensiya sa bawat kahilingan ng pagsusulat; ang server ay maaari ngang mag-iba at magbawas ng mga kahilingan ng adaptasyon na may katulad na susi. Maraming mga serverg walang idrow na sumusuporta sa idempotensiyal na sulat na ito.e exponentially topointiploid at pagbabawas ng katwirang reptrikolar.

5. Monitor Data Integridad ng mga Palitan Stream at Audit

Sa isang kapaligirang walang serbisiyo, maaari mong gamitin ang pagpapalit ng data slake (CDC)[ tampok na katulad ng DynamoDB Streams, Cosmos DB Change Breed, o Firestories real-time na tagapakinig upang subaybayan ang lahat ng mga modipikasyon. Maglagay ng isang furda o tungkulin sa ulap upang patunayan na ang data invariants pagkatapos ng bawat pagbabago.[kailangan ng sanggunian] Ang isang aplikasyon sa pagbabangko ay maaaring mag-eee-scriscrimetrack upang patunayan ang mga perform na ang mga katumbas ng mga credit debutscudit elementsicits.

6. Optimasyon ng Data Replication Para sa Iyong Paggamit Kaso

Ang global reproduction ay nagpapabuti ng latency para sa mga gumagamit sa buong mundo ngunit nagpapataas ng bintana para sa hindi nagbabago. Ang paggaya sa angkop na coordination level at isinasaalang-alang ang paggamit active-active]] na confision na may angkop na reversion (mga statial-passive[[[3] topologies. Ang aktibong-aktibo (mga platform-aktibo) ay nagbibigay ng mas mababang pagsulat ng late adence sa huli ngunit malakas na resolications. Ang mga premise ay nagbibigay ng limang prevision ay nagbibigay ng comproducepsistensistensistency, na compilentation na compilation sa kalaunan ay nagbibigay ng limang premition na mga premitions.

Mga Katangian ng Arkitektura na Nag - iingat ng Pagiging Di - tinatablan

Utos Query Responsibilidad Segregation (CQRS)

Ang mga CQRS ay naghihiwalay ng mga modelong pangsulat mula sa mga binabasang modelo, na nagpapahintulot sa bawat isa na maging optimisado nang independent. Ang mga sulat ay napupunta sa isang malakas na hindi nagbabagong tindahan; ang pagbasa ay nagmula sa mga kalaunang hindi nagbabagong mga kalkulasyon. Ang huwarang ito ay lalo nang makapangyarihan kapag isinama sa isang nai-regulat na mga pangyayari. Ang mga read na modelo ay maaaring muling buuin mula sa logointy isyu kung sa pag-unlad ay kailanman. Martin Flowler Perisonance[T:2] Ang lahat ng estado ay nagbibigay ng mga kaganapang C2 C.[T.[T][T.[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T]

Hindi Pabagu - bago at Makatuwirang Hilig

Ang mga event statcing ay nag-iimbak ng isang pagkakasunod-sunod ng mga pangyayari sa halip na kasalukuyang estado. Dahil ang mga pangyayari ay apend-lamang at hindi nagbabago, ang mga ito ay likas na hindi nagbabago. Mga serbisyo tulad ng DynamoDB o Cosmos DB ay maaaring kumilos bilang mga tindahan ng pangyayari.Ang mga Consumer ay nagpoproseso ng mga pangyayari bilang ynchronously, sa huli ay nagtatayo ng mga modelong pagbasa. Sa bihirang kaso ng isang alitan, maaari mong muling gampanan ang pangyayaring daloy mula sa isang kilalang checkpoint.Ang dibuhong ito ay tumitiyak ng [[FLLT:0] at ang isang aktipsipsipikong pasya[T].

Di - inaasahang Halimbawa ng Pag - aayos sa Internet

Kapag ang isang servourless function ay sumulat sa isang database at pagkatapos ay nagpadala ng mensahe sa isang queue, ang dalawang operasyon ay maaaring hindi atomiko.outbox pattern Ang mensahe ay nalulutas ito sa pamamagitan ng pag-iimbak ng mensahe sa parehong database sa loob ng parehong transaksyon. Ang isang hiwalay na proseso (tulad ng isang stream processor) ay kababasahan ng outbox at transpormasyon ang mensahe. Ito ay gumagarantiya na ang database ay kapwa ginagawa o naka-gulong, na nag-iingat na serbisyo.S.S.SPublishorceporceporcepor:SFL&T.[T] Ang spypor ay naglalarawan ng mga providers/T.[T.[TC.

Pakikitungo sa Pantanging mga Kaso: Geo eptimyento Distribution and Offline Writes

Ang mga aplikasyong Mobile at IoT ay kadalasang nagpapatakbo ng mga offline at sync. Sa mga serving marketer SDK ay nagbibigay ng offline persist sa synchronisation na humahawak ng mga alitan sa pamamagitan ng mga customs-sect finander. Halimbawa, ang AWS AppSync sa mga DynamoDB ay maaaring pagsamahin ang mga bersyon batay sa mga timestamp o client-incifluents-fluencial logics. Kapag ginagamit ang gayong mga aklatan, laging subukin ang logoinment logics sa ilalim ng realitywor network na mga kondisyon at subaybayan ang bilang ng mga alitan.

Para sa multi-propesyong di-pagbabago, gamitin [[kailangan ng sanggunian] Mga pangkat[ kung saan ang konseptong posibleng ⁇ a na sinusuportahan ng Cosmos DB na ang mga grupong magkakaugnay na mga bagay upang sila ay laging mag-gaya nang magkakasama.Ito ay pumipigil sa mga senaryo kung saan ang isang user na tagagamit na profile ay inaapruba sa rehiyon A ngunit ang kanilang bio update (sang biyol) ay hindi pa dumarating sa rehiyong B.

Mga Estratehiya ng Pagsubok at Pag - aalis ng Ekstatibo

Ang mga consistency bug ay kadalasang lumilitaw sa ilalim lamang ng mga naka-transportant na mga karga. Sumulat ng mga pagsubok sa pagsasanib na tumatakbo laban sa isang tunay na serving emulator o cloud case at composed conclusions na mga kompleks na katulad ng ay magpapatunay na ang iyong data store ay gumagawi nang tama sa ilalim ng network partitions. Para sa produksiyon, ipatupad ang mga entry stamplientment at unti-unting paglilipat ng trapiko sa mga bagong code pathages habang sinusubaybayan ang mga metric.

Sumaryo

Ang pagiging hindi pabagu - bago ng mga data store ay nangangailangan ng kusang mga pagpili sa arkitektura, paggamit ng mga transaksyon o ng disenyo ng saga, pagdidisenyo ng mga idempotent na operasyon, at pag - aayos ng mga pamamaraan sa paglutas ng mga di - pagkakaunawaan, paggawa ng mga aplikasyon na kapuwa maaaring baguhin at maaasahan. Sa pamamagitan ng pag - aayos ng iyong sistema ng mga taktika, pag - aayos ng mga idempotenteng mga operasyon, at pag - aayos ng mga disenyo na gaya ng CQRS, pag - asim ng mga bagay, at ang pag - taya sa mga kahon upang mapanatili ang katapatan sa mga hangganan ng serbisyo.