Шардинг пытается решить эту задачу, сохраняя при этом децентрализованную природу блокчейнов. За каждым шардом закрепляется нода, верифицирующая транзакции и операции, в отличие от схемы, в которой каждая нода отвечает за верификацию каждой транзакции во всей сети. Шардирование используется, если система требует все больше ресурсов, но вертикальное масштабирование кластера не может быть использовано из-за физических пределов. Шардинг значительно усложняет архитектуру базы данных и логику приложений, требуя тщательного проектирования и исполнения. Эта стратегия эффективна в сценариях, где распределение данных может быть неравномерным или когда приходится иметь дело со сложными критериями разбиения данных. Важно заранее подумать о том, как вы будете решать вопросы консистентности при решардинге.
Блокчейн — это база данных с нодами, представляющими индивидуальные серверы. Применительно к блокчейну, шардинг подразумевает разделение сети блокчейна на индивидуальные сегменты (шарды). Каждый шард содержит уникальный набор смарт-контрактов и балансов счетов.
Очевидно, что весь индекс не поместится ни на одном из узлов, поэтому необходимо как-то разделить данные индекса, иначе мы останемся без дискового пространства. Поэтому необходимо внимательно оценить преимущества и недостатки перед внедрением шардирования в систему. Шардирование — это стратегия горизонтального масштабирования кластера, при которой части одной базы данных ClickHouse® размещаются на разных шардах. Запрос на запись или чтение в шард может быть отправлен на любую его реплику, выделенного мастера нет. При вставке данных они будут скопированы с реплики, на которой был выполнен INSERT-запрос, на другие реплики шарда в асинхронном режиме. Шардирование данных реализуется с помощью распределенных таблиц — таблиц на движке Distributed.Распределенная таблица не хранит данные.
Также данные в этом конкретном сегменте могут стать недействительными и оказаться безвозвратно утрачены. Ethereum предлагает решение в виде рандомизированной выборки — протоколы шарда случайным образом назначаются в различные секции для подтверждения аутентификации блоков. В сегментированном блокчейне также возникает проблема безопасности, поскольку хакерам легче захватить один шард — по причине меньшего хешрейта, требуемого для контроля индивидуальных сегментов (так называемая атака 1%). Шардинг — это мощный инструмент для обеспечения масштабируемости и производительности в распределённых системах, хотя и требует тщательного планирования и управления. Также можно настроить алгоритм балансировки нагрузки на реплики, то есть указать предпочтения, на какую из реплик в первую очередь отправлять запрос. Для этого можно задать параметр реплики precedence в конфигурации кластера (меньшее значение — больший приоритет реплики, по умолчанию — 1) или использовать настройку load_balancing.
Поскольку каждый шард обрабатывает подмножество транзакций, вся система может одновременно обрабатывать большее количество транзакций, снижая задержки и улучшая пользовательский опыт. Каждый узел внутри шарда отвечает за валидацию и обработку транзакций в этом конкретном шарде. Они общаются с узлами из других шардов, чтобы обеспечить безопасное и эффективное выполнение межшардовых транзакций. Это обеспечивает большую гибкость и помогает избежать слишком больших или слишком маленьких хранилищ, когда объемы непредсказуемы.
Таким образом, если у вас растут объемы данных, вы не столкнетесь с узким местом, поскольку всегда можете изменить количество шардов для конкретного индекса. В случае если требуется распределить нагрузку на запись, необходимо подобрать такой ключ, который обеспечит равномерное распределение запросов между инстансами. Нельзя забывать и о «горячих» данных, запросы к которым происходят чаще, из-за чего нагрузка на шарды оказывается неравномерной. Для этого можно добавить в приложение метрику, показывающую, сколько раз в какой шард будут попадать данные по конкретному ключу. Шардинг включает в себя разделение блокчейн-сети на более мелкие сегменты или шарды, каждый из которых отвечает за обработку части транзакций.
Речь о практически полной копии sortItemsIDsByShard; разница лишь в том, что для получения идентификатора шарда мы используем ранее модифицированную функцию. Можно просто скопировать данные в другой шард, а потом просто удалить их из источника, но на практике я такого не встречал. Мы на пальцах рассмотрим что такое шардирование, как оно помогает в масштабировании и даже рассмотрим тот самый этап «роста».
Применение Шардирования В Различных Областяхприменение Шардирования В Различных Областях
- В данном примере задан распределенный кластер с именем cluster_name, состоящий из двух шардов.
- Каждый шард может быть расположен на разных физических или виртуальных серверах, что позволяет системе масштабироваться горизонтально (добавляя больше серверов для обработки большего объёма данных).
- В большинстве случаев этого достаточно, так как это позволяет увеличить объем данных, прежде чем вам придется беспокоиться о добавлении дополнительных шардов.
- Разделяя сеть на более мелкие, управляемые части, шардинг минимизирует перегрузку, что приводит к более быстрому подтверждению транзакций и улучшению пользовательского опыта.
По мере записи данных в шард они периодически публикуются в новые неизменяемые сегменты Lucene на диске, и именно в это время они становятся доступными для запросов. Помимо этого, в случае атаки, криптография хакерам сложно предугадать какие шарды следует заразить их вредоносными нодами. Всё потому, что ноды определённых блокчейнов постоянно переназначаются различным шардам в случайное время. В настоящее время для поддержки всей информации, обрабатываемой в этих сетях, блокчейны Bitcoin и Ethereum требуют использования оборудования с высокой вычислительной мощностью. Оборудование с высокой стоимостью приобретения может быть доступно лишь немногим пользователям.
Разоблачение Блокчейна: Изучение Революционных Преимуществ И Преимуществ Технологии Блокчейн
Шардинг — это метод разделения и распределения данных между несколькими серверами, при котором каждый сервер хранит лишь часть общих данных. Эта техника часто используется в базах данных и распределённых системах для улучшения производительности, масштабируемости и управляемости больших объёмов данных. Простой остаток от деления является довольно ограниченным решением для шардирования и подходит не для всех случаев.
Увеличение Масштабируемости
Тем не менее, именно так вы можете изменить количество шардов для индекса, если вам это необходимо. Самое замечательное в шардах то, что они могут что такое шард быть размещены на любом узле кластера. При этом осколки индекса не обязательно будут распределены по нескольким физическим или виртуальным машинам, поскольку это зависит от количества узлов в кластере.
Он подходит для среднего и большого объёма данных (десятки серверов), но не для очень больших объёмов данных (сотни серверов и больше). В последнем случае лучше использовать схему шардирования, учитывающую требования предметной области, и не использовать возможность записи в распределенные таблицы. Вы можете самостоятельно определять, на какие серверы какие данные записывать, и выполнять запись непосредственно на каждый шард (то есть отправлять запросы INSERT напрямую в те таблицы, которые хранят данные). Это решение является наиболее гибким и оптимальным, поскольку вы можете использовать любую схему шардирования, отвечающую требованиям предметной области, и записывать данные на разные шарды полностью независимо. Движок Distributed требует описание кластера в конфигурационном файле каждого сервера (config.xml). Кластер, заданный в конфигурационном файле — это логическая сущность, объединяющая серверы.