分散展開

配布されるもの

配布について話すとき、それは集中化を伴わなければなりません。集中化と比較すると、分散とは多くのノードが存在し、各ノードが連携して動作することを意味します。

分散の概念から、分散は相互調整を重視し、各ノードが作業の一部を担当していることがわかります。たとえば、当社のショッピング モール システムの 1 つは、注文システム、ユーザー システム、SMS システム、支払いシステムなどに分割できます。外から見ると、それらは一体となって、ショッピング モールの完全な機能を提供します。

なぜ分散型

集中型の展開は非常に便利で、ノード ネットワークの問題、不整合の問題、可用性の問題などが発生しません。集中化にはさまざまな利点がありますが、同時実行性が高く、データ要求が大きい場合、単一のノードでは要件を満たすことができないことは明らかです。このとき、リクエストに正しく応答できるように、リクエストを異なるマシン ノードに分散する必要があります。

コードの書き方

私たちが書いた集中型のコーディング方法とは異なり、分散に関しては、セッション共有の問題を考慮する必要があります。セッション共有の問題については、通常は Redis を介してデータを共有します。

同じユーザーのリクエストが異なるマシンに割り当てられると、データの不整合が発生する可能性があります。このとき、同じユーザーのリクエストを同じノードマシンで処理できるようにすることを検討する必要があります。これには、同じ IP が同じマシンで処理されるように、ユーザーの IP をハッシュすることを検討する必要があります。

ファイルの保存についても対処する必要があります。各マシンにファイルを保存することはできません。私たちがすべきことは、ファイルストレージを管理するための別のファイルサーバーを見つけることです。ただし、通常はクラウド オブジェクト ストレージを使用するため、すべての静的リソース要求は別のクラウド ストレージによって管理され、CDN キャッシュを実行できるため、サーバーの負荷が大幅に軽減されます。

分散ロック

単一ホスト上のリソースへの同時アクセスの場合はロックによって解決できますが、分散マシン上のリソースの場合は同時リクエストがある場合、分散ロックを使用して処理する必要があります。

分散ロックには、主にデータベース MySQL、分散スケジューリング zooker、メモリ データベース redis など、多くのソリューションがあります。

多くの場合、分散ロックの処理には redlock を使用します。

分散アルゴリズム

配布に関して最も重要な問題は一貫性です。データの一貫性を確保するには、特定のアルゴリズムを使用する必要があります。一般的に使用されている分散一貫性アルゴリズムは、Paxos と Raft です。

要約する

分散型のビジネス開発と集中型のビジネス開発には本質的な違いがあります。本来は発生しない問題が、ネットワークやその他の理由により発生する場合があります。私たちにできることは、起こりうる問題を十分に考慮し、他の人がまとめたアルゴリズムやアーキテクチャを学び、問題に遭遇したときにより的を絞って対処できるようにすることです。