Готовы ли вы переосмыслить кэширование в своих приложениях? Погрузитесь в этот пост блога, посвященный Noria, инновационному подходу к управлению данными. Испытайте свои знания о кэшировании и извлеките ценные уроки, которые могут изменить дизайн ваших будущих приложений. Пришло время взглянуть по-новому.

Несколько недель назад, погружаясь в запутанную сферу кэширования, я наткнулся на интригующую статью, которая заставила меня остановиться и переосмыслить свои предположения. Статья, посвященная системе под названием Нория, казалось, бросала вызов общепринятому мнению, которому я следовал. Это поставило вопрос, который привел меня в кроличью нору исследований и исследований: Почему кэширование должно быть отдельной функцией в наших приложениях? Почему база данных не может этого сделать?

Как разработчик, я всегда осознавал важность кэширования. Это магический трюк, который мы вытаскиваем из головы, чтобы ускорить работу наших веб-приложений. Тем не менее, кеширование сопряжено со своим собственным набором проблем — управление согласованностью кеша, определение того, что и когда кэшировать, устранение промахов кеша, и это лишь некоторые из них.

Но вот была Noria, система потока данных, которая утверждала, что интегрирует кэширование прямо в свои операции, обещая облегчить сложности, которые традиционно были частью моей работы. Может ли это быть решением, которое я искал?

Заинтригованный, я решил копнуть глубже. Этот пост в блоге представляет собой хронику моего путешествия по самому сердцу Noria, изучения его возможностей и оценки его влияния на будущее веб-приложений.

Присоединяйтесь ко мне, когда я расскажу вам о своих открытиях, экспериментах и ​​размышлениях о Noria, системе, которая потенциально может разрушить наше традиционное понимание кэширования и баз данных.

Ключевые характеристики Нории

Мое внимание привлекла основная идея Noria: кэширование, встроенное в базу данных. По сути, Noria стремится преодолеть разрыв между преимуществами кэширования в производительности и долговечностью и надежностью баз данных, избавляя разработчиков от сложности поддержания согласованности кэша. Он предлагает обновляемую модель потока данных с частичным сохранением состояния, в которой кеш приложения становится неотъемлемой частью базы данных.

Инкрементальное обслуживание представлений

Noria представляет концепцию Incremental View Maintenance (IVM). По сути, это означает, что вместо того, чтобы вычислять результаты запроса с нуля, Noria обновляет сохраненные результаты при внесении изменений. Таким образом, ему удается поддерживать актуальность результатов запросов при минимальных вычислительных затратах, что делает его особенно привлекательным решением для приложений с большим объемом операций чтения.

Частичное состояние

Однако ключевое нововведение Noria заключается в поддержке «частичного государства». Noria позволяет хранить в памяти только подмножество строк результатов, т. е. «горячие» (часто используемые) элементы, и повторно вычисляет «холодные» элементы по запросу. Это значительный отход от традиционных стратегий кэширования, позволяющий гораздо более эффективно использовать память. По сути, это дает вам преимущества кэширования без необходимости хранить весь набор данных в памяти.

Динамический график потока данных

В Noria SQL-запросы не выполняются напрямую. Вместо этого они используются для создания графа потока данных. Этот график, по сути, схема потребностей вашего приложения в данных, помогает Noria определить, как эффективно обрабатывать обновления и обслуживать операции чтения. График потока данных также является динамическим. По мере изменения потребностей вашего приложения вы можете изменять свои запросы, и Noria автоматически адаптирует график.

Распределенная операция

Noria может масштабироваться в соответствии с потребностями вашего приложения. Его конструкция позволяет распределять данные по нескольким серверам, что означает, что он может обрабатывать сегменты параллельно и использовать несколько компьютеров для увеличения пропускной способности. По мере того, как вы добавляете в набор больше компьютеров, Noria удается достичь почти линейной масштабируемости, что делает его надежным решением для сценариев с высокой нагрузкой.

Анализ

Как поклонник экспериментов и практического обучения, я решил углубиться в тесты и тесты, проведенные в статье Noria. Исследовательская группа провела тщательную и тщательную серию оценок, и мне не терпелось изучить их результаты.

Производительность с частичным состоянием

Первым тестом, который я исследовал, было исследование частичной обработки состояний Noria и ее влияние на производительность. Noria, как мы знаем, не хранит полное состояние для всех операторов потока данных. Он сохраняет только частичное состояние, особенно часто используемые записи. Это уменьшает потребность в памяти и делает Noria уникальным решением для приложений, где кэширование горячих элементов является более важным.
Исследовательская группа показала, что Noria может удалить и повторно вычислить до 91% своего состояния, если оно превышает лимит памяти. это означает, что он довольно эффективно адаптируется к ограничениям памяти. Когда они увеличили нагрузку, было интересно наблюдать, как Noria динамически настраивала свой рабочий набор, чтобы поддерживать низкую задержку чтения.

Распределенная оценка работы

Затем я изучил распределенную операцию Noria. Цель состояла в том, чтобы понять, насколько хорошо Noria может использовать несколько машин для увеличения пропускной способности. Это особенно важно при работе с масштабируемыми рабочими нагрузками. Меня впечатлила почти линейная масштабируемость, которую продемонстрировала Noria. Чем больше машин они добавляли, тем выше была производительность Noria. По сравнению с другими системами, такими как реализация дифференциального потока данных (DD), Noria продемонстрировала постоянное преимущество в производительности при масштабировании более четырех машин.

Адаптация потоков данных в реальном времени

Меня заинтриговала возможность динамически адаптировать поток данных в реальном времени. Может ли Noria беспрепятственно включать новые выражения SQL, не влияя на производительность системы? Ответ был утвердительным. Исследователям удалось перейти на новый граф потока данных с минимальным влиянием на пропускную способность и задержку, подчеркнув, насколько гибка Noria при адаптации к меняющимся потребностям приложений.

Эффективность параллельной обработки

Во-первых, исследовательская группа представила исследование способности Noria обрабатывать осколки параллельно и использовать дополнительные машины для увеличения пропускной способности. С ростом распределенных вычислений эту функцию нельзя недооценивать. Использование Noria сегментов, разбивка данных на управляемые разделы и их распределение по нескольким машинам приводит к повышению производительности. Такой уровень эффективности при параллельной обработке особенно важен для современных приложений, обрабатывающих значительные объемы данных и запросов.

Накладные расходы памяти и частичное состояние

Затем я снова рассмотрел концепцию накладных расходов памяти и частичного состояния. Исследователи продемонстрировали, что ограничение памяти для Noria должно превышать размер рабочего набора приложения, чтобы поддерживать низкую задержку чтения и предотвращать ненужные выселения и повторные запросы. Это своего рода балансировка, когда Noria динамически регулирует свой рабочий набор в зависимости от предлагаемой нагрузки.
Исследователи также десять раз масштабировали данные Lobsters, эксперимент, который действительно привлек мое внимание. Даже при таком существенном увеличении Noria сохраняла задержку менее 100 мс на уровне 95-го процентиля при условии, что ограничение памяти превышало рабочий набор в 2,6 ГБ. Это означало, что Noria могла справиться со значительным масштабированием, сохраняя при этом производительность, что подчеркивает ее потенциал для более крупных приложений.

Универсальность и гибкость Noria

Меня также поразила гибкость Нории в обработке программных изменений. В тестах HotCRP и TPC-W ему удалось выполнить живой переход для более чем 95% программных изменений. Эта адаптируемость заслуживает внимания, поскольку она означает, что Noria может легко адаптироваться к изменяющимся потребностям приложений без длительных простоев или сбоев.
В сравнении с этим существующие подходы кажутся несколько жесткими. Например, System Z необходимо перестраивать свои материализованные представления при изменении, кластер memcached требует тщательного перехода, а некоторые реляционные базы данных даже приостанавливают запись во время определенных обновлений схемы. Это заставило меня оценить уникальный подход Noria к переходу потока данных и его потенциал для снижения операционной сложности.

Чему мы можем научиться у него как разработчики?

Отправляясь в путешествие по изучению нории, я понял, что полученные знания представляют не только академический интерес. На самом деле, есть несколько ключевых выводов, которые мы, как разработчики, можем извлечь из этой инновационной системы баз данных. Нория задает наводящие на размышления вопросы об основных принципах кэширования и управления данными при разработке приложений.

Новый взгляд на кэширование

Традиционно разработчики в значительной степени полагались на механизмы кэширования, такие как наименее недавно используемые (LRU) и наименее часто используемые (LFU) при разработке приложений. LRU и LFU — это политики, определяющие, какие элементы следует удалять из полного кеша, исходя из давности и частоты их использования соответственно.
Однако новаторский подход Нории заставил меня усомниться в этих методах по умолчанию. Система использует модель, ориентированную на данные, а не фокусируется на конкретных элементах данных. Он основан на отношениях между SQL-запросами, которые могут обеспечить более целостное понимание используемых данных. Инновационный механизм кэширования Noria проливает свет на потенциальные ограничения LRU и LFU, такие как преждевременное или ненужное удаление данных.

Решение проблемы громоподобного стада

Важным уроком Noria является элегантное решение проблемы «громового стада» — ситуации, когда внезапный всплеск спроса на один и тот же ресурс приводит к перегрузке системы. Это распространенная проблема, с которой сталкиваются, когда истекает срок действия кеша для популярного ресурса, что приводит к потоку запросов, одновременно поступающих в базу данных.
Традиционно устранение этой проблемы может быть сложной задачей, требующей тщательного проектирования системы и дополнительных уровней буфера. Однако уникальный подход Noria к обслуживанию представления по запросу и сохранению частичного состояния позволяет обойти эту проблему. Вычисляя данные по мере необходимости, а не заранее, Noria эффективно снижает нагрузку на систему, предлагая решение этой давней проблемы.

Уроки для разработчиков приложений

Изучение Noria дает нам, как разработчикам, альтернативный взгляд на обработку данных в наших приложениях. Принципы, лежащие в основе дизайна Noria, заставляют нас выйти за рамки традиционных методов и искать более эффективные решения.
Хотя не каждый разработчик может реализовать такую ​​систему, как Noria, понимание ее принципов может повлиять на наш подход к управлению данными в наши собственные приложения. Будь то пересмотр того, как мы кэшируем данные, или поиск более эффективных способов обработки ситуаций с высокой нагрузкой, уроки Noria могут определить, как мы проектируем и создаем более эффективные и надежные приложения в будущем.