{"id":89872,"date":"2020-07-27T01:42:19","date_gmt":"2020-07-26T23:42:19","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/raspredelyonnye-subd-dlya-enterprajza"},"modified":"2020-07-27T01:42:19","modified_gmt":"2020-07-26T23:42:19","slug":"raspredelyonnye-subd-dlya-enterprajza","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/raspredelyonnye-subd-dlya-enterprajza","title":{"rendered":"Verteilte Datenbanken f\u00fcr Unternehmen","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Das CAP-Theorem ist der Grundpfeiler der Theorie verteilter Systeme. Nat\u00fcrlich ebbt die Debatte dar\u00fcber nicht ab: Die Definitionen sind nicht kanonisch, und es gibt keinen rigorosen Beweis... Dennoch sind wir, fest auf der Seite des gesunden Menschenverstands&trade;, instinktiv \u00fcberzeugt, dass das Theorem g\u00fcltig ist.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Verteilte Datenbanken f\u00fcr Unternehmen\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/35c8b29bb024cbf383d78caa1af2c525.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nDas Einzige, was nicht offensichtlich ist, ist die Bedeutung des Buchstabens \u201eP\u201c. Wenn ein Cluster partitioniert wird, entscheidet es, ob es nicht antworten soll, bis ein Quorum erreicht ist, oder ob es die verf\u00fcgbaren Daten bereitstellt. Je nach Ergebnis dieser Entscheidung wird das System entweder als CP oder AP klassifiziert. Cassandra kann beispielsweise je nach Konfiguration des Clusters oder den Parametern jeder einzelnen Anfrage sowohl so als auch so agieren. Aber wenn das System nicht \u201eP\u201c ist und es hat sich partitioniert, was dann?<\/p>\n<p>Die Antwort auf diese Frage ist etwas \u00fcberraschend: Ein CA-Cluster kann sich nicht partitionieren.<br \/>\nWas f\u00fcr ein Cluster ist das, das sich nicht partitionieren kann?<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nEin essentielles Merkmal eines solchen Clusters ist ein gemeinsames Datenspeichersystem. In den meisten F\u00e4llen bedeutet dies die Anbindung \u00fcber SAN, was den Einsatz von Clusterl\u00f6sungen auf gro\u00dfe Unternehmen beschr\u00e4nkt, die in der Lage sind, eine SAN-Infrastruktur zu unterhalten. Damit mehrere <a class=\"wpil_keyword_link\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/de\/server\/\"   title=\"Server\" data-wpil-keyword-link=\"linked\"  data-wpil-monitor-id=\"1512\">Server<\/a> mit denselben Daten arbeiten k\u00f6nnen, ist ein Cluster-Dateisystem erforderlich. Solche Dateisysteme sind im Portfolio von HPE (CFS), Veritas (VxCFS) und IBM (GPFS) enthalten. <\/p>\n<h4>Oracle RAC<\/h4>\n<p>\nDie Option Real Application Cluster wurde erstmals 2001 mit der Ver\u00f6ffentlichung von Oracle 9i eingef\u00fchrt. In so einem Cluster arbeiten mehrere Instanzen <a class=\"wpil_keyword_link\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/de\/server\/dts-los-angeles\/\"   title=\"Server\" data-wpil-keyword-link=\"linked\"  data-wpil-monitor-id=\"3642\">Server<\/a> mit derselben Datenbank.<br \/>\nOracle kann sowohl mit einem Cluster-Dateisystem als auch mit seiner eigenen L\u00f6sung \u2013 ASM, Automatic Storage Management \u2013 arbeiten.<\/p>\n<p>Jede Instanz f\u00fchrt ihr eigenes Protokoll. Eine Transaktion wird von einer Instanz ausgef\u00fchrt und protokolliert. Im Falle eines Ausfalls einer Instanz liest einer der verbleibenden Knotens im Cluster (Instanzen) sein Protokoll und stellt die verlorenen Daten wieder her \u2013 so wird die Verf\u00fcgbarkeit sichergestellt.<\/p>\n<p>Alle Instanzen unterst\u00fctzen einen eigenen Cache, und dieselben Seiten (Bl\u00f6cke) k\u00f6nnen gleichzeitig in den Caches mehrerer Instanzen gespeichert sein. Dar\u00fcber hinaus, wenn eine Instanz eine bestimmte Seite ben\u00f6tigt und diese im Cache einer anderen Instanz vorhanden ist, kann sie diese \u00fcber den Mechanismus der Cache-Fusion von ihrem 'Nachbarn' abrufen, anstatt von der Festplatte zu lesen.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Verteilte Datenbanken f\u00fcr Unternehmen\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/917cb1bfcc2c47ccf0dbb2f1e34ac921.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nWas passiert jedoch, wenn eine der Instanzen die Daten \u00e4ndern muss?<\/p>\n<p>Das Besondere an Oracle ist, dass es keinen separaten Locking-Service gibt: Wenn der Server eine Zeile sperren m\u00f6chte, wird der Sperreintrag direkt auf der Speicherseite platziert, auf der sich die zu sperrende Zeile befindet. Dieser Ansatz macht Oracle zum Leistungs champion unter den monolithischen Datenbanken: Der Locking-Service wird niemals zum engsten Flaschenhals. In einer Clusterkonfiguration kann jedoch eine solche Architektur zu intensivem Netzwerkverkehr und gegenseitigen Sperren f\u00fchren.<\/p>\n<p>Sobald ein Datensatz gesperrt wird, informiert die Instanz alle anderen Instanzen dar\u00fcber, dass die Seite, auf der dieser Datensatz gespeichert ist, im exklusiven Modus belegt ist. Wenn eine andere Instanz den Datensatz auf derselben Seite \u00e4ndern m\u00f6chte, muss sie warten, bis die \u00c4nderungen auf der Seite festgeschrieben sind, sprich, die Informationen \u00fcber die \u00c4nderung im Log auf der Festplatte gespeichert sind (w\u00e4hrenddessen kann die Transaktion fortgesetzt werden). Es kann auch vorkommen, dass die Seite nacheinander von mehreren Instanzen ge\u00e4ndert wird, und dann muss beim Schreiben der Seite auf die Festplatte ermittelt werden, bei welcher Instanz die aktuelle Version dieser Seite gespeichert ist.<\/p>\n<p>Zuf\u00e4llige Aktualisierungen derselben Seiten \u00fcber verschiedene Knoten im RAC f\u00fchren zu einem drastischen Leistungsabfall der Datenbank \u2013 bis zu dem Punkt, dass die Leistung des Clusters geringer sein kann als die Leistung einer einzelnen Instanz.<\/p>\n<p>Die korrekte Nutzung von Oracle RAC beinhaltet die physische Aufteilung von Daten (z. B. durch den Mechanismus von partitionierten Tabellen) und den Zugriff auf jede Gruppe von Partitionen \u00fcber einen dedizierten Knoten. Das Hauptziel von RAC ist nicht die horizontale Skalierung, sondern die Gew\u00e4hrleistung von Ausfallsicherheit.<\/p>\n<p>Wenn ein Knoten auf das Heartbeat-Signal nicht mehr reagiert, initiiert der Knoten, der dies zuerst feststellt, ein Verfahren zur Abstimmung auf der Festplatte. Wenn der ausgefallene Knoten auch hier nicht registriert ist, \u00fcbernimmt einer der Knoten die Verantwortung f\u00fcr die Datenwiederherstellung:<\/p>\n<ul>\n<li>\u201efriert\u201c alle Seiten ein, die sich im Cache des ausgefallenen Knotens befanden;<\/li>\n<li>liest die Protokolle (Redo) des ausgefallenen Knotens und wendet die darin aufgezeichneten \u00c4nderungen erneut an, wobei gepr\u00fcft wird, ob andere Knoten aktuellere Versionen der ge\u00e4nderten Seiten haben;<\/li>\n<li>stellt unvollendete Transaktionen zur\u00fcck.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nUm den Wechsel zwischen Knoten zu erleichtern, gibt es in Oracle das Konzept des Services \u2013 einer virtuellen Instanz. Eine Instanz kann mehrere Services bedienen, und ein Service kann zwischen Knoten umziehen. Eine Anwendungsinstanz, die einen bestimmten Teil der Datenbank (z. B. eine Kundengruppe) bedient, arbeitet mit einem Service, w\u00e4hrend der Service, der f\u00fcr diesen Teil der Datenbank zust\u00e4ndig ist, bei einem Ausfall des Knotens auf einen anderen Knoten wechselt.<\/p>\n<h4>IBM Pure Data Systems for Transactions<\/h4>\n<p>\nDie Clusterl\u00f6sung f\u00fcr Datenbanksysteme wurde 2009 im Portfolio des Blauen Giganten eingef\u00fchrt. Ideologisch ist sie der Nachfolger des Parallel Sysplex-Clusters, der auf 'gew\u00f6hnlicher' Hardware basiert. 2009 wurde das Produkt DB2 pureScale ver\u00f6ffentlicht, das ein Softwarepaket darstellt, und 2012 bietet IBM ein software-hardware Paket (Appliance) unter dem Namen Pure Data Systems for Transactions an. Verwechseln Sie dies nicht mit Pure Data Systems for Analytics, das einfach nur ein umbenanntes Netezza ist.<\/p>\n<p>Die Architektur von pureScale \u00e4hnelt auf den ersten Blick Oracle RAC: Auch hier sind mehrere Knoten an ein gemeinsames Speichersystem angeschlossen, und auf jedem Knoten l\u00e4uft eine eigene Instanz des DBMS mit ihren eigenen Speicherbereichen und Transaktionsprotokollen. Im Gegensatz zu Oracle verf\u00fcgt DB2 jedoch \u00fcber einen dedizierten Lock-Service, der durch eine Gruppe von Prozessen db2LLM* repr\u00e4sentiert wird. In einer Cluster-Konfiguration wird dieser Service auf einen separaten Knoten verlagert, der im Parallel Sysplex als Coupling Facility (CF) und in Pure Data als PowerHA bezeichnet wird.<\/p>\n<p>PowerHA bietet folgende Dienste an:<\/p>\n<ul>\n<li>Lock-Manager;<\/li>\n<li>Globaler Puffer-Cache;<\/li>\n<li>Bereich f\u00fcr Interprozesskommunikation.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nF\u00fcr die Daten\u00fcbertragung von PowerHA zu den DB-Knoten und zur\u00fcck wird der Remote Access Memory genutzt, weshalb der Cluster-Interconnect das RDMA-Protokoll unterst\u00fctzen muss. PureScale kann sowohl Infiniband als auch RDMA \u00fcber Ethernet verwenden.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Verteilte Datenbanken f\u00fcr Unternehmen\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/7757acd68445dac4a9f378d5813e663f.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nWenn ein Knoten eine Seite ben\u00f6tigt und diese nicht im Cache vorhanden ist, fordert der Knoten die Seite im globalen Cache an, und nur wenn diese auch dort nicht vorhanden ist, wird sie von der Festplatte gelesen. Im Gegensatz zu Oracle erfolgt die Anfrage nur an PowerHA und nicht an benachbarte Knoten.<\/p>\n<p>Wenn eine Instanz eine Zeile \u00e4ndern m\u00f6chte, sperrt sie diese exklusiv und die Seite, auf der sich die Zeile befindet, im Shared-Modus. Alle Sperren werden im globalen Sperrmanager registriert. Wenn die Transaktion abgeschlossen ist, sendet der Knoten eine Nachricht an den Sperrmanager, der die ge\u00e4nderte Seite in den globalen Cache kopiert, die Sperren aufhebt und die ge\u00e4nderte Seite in den Caches anderer Knoten ung\u00fcltig macht.<\/p>\n<p>Wenn die Seite, auf der sich die \u00e4nderbare Zeile befindet, bereits gesperrt ist, wird der Sperrmanager die ge\u00e4nderte Seite aus dem Speicher des Knotens lesen, der die \u00c4nderungen vorgenommen hat, die Sperre aufheben, die ge\u00e4nderte Seite in den Caches anderer Knoten ung\u00fcltig machen und die Seitenverriegelung an den anfragenden Knoten zur\u00fcckgeben.<\/p>\n<p>\u201eDirty\u201c, also ge\u00e4nderte, Seiten k\u00f6nnen sowohl von einem normalen Knoten als auch von PowerHA (castout) auf die Festplatte geschrieben werden.<\/p>\n<p>Wenn einer der Knoten von pureScale ausf\u00e4llt, ist die Wiederherstellung auf die Transaktionen beschr\u00e4nkt, die zum Zeitpunkt des Ausfalls noch nicht abgeschlossen waren: Seiten, die von diesem Knoten in den abgeschlossenen Transaktionen ge\u00e4ndert wurden, sind im globalen Cache auf PowerHA vorhanden. Der Knoten wird in einer reduzierten Konfiguration auf einem der Cluster-Server neu gestartet, rollt die nicht abgeschlossenen Transaktionen zur\u00fcck und l\u00f6st die Sperren auf.<\/p>\n<p>PowerHA l\u00e4uft auf zwei Servern, wobei der prim\u00e4re Knoten seinen Zustand synchron repliziert. Bei einem Ausfall des prim\u00e4ren Knotens setzt das PowerHA-Cluster den Betrieb mit dem Backup-Knoten fort.<br \/>\nNat\u00fcrlich wird die Gesamtleistung des Clusters h\u00f6her sein, wenn auf einen Satz von Daten \u00fcber einen Knoten zugegriffen wird. PureScale kann sogar erkennen, dass ein bestimmter Datenbereich von einem Knoten bearbeitet wird, und in diesem Fall werden alle Sperren, die sich auf diesen Bereich beziehen, lokal von dem Knoten ohne Kommunikation mit PowerHA bearbeitet. Sobald die Anwendung jedoch versucht, auf diese Daten \u00fcber einen anderen Knoten zuzugreifen, wird die zentralisierte Bearbeitung der Sperren wieder aufgenommen.<\/p>\n<p>Interne IBM-Tests mit einer Last, die aus 90 % Lese- und 10 % Schreibvorg\u00e4ngen besteht, was sehr gut einer realen industriellen Last entspricht, zeigen eine nahezu lineare Skalierung bis zu 128 Knoten. Leider werden die Testbedingungen nicht offengelegt.<\/p>\n<h4>HPE NonStop SQL<\/h4>\n<p>\nEine eigene hochverf\u00fcgbare Plattform bietet auch Hewlett-Packard Enterprise an. Dies ist die NonStop-Plattform, die 1976 von Tandem Computers auf den Markt gebracht wurde. Im Jahr 1997 wurde das Unternehmen von Compaq \u00fcbernommen, welches 2002 wiederum in Hewlett-Packard eingegliedert wurde.<\/p>\n<p>NonStop wird eingesetzt, um kritische Anwendungen zu entwickeln \u2013 beispielsweise HLR oder die Verarbeitung von Bankkarten. Die Plattform wird als Hard- und Softwarekomplex (Appliance) geliefert, der Rechenknoten, ein Speichersystem und Kommunikationsger\u00e4te umfasst. Das ServerNet (in modernen Systemen Infiniband) dient sowohl dem Austausch zwischen den Knoten als auch dem Zugriff auf das Speichersystem.<\/p>\n<p>In den fr\u00fchen Versionen des Systems wurden propriet\u00e4re Prozessoren verwendet, die synchron zueinander arbeiteten: Alle Operationen wurden synchron von mehreren Prozessoren ausgef\u00fchrt, und sobald ein Prozessor einen Fehler hatte, schaltete er sich ab, w\u00e4hrend der andere weiterarbeitete. Sp\u00e4ter wechselte das System zu handels\u00fcblichen Prozessoren (zun\u00e4chst MIPS, dann Itanium und schlie\u00dflich x86), und es kamen andere Mechanismen zur Synchronisierung zum Einsatz:<\/p>\n<ul>\n<li>Nachrichtenaustausch: Jeder Systemprozess verf\u00fcgt \u00fcber einen Schattenprozess, der regelm\u00e4\u00dfig Nachrichten \u00fcber seinen Status vom aktiven Prozess erh\u00e4lt; bei einem Ausfall des Hauptprozesses beginnt der Schattenprozess ab dem Punkt, der durch die letzte Nachricht bestimmt wurde;<\/li>\n<li>Abstimmung: Das Speichersystem verf\u00fcgt \u00fcber eine spezielle Hardwarekomponente, die mehrere identische Anfragen entgegennimmt und diese nur dann bearbeitet, wenn die Anfragen \u00fcbereinstimmen; anstelle von physischer Synchronisation arbeiten die Prozessoren asynchron, und die Ergebnisse ihrer Arbeit werden nur zu Eingabe-\/Ausgabezeiten verglichen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nSeit 1987 l\u00e4uft auf der NonStop-Plattform ein relationales DBMS \u2013 zun\u00e4chst SQL\/MP und sp\u00e4ter SQL\/MX.<\/p>\n<p>Die gesamte Datenbank wird in Teile untergliedert, wobei jeder Teil von einem eigenen Data Access Manager (DAM) verwaltet wird. Dieser sorgt f\u00fcr die Datenspeicherung, das Caching und das Locking-Verfahren. Die Datenverarbeitung erfolgt durch Executor Server Processes, die auf denselben Knoten wie die entsprechenden Datenmanager arbeiten. Der SQL\/MX Scheduler verteilt die Aufgaben zwischen den Ausf\u00fchrenden und fasst die Ergebnisse zusammen. F\u00fcr konsistente \u00c4nderungen wird das Zwei-Phasen-Commit-Protokoll verwendet, das von der TMF-Bibliothek (Transaction Management Facility) bereitgestellt wird.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Verteilte Datenbanken f\u00fcr Unternehmen\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/00e9473dd95a78c409dd5283d299fe96.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nNonStop SQL kann Prozesse priorisieren, sodass lange analytische Abfragen die Ausf\u00fchrung von Transaktionen nicht beeintr\u00e4chtigen. Ihre Hauptfunktion besteht jedoch in der Verarbeitung kurzer Transaktionen und nicht in der Analyse. Der Entwickler garantiert eine Verf\u00fcgbarkeit des NonStop-Clusters auf dem Level von f\u00fcnf Neunen, was nur f\u00fcnf Minuten Ausfallzeit pro Jahr bedeutet.<\/p>\n<h4>SAP HANA<\/h4>\n<p>\nDie erste stabile Version des DBMS HANA (1.0) wurde im November 2010 ver\u00f6ffentlicht, und das SAP ERP-Paket ist seit Mai 2013 auf HANA umgestiegen. Die Plattform basiert auf lizenzierten Technologien: TREX Suchmaschine (f\u00fcr die Suche in Spaltenspeichern), P*TIME DBMS und MAX DB.<\/p>\n<p>Der Begriff \u201eHANA\u201c ist ein Akronym f\u00fcr High performance ANalytical Appliance. Diese Datenbank wird in Form von Code geliefert, der auf beliebigen x86-Servern betrieben werden kann, jedoch sind industrielle Installationen nur auf zertifizierten Ger\u00e4ten zul\u00e4ssig. Es gibt L\u00f6sungen von HP, Lenovo, Cisco, Dell, Fujitsu, Hitachi und NEC. Einige Konfigurationen von Lenovo erlauben sogar den Betrieb ohne SAN \u2013 der GPFS-Cluster auf lokalen Festplatten fungiert als gemeinsamer Speicher.<\/p>\n<p>Im Gegensatz zu den oben genannten Plattformen ist HANA eine In-Memory-Datenbank, das hei\u00dft, das Prim\u00e4rdatenbild wird im Arbeitsspeicher gespeichert, und auf der Festplatte werden nur Journale und gelegentliche Snapshots zur Wiederherstellung im Falle eines Ausfalls gespeichert.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Verteilte Datenbanken f\u00fcr Unternehmen\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/f64194ca6de13e1a93f7190dc38ad2d7.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nJeder Knoten im HANA-Cluster ist f\u00fcr seinen eigenen Datenbereich verantwortlich, und die Datenkarte wird in einer speziellen Komponente \u2013 dem Name Server, die sich auf dem Koordinationsknoten befindet, gespeichert. Die Daten werden zwischen den Knoten nicht dupliziert. Informationen \u00fcber Sperren werden ebenfalls auf jedem Knoten gespeichert, jedoch gibt es im System einen globalen Mutually Blocking Detector.<\/p>\n<p>Der HANA-Client l\u00e4dt beim Verbinden mit dem Cluster dessen Topologie und kann anschlie\u00dfend direkt auf jeden Knoten zugreifen, abh\u00e4ngig von den ben\u00f6tigten Daten. Wenn eine Transaktion nur auf Daten eines einzelnen Knotens zugreift, kann sie lokal von diesem Knoten ausgef\u00fchrt werden. Bei \u00c4nderungen an Daten mehrerer Knoten wendet sich der initiierende Knoten an den Koordinator-Knoten, der die verteilte Transaktion er\u00f6ffnet und koordiniert und diese mithilfe eines optimierten Zwei-Phasen-Commit-Protokolls festschreibt.<\/p>\n<p>Der Koordinator-Knoten ist redundant, sodass bei einem Ausfall des Koordinators sofort ein Backup-Knoten die Funktion \u00fcbernimmt. Tritt jedoch ein Ausfall bei einem Knoten mit Daten auf, ist der einzige Weg, um auf diese Daten zuzugreifen, den Knoten neu zu starten. In der Regel wird in HANA-Clustern ein Reserve-Server bereitgehalten, um den ausgefallenen Knoten so schnell wie m\u00f6glich neu zu starten.<br \/>\n<br \/>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/512298\/\">habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>CAP-\u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u043c\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0440\u0430\u0435\u0443\u0433\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043a\u0430\u043c\u043d\u0435\u043c \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c. \u041a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u0441\u043f\u043e\u0440\u044b \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u043d\u0435\u0451 \u043d\u0435 \u0443\u0442\u0438\u0445\u0430\u044e\u0442: \u0438 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Nat\u00fcrlich gibt es auch zahlreiche Debatten dar\u00fcber: Die Definitionen sind nicht kanonisch und ein strenger Beweis steht aus... Dennoch, fest auf den Grundlagen des gesunden Menschenverstandes\u2122 stehend, verstehen wir intuitiv, dass der Satz wahr ist. Das Einzige, was nicht offensichtlich ist, ist die Bedeutung des Buchstabens \u201eP\u201c. 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