{"id":108647,"date":"2023-05-21T12:49:09","date_gmt":"2023-05-21T10:49:12","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/?p=108647"},"modified":"2023-05-22T10:28:52","modified_gmt":"2023-05-22T08:28:52","slug":"paypal-otkryl-kod-subd-junodb","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/fr\/blog\/news\/paypal-otkryl-kod-subd-junodb","title":{"rendered":"PayPal a ouvert le code de la base de donn\u00e9es JunoDB","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

La soci\u00e9t\u00e9 PayPal a publi\u00e9 le code source de sa base de donn\u00e9es r\u00e9siliente JunoDB, qui manipule les donn\u00e9es au format cl\u00e9-valeur. Le syst\u00e8me a \u00e9t\u00e9 initialement con\u00e7u en tenant compte d'une grande s\u00e9curit\u00e9, d'une \u00e9volutivit\u00e9 horizontale, d'une r\u00e9silience et de la capacit\u00e9 \u00e0 g\u00e9rer des centaines de milliers de connexions simultan\u00e9es avec des latences pr\u00e9visibles. Chez PayPal, presque tous les services, de l'authentification des utilisateurs \u00e0 la gestion des transactions financi\u00e8res, d\u00e9pendent de JunoDB. Le code du projet est \u00e9crit en Go (avec une biblioth\u00e8que cliente en Java) et est distribu\u00e9 sous licence Apache 2.0. Lors des d\u00e9veloppements futurs, les corrections, am\u00e9liorations et modifications de la communaut\u00e9 seront accept\u00e9es. <\/p>\n

L'architecture de JunoDB repose sur un \u00e9quilibreur de charge qui re\u00e7oit les requ\u00eates des applications clientes et les r\u00e9partit entre plusieurs serveurs proxy, qui acc\u00e8dent simultan\u00e9ment \u00e0 un groupe serveurs<\/a> de stockage lors du traitement d'une requ\u00eate. Chaque serveur proxy \u00e9tablit des connexions avec tous les serveurs tr\u00e8s charg\u00e9s<\/a> serveurs de stockage et redirige les requ\u00eates vers le groupe de serveurs de stockage en fonction d'un index de partitionnement, qui est stock\u00e9 dans un syst\u00e8me de stockage distribu\u00e9 de configuration etcd.

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Les donn\u00e9es sont partitionn\u00e9es et associ\u00e9es aux n\u0153uds de stockage \u00e0 l'aide de hachage, ce qui r\u00e9duit le d\u00e9placement des donn\u00e9es lors de l'ajout ou de la suppression de n\u0153uds dans le cluster. Pour garantir la r\u00e9silience, chaque portion de donn\u00e9es est r\u00e9pliqu\u00e9e sur plusieurs n\u0153uds de stockage, ce qui permet de conserver l'information en cas de panne de certains serveurs. La cr\u00e9ation de stockages r\u00e9partis g\u00e9ographiquement est prise en charge, o\u00f9 des groupes de n\u0153uds sont situ\u00e9s dans diff\u00e9rents centres de donn\u00e9es.

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Sur les n\u0153uds de stockage, les donn\u00e9es sont plac\u00e9es en m\u00e9moire vive ou dans un stockage local bas\u00e9 sur la biblioth\u00e8que RocksDB. Pour le stockage permanent, les donn\u00e9es sont stock\u00e9es sous forme chiffr\u00e9e (la cl\u00e9 de chiffrement peut \u00eatre d\u00e9termin\u00e9e \u00e0 la fois par le client et d\u00e9finie au niveau du proxy).

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Pour acc\u00e9der \u00e0 la base de donn\u00e9es depuis des applications, une biblioth\u00e8que cliente est fournie, offrant une API pour des applications dans les langages Java, Go et C++. La partie cliente est simplifi\u00e9e au maximum, tandis que la logique complexe et les param\u00e8tres sont, dans la mesure du possible, transf\u00e9r\u00e9s vers le SGBD. L'interaction entre le client et le r\u00e9partiteur de charge ou le proxy se fait via un canal de communication chiffr\u00e9. Pour g\u00e9rer et envoyer des requ\u00eates, on peut utiliser une interface en ligne de commande qui reproduit toutes les fonctionnalit\u00e9s de l'API cliente. <\/p>\n

Le syst\u00e8me est con\u00e7u pour traiter des requ\u00eates avec des latences pr\u00e9visibles et faibles, par exemple, un cluster compos\u00e9 de trois n\u0153uds de stockage et d'un proxy, form\u00e9 d'environnements n1-highmem-32 (32 CPU Intel Xeon 2,30 GHz, 214 Go de RAM et 450 Go de stockage SSD), a pu fournir des latences fixes ne d\u00e9passant pas 2,5 ms dans 95 % des cas et 16 ms dans 99 % lors du traitement de 200 000 connexions TLS simultan\u00e9es et d'un flux de 15 000 requ\u00eates par seconde (avec 3 000 connexions simultan\u00e9es et un flux de 80 000 requ\u00eates par seconde, les latences n'ont pas d\u00e9pass\u00e9 6 ms dans 95 % des cas et 15 ms dans 99 %). Chez PayPal, les services bas\u00e9s sur JunoDB traitent environ 350 milliards de requ\u00eates par jour.

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Source : opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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