Повышение производительности хранилища данных для веб-приложения, управляемого контентом, — это итеративный процесс. Важно учитывать потенциальную пропускную способность и объем данных, которые приложение должно поддерживать, в сочетании со структурой базы данных и технологиями хранения данных. Это важные соображения, которые также следует учитывать на начальном этапе проектирования.
Такие методы, как многомерное масштабирование и кэширование, могут помочь вашему приложению развиваться и поддерживать больше пользователей и данных.
Пропускная способность обработки данных
Пропускная способность обработки данных относится к скорости, с которой данные обрабатываются между устройствами, системами или компонентами в вычислительной среде. Он измеряет способность системы обрабатывать данные в течение определенного периода. Пропускная способность выражается в единицах данных в единицу времени, например в байтах в секунду (Б/с), мегабитах в секунду (Мбит/с) или транзакциях в секунду (TPS).
Пропускная способность обработки данных относится к данным, которые база данных может обработать за заданное время. Это важно для веб-приложений, ориентированных на контент, поскольку им часто необходимо обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени.
Факторы, которые могут повлиять на производительность обработки данных, включают:
- Тип базы данных. Некоторые базы данных более эффективны при обработке данных, чем другие.
- Аппаратная конфигурация. Сервер базы данных должен иметь достаточно процессора, памяти и хранилища для обработки нагрузки.
- Сложность запроса. Обработка сложных запросов может занять больше времени, чем обработка базовых запросов.
Что касается масштабирования, пропускная способность является критически важным показателем, который измеряет мощность и эффективность вашего контентно-ориентированного веб-приложения для обработки запросов и обработки данных. Высокая пропускная способность необходима для управления возросшим трафиком и поддержания высокой производительности.
Соображения, касающиеся пропускной способности при масштабировании веб-приложения, включают в себя:
| Соображения | |
|---|---|
| Балансировка нагрузки | Балансировщик нагрузки равномерно распределяет трафик между экземплярами сервера вашего приложения. Это гарантирует, что ни один сервер не станет узким местом, и вы сможете воспользоваться преимуществами объединенной вычислительной мощности нескольких серверов. |
| Горизонтальное масштабирование | Горизонтальное масштабирование можно использовать для увеличения пропускной способности. Это предполагает добавление дополнительных экземпляров серверов в инфраструктуру вашего приложения. Горизонтальное масштабирование позволяет вашему приложению распределять запросы между несколькими серверами, увеличивая пропускную способность. |
| Масштабирование базы данных | Если применимо, рассмотрите методы масштабирования базы данных для обработки увеличения количества операций чтения и записи. Эти методы могут включать использование распределенной базы данных или оптимизацию запросов и индексации базы данных. |
| Автомасштабирование базы данных | Механизмы автомасштабирования могут добавлять или удалять экземпляры серверов на основе моделей трафика в реальном времени. Облачные платформы часто предоставляют функции автоматического масштабирования для настройки ресурсов в соответствии со спросом. Подумайте, какие функции масштабирования доступны для вашей базы данных и платформы, например, такой сервис, как Autoscaler для Spanner . |
| Оптимизация кода/алгоритма | Постоянно проверяйте и оптимизируйте код и алгоритмы вашего приложения для повышения эффективности. Минимизация потребления ресурсов сервера может привести к повышению пропускной способности. |
| Региональный/глобальный | Региональное и глобальное хранение данных подразумевает различные способы хранения и управления данными в разных географических точках. Региональное хранилище данных предполагает хранение данных локально в определенном регионе или месте, тогда как глобальное хранилище данных предполагает хранение данных на серверах, расположенных в разных частях мира. Выбор между региональным и глобальным хранилищем данных зависит от таких факторов, как размер данных, требуемый уровень безопасности и доступность данных для различных пользователей или приложений. |
| Распределение | Распределение хранилища данных предполагает распределение данных по нескольким физическим или виртуальным местоположениям для обеспечения доступности, производительности и безопасности. Методы включают распределенные системы хранения и облачные решения, выбранные на основе таких факторов, как размер и сложность данных, организационные потребности и доступные технологии. Хорошо спланированная стратегия может обеспечить избыточность, масштабируемость и другие преимущества. |
Достижение высокой пропускной способности предполагает оптимизацию ряда аспектов системы: от аппаратного и программного обеспечения до сетевой инфраструктуры и алгоритмов обработки данных. Конкретные методы и оптимизации, необходимые для вашего контентно-ориентированного веб-приложения, зависят от ваших индивидуальных потребностей, связанных с задачами обработки данных и потенциальными ограничениями системы.
Объем данных
Масштабирование веб-приложения с точки зрения количества хранимых данных предполагает управление и расширение емкости хранилища данных для размещения растущих объемов данных. При масштабировании необходимо спланировать инфраструктуру хранения, способную справиться с любыми проблемами роста данных.
Рекомендации по хранению данных при масштабировании веб-приложения включают в себя:
| Соображения | |
|---|---|
| Типы хранимых данных | Некоторые типы данных, такие как изображения, видео или двоичные данные, может быть сложнее хранить или занимать больше места, чем другие типы данных. Сложные типы или структуры данных также могут усложнить масштабирование системы. Подумайте, какой тип данных хранит ваше приложение и является ли он оптимальным выбором. В качестве альтернативы рассмотрите системы хранения, созданные специально для вашего варианта использования или данных, такие как хранилище BLOB-объектов, системы хранения мультимедиа или базы данных временных рядов. |
| Количество пользователей | Подумайте о будущем росте вашего приложения. По мере того, как вы привлекаете больше пользователей, в вашей системе необходимо хранить, получать доступ и обрабатывать больше данных. Масштабирование операций чтения и записи на основе профиля производительности вашего приложения может помочь в дальнейшей оптимизации вашего приложения по мере роста требований. |
| Выбор технологии хранения данных | Оцените свои реалистичные потребности в хранении данных и выберите наиболее подходящую технологию хранения данных, например NoSQL и SQL. При выборе учитывайте структуру данных, шаблоны доступа и требования к масштабируемости. |
| Разделение данных | Реализация стратегий секционирования или сегментирования данных для распределения данных по нескольким узлам хранения может позволить вам распределить нагрузку данных и, следовательно, более эффективно масштабировать. Вы можете разделить данные по пользователю, географическому местоположению или другим критериям, основанным на шаблонах доступа к данным вашего приложения. |
| Кэширование и сжатие данных | Использование стратегий кэширования для хранения часто используемых данных в памяти и снижения нагрузки на ваши системы хранения. Методы сжатия данных также могут минимизировать требования к хранению и повысить эффективность передачи данных. |
| Управление жизненным циклом данных | Внедрите политики жизненного цикла данных для управления хранением, архивированием и удалением данных. |
| Индексирование базы данных | Если применимо, оптимизируйте индексацию базы данных, производительность запросов и проектирование схемы базы данных, чтобы эффективно обрабатывать растущие наборы данных. |
Хранение данных при масштабировании вашего веб-приложения — это непрерывный процесс, который должен соответствовать потребностям вашего веб-приложения. Обязательно регулярно оценивайте требования к хранилищу, отслеживайте производительность и корректируйте инфраструктуру и стратегии хранения по мере необходимости, чтобы гарантировать, что она сможет эффективно и результативно обрабатывать растущие объемы данных.
Кэшируйте часто используемые данные
Кэширование данных — важнейший компонент вашей стратегии масштабирования; это помогает сократить время отклика, снизить нагрузку на серверные системы и повысить общее удобство работы пользователей. Кэширование означает хранение часто используемых данных на уровне временного хранения, чтобы их можно было быстро получить без повторного создания данных из источника.
Учитывайте тип данных, к которым часто обращается ваше приложение, шаблон и частоту получения данных, а также их размер.
Примеры стратегий кэширования при масштабировании веб-приложения включают в себя:
| Стратегии | |
|---|---|
| Кэширование объектов | Кэширование объектов — это кэширование отдельных объектов, таких как результаты запросов к базе данных, ответы API или фрагменты HTML. Популярные варианты включают Redis, Memcached и Varnish. |
| Кэширование страниц | Кэширование страниц предполагает кэширование целых веб-страниц. Этот вариант подходит для статического контента и может быть реализован с использованием обратных прокси, генераторов статических сайтов или CDN. |
| Кэширование базы данных и запросов | Кэширование базы данных и запросов — это кэширование результатов часто выполняемых запросов к базе данных для снижения нагрузки на сервер базы данных. |
| Полностраничное кэширование | Полностраничное кэширование можно использовать для динамического контента. Это относится к кэшированию всей отображаемой HTML-страницы для минимизации нагрузки на сервер и базу данных. |
| Кэширование на стороне клиента | Кеширование на стороне клиента относится к таким механизмам, как кеширование браузера, для локального хранения ресурсов на устройствах пользователей. Вы можете указать заголовки управления кэшем, чтобы контролировать время кэширования ресурсов в браузерах. |
Кэширование является важным компонентом более широкой стратегии оптимизации производительности, позволяющей вашему приложению эффективно и результативно обрабатывать растущий пользовательский трафик и требования к данным.
Весы читают и записывают
Рассмотрите требования к пропускной способности и объему данных вместе с потенциальной оптимизацией кэширования, чтобы определить, как хранилище данных вашего приложения может масштабироваться дальше. При выборе системы хранения данных важно учитывать влияние операций чтения и записи. Один из способов подумать об этом — рассмотреть тип операций, которые поддерживает ваше приложение, и оптимизировать хранилище данных для этих вариантов использования и шаблонов использования. Например, некоторые операции могут выиграть от асимметричного или симметричного масштабирования.
Асимметричное масштабирование
В некоторых случаях веб-приложения, управляемые контентом, могут испытывать асимметрию чтения или записи. Это означает, что объем операций чтения или записи может быть значительно больше, чем при другом типе операций. В этих случаях важно соответствующим образом масштабировать базу данных. Рассмотрите свое приложение и способы доступа к данным и их записи.
Факторы, которые могут повлиять на асимметрию чтения или записи, включают:
- Тип приложения. Некоторые приложения требуют больше чтения, чем другие.
- Поведение пользователя. Способ взаимодействия пользователей с приложением также может повлиять на асимметрию чтения или записи.
Симметричное масштабирование
Симметричное масштабирование означает, что операции чтения и записи могут масштабироваться линейно без узких мест по мере роста приложения. Симметричное масштабирование операций чтения и записи в веб-приложении, управляемом контентом, может оказаться непростой задачей, особенно при управлении большими объемами данных и высоким пользовательским трафиком.
Стратегии достижения симметричного масштабирования включают в себя:
| Стратегии | |
|---|---|
| Распределенные базы данных | Базы данных, такие как Google Cloud Bigtable , созданы для распределения данных по нескольким узлам и обеспечивают масштабируемость операций чтения и записи. |
| Разделение данных | Секционирование данных обеспечивает равномерное распределение данных и то, что каждый раздел или сегмент может независимо обрабатывать операции чтения и записи. |
| Кэширование слоев | Внедряйте уровни кэширования для готовых рабочих нагрузок. Кэшируйте часто используемые данные, чтобы снизить нагрузку на базу данных при операциях чтения. |
| Асинхронная обработка | Вы можете разгрузить трудоемкие или несрочные операции записи в фоновые процессы или очереди, используя асинхронную обработку. Ваше приложение продолжает обрабатывать операции чтения, не дожидаясь завершения записи. |
Симметричное масштабирование требует комплексного подхода ко всему стеку приложений, от внешнего интерфейса до внутреннего интерфейса и от базы данных до уровней кэширования. Симметричное масштабирование способствует согласованности производительности, сбалансированному использованию ресурсов, высокой доступности и масштабируемости по всем измерениям. Обязательно корректируйте свою стратегию масштабирования по мере необходимости и будьте готовы устранять узкие места по мере их возникновения.