بهبود عملکرد ذخیره سازی داده برای یک برنامه وب مبتنی بر محتوا یک فرآیند تکراری است. در نظر گرفتن ظرفیت بالقوه و حجم داده ای که برنامه باید از آن پشتیبانی کند، در ارتباط با ساختار پایگاه داده و فن آوری های ذخیره سازی داده ها مهم است. اینها ملاحظات مهمی هستند که باید در مرحله طراحی اولیه نیز رعایت شوند.
تکنیک‌هایی مانند مقیاس‌گذاری چند بعدی و حافظه پنهان می‌توانند به رشد بیشتر برنامه شما کمک کنند تا از کاربران و داده‌های بیشتری پشتیبانی کند.
عملکرد پردازش داده ها
توان پردازش داده ها به سرعت پردازش داده ها بین دستگاه ها، سیستم ها یا اجزای یک محیط محاسباتی اشاره دارد. ظرفیت یک سیستم برای پردازش داده ها در یک دوره خاص را اندازه گیری می کند. توان عملیاتی بر حسب واحد داده در واحد زمان، مانند بایت در ثانیه (B/s)، مگابیت در ثانیه (Mbps) یا تراکنش در ثانیه (TPS) بیان می شود.
توان پردازش داده ها به داده هایی اشاره دارد که پایگاه داده می تواند در یک زمان معین پردازش کند. این برای برنامه های کاربردی وب محتوا محور مهم است، زیرا آنها اغلب نیاز به پردازش حجم زیادی از داده ها در زمان واقعی دارند.
عواملی که می توانند بر توان پردازش داده ها تأثیر بگذارند عبارتند از:
- نوع پایگاه داده برخی از پایگاه های داده در پردازش داده ها کارآمدتر از سایرین هستند.
- پیکربندی سخت افزار سرور پایگاه داده باید دارای CPU، حافظه و حافظه کافی برای مدیریت بار باشد.
- پیچیدگی پرس و جو پردازش پرس و جوهای پیچیده ممکن است بیشتر از پرس و جوهای اولیه طول بکشد.
در رابطه با مقیاس بندی، توان عملیاتی یک معیار مهم است که ظرفیت و کارایی برنامه وب مبتنی بر محتوا را برای رسیدگی به درخواست ها و پردازش داده ها اندازه گیری می کند. توان عملیاتی بالا برای مدیریت افزایش ترافیک و حفظ عملکرد پاسخگو ضروری است.
ملاحظات مربوط به توان عملیاتی هنگام مقیاس بندی یک برنامه وب عبارتند از:
| ملاحظات | |
|---|---|
| تعادل بار | یک متعادل کننده بار به طور مساوی ترافیک را بین نمونه های سرور برنامه شما توزیع می کند. این تضمین می کند که هیچ سروری به گلوگاه تبدیل نمی شود و می توانید از قدرت پردازش ترکیبی چندین سرور استفاده کنید. |
| مقیاس بندی افقی | می توان از مقیاس افقی برای افزایش توان استفاده کرد. این شامل افزودن نمونه های سرور بیشتر به زیرساخت برنامه شما است. مقیاس افقی به برنامه شما اجازه می دهد تا درخواست ها را در چندین سرور توزیع کند و توان عملیاتی را افزایش دهد. |
| مقیاس بندی پایگاه داده | در صورت امکان، تکنیک‌های مقیاس‌بندی پایگاه داده را برای مدیریت افزایش عملیات خواندن و نوشتن در نظر بگیرید. این تکنیک ها می تواند شامل استفاده از پایگاه داده توزیع شده یا بهینه سازی پرس و جوهای پایگاه داده و نمایه سازی باشد. |
| مقیاس خودکار پایگاه داده | مکانیسم های مقیاس خودکار می توانند نمونه های سرور را بر اساس الگوهای ترافیک بلادرنگ اضافه یا حذف کنند. پلتفرم های ابری اغلب ویژگی های مقیاس خودکار را برای تنظیم منابع برای مطابقت با تقاضا ارائه می دهند. در نظر بگیرید که چه ویژگی های مقیاس بندی برای پایگاه داده و پلتفرم شما در دسترس است، به عنوان مثال سرویسی مانند Autoscaler for Spanner . |
| بهینه سازی کد/الگوریتم | به طور مداوم کدها و الگوریتم های برنامه خود را برای کارایی بررسی و بهینه سازی کنید. به حداقل رساندن مصرف منابع سرور ممکن است به توان عملیاتی بالاتر منجر شود. |
| منطقه ای/جهانی | ذخیره سازی داده های منطقه ای و جهانی به روش های مختلف ذخیره و مدیریت داده ها در مکان های جغرافیایی مختلف اشاره دارد. ذخیره سازی داده های منطقه ای شامل ذخیره سازی داده ها به صورت محلی در یک منطقه یا مکان خاص است، در حالی که ذخیره سازی داده های جهانی شامل ذخیره داده ها در سرورهایی است که در نقاط مختلف جهان قرار دارند. انتخاب بین ذخیره سازی داده های منطقه ای و جهانی به عواملی مانند اندازه داده ها، سطح امنیت مورد نیاز و دسترسی به داده ها برای کاربران یا برنامه های مختلف بستگی دارد. |
| توزیع | توزیع ذخیره سازی داده شامل توزیع داده ها در چندین مکان فیزیکی یا مجازی برای اطمینان از در دسترس بودن، عملکرد و امنیت است. این روش ها شامل سیستم های ذخیره سازی توزیع شده و راه حل های ابری است که بر اساس عواملی مانند اندازه و پیچیدگی داده ها، نیازهای سازمانی و فناوری موجود انتخاب می شوند. یک استراتژی خوب برنامه ریزی شده می تواند افزونگی، مقیاس پذیری و مزایای دیگر را فراهم کند. |
دستیابی به توان عملیاتی بالا مستلزم بهینه سازی طیف وسیعی از جنبه های یک سیستم، از سخت افزار و نرم افزار گرفته تا زیرساخت شبکه و الگوریتم های پردازش داده است. تکنیک ها و بهینه سازی های خاص لازم برای برنامه وب مبتنی بر محتوا به نیازهای فردی شما در رابطه با وظایف پردازش داده ها و محدودیت های احتمالی سیستم بستگی دارد.
حجم داده ها
مقیاس بندی یک برنامه وب از نظر مقدار داده های ذخیره شده شامل مدیریت و گسترش ظرفیت ذخیره سازی داده های شما برای تطبیق با حجم رو به رشد داده است. هنگام مقیاس‌بندی، باید برای زیرساخت ذخیره‌سازی برنامه‌ریزی کنید که بتواند هر گونه چالش رشد داده را مدیریت کند.
ملاحظات مربوط به ذخیره سازی داده ها هنگام مقیاس بندی یک برنامه وب عبارتند از:
| ملاحظات | |
|---|---|
| انواع داده های ذخیره شده | برخی از انواع داده‌ها، مانند تصاویر، ویدیوها یا داده‌های باینری، ممکن است نسبت به سایر انواع داده‌ها برای ذخیره یا اشغال فضای بیشتری چالش‌برانگیزتر باشند. انواع داده های پیچیده یا ساختارها نیز ممکن است نحوه مقیاس پذیری یک سیستم را پیچیده کنند. نوع داده هایی را که برنامه شما ذخیره می کند و اینکه آیا آن انتخاب بهینه است را در نظر بگیرید. از طرف دیگر، سیستم‌های ذخیره‌سازی را در نظر بگیرید که به‌طور خاص برای موارد استفاده یا داده‌های شما ساخته شده‌اند، مانند ذخیره‌سازی حباب، سیستم‌های ذخیره‌سازی رسانه یا پایگاه‌های داده سری زمانی. |
| تعداد کاربران | رشد آینده برنامه خود را در نظر بگیرید. همانطور که کاربران بیشتری را سوار می کنید، داده های بیشتری باید در سیستم شما ذخیره، دسترسی و پردازش شوند. مقیاس خواندن و نوشتن بر اساس نمایه عملکرد برنامه شما ممکن است به بهینه سازی بیشتر برنامه شما با افزایش تقاضا کمک کند. |
| انتخاب فناوری ذخیره سازی داده ها | نیازهای واقعی ذخیره سازی داده خود را ارزیابی کنید و مناسب ترین فناوری ذخیره سازی داده مانند NoSQL و SQL را انتخاب کنید. هنگام انتخاب خود، ساختار داده، الگوهای دسترسی و الزامات مقیاس پذیری را در نظر بگیرید. |
| پارتیشن بندی داده ها | اجرای استراتژی های پارتیشن بندی یا اشتراک گذاری داده برای توزیع داده ها در چندین گره ذخیره سازی ممکن است به شما این امکان را بدهد که بار داده را توزیع کنید و بنابراین مقیاس گذاری را به طور موثرتری انجام دهید. می توانید بر اساس کاربر، موقعیت جغرافیایی، پارتیشن بندی کنید یا معیارهای دیگر را بر اساس الگوهای دسترسی به داده های برنامه خود دنبال کنید. |
| ذخیره سازی و فشرده سازی داده ها | استفاده از استراتژی‌های کش برای ذخیره داده‌هایی که اغلب به آنها دسترسی دارید در حافظه و کاهش بار روی سیستم‌های ذخیره‌سازی شما. تکنیک های فشرده سازی داده ها همچنین ممکن است نیازهای ذخیره سازی را به حداقل برساند و کارایی انتقال داده را بهبود بخشد. |
| مدیریت چرخه عمر داده | سیاست های چرخه عمر داده ها را برای مدیریت نگهداری، بایگانی و حذف داده ها اجرا کنید. |
| نمایه سازی پایگاه داده | در صورت امکان، نمایه سازی پایگاه داده، عملکرد پرس و جو، و طراحی طرحواره پایگاه داده را برای مدیریت کارآمد مجموعه داده های در حال رشد بهینه کنید. |
ذخیره سازی داده ها هنگام مقیاس بندی برنامه وب شما یک فرآیند مداوم است و باید با نیازهای برنامه وب شما هماهنگ باشد. مطمئن شوید که به طور منظم نیازهای ذخیره سازی را ارزیابی می کنید، عملکرد را نظارت می کنید و زیرساخت ها و استراتژی های ذخیره سازی خود را در صورت نیاز تنظیم می کنید تا اطمینان حاصل کنید که می تواند به طور موثر و کارآمد با افزایش کمیت داده ها مقابله کند.
داده‌هایی که اغلب به آنها دسترسی دارند را در حافظه پنهان ذخیره کنید
ذخیره داده ها یک جزء حیاتی از استراتژی مقیاس بندی شما است. این به بهبود زمان پاسخگویی کمک می کند، بار سیستم های پشتیبان را کاهش می دهد و تجربه کلی کاربر را افزایش می دهد. حافظه پنهان به ذخیره سازی داده های با دسترسی مکرر در یک لایه ذخیره سازی موقت اشاره دارد تا بتوان آنها را به سرعت و بدون تولید مکرر داده از منبع بازیابی کرد.
نوع داده هایی که برنامه شما اغلب به آنها دسترسی دارد، الگوی و فرکانس بازیابی داده ها و اندازه آن را در نظر بگیرید.
نمونه‌ای از استراتژی‌های کش در هنگام مقیاس‌بندی یک برنامه وب عبارتند از:
| استراتژی ها | |
|---|---|
| ذخیره شی | کش کردن اشیاء به ذخیره اشیاء منفرد مانند نتایج جستجوی پایگاه داده، پاسخ های API یا قطعات HTML اشاره دارد. گزینه های محبوب عبارتند از Redis، Memcached، و Varnish. |
| ذخیره صفحه | کش صفحه شامل کش کردن کل صفحات وب است. این گزینه برای محتوای استاتیک مناسب است و می تواند با استفاده از پروکسی های معکوس، مولدهای سایت استاتیک یا CDN ها پیاده سازی شود. |
| پایگاه داده و ذخیره پرس و جو | ذخیره سازی پایگاه داده و پرس و جو به ذخیره سازی نتایج پرس و جوهای پایگاه داده مکرر برای کاهش بار روی سرور پایگاه داده شما اشاره دارد. |
| ذخیره تمام صفحه | از کش تمام صفحه می توان برای محتوای پویا استفاده کرد. این به کش کردن کل صفحات HTML ارائه شده برای به حداقل رساندن بار روی سرور و پایگاه داده اشاره دارد. |
| ذخیره سازی سمت مشتری | حافظه پنهان سمت مشتری به مکانیسم هایی مانند کش مرورگر برای ذخیره دارایی ها به صورت محلی در دستگاه های کاربران اشاره دارد. شما می توانید هدرهای کنترل کش را برای کنترل زمان ذخیره سازی دارایی ها در مرورگرها تعیین کنید. |
ذخیره سازی یک جزء مهم از یک استراتژی بهینه سازی عملکرد گسترده تر است تا اطمینان حاصل شود که برنامه شما می تواند ترافیک کاربر و تقاضای داده های افزایش یافته را به طور موثر و کارآمد مدیریت کند.
مقیاس می خواند و می نویسد
نیازهای توان عملیاتی و حجم داده را همراه با بهینه‌سازی‌های بالقوه حافظه پنهان در نظر بگیرید تا مشخص کنید که چگونه ذخیره‌سازی داده‌های برنامه شما می‌تواند مقیاس بیشتری داشته باشد. هنگام انتخاب یک سیستم ذخیره سازی داده ها، مهم است که تاثیر خواندن و نوشتن را در نظر بگیرید. یکی از راه‌های فکر کردن به این موضوع، در نظر گرفتن نوع عملیاتی است که برنامه شما پشتیبانی می‌کند - و بهینه‌سازی ذخیره‌سازی داده‌های خود برای این موارد استفاده و الگوهای استفاده. به عنوان مثال، برخی از عملیات ممکن است از مقیاس نامتقارن یا متقارن بهره مند شوند.
مقیاس بندی نامتقارن
در برخی موارد، برنامه های کاربردی وب مبتنی بر محتوا ممکن است دچار عدم تقارن خواندن یا نوشتن شوند. این بدان معنی است که ممکن است حجم قابل توجهی از خواندن یا نوشتن نسبت به نوع دیگر عملیات وجود داشته باشد. در این موارد، مقیاس بندی پایگاه داده بر اساس آن مهم است. برنامه خود و نحوه دسترسی و نوشتن داده ها را در نظر بگیرید.
عواملی که می توانند بر عدم تقارن خواندن یا نوشتن تأثیر بگذارند عبارتند از:
- نوع کاربرد. برخی از برنامه ها نسبت به سایرین خواندن فشرده تر هستند.
- رفتار کاربر نحوه تعامل کاربران با برنامه نیز می تواند بر عدم تقارن خواندن یا نوشتن تأثیر بگذارد.
مقیاس بندی متقارن
مقیاس بندی متقارن به این معنی است که هر دو عملیات خواندن و نوشتن را می توان به صورت خطی و بدون گلوگاه با رشد برنامه، مقیاس بندی کرد. مقیاس بندی متقارن برای عملیات خواندن و نوشتن در یک برنامه وب مبتنی بر محتوا می تواند چالش برانگیز باشد، به خصوص در هنگام مدیریت حجم زیاد داده و ترافیک بالای کاربر.
استراتژی های دستیابی به مقیاس بندی متقارن عبارتند از:
| استراتژی ها | |
|---|---|
| پایگاه های داده توزیع شده | پایگاه های داده مانند Google Cloud Bigtable برای توزیع داده ها در چندین گره و ارائه مقیاس پذیری برای عملیات خواندن و نوشتن ساخته شده اند. |
| پارتیشن بندی داده ها | پارتیشن بندی داده تضمین می کند که داده ها به طور یکنواخت توزیع می شوند و هر پارتیشن یا خرده می تواند هر دو عملیات خواندن و نوشتن را به طور مستقل انجام دهد. |
| لایه های کش | لایه های کش را برای بارهای کاری آماده پیاده سازی کنید. برای کاهش بار روی پایگاه داده برای عملیات خواندن، داده‌هایی را که اغلب به آنها دسترسی پیدا می‌کنید، کش کنید. |
| پردازش ناهمزمان | می‌توانید عملیات نوشتن زمان‌بر یا غیر فوری را به فرآیندهای پس‌زمینه یا صف‌ها با استفاده از پردازش ناهمزمان بارگذاری کنید. درخواست شما به پردازش خواندن بدون انتظار برای تکمیل نوشتن ادامه می دهد. |
مقیاس بندی متقارن به یک رویکرد جامع برای کل پشته برنامه، از frontend تا backend و از پایگاه داده تا لایه های کش نیاز دارد. مقیاس بندی متقارن به ثبات عملکرد، استفاده متعادل از منابع، در دسترس بودن بالا و مقیاس پذیری در ابعاد کمک می کند. مطمئن شوید که استراتژی مقیاس بندی خود را در صورت نیاز تنظیم کرده و آماده باشید تا در صورت بروز گلوگاه ها را برطرف کنید.