Повышаем живучесть Raft в реальных условиях

Популярность алгоритма Raft в последние годы растёт. У него достаточно ясное описание, а реализации появляются во всё большем количестве проектов. На бумаге, будь то математика или рекламные статьи, выглядит хорошо. Но на практике не все обещания Raft можно реализовать без дополнительных решений.

Меня зовут Сергей Останевич. Я архитектор репликации в проекте Tarantool, платформе in-memory-вычислений с гибкой схемой данных для эффективного создания высоконагруженных приложений. Над материалом этой статьи мы работали вместе с Бориславом Демидовым. Мы поделимся нашим опытом реализации Raft, расскажем о поддержке работоспособности кластера Tarantool в условиях частичной связности и приведём реальные примеры того, как чистый Raft не справился с задачей.

https://habr.com/ru/companies/vk/articles/713634/

👉 @bookflow

Как базы данных выполняют SQL-запросы?

Процесс выполнения SQL-запросов в базе данных включает в себя несколько компонентов, взаимодействующих между собой. Хотя конкретная архитектура различных систем баз данных может отличаться, ниже описана общая последовательность действий.

1. Оператор SQL запускается в клиентской программе и передается по сети на сервер базы данных.

2. Когда сервер базы данных получает SQL-оператор, реляционный движок начинает его обработку. Сначала синтаксический анализатор проверяет правильность оператора. Затем он преобразует оператор в дерево запросов, которое представляет собой внутреннюю структуру данных.

3. Оптимизатор запросов просматривает дерево запросов и определяет наиболее эффективный способ выполнения SQL-оператора, создавая план выполнения.

4. План выполнения передается исполнителю запроса, который использует его для координации получения или изменения данных в соответствии с запросом SQL. Для доступа к данным исполнитель взаимодействует с движком хранилища.

5. Движок хранилища использует методы доступа - протоколы чтения и записи данных, наиболее эффективные для выполнения различных операций.

6. При чтении данных менеджер буферов проверяет, кэшированы ли нужные данные в памяти, и при необходимости извлекает их с диска. Это ускоряет последующий доступ.

7. При записи данных со вставкой или обновлением менеджер транзакций следит за тем, чтобы изменения происходили атомарно и сохраняли целостность базы данных.

8. В то же время менеджер блокировок накладывает блокировки, чтобы несколько транзакций могли выполняться одновременно, не конфликтуя между собой. Таким образом, обеспечивается изоляция и согласованность.

Работая вместе, эти компоненты обеспечивают надежную и эффективную обработку SQL-запросов в системе управления базами данных.

👉 @bookflow

Олег Тиньков поясняет за алгоритмы

👉 @bookflow