विश्वसनीय, सुसंगत और कम विलंबता डेटा के साथ एक बड़े उपयोगकर्ता आधार की सेवा करना किसी भी बैकएंड टीम के लिए एक बहुत कठिन चुनौती है। लेजर में, हमने अपनी स्वयं की ब्लॉकचेन कोर डेटा सेवाओं की मेजबानी करने का रणनीतिक विकल्प चुना। तीसरे पक्षों पर भरोसा न करके, हम अपने ग्राहकों के डेटा को स्वयं प्रबंधित कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि अंतर्निहित प्रक्रियाएं हमारे सुरक्षा दिशानिर्देशों और प्रदर्शन-उन्मुख सेवा स्तर उद्देश्यों (एसएलओ) का पालन करती हैं।
लेकिन यह रणनीति चुनौतियों का अपना सेट भी लेकर आती है।
हमारी पहली चुनौती इन मुख्य डेटा-प्रदान करने वाली सेवाओं को शानदार और चमकदार नोएसक्यूएल टूल से दूर स्थानांतरित करना है। इस लेख में, मैं विस्तार से बताऊंगा कि हमने यह कठिन निर्णय क्यों लिया, हमें किन जटिलताओं का सामना करना पड़ा और हमें क्या लाभ मिले।
इस लेख का लक्ष्य उन तकनीकी पहलुओं को दिखाना है जिसके कारण हमें ब्लॉकचेन डेटा के लिए हमारी नई बेसलाइन स्टोरेज परत के रूप में PostgreSQL को चुनना पड़ा।
ब्लॉकचेन डेटा में गहराई से उतरें
ब्लॉकचेन डेटा में कई प्रमुख विशेषताएं हैं।
सबसे पहले, यह लगातार बढ़ रहा है, और इसमें से कुछ भी कभी भी नष्ट नहीं होता है। हालाँकि व्यवहार में, हालांकि अधिकांश ब्लॉकचेन अपरिवर्तनीय है, ब्लॉकचेन का सबसे छोटा हिस्सा उन संघर्षों के कारण बदल सकता है जिन्हें हल करने की आवश्यकता है। दरअसल, चूंकि श्रृंखला एक सहकर्मी से सहकर्मी नेटवर्क है, इसलिए कई वैध ब्लॉक अस्थायी रूप से एक साथ मौजूद हो सकते हैं। आमतौर पर, पुराने को हटा दिया जाता है, जिसके परिणामस्वरूप जिसे हम पुनर्गठन कहते हैं। लंबी कहानी को संक्षेप में कहें तो, डेटा को एक अपरिवर्तनीय कोल्ड टेल और शायद ही कभी बदलने वाली हेड स्थिति के बीच विभाजित किया गया है।
जिस समस्या को हम हल करने का प्रयास कर रहे हैं वह यह है कि जहां ब्लॉकचेन बीजान्टिन दोष-सहिष्णु डेटा रखने के लिए महान हैं, वहीं वे इसे कई अक्षों पर काटने और काटने के लिए कम प्रभावी हैं। अर्थात्, किसी खाते को प्रभावित करने वाले परिचालनों की सूची प्राप्त करना बहुत कठिन है। यहां तक कि बिटकॉइन जैसे ब्लॉकचेन पर खाता शेष प्राप्त करना भी एक चुनौती है जब आपके पास पहले से ही लेनदेन की सूची नहीं है।
इन चुनौतियों पर काबू पाने के लिए, लेजर एक्सप्लोरर सर्विसेज पूरे ब्लॉकचेन को अनुक्रमित करती है। यह एक बड़ी, महत्वपूर्ण और प्रदर्शन-संवेदनशील सेवा है जो पूरी तरह से स्काला में लिखी गई है, जिसका उपयोग किया जाता है। बिल्लियाँ-प्रभाव उच्च प्रदर्शन रनटाइम। हम बिटकॉइन पर 10k आरपीएस से अधिक हैं, जबकि टेल पी95 विलंबता को 100 एमएस से कम बनाए रखते हैं। हम भी भर्ती कर रहे हैं 😊.
थोड़ा इतिहास
हमारी कहानी की शुरुआत में, मेरे कंपनी में शामिल होने से बहुत पहले, लेजर डेटा सेवा परत को एक एम्बेडेड Neo4j डेटाबेस द्वारा नियंत्रित किया जाता था। प्रत्येक सर्विंग बॉक्स अपने स्वयं के डेटा को अनुक्रमित कर रहा था और इसे स्थानीय रूप से परोस रहा था, जिससे बहुत सारी समस्याएं पैदा हुईं।
उदाहरणों के बीच डेटा स्थिरता की गारंटी नहीं थी, और राज्य का विशाल आकार जिसे अनुक्रमित करने की आवश्यकता थी, neo4j डिस्क और रैम उपयोग द्वारा संयुक्त, स्केलेबल नहीं था। जैसे-जैसे कंपनी बढ़ती गई, यह समस्या और भी बदतर होती गई, जिससे नए उदाहरण पेश करना और अधिक चुनौतीपूर्ण हो गया।
कैसांद्रा फिर इस नए सेटअप के मुख्य चालक के रूप में चुना गया: यह एक क्लस्टर्ड, क्षैतिज रूप से स्केलेबल डेटाबेस है जो सीएपी प्रमेय के एपी पक्ष पर है। यह डेटा शेयरिंग से संबंधित मुद्दों को हल करता है और इंडेक्सिंग, ब्लॉकचेन जागरूक घटक और हेडलेस एपीआई सर्वर के बीच स्पष्ट अलगाव की अनुमति देता है।
लेकिन संपूर्ण ऐतिहासिक स्थिति उपलब्ध होने का क्या मतलब है अगर हम वास्तव में इसे कभी पढ़ेंगे ही नहीं?
हमारे उपयोग के मामले में, कच्चे ऐतिहासिक डेटा की शायद ही कभी आवश्यकता होती है क्योंकि हमारे उपयोगकर्ता के खाते की स्थिति को इससे एकत्र किया जा सकता है। इसने हमें मौजूदा डेटा भंडारण समाधान को चुनौती देने के लिए प्रेरित किया जो कैसेंड्रा वितरित डेटाबेस पर आधारित है।
प्रति ब्लॉकचेन हमें जितना डेटा संग्रहित करने की आवश्यकता होती है, हालांकि टेराबाइट रेंज में, उसे कोई "बड़ा डेटा" नहीं कह सकता है। इसके अलावा, यदि का भाग अधिकांश प्रश्नों का उत्तर देने के लिए उपयोग किया जाएगा (उर्फ द हॉट पाथ) तो और भी छोटा है। आजकल कोई भी 16TB से अधिक NVMe SSD स्टोरेज वाले कमोडिटी हार्डवेयर सर्वर आसानी से पा सकता है। वर्टिकल स्केलिंग एक बहुत शक्तिशाली उपकरण है, और एक रिलेशनल डेटाबेस भी है।
अंत में, वर्तमान कैसेंड्रा सेटअप के साथ हमारे पास मुख्य मुद्दा न तो बेकार भंडारण मॉडल था और न ही खराब तरीके से फिट किया गया डेटा उपयोग मामला, बल्कि डेवलपर मित्रता की कमी थी। कैसेंड्रा पर एक नई डेटा आधारित सुविधा विकसित करना अनावश्यक रूप से समय लेने वाला साबित हुआ है। हमने प्रत्येक नई धुरी को लागू करने का प्रयास किया जिस पर हमें डेटा प्रदान करने की आवश्यकता है।
डेटा मॉडलिंग कौशल और SQL दक्षता में हमारी टीम की विशेषज्ञता को देखते हुए, पोस्टग्रेएसक्यूएल एकदम सही उम्मीदवार थे. यह समाधान युद्ध-परीक्षित, मजबूत, विस्तार करने में आसान है, जो इसे एक आदर्श विकल्प बनाता है।
हमने NoSQL के स्थान पर SQL को क्यों चुना:
- शेष पढ़ता/लिखता है: ब्लॉकचेन डेटा उपयोग के मामले को लिखने के बजाय पढ़ने पर दृढ़ता से तिरछा कर दिया गया है (ब्लॉकचेन बहुत ही उचित दर पर बहुत कम डेटा लिखता है, यहां तक कि पॉलीगॉन जैसे ब्लॉकचेन के लिए भी)। कैसंड्रा में बहुत अधिक मात्रा में लिखे गए को अवशोषित करने की क्षमता है - वास्तव में पढ़ा गया पथ लंबे समय तक लिखने के पथ की तुलना में.
- अनुक्रमण समर्थन: प्रश्नों और नए व्यावसायिक मामलों या अवसरों का उत्तर देने के लिए सूचकांक डीबीएमएस का एक प्रमुख घटक हैं। कैसेंड्रा के पास अनुक्रमण के लिए सीमित समर्थन है। सूचकांक केवल तभी प्रभावी होते हैं जब क्वेरी पहले से ही उस विभाजन को नियंत्रित करने का एक तरीका निर्दिष्ट करती है जिस पर क्वेरी चलेगी। हम यहां इसकी लागत का भुगतान करते हैं मनमाने ढंग से वितरण किया गया डेटाबेस। सूचकांकों के लिए PostgreSQL समर्थन कुशल, विस्तार योग्य और किनारे पर है।
- एकत्रीकरण समर्थन: एकत्रीकरण के लिए भी यही मामला; चूंकि कैसेंड्रा बहु-विभाजन एकत्रीकरण की अनुमति नहीं देता है और अपनी क्वेरी भाषा में ग्रुप बाय क्लॉज को बर्दाश्त नहीं करता है, इसलिए इसके समर्थन में एक तरह की कमी है। PostgreSQL एक व्यापक एकत्रीकरण समर्थन का प्रस्ताव करता है, यहां तक कि रेंज और jsonb ब्लॉब्स जैसे विदेशी डेटा प्रकारों पर भी।
- मॉडलिंग की दिनांक: कैसंड्रा जिस तरह से डेटा मॉडलिंग संभव है, वह बहुत ही सीमित है। लगभग हर उस अनुरोध के लिए एक तालिका बनाई जानी चाहिए जिसका आप उत्तर देना चाहते हैं, और डेटा को बड़ी पंक्तियों में असामान्यीकृत करना होगा (पूरी तरह से उपयोग करके) विस्तृत स्तंभ भंडार सी* का पहलू और यह तथ्य भी कि लेखक बहुत सस्ते होते हैं)। PostgreSQL हमें डेटा के पुन: उपयोग को प्रोत्साहित करते हुए ब्लॉकचेन (कॉल, लेनदेन, ब्लॉक) और अतिरिक्त डिस्क स्थान के संबंधपरक पहलू का लाभ उठाने की अनुमति देता है।
- तदर्थ प्रश्न और ऑडिटिंग: SQL के पूर्ण मानक का उपयोग करने और मनमानी क्वेरी करने में सक्षम होने का मतलब है कि हम संभावित बग मूल कारण का पता लगा सकते हैं और खोज सकते हैं या भविष्य में उपयोग के मामलों के लिए खोजपूर्ण डेटा प्राप्त कर सकते हैं। हम वास्तव में डेटाबेस को एक गूंगा भंडारण के बजाय एक इंटरैक्टिव और स्मार्ट टूल के रूप में उपयोग कर सकते हैं। प्रेस्टो, स्पार्क इत्यादि जैसे व्यापक और महंगे एनालिटिक्स कंप्यूट क्लस्टर के बिना कैसेंड्रा पर ऐसा करना (और चूंकि हम नंगे धातु सर्वर पर चल रहे हैं, हमारे पास ईएमआर जैसे आसानी से वितरित डेटा विश्लेषण टूल तक पहुंच नहीं है)।
- संग्रहण उपयोग: कैसंड्रा की धारणा यह है कि भंडारण बहुत सस्ता है और क्लस्टर को नई मशीनों के साथ आसानी से बढ़ाया जा सकता है। इसका मतलब है कि सूचकांकों और एकत्रीकरण दोनों पर सभी सीमाओं का भंडारण के साथ भुगतान किया जाना चाहिए. कोई विश्व स्तर पर कुशल सूचकांक और समर्थन में शामिल होने का मतलब यह नहीं है कि हमें प्रत्येक अक्ष के लिए पूरी तालिका की एक प्रति को असामान्य बनाना और संग्रहीत करना होगा जिसे हम क्वेरी करना चाहते हैं। PostgreSQL हमें टेराबाइट्स का भंडारण बचाता है।
- कंसिस्टेंसी (Consistency) : चूंकि कैसेंड्रा एक वितरित, एपी-उन्मुख डेटाबेस है (संचार नोड्स के बीच गपशप के साथ किया जाता है), स्थिरता केवल लिखने के मामले में अंतिम है। आप पढ़ने और लिखने दोनों के लिए प्रत्येक कथन की स्थिरता नीति को ट्यून कर सकते हैं, लेकिन इस डेटाबेस का लक्ष्य कभी भी मजबूत स्थिरता नहीं था। PostgreSQL के पास महत्वपूर्ण मिशनों के लिए उपयोग किए जाने की एक मजबूत कहानी है और यह अत्यधिक लचीला है। केंद्रीकृत होने का मतलब यह भी है कि लेखन पथ में कोई नेटवर्क शामिल नहीं है।
- लेनदेन और एमवीसीसी:
- लेन-देन: कैसेंड्रा समर्थन करता है केवल हल्के लेनदेन डीएमएल प्रश्नों पर. कुछ बैचिंग लागू की जा सकती है (डॉक्टर) लेकिन कई चेतावनियां हैं, अर्थात् पंक्तियों को एक ही सर्वर (= विभाजन) में होना चाहिए ताकि उनका प्रदर्शन खराब न हो।
- एमवीसीसी: कैसेंड्रा पंक्ति समय स्टैम्पिंग का समर्थन करता है लेकिन पूर्ण एमवीसीसी की गारंटी नहीं है। एक संघनन पुराने डेटा को मिटा सकता है और C* को यह बताने का कोई तरीका नहीं है कि ऐसा नहीं होना चाहिए (उदाहरण के लिए पीजी में लेनदेन के साथ)।
- PostgreSQL एक मजबूत MVCC मॉडल का समर्थन करता है जो हमारे उपयोगकर्ताओं के लिए लगातार पढ़ने का पथ सुनिश्चित करता है।
- टूलींग: PostgreSQL में कई और टूल हैं जिनका उपयोग डेटाबेस को आसानी से संचालित करने के लिए व्यापक रूप से किया जाता है। इसके अलावा, एक उपकरण की तरह हवाई रास्ता यह सुनिश्चित करता है कि हम डेटाबेस स्कीमा का एक मजबूत संस्करण बनाए रखें। हमने पहले ही इसे अपने कोड बेस के साथ सफलतापूर्वक एकीकृत कर लिया है। कैसेंड्रा की परिपक्वता के इस स्तर के बराबर कोई नहीं है।
- क्षैतिज मापनीयता: यह कैसंड्रा का प्रमुख विक्रय बिंदु है। जैसे-जैसे आपका डेटा बढ़ता है, वैसे-वैसे और मशीनें जोड़ें। PostgreSQL के लिए कोई समकक्ष नहीं है क्योंकि शार्डिंग और विभाजन को मैन्युअल रूप से करना पड़ता है।
हम कैसे पैमाने बनाने की योजना बनाते हैं
जैसा कि हमने देखा है, पोस्टग्रेज़ सेटअप का उपयोग करने का एकमात्र नकारात्मक पक्ष रीड्स और स्टोरेज दोनों पर स्केलिंग है। इस सीमा को पार करने के लिए हम क्या कर सकते हैं?
हमारे पास पहला प्रभावी उपकरण हमारे द्वारा समर्थित प्रत्येक प्रोटोकॉल या ब्लॉकचेन को उसके अपने डेटाबेस में अलग करना है, क्योंकि इस प्रकार वॉल्यूम और ट्रैफ़िक को देखते हुए उचित रूप से स्केल किया जा सकता है। व्यावसायिक डोमेन द्वारा विभाजन स्केलिंग की पहली परत सुनिश्चित करता है।
इस अवधारणा को आगे ले जाकर, हम ठंडे, ऐतिहासिक डेटा को अस्थायी विभाजन में भी विभाजित कर सकते हैं। पोस्टग्रेज़ के नवीनतम संस्करणों ने विभाजित तालिकाओं की उपयोगिता में बहुत सुधार किया है, जो मशीनों के समूह में डेटा को निर्बाध रूप से स्थानांतरित करने में सक्षम हो सकता है। उदाहरण के लिए, हम अधिकांश ऐतिहासिक डेटा को होस्ट करने के लिए कम गणना शक्ति वाली सस्ती मशीनों का उपयोग कर सकते हैं, जबकि समग्र तालिकाओं और उपयोगकर्ता के नवीनतम संचालन को होस्ट करने के लिए सशक्त उपयोगकर्ता-सेवा रैम-स्टैक्ड दिग्गजों को रख सकते हैं।
यह दृष्टिकोण हमारे उपयोग के मामले में बहुत अच्छी तरह से काम करता है क्योंकि ऐतिहासिक भंडारण में कोई क्रॉस-विभाजन विदेशी कुंजी नहीं है (सब कुछ अंततः ब्लॉक से जुड़ा हुआ है)। मुख्य सर्वर के परिप्रेक्ष्य से, ऐतिहासिक डेटा को विभाजन और postgres_fdw एक्सटेंशन का उपयोग करके पारदर्शी रूप से भी एक्सेस किया जा सकता है।
यह सब सही जगह पर रखने में मदद के लिए, हमने टाइमस्केलडीबी एक्सटेंशन पर भी गौर किया है। यह एक्सटेंशन बेसलाइन पोस्टग्रेज़ में बहुत सारी कार्यक्षमताएँ जोड़ता है, और इनमें से अधिकांश हमारे उपयोग के मामलों के लिए बिल्कुल उपयुक्त हैं:
- कॉलम जैसे समय के आधार पर तालिकाओं का स्वचालित विभाजन (हमारे मामले में, हम ब्लॉकचेन ऊंचाई को हमारे संदर्भ के रूप में लेते हुए इसे अनुकूलित करते हैं)।
- स्वचालित, डेटा प्रकार जागरूक और पुराने खंडों का स्तंभ आधारित संपीड़न। यह डेटा पर अत्याधुनिक एल्गोरिदम का उपयोग करके लगभग पूर्ण संपीड़न अनुपात सुनिश्चित करता है जो बहुत समान है।
- ऐतिहासिक संतुलन और बाज़ार डेटा ग्राफ़ की आसानी से गणना करने के लिए कुशल समय-बकेट आधारित एकत्रीकरण।
हम अभी भंडारण के संबंध में प्रयोग की शुरुआत में हैं, और यह बहुत सारे उपयोग के मामलों को खोलता है। थोड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग करके अवधारणाओं का प्रमाण (एथेरियम मेननेट पर ~10k ब्लॉक, इसलिए लगभग 2 दिनों का डेटा) डिस्क स्थान में 40% तक की कमी देखी गई.
जैसा कि हमने देखा है, डेटा की मात्रा, बशर्ते हम सही रणनीति का उपयोग करें, कोई समस्या नहीं है। लेकिन हमारे उपयोगकर्ता आधार के आकार को कैसे बढ़ाया जाए?
हमें यहां पहले से ही एक अच्छा लाभ है: हम संपूर्ण ब्लॉकचेन डेटा को अनुक्रमित करते हैं। इस प्रकार, आवश्यक भंडारण उपयोगकर्ताओं की संख्या की तरह नहीं बढ़ेगा, बल्कि कुल ब्लॉकचेन आकार की तरह बढ़ेगा। स्टोरेज और रीड ऑप्टिमाइज़ेशन अपने रिज़ॉल्यूशन में पूरी तरह से ऑर्थोगोनल हैं।
यह सेटअप, पढ़ने की मात्रा के अनुपात में बहुत कम लिखने की आवश्यकता के साथ संयुक्त है, जिसे क्लासिंग लीडर-फॉलोअर प्रतिकृति पैटर्न के लिए सपना सेटअप है। आगे के प्रदर्शन और थ्रूपुट को बढ़ाने के लिए, हम एपीआई सर्वर के समान मशीनों पर पोस्टग्रेज रीड प्रतिकृतियां भी रख सकते हैं और नेटवर्क राउंड ट्रिप को छोड़ने के लिए यूनिक्स डोमेन सॉकेट का लाभ उठा सकते हैं।
यहां डेटा प्रतिकृति रणनीति का एक उदाहरण दिया गया है जिसका उपयोग हम अपने रीड्स को स्केल करने के लिए कर सकते हैं। हल्के भूरे रंग के बॉक्स एकल सर्वर का प्रतिनिधित्व करते हैं। हम यहां देख सकते हैं कि स्टोरेज और उपयोगकर्ताओं के बीच न्यूनतम स्थानांतरण समय सुनिश्चित करने के लिए एपीआई पॉड्स सबसे हॉट डेटा की प्रतिकृतियों के साथ सीधे सह-स्थित हैं। स्कीमा को बहुत अधिक जटिल न करने के लिए पहले वर्णित पुरालेख उदाहरणों का प्रतिनिधित्व नहीं किया गया है।
समापन टिप्पणी
एक दीर्घकालिक कैसंड्रा उपयोगकर्ता के रूप में, मैं इस बात पर जोर देना चाहता हूं कि यह अपने डिजाइन में एक महान डेटाबेस है, जो विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है। दुर्भाग्य से, लेजर में इसका उपयोग करने के लिए जो विकल्प चुना गया था वह डेटा उपयोग के मामले पर बनाया गया था जो कभी भी अमल में नहीं आया।
हमारी टीम की उत्पादकता प्रभावित हुई थी, और जिन चुनौतियों का हमें समाधान करना था, उन्हें देखते हुए हमने जोखिम उठाने का फैसला किया और अत्यधिक लागत संबंधी भ्रम में नहीं पड़ने का फैसला किया।
कई मामलों में, आपका डेटा बड़ा डेटा नहीं है. ज्यादातर मामलों में डेटा वितरण का प्रबंधन करना कोई मुश्किल काम नहीं है, और एक पूर्ण वितरित डेटाबेस के ट्रेडऑफ़ पर वास्तव में सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है। मुख्य विचार डेवलपर अनुभव है क्योंकि यह कुछ और बनाने के लिए मूल्यवान समय मुक्त करता है। यह वास्तविक उपयोग का मामला है जिसमें हमें भारी निवेश करने की आवश्यकता है।
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