Replikation / Partitionierung

Leader-based Replication

• Verändern der Daten nur über Leader
• Keine Schreibkonflikte
• Leader can Bottleneck werden
• Lesen über alle Knoten
• Follower können veraltete Daten haben
• Leader-Ausfall erkennen
• Leader-Auswahl nach Ausfall

Leaderless Replication

• Verändern der Daten über alle Knoten
• Lesen über alle Knoten
• Replikate können veraltete Daten haben
• Schreibkonflikte möglich

Multi-Leader Replication

• Ein Leader pro Datacenter
• Vermeidet Latenz über Datacentergrenzen hinweg
• Ansonsten Kombination der Nachteile

Synchrone / Asynchrone Replikation

OK an User

• erst nachdem Follower1 bestätigt hat (synchron)
• aber schon bevor Follower2 bestätigt hat (asynchron)

Einrichtung neuer Followers bei leader-based Replikation

1. Konsistenter Schnappschuss der Datenbank zum Zeitpunkt t
2. Kopieren des Schnappschusses auf den neuen Follower
3. Follower verbindet sich mit Leader, um Änderungen zu aktualisieren

Knotenausfälle bei leader-based Replikation

Follower

• Hält auf der lokalen Disk ein Log vor, das die vom Leader erhaltenen Änderungen enthält
• Absturz des Knotens
• Neustart und Wiederherstellung
• Aktualisierung der Änderungen (Rückfrage beim Leader)
• Netzwerkausfall
• Aktualisierung der Änderungen (Rückfrage beim Leader)

Leader

• Feststellung Leader-Ausfall
• Auswahl neuer Leader
• Rekonfiguration System auf neuen Leader
• Mögliche Probleme
• Welcher Timeout für Feststellung Leaderausfall
• Alter Leader wird wieder aktiv, Split Brain - zwei Knoten denken, sie sind Leader
• Neuer Leader ist nicht auf neustem Stand der Daten (bei asynchronen Replikation)
• Alter Leader hat neueren Stand an externe Systeme bereits übertragen

Übertragung Replikationsdaten

Übertragung von Anweisungen

• Nichtdeterministische Funktionen - z.B. now()
• Reihenfolge der Anweisungsausführung
• Seiteneffekte - Trigger, Stored Procedures

Übertragung Transaktionsprotokoll (Write-Ahead-Log, WAL)

• Anwendung des WAL auf dem Follower-Knoten
• Direkte Kopplung an die Speichermaschine
• Kompatibilitätsprobleme bei unterschiedlichen Software-Versionen auf den Knoten

Übertragung von Datensätzen

• Logische Übertragung der Datensatzdaten, nicht physisch wie bei WAL
• Eine Datenbankanweisung kann zu mehreren logischen Datensatzprotokolleinträgen führen

Übertragung auf Anwendungsebene

• Große Flexibilität
• Change Data Capture (CDC)
• Z.B. über Trigger - Eintragung in Protokolltabellen - Auslesen dieser Tabellen

Gossip-Protokoll

• Jeder Knoten kontaktiert zufällig ausgewählte Knoten in der Nähe
• Erhält Rückmeldung, misst Laufzeit bis Antwort kommt
• Meldet an andere Knoten seine gemessenen Werte
• Dadurch verteilte Ermittlung des Gesamtzustands des Systems
• Beinhaltet spezielle Regeln unter welchen Bedingungen ein Knoten als ausgefallen betrachtet wird

Read Repair

• Hält Replikate auf dem aktuellen Stand
• Im Rahmen von Quorum-Konsistenz
• Problem, wenn ein Wert lange Zeit nicht gelesen wird

Anti-Entropie

• Hält Replikate auf dem aktuellen Stand
• Läuft periodisch
• Zufallsauswahl
• Ergänzt Read Repair

Partitionierung (Sharding)

• Daten auf verschiedenen Knoten verteilen
• Horizontale Skalierung
• Allokation Daten: z.B. Consistent Hashing

Partitionierung + Replikation

• Datenelemente A, B und C landen in verschiedenen (primären) Partitionen
• Jedes Datenelement wird auf andere Partitionen repliziert
• Replikationsstrategien können konfiguriert werden
• Verschiedene Master für verschiedene Datenelemente möglich