Datenbank-Clustering

Was ist Datenbank-Clustering?

Datenbank-Clustering gruppiert mehrere Datenbankserver (oder Knotenpunkte) in ein einheitliches System, um die Verfügbarkeit, Fehlertoleranz und Leistung zu verbessern. Dieser Ansatz hilft bei der Verwaltung von Daten durch die Verteilung von Arbeitslasten und die Aufrechterhaltung von Redundanzen, wodurch eine kontinuierliche Betriebszeit und ein besserer Lastausgleich zwischen den Knoten gewährleistet wird.

In dieser Ressource erklären wir, wie Datenbank-Clustering funktioniert und vergleichen es mit einem verwandten Konzept: Sharding.

• Wie funktioniert das Datenbank-Clustering?
  
• Datenbank-Clustering vs. Sharding
• Architektur von Datenbank-Clustern
  
• Vorteile des Datenbank-Clustering
• Leitlinien für das Clustering von Datenbanken
• Wie man einen Datenbank-Cluster erstellt
• Wichtige Erkenntnisse und zusätzliche Ressourcen
  

Wie funktioniert das Datenbank-Clustering?

Beim Datenbank-Clustering werden mehrere Server bzw. Knoten zu einem einzigen, einheitlichen Datenbanksystem zusammengefasst. Jeder Knoten im Cluster ist für einen Teil der Daten oder der Arbeitslast verantwortlich, aber gemeinsam sorgen sie dafür, dass das gesamte System reibungslos läuft. Dieser verteilte Ansatz ermöglicht eine bessere Leistung, Fehlertoleranz und Skalierbarkeit.

Das Grundprinzip des Clustering ist Redundanz. Anstatt sich auf einen einzigen Server zu verlassen, werden die Daten auf mehrere Knotenpunkte verteilt. Fällt ein Knoten aus, können andere dessen Aufgaben übernehmen und so einen kontinuierlichen Betrieb sicherstellen. Diese Redundanz minimiert Ausfallzeiten und Datenverluste und macht Clustering besonders nützlich für Anwendungen, die eine hohe Verfügbarkeit.

In einem typischen Cluster werden die Daten und Anfragen auf eine von zwei Arten auf die Knoten verteilt:

• Replikation: Die Daten werden auf allen Knotenpunkten dupliziert. Jeder Knoten enthält dieselben Daten, so dass bei einem Ausfall eines Knotens die anderen ohne Verzögerung auf dieselben Abfragen antworten können. Replikation ist ideal für leseintensive Vorgänge, da mehrere Knoten dieselben Daten gleichzeitig bereitstellen können, wodurch die Last ausgeglichen wird.
• Partitionierung: Die Daten werden in Chunks aufgeteilt, und jeder Knoten speichert nur einen Teil des Ganzen. Diese Methode, auch bekannt als horizontale Skalierungist effizient bei der Verarbeitung großer Datenmengen, da jeder Knoten nur einen Bruchteil der Gesamtdaten verarbeitet. Die Partitionierung wird in der Regel für schreibintensive Arbeitslasten verwendet, bei denen bestimmte Daten an bestimmte Knoten weitergeleitet werden.

Kommunikation zwischen Knotenpunkten

Die Knoten eines Clusters kommunizieren ständig miteinander und tauschen Daten über ihren Zustand, ihren Status und ihre Arbeitslast aus. Diese Koordination ermöglicht es ihnen, den Datenverkehr auszugleichen und eine optimale Leistung zu gewährleisten. Die Zusammenarbeit wird von einem Cluster-Management-System verwaltet, das Aufgaben wie die Verteilung von Abfragen, die Datenreplikation und die Fehlerbehandlung überwacht und zuweist.

Konsistenz der Daten

Eine zentrale Herausforderung beim Clustering ist die Wahrung der Datenkonsistenz über alle Knoten hinweg. In Clustern werden je nach Systemdesign unterschiedliche Konsistenzmodelle verwendet. Dazu gehören:

• Starke Kohärenz: Stellt sicher, dass die Knoten immer die aktuellsten Daten widerspiegeln, kann aber aufgrund der Synchronisierung zu Latenzzeiten führen. Couchbase bietet zum Beispiel Haltbarkeit Optionen zur Erhöhung der Zuverlässigkeit bei gleichzeitiger Erhöhung der Latenzzeit (und umgekehrt).
• Endgültige Konsistenz: Lässt eine gewisse Verzögerung bei der Verbreitung von Aktualisierungen zu, räumt aber der Verfügbarkeit und Geschwindigkeit Vorrang ein. Dies ist in Systemen üblich, in denen Lese- und Schreibvorgänge mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten oder in verschiedenen Regionen stattfinden. Ein Beispiel ist die Couchbase Cross Data Center Replication (XDCR), die repliziert den gesamten Datensatz zwischen Clustern.

Datenbank-Clustering vs. Sharding

Clustering und Sharding schließen sich nicht gegenseitig aus. Tatsächlich arbeiten die beiden Techniken oft zusammen, um ein robusteres, skalierbareres und leistungsfähigeres Datenbanksystem zu schaffen. Während beim Clustering Redundanz, Fehlertoleranz und Lastausgleich im Vordergrund stehen, liegt der Schwerpunkt beim Sharding auf der Skalierbarkeit durch Verteilung der Daten auf mehrere Server. In der folgenden Tabelle sind die wichtigsten Unterschiede zwischen diesen Ansätzen aufgeführt.

Clustering ohne Sharding: In einigen Szenarien wird das Datenbank-Clustering allein verwendet. So kann beispielsweise ein Unternehmen mit einer leseintensiven Anwendung, wie einer großen E-Commerce-Website, einen Cluster aus replizierten Knoten einrichten. Jeder Knoten hat eine Kopie der gesamten Datenbank, und die Abfragen werden auf die Knoten verteilt, um die Last auszugleichen. Fällt ein Knoten aus, kann ein anderer schnell und ohne Unterbrechung übernehmen. Dieser Aufbau ist bei relationalen Datenbanken wie MySQL oder PostgreSQL üblich, wo hohe Verfügbarkeit Priorität hat und der Datenbestand noch klein genug ist, um ohne Sharding verwaltet zu werden.

Sharding ohne Clustering: Andererseits kann Sharding auch ohne Clustering in schreibintensiven Anwendungen oder Systemen mit riesigen Datensätzen, die nicht auf einen einzigen Rechner passen, eingesetzt werden. Eine Social-Media-Plattform mit Millionen von Nutzern könnte ihre Datenbank nach Nutzer-ID splitten, so dass jeder Shard eine Teilmenge der Nutzerdaten enthält. In diesem Fall arbeitet jeder Shard unabhängig, und es gibt keine Redundanz, es sei denn, es werden spezielle Mechanismen für den Umgang mit Ausfällen implementiert. MongoDB™ beispielsweise ermöglicht das Sharding über mehrere Server hinweg, ohne dass ein Clustering erforderlich ist, und ist daher skalierbar, verfügt aber nur über eine begrenzte Fehlertoleranz.

Clustering mit Sharding: In großen Systemen, bei denen sowohl hohe Verfügbarkeit als auch Skalierbarkeit von entscheidender Bedeutung sind, werden Sharding und Clustering oft gemeinsam eingesetzt. Dieser hybride Ansatz wird in Systemen wie Couchbase verwendet, wo Sharding (vBuckets) wird mit Clustering kombiniert, um ein hoch skalierbares und fehlertolerantes System zu schaffen, das das Beste aus beiden Welten vereint.

Architektur von Datenbank-Clustern

Die Architektur eines Datenbank-Clusters legt fest, wie die Daten über mehrere Knoten hinweg gespeichert, abgerufen und verwaltet werden. Es gibt drei Haupttypen von Datenbank-Cluster-Architekturen: nichts geteilt, Festplatte geteilt und alles geteilt. Diese Architekturen bieten unterschiedliche Kompromisse in Bezug auf Leistung, Skalierbarkeit und Fehlertoleranz und sind daher für verschiedene Anwendungsfälle geeignet.

Shared-Nothing-Architektur

In einer Shared-Nothing-Architektur arbeitet jeder Knoten des Clusters unabhängig. Jeder Knoten hat seine eigene CPU, seinen eigenen Arbeitsspeicher und seine eigene Speicherkapazität, und sie teilen keine Ressourcen mit anderen Knoten. Die Daten werden auf die einzelnen Knoten aufgeteilt, so dass jeder Knoten seine eigene Teilmenge der Gesamtdaten verwaltet.

• Keine gemeinsame Nutzung von Ressourcen: Die Knoten teilen sich weder Speicher noch Festplatten, wodurch Engpässe vermieden werden.
• Hohe Skalierbarkeit: Neue Knoten können dem System problemlos hinzugefügt werden, da es keine zentrale Ressource gibt, mit der man sich auseinandersetzen muss.
• Isolierung von Fehlern: Wenn ein Knoten ausfällt, sind nur die von diesem Knoten verwalteten Daten betroffen. Andere Knoten arbeiten normal weiter (und andere Knoten haben wahrscheinlich Replikate zu erholen).

Diese Architektur ist ideal für Workloads, die horizontal skaliert werden müssen, wie z.B. Webanwendungen mit großen Datenmengen. Systeme wie Couchbase verwenden Shared-Nothing-Architekturen, bei denen die Daten auf verschiedene Knoten verteilt werden, um die Leistung und Zuverlässigkeit zu verbessern.

Shared-Disk-Architektur

In einer Shared-Disk-Architektur haben alle Knoten gemeinsamen Zugriff auf dasselbe Speichersystem, aber jeder Knoten hat seine eigene CPU und seinen eigenen Speicher. Dies bedeutet, dass mehrere Knoten auf dieselben Daten auf der Festplatte zugreifen können, was eine einfachere Datenkonsistenz und eine zentralisierte Datenverwaltung ermöglicht.

• Gemeinsamer Speicher: Alle Knoten greifen auf dieselbe Festplatte oder dasselbe Speichersystem zu.
• Zentralisierte Daten: Da alle Knoten dieselben Daten sehen, besteht weniger Bedarf an Datenpartitionierung oder -replikation. Dies bedeutet jedoch auch, dass ein Ausfall der gemeinsamen Festplatte zum Ausfall des gesamten Systems führen kann.
• Mäßige Skalierbarkeit: Diese Architektur ist skalierbar, aber die Leistung kann durch die Bandbreite des gemeinsamen Speichersystems zum Engpass werden.

Shared-Disk-Architekturen werden häufig in Systemen wie Oracle verwendet, wo mehrere Knoten gleichzeitig auf dieselben Daten zugreifen müssen.

Architektur der gemeinsamen Nutzung von allem

In einer Shared-Everything-Architektur teilen sich alle Knoten sowohl die Speicher- als auch die Arbeitsspeicherressourcen. Dieses Modell stellt sicher, dass alle Daten und der Speicher jederzeit für alle Knoten zugänglich sind. Diese Architektur kann zwar beim Lastausgleich und der Datenverfügbarkeit helfen, sie kann aber auch zu erheblichen Leistungsengpässen führen, da die Knoten um den Zugriff auf die gemeinsam genutzten Ressourcen konkurrieren.

• Vollständige gemeinsame Nutzung der Ressourcen: Alle Knoten teilen sich sowohl die Speicher- als auch die Arbeitsspeicherressourcen, was die Verwaltung der Ressourcen und die Konsistenz der Daten erleichtert.
• Lastausgleich: Durch den Zugriff auf dieselben Ressourcen können die Arbeitslasten gleichmäßig auf die Knoten verteilt werden.
• Begrenzte Skalierbarkeit: Diese Architektur lässt sich nicht gut skalieren, da das Hinzufügen weiterer Knoten den Wettbewerb um gemeinsame Ressourcen erhöht.

Shared-Everything-Architekturen sind heute aufgrund der inhärenten Einschränkungen bei der Skalierung und des Potenzials für Engpässe weniger verbreitet, aber IBM Db2 ist das bekannteste Beispiel.

Vorteile des Datenbank-Clustering

Datenbank-Clustering bietet mehrere entscheidende Vorteile, die es zu einer unverzichtbaren Lösung für Anwendungen mit hohem Bedarf machen. Dazu gehören:

Hohe Verfügbarkeit

Clustering sorgt für hohe Verfügbarkeit durch Replikation der Daten über mehrere Knoten. Fällt ein Knoten aus, übernehmen andere automatisch, wodurch Ausfallzeiten minimiert werden und der kontinuierliche Zugriff auf das System erhalten bleibt.

Skalierbarkeit

Clustering bietet horizontale Skalierbarkeit, so dass Sie weitere Knoten hinzufügen können, wenn Ihre Daten oder Ihr Datenverkehr wachsen. Dies gewährleistet eine konsistente Leistung und die Fähigkeit, steigende Arbeitslasten ohne Engpässe zu bewältigen.

Fehlertoleranz und Ausfallsicherung

Mit Fehlertoleranz behandelt Clustering automatisch Knotenausfälle durch integrierte Failover-Mechanismen, die sicherstellen, dass Anfragen an gesunde Knoten weitergeleitet werden und Dienstunterbrechungen minimiert werden.

Weitere Vorteile sind Lastausgleich, verbesserte Leistung, Datenredundanz und Flexibilität bei der Wartung.

Leitlinien für das Clustering von Datenbanken

Beim Aufbau eines Datenbank-Clusters helfen bestimmte Prinzipien, eine optimale Leistung und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Glücklicherweise werden viele dieser Prinzipien automatisch von Systemen verwaltet, die für das Clustering entwickelt wurden, wie z. B. Couchbase, was einen Großteil der Komplexität vereinfacht.

• Definieren Sie Ihre Ziele: In der Regel sind Ihre Ziele hohe Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und Leistung.
• Wählen Sie die richtige Architektur: Berücksichtigen Sie bei der Einrichtung Ihres Clusters Ihre Arbeitslast (leseintensiv vs. schreibintensiv vs. keine gemeinsame Nutzung).
• Fehlertoleranz und Ausfallsicherung: Durch die Verwendung von Replikation und Redundanz werden Ausfallzeiten minimiert, so dass Failover-Konfigurationen weniger problematisch sind.
• Lastausgleich: Überlegen Sie, wie Sie den Datenverkehr auf die einzelnen Knoten verteilen, um eine gleichmäßige Auslastung und optimale Leistung zu gewährleisten.
• Skalierbarkeit und Kapazität: Planen Sie Ihr Wachstum vorausschauend und denken Sie daran, dass eine gemeinsame Nutzung von nichts die einfachste Architektur ist, um zu expandieren.
• Datenkonsistenz: Die Sicherstellung einer starken oder eventuellen Konsistenz je nach den Anforderungen Ihrer Anwendung bietet Ihnen mehrere Optionen.
• Überwachung und Wartung: Die Verwendung von Tools innerhalb des Systems hilft, die Leistung zu verfolgen und Probleme zu erkennen.

Couchbase ist mit seiner Shared-Nothing-Architektur eine beliebte Wahl, insbesondere für große und wachsende Systeme (z. B., LinkedIn und Trendyol), da es automatisch Replikation, Sharding und Failover übernimmt.

Wie man einen Datenbank-Cluster erstellt

Die Erstellung eines Datenbank-Clusters umfasst mehrere Schritte, darunter die Auswahl der richtigen Technologie, die Konfiguration der Knoten und die Sicherstellung einer ordnungsgemäßen Kommunikation zwischen ihnen. Im Folgenden finden Sie eine Übersicht über die wichtigsten Schritte:

Wählen Sie die Datenbanksoftware aus: Erstens, ein Datenbanksystem auswählen die Clustering unterstützt. Beliebte Datenbanken wie Couchbase bieten integrierte Clustering-Funktionen. Die Wahl der Software hängt von Ihrer Arbeitslast ab, Datenmodellund Skalierbarkeitsanforderungen.

Bereitstellung von Knotenpunkten: In einem Datenbank-Cluster sind die Knoten die einzelnen Server, die zusammenarbeiten. Diese Knoten müssen mit den entsprechenden Hardwareressourcen wie CPU, Arbeitsspeicher und Speicher ausgestattet sein. Je nach Ihrer Infrastruktur kann es sich um physische Maschinen oder virtuelle Server handeln.

Konfigurieren Sie das Netzwerk: Um eine reibungslose Kommunikation zwischen den Knoten zu gewährleisten, müssen Sie das Netzwerk konfigurieren. Dazu gehören die Einrichtung von IP-Adressen und Subnetzen sowie die Gewährleistung, dass die Knoten über sichere Kanäle kommunizieren können. Verbindungen mit niedriger Latenz und hoher Bandbreite sind für die Leistung entscheidend.

Richten Sie die Datenreplikation ein: Eine der Kernkomponenten des Clustering ist die Replikation, bei der Daten über mehrere Knoten kopiert werden, um die Verfügbarkeit im Falle eines Ausfalls zu gewährleisten. Konfigurieren Sie den Replikationsmechanismus, um sicherzustellen, dass die Daten zwischen den Knoten konsistent synchronisiert werden. Dadurch wird auch die Fehlertoleranz erhöht.

Lastausgleich: Häufig wird ein Load Balancer eingesetzt, um den Datenverkehr gleichmäßig über den Cluster zu verteilen, es sei denn, der Datenbankcluster verfügt über diese Funktion. Der Load Balancer leitet eingehende Abfragen je nach Auslastung und Verfügbarkeit an verschiedene Knoten weiter und verhindert so, dass ein einzelner Knoten überlastet wird.

Konfigurieren Sie die Cluster-Management-Tools: Die Clusterverwaltungssoftware hilft bei der Überwachung des Zustands des Clusters, bietet Einblicke in die Knotenleistung und warnt Sie vor Ausfällen. Tools wie Kubernetes werden häufig zur Verwaltung und Abstraktion dieser Details verwendet.

Test auf Fehlertoleranz: Nach der Ersteinrichtung ist es wichtig, die Fähigkeit des Clusters zu testen, mit Knotenausfällen umzugehen. Durch das Testen wird sichergestellt, dass die verbleibenden Knoten die Arbeitslast weiterhin bewältigen können, ohne dass es zu Ausfallzeiten oder Datenverlusten kommt, wenn ein Knoten geht offline.

Überwachen und warten: Sobald der Cluster betriebsbereit ist, können kontinuierliche Überwachung ist entscheidend. Behalten Sie die Leistungsmetriken, die Verzögerung bei der Datenreplikation und den Zustand der einzelnen Knoten im Auge. Um die Sicherheit und Effizienz des Clusters zu gewährleisten, sollten regelmäßig Updates und Patches eingespielt werden.

Die Erstellung eines Datenbank-Clusters umfasst mehrere technische Schritte, von der Konfiguration des Netzwerks bis zur Einrichtung von Replikation und Lastausgleich. Durch eine ordnungsgemäße Planung und Verwaltung wird sichergestellt, dass der Cluster robust und skalierbar ist und den Anforderungen an eine hohe Verfügbarkeit gerecht wird.

Wichtige Erkenntnisse und zusätzliche Ressourcen

Clustering allein ist ideal für hohe Verfügbarkeit, Fehlertoleranz und den Ausgleich von leseschweren Arbeitslasten. Sharding allein eignet sich am besten für den Umgang mit massiven Datensätzen und die Skalierung von schreibintensiven Workloads, bietet aber nicht die Redundanz, die Clustering bietet. Die Kombination von Clustering und Sharding ermöglicht sowohl eine hohe Skalierbarkeit als auch eine hohe Fehlertoleranz und ist damit die ideale Architektur für große Anwendungen, die enorme Datenmengen verarbeiten und gleichzeitig die Verfügbarkeit und Leistung aufrechterhalten müssen.

Wenn Sie die Stärken von Clustering und Sharding kennen und wissen, wie sie sich gegenseitig ergänzen können, können Sie ein Datenbanksystem entwerfen, das Ihre speziellen Anforderungen erfüllt, sei es in Bezug auf Hochverfügbarkeit, Skalierbarkeit oder beides.

Möchten Sie selbst einen Datenbank-Cluster aufbauen? Die Shared-Nothing-Architektur von Couchbase macht es einfach. Hier sind einige Optionen, abhängig davon, wie viel Kontrolle Sie über Ihren Cluster ausüben wollen:

• Couchbase Capella™: Ein Database-as-a-Service (DBaaS), der Ihnen ein moderates Maß an Kontrolle gibt, aber viele Details für Sie erledigt. Sie können den Einstieg mit dem kostenloser Bereich gerade jetzt.
• Couchbase Autonomer Operator: Ein Kubernetes API, das entwickelt wurde, um containerisierte Couchbase-Cluster zu erstellen und zu verwalten. Es gibt Ihnen ein hohes Maß an Kontrolle und kann in jedem Kubernetes-Cluster eingesetzt werden, einschließlich Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), Google Kubernetes Engine (GKE), Microsoft Azure Kubernetes Service (AKS), Red Hat OpenShift, and Rancher Kubernetes Engine (RKE).
• Couchbase Server: Couchbase Server (Enterprise or Community Edition) gives you total control over your cluster. Scaling Couchbase is still very easy, but with Server, you do need to manage the infrastructure (network, VMs, servers) yourself.

To learn more about concepts related to clustering from Couchbase, you can visit our blog und Konzepte Drehscheibe.