fikarEthereum предлагает решение этой проблемы с помощью случайной выборки — протоколы осколка рандомно назначаются в разные секции для подтверждения аутентификации блоков (для этого и нужен был переход на PoS). Технология шардинга фигурирует в white paper цифровой валюты Libra. В преддверии запуска компания Facebook приобрела компанию Chainspace, чья команда разработчиков специализируется на шардинге. Конкретные детали пока неизвестны, но можно предположить, что в блокчейн Libra внедрят разновидность шардинга. Ключевая идея — чем больше размер блока, тем больше транзакций можно поместить в него и, следовательно, тем больше число транзакций в секунду. За каждым шардом закрепляется нода, верифицирующая транзакции и операции, в отличие от схемы, в которой каждая нода отвечает за верификацию каждой транзакции во всей сети.
Речь о практически полной копии sortItemsIDsByShard; разница лишь в том, что для получения идентификатора шарда мы используем ранее модифицированную функцию. Можно просто скопировать данные в другой шард, а потом просто удалить их из источника, но на практике я такого не встречал. Очень удобно шардировать в приложении, где еще нет данных, а следовательно нет необходимости их перетаскивать. Ну и инфраструктурная обёрточка — чтобы запросы выполнялись параллельно.
В публичной цепочке с шардингом 1% вычислительной мощности может быть использован для атак с двойным расходованием средств. Идеально подходит для приложений с большим набором данных, где строки данных можно легко сегментировать, например разделить данные о клиентах по географическим регионам или идентификаторам пользователей. Этот метод очень эффективен при балансировке нагрузки и повышении производительности запросов, поскольку сокращает количество строк, по которым идет поиск в каждом запросе. При решардинге часто приходится перегонять большие объёмы данных между серверами.
В случае сбоев отвалятся только отдельные серверы с некоторыми наборами данных. Конечно, здесь тоже, в теории, можно положить весь кластер, включая реплики, но сделать это сложнее. Если пользователи находятся в разных частях света, то деление данных и хранение ближе к ним может ускорить работу приложения.
Как Заставить Вашу Базу Данных Летать, А Не Ползать Часть Three – Ещё Три Способа Шардирования
Chunks0.min и chunks99.max, всегда будут равны MinKey и MaxKey соответственно.Т.е. Мы покрываем этими зонами все значения ключа шардирования. Поэтому для упрощения дальнейшего описания и работы условимся, что на каждый шард мы добавляем по одному тегу с названием этого шарда. Это позволит привязывать диапазон ключей на конкретный шард. Основная идея проста.Давайте подберем такие диапазоны ключей на каждам шардинг шарде, чтобы в итоге части коллекции занимали одинаковый размер на шардах. Данные dataSize вычисляются “долго”, и при этом устаревают.
Таким образом, мы можем выровнять размер коллекции по шардам с точностью до максимального размера чанка.Конечно, в процессе сканирования нам будут попадаться jumbo-чанки. Но ничего страшного, мы криптовалютный кошелёк их просто игнорируем и переносим границу через него без учета эффекта от перемещения.В общем случае, мы можем планировать произвольное распределений данных таких коллекций на шардах кластера. По совокупности проблем с прямой балансировкой, я решил развивать балансировку через привязку диапазона значений ключа шардирования. Команды moveChunk не отменяют работы штатного балансировщика.
- Последовательно сканируя чанки по одному мы мы можем смещать границу до нужного нам размера sh0.
- Такие себе блокчейны в блокчейне, вся информация из которых переносится в основную цепочку блоков, но уже в сокращенном виде.
- Выбирая тот или иной путь нужно оценивать решение через стоимость владения.
- Например, можно организовать двойное отображение, при котором каждой единице секционирования сопоставляется некоторая группа (например, группа членов клуба книголюбов), а сами группы по возможности размещаются в одной секции.
Другой вариант заключается в том, чтобы делать сегменты разными или смириться с неравномерной нагрузкой. Прежде, чем будем думать, как шардировать, нужно хорошенечко погрузиться в задачу и проработать сценарии работы. Следует выбирать принципы шардирования так, чтобы минимизировать суммарную стоимость системы, лучше выраженную в твёрдой валюте. Прежде чем заниматься всякой ерундой типа шардинования нужно понять, https://www.xcritical.com/ а нужно ли оно мне.
После захвата сегмента атакующие могут направить недействительные транзакции в основную сеть. Также данные в этом конкретном сегменте могут стать недействительными и оказаться безвозвратно утрачены. Ethereum предлагает решение в виде рандомизированной выборки — протоколы шарда случайным образом назначаются в различные секции для подтверждения аутентификации блоков. Основные проблемы шардинга — коммуникация и безопасность. Если разделить блокчейн на изолированные сегменты, то каждый шард станет отдельной сетью. Пользователи и приложения одного поддомена не смогут коммуницировать с пользователями и приложениями другого поддомена, не применяя особый механизм коммуникации.
Почему Важен Источник Энтропии При Генерации Приватного Ключа
Разделение блокчейна на более управляемые сегменты позволяет увеличить пропускную способность транзакций и тем самым решить проблему масштабируемости, с которой сталкивается большинство современных блокчейнов. Есть на интервале пустые чанки или нет, это уже не важно. Балансировщик заново сделает разбиение по мере добавления или изменения данных. Если шард надо увеличить, то его границы надо перемещать наружу, если уменьшить, то внутрь.Так как уже явно заданы диапазоны ключей, то балансировщик не будет их перемещать с шарда на шард. Следовательно, мы можем пользоваться командой dataSize, мы точно знаем данные какого шарда мы сканируем.Например, нам надо увеличить sh0 за счет h1.
СУБД очень часто становится «узким местом» в производительности веб‑приложений, влияющим на общее быстродействие и устойчивость к высоким нагрузкам. В современных высоконагруженных системах эффективное управление данными невозможно без использования методов масштабирования и обеспечения отказоустойчивости. Репликация, партиционирование и шардирование — ключевые подходы, которые позволяют распределять данные, повышать производительность и гарантировать доступность.
Есть некий способ упростить всю эту технологию, если сделать так, чтобы прокси работала на том же хосте, на котором работает само приложение. Проблема прокси – вы должны распространять состояние шардинга, т.е. И тут мы приходим к следующей технологии, которая упрощает именно эту историю – технологии вынесения этого состояния в единое место – в координатор. Desk functions – это когда у вас просто какой-то config. Использование подходов Table features к шардингу очень тесно завязано на таком понятии как virtual bucket. Вспомните, у вас есть функция отображения ключа на шард.
