Highload-приложения: технологии для обработки больших объемов данных и запросов

Highload-системы являются сложной и интересной областью развития для программистов.

Представьте, вы заходите в крупный интернет-магазин, просматриваете рекомендации, выбираете товары, кладете их в корзину и оплачиваете. Для вас все это происходит как одно непрерывное действие, но для магазина это серия запросов: «загрузить контент», «добавить продукт в корзину», «обработать оплату» и так далее.

Если вы единственный пользователь магазина, то проблем не возникнет. Однако если тысячи клиентов решат одновременно что-то купить, то сервер получит в тысячи раз больше запросов. Для решения большого объема задач как раз используют highload-системы.

О том, что такое highload-система, как она справляется с большими нагрузками на сервер и о других важных аспектах данной области рассказал Виктор Евдокимов, преподаватель Synergy Academy, Team Lead «Альфа-банка».

Что такое highload-системы

Четкого определения термина highload-систем не существует, но если говорить «простыми словами» — это системы, которые справляются с большой нагрузкой на сервер. В их архитектуру заложена работоспособность даже при резком увеличении нагрузки на сервер. Например, во время проведения «черной пятницы», когда тысячи пользователей посещают различные сайты и покупают большое количество товаров.

Highload-системы по сравнению с «обычными» приложениями требуют более сложной реализации и поддержки. «Обычные» приложения — когда не нужно сильно заморачиваться с масштабируемостью. И, понятное дело, такие системы намного понятнее и их быстрее разработать. Масштабируемость нужно закладывать только тогда, когда это действительно нужно.

Виды нагрузок на систему и как с ними справляться

Нагрузка на сайт или приложение — это количество запросов и операций, которые требуется обработать серверу. Они могут быть вызваны активностью пользователей, такой как просмотр страниц, отправка форм, загрузка контента, оформление заказа.

Нагрузка может включать в себя различные факторы, такие как:

• Количество пользователей.
• Объем данных.
• Время ответа от «нижележащих» систем.
  Например, чтобы вернуть ответ пользователю, нам нужно сходить в сторонний сервис геолокации.
• Безопасность.
  Проверка и аутентификация пользователей, обработка запросов на безопасность, шифрование данных и другие меры защиты могут создавать дополнительную работу на сервера.

Способы решения задач с большими нагрузками

Универсального решения не существует. Можно выделить несколько распространенных методов.

Реплицирование

Это увеличение количества экземпляров программы, создание дополнительных «копий» серверов или баз данных. Это позволяет сбалансировать нагрузку между ними, а также увеличивает отказоустойчивость и обеспечивает высокую доступность системы.

Шардинг

Это распределение нагрузки между экземплярами программы по ключу.

Например, по ID пользователя: в адресе http-запроса указывать айди пользователя — GET users/100500, далее по этому ID распределять нагрузку, например, все четные айдишники на первый сервер, нечетные — на второй.

Кэширование

Кэширование информации в оперативной памяти. К оперативной памяти доступ быстрее, чем к базе данных или куда-то на жестком диске. Это позволяет снять нагрузку с базы данных.

Оптимизация базы данных

Работа с базой данных является ключевым аспектом производительности сайта или приложения. Использование индексов, кэширование запросов, разделение информации, горизонтальное или вертикальное масштабирование помогают улучшить производительность базы данных.

Заключение

Highload-системы — это естественный путь развития программиста, которому интересно узнать, как это работает. Данные системы позволяют задуматься о том, как происходит обработка запросов, какие ресурсы необходимы для этого и почему. При возникновении конкретных задач придется углубляться в эту тему. Например, инженер по сопровождению может спросить, какое количество оперативной памяти потребуется для вашего приложения в продакшене. Все это требует хорошего понимания вашей системы и умения работать с ней.