এন্টারপ্রাইজ সিস্টেমে ক্যাশ কনসিস্টেন্সি নিশ্চিত করার ৩টি প্রমাণিত কৌশল

যদি রালফ वाल্ডো এমারসনের কথা মনে করেন, একটি নিষ্ঠুর কনসিস্টেন্সি ক্ষুদ্র মনদের হবগোব্লিন হতে পারে, কিন্তু এন্টারপ্রাইজ-লেভেল ক্যাশিং কৌশল বাস্তবায়ন করার際ে, কনসিস্টেন্সির বিষয়ে কিছুই নিষ্ঠুর নয়। বরং, একটি এন্টারপ্রাইজ ডাটাবেসের অপারেশন ম্যানেজ করার সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জের একটি হলো ক্যাশ কনসিস্টেন্সি বজায় রাখা।

আমরা ক্যাশের সাথে কেন চিন্তা করি? একটি এন্টারপ্রাইজ ক্যাশের মূল সুবিধা হলো ডাটা অ্যাক্সেসের গতি এবং দক্ষতা। প্রাইমারি ডাটাবেসে প্রতিটি কল সময় এবং প্রসেসিং পাওয়ার উভয় দিক থেকে ব্যয়বহুল হতে পারে, কিন্তু একটি ক্যাশে কল লাইটনিং-ফাস্ট হতে পারে এবং প্রাইমারি ডাটাবেসে কোনো প্রভাব ফেলে না।

ক্যাশ কনসিস্টেন্সির তিনটি বাধা

শ্যসтвор, এই সুবিধাগুলো এই মৌলিক অনুমানের ওপর ভিত্তি করে যে ক্যাশে বা ক্যাশগুলোতে ডাটা সবসময় সোর্স ডাটার মতো মান ধারণ করে। যদিও এটি একটি সহজ লক্ষ্য মনে হতে পারে, তেও Абwicklung-এ এটি তত্ত্বের চেয়ে কঠিন। ফ্যাক্ট, তিনটি পিটফল আছে যা এটি পথভ্রষ্ট করতে পারে:

১. যখন প্রাইমারি ডাটাবেসে পরিবর্তন ক্যাশে প্রতিফলিত হয় না

কারণ ক্যাশের মাধ্যমে ডাটা অ্যাক্সেস করা, সংজ্ঞা অনুযায়ী, প্রাইমারি ডাটাবেসের মাধ্যমে ডাটা অ্যাক্সেস করার চেয়ে দ্রুত, যদি কোনো নির্দিষ্ট আইটেম অনুরোধ করা হয়, ক্যাশ প্রথমে কনসাল্ট করা হয়। ধরে নিলে আইটেম ক্যাশে আছে, এটি প্রাইমারি ডাটাবেসের চেয়ে দ্রুত রিটার্ন করা হয়। এই কৌশলকে ক্যাশ-অসাইড প্যাটার্ন বলা হয়। ক্যাশ ডিফল্ট olarak প্রথমে চেক করা হয়। যদি ডাটা ক্যাশে না থাকে, অ্যাপ্লিকেশন প্রাইমারি ডাটাবেস কোয়ারী করে এবং ফলাফল ক্যাশে ডিপোজিট করে ইউজারের কাছে ফেরত দিতে।

সমস্যা তখন উদ্ভব করে যখন প্রাইমারি ডাটাবেসে ডাটা পরিবর্তিত হয় এবং ক্যাশ সেই পরিবর্তনকে প্রতিফলিত করতে সমন্বিত হওয়ার মধ্যে ঘাটতি থাকে। এটা প্রভাবিত হয় অ্যাপ্লিকেশন কত ঘন ঘন ক্যাশ চেক করে তার ওপর। কিন্তু প্রতিটি চেক প্রসেসর রিসোর্সের খরচে হয়। একই প্রসেসর একসাথে Andere কার্যকরতা বা ট্রানজেকশন হ্যান্ডল করতে পারে, जिनमें से কিছু ক্যাশ আপডেট করার চেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, যদি না বেশি। চ্যালেঞ্জ হচ্ছে সুইট স্পাট খুঁজে বের করা, এক種 গোল্ডিলক্স এলাকা যা খুব ঘন ঘন আপডেট চেক করার আর পর্যাপ্ত চেক না করার মাঝপথে অবস্থিত। অবশ্যই, যদি কোনো ইউজার এই গ্যাপের সময় পুরনো ডাটা অ্যাক্সেস করার চেষ্টা করে, সেই জুয়া হারানো হয়।

২. যখন ক্যাশড ফলাফল আপডেট করতে বিলম্ব হয়

এই সমস্যা পূর্বের সমস্যার সাথে কিছুটা ওভারল্যাপ করে। প্রতিবার প্রাইমারি ডাটাবেসে একটি মান আপডেট হলে, ক্যাশে একটি মেসেজ পাঠানো হয়, যেটা ক্যাশকে পরিবর্তিত মান আপডেট করতে অথবা সম্পূর্ণরূপে মুছে ফেলতে নির্দেশ দেয়। (বादের ক্ষেত্রে, পরবর্তী বার মান অনুরোধ করলে, এটি প্রাইমারি ডাটাবেস থেকে অ্যাক্সেস হবে এবং তারপর ক্যাশ থেকে)। সাধারণ পরিস্থিতিতে, এই যোগাযোগ نسبتত দ্রুত ঘটে এবং ক্যাশড আইটেম ক্যাশ কনসিস্টেন্সি বজায় রাখতে আপডেট বা রিমুভ করা হয়।

একবার আবার, এই পরিবর্তন প্রসেসিং পাওয়ার প্রয়োজন এবং সময় নেয়। বিলম্ব উভয় উপলব্ধ প্রসেসিং স্পিড এবং নেটওয়ার্ক থ্রুপুট দ্বারা প্রভাবিত হতে পারে। যদি কোনো ইউজার সার্ভার ক্যাশ আপডেট করার মেসেজ পাঠাতে এবং ক্যাশ সেটা গ্রহণ করে ওপর কাজ করার মধ্যে পুরনো ডাটা অ্যাক্সেস করার দুর্ভাগ্য পায়, ফলাফল হতে পারে পুরনো, ভুল, বা উভয়।

৩. যখন ক্যাশড নোডস জুড়ে অসঙ্গতি থাকে

যেহেতু ওয়েবসাইট বা অ্যাপ্লিকেশন যত বড়, ক্যাশ তত বেশি সম্ভাবনা একাধিক নোডে সংরক্ষিত থাকে, শুধু একটিতে নয়। একটি প্রাইমারি নোডের পাশাপাশি, যেকোনো সংখ্যক রেপ্লিকা নোড থাকতে পারে যা আদর্শভাবে অভিন্ন ডাটা সংরক্ষণ করে। লোড ব্যালেন্সিং এবং পারফরম্যান্সের দৃষ্টিকোণ থেকে, এটি প্রায়শই অর্থপূর্ণ।

কিন্তু ডাটা ইন্টিগ্রিটির দৃষ্টিকোণ থেকে, এটা ক্যাশ ইনকনসিস্টেন্সির আরেকটি সম্ভাব্য উৎস যোগ করে। প্রাইমারি ডাটাবেসে ডাটা আপডেট হওয়ার প্রতিবার, এই পরিবর্তন সকল রেপ্লিকাতেও প্রতিফলিত হতে হবে। এই নোডগুলো ভৌগোলিকভাবে কোথায় অবস্থিত এবং কতগুলো আছে তার উপর নির্ভর করে, আপডেট প্রসেসে উল্লেখযোগ্য সময় লাগতে পারে। যদিও আপডেট প্রসেস চলমান থাকতে পারে, একজন ইউজার এমন একটি নোড অ্যাক্সেস করতে পারে যেখানে পরিবর্তনগুলো এখনও বাস্তবায়ন হয়নি। একবার আবার, ফলাফল, আপনি অনুমান করেছেন, ক্যাশ ইনকনসিস্টেন্সি।

ক্যাশ ইনকনসিস্টেন্সির খরচ

একটি ক্যাশড ডাটাবেসের সমস্ত সুবিধার জন্য, ক্যাশ ইনকনসিস্টেন্সির সম্ভাবনা সম্ভবত এর সবচেয়ে স্পষ্ট ড্রব্যাক। কিন্তু সমস্যা কত বড়? চূড়ান্তভাবে, ক্যাশ ইনকনসিস্টেন্সির খরচ কনটেক্সটের ওপর নির্ভর করে।

কিছু ক্যাশ ইনকনসিস্টেন্সি বড় পরিণতি ছাড়াই ঘটতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার ক্যাশে টোটাল "লাইক"স অস্থায়ীভাবে আপনার প্রাইমারি ডাটাবেসের একচুত totaal সাথে আউট অফ সিঙ্ক থাকে, 잠깐ের ডিসক্রেপেন্সি সমস্যা বা এমনকি গమন করা হলে না।

অন্যদিকে, যদি ক্যাশে লিস্ট করে যে একটি নির্দিষ্ট প্রোডাক্টের একটি আইটেম স্টকে আছে, কিন্তু প্রাইমারি ডাটাবেসে আসল ইনভেন্টরি বলে কোনো স্টক নেই, ফলাফলস্বরূপ সংঘাত আপনার কাস্টমারদের বিভ্রান্ত এবং বিরক্ত করতে পারে, আপনার ব্র্যান্ডের নির্ভরযোগ্যতার রেপুটেশন ক্ষতি করতে পারে, কোম্পানির ট্রানজেকশন এবং অ্যাকাউন্টিংয়ে হাওয়াইচাই মचाতে পারে, এবং চরম ক্ষেত্রে, আপনাকে আইনি জঝটে ফেলতে পারে।

ইনকনসিস্টেন্সি প্রতিরোধের তিনটি উপায়

সৌভাগ্যয়, উপরের ক্যাশ ইনকনসিস্টেন্সির প্রতিটি সম্ভাব্য উৎসের জন্য, সংশ্লিষ্ট সংখ্যক সমাধান রয়েছে।

১. ক্যাশ ইনভ্যালিডেশন

ক্যাশ ইনভ্যালিডেশনের সাথে, যখনই প্রাইমারি ডাটাবেসে একটি মান আপডেট হয়, সংশ্লিষ্ট কী 가진 প্রতিটি ক্যাশড আইটেম স্বয়ংক্রিয়ভাবে ক্যাশ বা ক্যাশগুল থেকে মুছে ফেলা হয়। যদিও ক্যাশ ইনভ্যালিডেশন একটি "ব্রুট ফোর্স অ্যাপ্রোচ" হিসেবে দেখা যেতে পারে, সুবিধা হচ্ছে এটিতে শুধু একটি ব্যয়বহুল এবং প্রায়শই সময়সাপেক্ষ লিখা - শুধু প্রাইমারি ডাটাবেসে - প্রয়োজন, দুটি বা ততোধিক নয়।

২. রাইট-থ্রু ক্যাশিং

এই ক্ষেত্রে, প্রাইমারি ডাটাবেস আপডেট করে এবং ক্যাশ মুছে ফেলার পরিবর্তে, রাইট-থ্রু কৌশলে, অ্যাপ্লিকেশন ক্যাশ আপডেট করে, এবং তারপর ক্যাশ প্রাইমারি ডাটাবেসকে সিনক্রোনাসলি আপডেট করে। অন্য কথায়, প্রাইমারি ডাটাবেসকে কোনো আপডেট শুরু করার জন্য নির্ভর করার পরিবর্তে, ক্যাশ নিজের কনসিস্টেন্সি বজায় রাখার দায়িত্ব নেয় এবং যে কোনো পরিবর্তন সেটা করে সেটা প্রাইমারি ডাটাবেসে ফেরত পাঠায়।

৩. রাইট-বিহাইন্ড ক্যাশিং

দুর্ভাগ্যক্রমে, أحياناً দুটি লিখা একটি ভুল করতে পারে। রাইট-থ্রু ক্যাশ কৌশলের একটি ড্রব্যাক হলো ক্যাশ এবং প্রাইমারি ডাটাবেস উভয় আপডেট করতে দুটি সময়সাপেক্ষ, প্রসেসর-ট্যাক্সিং পরিবর্তন প্রয়োজন, প্রথমে ক্যাশে এবং তারপর প্রাইমারি ডাটাবেসে।

আরেকটি কৌশল, যাকে রাইট-বিহাইন্ড বলা হয়, এই সমস্যা এড়িয়ে যায় শুধু ক্যাশ আপডেট করে প্রাথমিকভাবে এবং তারপর প্রাইমারি ডাটাবেসকে পরে আপডেট করে। অবশ্যই, প্রাইমারি ডাটাবেসও আপডেট হতে হবে, এবং যত দ্রুত তত ভাল, কিন্তু এই কেসে ইউজারকে দুটি লিখার "খরচ" দিতে হয় না। দ্বিতীয় লিখা প্রাইমারি ডাটাবেসে অ্যাসিনক্রোনাসলি এবং পশ്ചাতে (এটি নামে, রাইট-বিহাইন্ড) এমন সময় ঘটে যখন এটি পারফরম্যান্সকে ক্ষতি করার সম্ভাবনা কম।

রেডিস এন্টারপ্রাইজ রক্ষায়

ক্যাশ ইনভ্যালিডেশন, রাইট-থ্রু এবং রাইট-বিহাইন্ড ক্যাশিং ক্যাশ কনসিস্টেন্সি অর্জনে সাহায্য করে এমন অনেক সিনেরিও সমাধান করতে পারে। কিন্তু একটি সমস্যার উত্তর খুঁজে পাওয়া এবং সেটা বাস্তবায়ন করা একই জিনিস নয়।

রেডিস এন্টারপ্রাইজের এক্টিভ-এক্টিভ জিও-ডুপ্লিকেশন একাধিক প্রাইমারি অনুমতি দেয় এবং 점점 ভারী লোড হ্যান্ডেল করতে সক্ষম করে। এক্টিভ-এক্টিভ নামটি এই ফ্যাক্টকে বোঝায় যে আপনার ডাটাবেসের প্রতিটি ইনস্ট্যান্স যেকোনো কীতে পড়া এবং লিখা অপারেশন গ্রহণ করতে পারে। আপনার নেটওয়ার্কের প্রতিটি ডাটাবেস ইনস্ট্যান্স, কত দূর থাকুক না কেন, একটি পিয়ার। মানে যখন যেকোনো ইনস্ট্যান্সে একটি লিখা ঘটে, সেই নোড স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার নেটওয়ার্কের সকল অন্যান্য ইনস্ট্যান্সকে একটি মেসেজ পাঠায়, ক্যাশে কী পরিবর্তন হয়েছে সেটা নির্দেশ করে এবং নিশ্চিত করে যে সকল ইনস্ট্যান্স একটি কনসিস্টেন্ট ক্যাশড ডাটা সেট ধারণ করে।

রেডিস এন্টারপ্রাইজের унікаল এক্টিভ-এক্টিভ জিও-ডুপ্লিকেশন sofisticated অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যেগুলো সম্ভাব্য লিখার সংঘাত যা ক্যাশ ইনকনসিস্টেন্সি লيدي করতে পারে সেগুলো হ্যান্ডেল করার জন্য ডিজাইন করা। এই অ্যালগরিদমগুলো конф্লিক্ট-ফ্রি রেপ্লিকেটেড ডাটা টাইপস (CRDTs) এর ওপর ভিত্তি করে, নিশ্চিত করে যে একাধিক রেপ্লিকা থেকে লিখাগুলো এমনভাবে মার্জ করা যায় যা কার্যকরভাবে কনসিস্টেন্সি বজায় রাখে।

হোবগোব্লিনদের জন্য হুর্রে!

কারণ আপনার আর্কিটেকচার বড় হওয়ার সাথে সাথে ক্যাশ কনসিস্টেন্সি বজায় রাখার চ্যালেঞ্জ আরও জটিল এবং আরও গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে, আপনাকে একটি এন্টারপ্রাইজ-লেভেল ক্যাশিং সমাধান দরকার যা বিশ্বস্তভাবে সে কনসিস্টেন্সি দেবে যা আপনার ব্যবসায়িক প্রয়োজন এবং আপনার কাস্টমাররা আশা করে।

কনসিস্টেন্সি এমারসনের দৃষ্টিতে হবগোব্লিন হতে পারে, কিন্তু এন্টারপ্রাইজ-লেভেল ডাটাবেস ক্যাশিং-এ এটি অপরিহার্য। তাই রেডিস এন্টারপ্রাইজ বেছে নেওয়া বুদ্ধিমানের কাজ। আপনি বেছে নেওয়া না হলে নিষ্ঠুর হবেন।

ক্যাশিংর পুরো গল্প জানুন। Caching at Scale with Redis পড়ুন, লেখক لی آتشিসন।