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CAPとBASEとEventually Consistent CAPとBASEとEventually Consistent Presentation Transcript

  • CAPとBASEと Eventually Consistent 2009-04-17 Yokomaha.pm 山本陽平(id:yohei)
  • 遅刻して すんません
  • 微妙なアウェイ感の中 偽TAKESAKO メソッドで お送りします
  • 自己紹介
  • 氏名: 山本陽平(id:yohei) 職業: RESTエバンジェリスト (bogusne.ws 認定)
  • 今日の話題
  • 1 私とPerl 2 CAPと(ry
  • 私とPerl
  • 出会い
  • 1995年 SunOS 4 にて (たぶん) jperl
  • CGIで訪問者リストとか
  • 初めて買った オライリーの本
  • 赤ラクダ本
  • もちろん プログラミングPerl も買った
  • 言語遍歴
  • N8x BASIC→C→ Perl → C++ → Java → XSLT → C++ → C/ Perl→Java→Java ME → Ruby( い ま こ こ)
  • 最近のPerlは よく知りません
  • 場違いで ごめんなさい
  • でもPerlプロダクトには いつもお世話になってます とくに MogileFS と Perlbal ありがとう
  • 第一部 完
  • 第二部
  • アンケート
  • 複数のサーバ上に 分散したデータを 扱っている人?
  • (予想)ほぼ全員
  • PCは高性能だし ディスクは安いし 1台のサーバでも ある程度までは 運用できる
  • でも
  • 冗長化を考えると 複数サーバが必須
  • データ量も 結局大きくなる
  • 分散重要
  • でも分散は難しい
  • データを冗長化させると 複製の遅延で性能が落ち るし、かといって全体の 可用性は落としたくない けど、データの整合性は ある程度守らないとプロ グラムを作るのが大変だ
  • このジレンマのことを CAP 定理 といいます
  • CAP定理
  • Consistency Availability Partition tolerance
  • みっつ全ては 同時に満たせない
  • Consistency 誰かがデータを更 新したら、その後 は必ず更新後の データが返る
  • Availability クライアントは 必ずデータに アクセスできる
  • Partition Tolerance データを複数 サーバに分散して 保管できる
  • みっつ全ては 同時に満たせない (CAP定理)
  • イマドキの Webサービスなら AとPは必須
  • Consistency で妥協が必要
  • どう妥協するか が肝要
  • Consistency にもいろいろ 種類がある
  • 大きく分けると 二つ
  • Strong Consistency 誰かがデータを更新し たら、次アクセスする 人は必ず新しいデータ にアクセスできる
  • Weak Consistency 誰かがデータを更新し たら、次アクセスする 人は必ず新しいデータ にアクセスできる
  • いつになったら 更新された データが取得 できるのか
  • Eventual Consistency 誰かがデータを更新し そのデータが複製される のに十分な時間が過ぎ、 その後更新が加えられて いなかったら、必ず 新しいにアクセスできる
  • 詳細は 「結果整合性」 で検索
  • 古典的な例
  • MySQL の レプリケーション
  • Master Client Slave UPDATE binlog Inconsistenc SQL Window SELECT 古いデータ 実行 SELECT 新しいデータ
  • 最近の話題
  • 構造化オーバレイ Consistent Hashing Key-value-store 遅延最適なアーキテクチャ メッセージキュー キャッシュ 局所的な状態整合 などなど
  • DBMS由来の技術と P2P由来の技術と 分散システム由来の技術
  • 最後に 注意
  • ACIDはダメ これからはBASE
  • とか
  • CAP知らなくて いいのは 小学生まで
  • とかは FUDなので 無視しよう
  • 問題に合わせて 最適な整合性モデル を採用するのが重要
  • 私も勉強中
  • 続きはWebで http://yohei-y.blogspot.com
  • おしまい