"Кластеры баз данных: делаем сложные вещи просто" Андрей Тихонов (Avito)AvitoTech
Порой в процессе развития высоконагруженного проекта наступает момент, когда необходимо масштабирование. Возможно, ваш проект впервые упёрся в производительность железа (и таким образом перешёл в разряд высоконагруженных); возможно, это уже не первое масштабирование — не важно. Какие же проблемы могут возникнуть?
Во-первых, если вы увеличиваете количество бэкенд-серверов, и, соответственно, количество рабочих процессов, то с ростом количества одновременных клиентских подключений вырастают и накладные расходы на базах данных.
Во-вторых, достаточно быстро может кончиться ресурс in-memory баз данных. Потребуется создать (либо увеличить) кластер, а это каждый раз влечёт за собой необходимость модифицировать логику приложения.
В-третьих, чем больше серверов, тем больше вероятность, что один из них выйдет из строя. Поэтому неплохо задуматься о том, как обеспечить отказоустойчивость, а это, опять же, потребует модифицировать логику приложения.
В этом докладе я расскажу, как и какими инструментами можно легко решить все вышеперечисленные проблемы: уменьшить накладные расходы от большого количества подключений к базам данных, создать/модифицировать кластер БД прозрачно для приложения, а также прозрачно добавить устойчивость к падениям серверов БД.
Кластеры баз данных делаем сложные вещи просто / Андрей Тихонов (Avito)Ontico
Порой в процессе развития высоконагруженного проекта наступает момент, когда необходимо масштабирование. Возможно, ваш проект впервые упёрся в производительность железа (и таким образом перешёл в разряд высоконагруженных); возможно, это уже не первое масштабирование — не важно. Какие же проблемы могут возникнуть?
Во-первых, если вы увеличиваете количество бэкенд-серверов, и, соответственно, количество рабочих процессов, то с ростом количества одновременных клиентских подключений вырастают и накладные расходы на базах данных.
Во-вторых, достаточно быстро может кончиться ресурс in-memory баз данных. Потребуется создать (либо увеличить) кластер, а это каждый раз влечёт за собой необходимость модифицировать логику приложения.
В-третьих, чем больше серверов, тем больше вероятность, что один из них выйдет из строя. Поэтому неплохо задуматься о том, как обеспечить отказоустойчивость, а это, опять же, потребует модифицировать логику приложения.
В этом докладе я расскажу, как и какими инструментами можно легко решить все вышеперечисленные проблемы: уменьшить накладные расходы от большого количества подключений к базам данных, создать/модифицировать кластер БД прозрачно для приложения, а также прозрачно добавить устойчивость к падениям серверов БД.
План доклада:
- Введение. Методы масштабирования БД: репликация, шардирование.
- Создаём шардированные кластеры in-memory БД прозрачно для приложений: Twemproxy, Redis-proxy, Mcrouter.
- Уменьшаем накладные расходы от большого количества одновременных подключений на PostgreSQL с помощью PgBouncer.
- Создаём шардированный кластер PostgreSQL с помощью PL/Proxy.
- Добавляем прозрачную для приложения отказо�
Андрей Светлов-«Делаем своё решение для оптимальной загрузки кластера»Tanya Denisyuk
"Мое выступление поможет ответить на следующие вопросы:
1. Что такое HTTP reverse proxy?
2. Настройка NGINX в режиме reverse proxy.
3. Стандартные способы выбора upstream server: Round Robin, Hash, Consistent Hash.
4. Не сдерживаем фантазию -- пишем свой алгоритм.
5. Примеры, когда создание собственного решения оправдано."
"Кластеры баз данных: делаем сложные вещи просто" Андрей Тихонов (Avito)AvitoTech
Порой в процессе развития высоконагруженного проекта наступает момент, когда необходимо масштабирование. Возможно, ваш проект впервые упёрся в производительность железа (и таким образом перешёл в разряд высоконагруженных); возможно, это уже не первое масштабирование — не важно. Какие же проблемы могут возникнуть?
Во-первых, если вы увеличиваете количество бэкенд-серверов, и, соответственно, количество рабочих процессов, то с ростом количества одновременных клиентских подключений вырастают и накладные расходы на базах данных.
Во-вторых, достаточно быстро может кончиться ресурс in-memory баз данных. Потребуется создать (либо увеличить) кластер, а это каждый раз влечёт за собой необходимость модифицировать логику приложения.
В-третьих, чем больше серверов, тем больше вероятность, что один из них выйдет из строя. Поэтому неплохо задуматься о том, как обеспечить отказоустойчивость, а это, опять же, потребует модифицировать логику приложения.
В этом докладе я расскажу, как и какими инструментами можно легко решить все вышеперечисленные проблемы: уменьшить накладные расходы от большого количества подключений к базам данных, создать/модифицировать кластер БД прозрачно для приложения, а также прозрачно добавить устойчивость к падениям серверов БД.
Кластеры баз данных делаем сложные вещи просто / Андрей Тихонов (Avito)Ontico
Порой в процессе развития высоконагруженного проекта наступает момент, когда необходимо масштабирование. Возможно, ваш проект впервые упёрся в производительность железа (и таким образом перешёл в разряд высоконагруженных); возможно, это уже не первое масштабирование — не важно. Какие же проблемы могут возникнуть?
Во-первых, если вы увеличиваете количество бэкенд-серверов, и, соответственно, количество рабочих процессов, то с ростом количества одновременных клиентских подключений вырастают и накладные расходы на базах данных.
Во-вторых, достаточно быстро может кончиться ресурс in-memory баз данных. Потребуется создать (либо увеличить) кластер, а это каждый раз влечёт за собой необходимость модифицировать логику приложения.
В-третьих, чем больше серверов, тем больше вероятность, что один из них выйдет из строя. Поэтому неплохо задуматься о том, как обеспечить отказоустойчивость, а это, опять же, потребует модифицировать логику приложения.
В этом докладе я расскажу, как и какими инструментами можно легко решить все вышеперечисленные проблемы: уменьшить накладные расходы от большого количества подключений к базам данных, создать/модифицировать кластер БД прозрачно для приложения, а также прозрачно добавить устойчивость к падениям серверов БД.
План доклада:
- Введение. Методы масштабирования БД: репликация, шардирование.
- Создаём шардированные кластеры in-memory БД прозрачно для приложений: Twemproxy, Redis-proxy, Mcrouter.
- Уменьшаем накладные расходы от большого количества одновременных подключений на PostgreSQL с помощью PgBouncer.
- Создаём шардированный кластер PostgreSQL с помощью PL/Proxy.
- Добавляем прозрачную для приложения отказо�
Андрей Светлов-«Делаем своё решение для оптимальной загрузки кластера»Tanya Denisyuk
"Мое выступление поможет ответить на следующие вопросы:
1. Что такое HTTP reverse proxy?
2. Настройка NGINX в режиме reverse proxy.
3. Стандартные способы выбора upstream server: Round Robin, Hash, Consistent Hash.
4. Не сдерживаем фантазию -- пишем свой алгоритм.
5. Примеры, когда создание собственного решения оправдано."
Чему мы научились разрабатывая микросервисы?Vadim Madison
Доклад с конференции Backend Conf 2016
Начав разработку нового продукта через микросервисы, мы неожиданно для себя обнаружили, что микросервисы — это не просто "вместо одного большого приложения теперь пишем много маленьких". При разработке большой системы она сама собой через какое-то время становится набором отдельных сервисов, которые должны взаимодействовать между собой, поэтому стабильная работа сервисов и их взаимодействие не стало чем-то новым. Неожиданностью стало то, что система стала значительно более динамической, она стала постоянно изменяться отдельными небольшими частями, сервисы стали часто перезапускаться, а количество запущенных нод сервисов стало расти по экспоненте.
Очень быстро стал актуальным вопрос конфигурирования — если раньше, выкатив новую версию монолита с единым конфигом, мы применяли правки на всю систему сразу, то с микросервисами все сложнее — пара сотен работающих нод и всем нужно применить изменения. Требования к деплою также поменялись — он стал частью процесса разработки, а тестирование стало частью деплоя. Количество необходимого ПО для функционирования системы также стало некоторым сюрпризом.
В докладе я расскажу о том, как в итоге это работает у нас, как мы решили такие вопросы как:
- конфигурирование сервисов;
- интеграция между собой;
- тестирование;
- версионирование;
- масштабирование.
Расскажу, какие тулзы мы в итоге используем, а от каких отказались.
Дмитрий Лазаренко-«Живая миграция и отказоустойчивость контейнеров в гибридно...Tanya Denisyuk
"Контейнеры могут динамически появляться и исчезать, являются легковесными, не резервируют все необходимые ресурсы при старте, потому их оркестрация дается не простой ценой. Каждый из виртуальных контейнеров в один момент времени может потребовать максимум доступных ему ресурсов и это может привести к тому, что закончатся все ресурсы на физическом сервере, на котором они размещаются. В докладе мы поговорим о механизме, который решает эту непростую задачу, и умеет проводить непрерывную балансировку нагрузки, перемещать контейнеры с одного физического сервера на другие для проведения технических работ без простоя приложений - умная живая миграция (Smart Live Migration).
Многие считают, что контейнеры не подходят для хранения важных данных, т.к. в любой момент они могут упасть и все данные пропадут навсегда. Мы расскажем как этого избежать с помощью технологии Software-defined-storage."
Юрий Насретдинов-«Сбор логов в «облаке» в Badoo»Tanya Denisyuk
В нашей компании есть система для запуска PHP-скриптов по расписанию, которая позволяет распределять нагрузку на множество узлов и обеспечивать отказоустойвость. И в этой системе необходимо уметь собирать логи скриптов с сотен (и даже тысяч) машин, желательно в режиме реального времени. У нас раньше была система сбора логов, собранная «на коленке», и выдающая относительно невысокую производительность. Производительности стало не хватать, и мы переписали систему на Go. Новая система не использует scribe и обладает некоторыми уникальными фичами, например «вытесняющей многозадачностью» при доставке - если один из скриптов пишет столько логов, что мы не успеваем их всех доставить, логи всех остальных скриптов продолжают доставляться, с небольшой фиксированной задержкой. Система легко забивает гигабитную сетевую карту на нашем сервере-приемнике логов и не слишком «тормозит» доставку в случае, когда пропускной способности всё же не хваетает. В докладе я расскажу о том, как мы делали эту систему и про то, как она работает изнутри. Исходные тексты доступны на github: https://github.com/badoo/thunder
Роман Иманкулов-«Быстрые и масштабируемые приложения с Sync API»Tanya Denisyuk
"Если все возможности кеширования и индексирования исчерпаны, а производительности все равно недостаточно.
Если еженочно просыпаясь в холодном поту, вы спрашиваете себя снова и снова:
- Как организовать данные так, чтобы всё нужное всегда было под рукой
- Как сделать так, чтобы приложение не тупило даже на медленном интернете
- Как моментально обеспечивать клиента самыми свежими данными
Тогда мой доклад может оказаться полезным.Мы в Todoist, кажется, нашли простой способ решить большинство из этих проблем. Всё, что мы сделали, это дополнили наш API функциями для синхронизации данных, позволяющими
писать ""толстые клиенты"" (кстати,то же самое для решения тех же задач рекомендуют и Google, и Evernote). В докладе я расскажу как это реализовать с минимальными усилиями одним лишь MySQL и Redis, с какими проблемами мы столкнулись, и как мы героически эти проблемы побеждали."
Франкенштейнизация Voldemort или key-value данные в Одноклассниках. Роман Ан...odnoklassniki.ru
A talk from jokerconf.com conference.
"Frankenstaining of Voldemort" or "key-value storage evolution at Odnoklassniki"
В докладе освещены Java-технологии хранения данных, обслуживающие десятки миллионов пользователей и работающие на сотнях серверов.
На примере социальной сети "Одноклассники" мы рассмотрим эволюцию хранилищ данных с высоким уровнем конкурентного доступа и с соблюдением требования постоянной доступности.
Мы разберём сильные и слабые стороны каждого из решений, начиная от технологии master-slave репликации на основе Berkeley DB и заканчивая симбиозом распределенных хранилищ Voldemort и Cassandra.
Распределенные системы в Одноклассниках / Олег Анастасьев (Одноклассники)Ontico
«Одноклассники» состоят из тысяч серверов, большая часть которых участвует в онлайн-обработке запросов пользователей. Каждый из этих серверов владеет только частью данных или логики. Эти части в социальной сети изолировать друг от друга невозможно, поэтому между серверами происходит много сетевого взаимодействия — разнообразного и большого по объему. Таким образом, Одноклассники — это одна из самых больших, сложных и нагруженных распределенных систем в мире.
В этом докладе Олег расскажет об опыте построения отказоустойчивых распределенных систем на Java, основных ошибках и отказах, приемах их тестирования и диагностики. Также речь пойдет об авариях в распределенных системах и методах их предупреждения.
Что нового в nginx? / Максим Дунин (Nginx, Inc.)Ontico
Что нового появилось в nginx за последнее время и для чего всё это нужно?
В докладе - рассказ про основные новые функции в nginx 1.9.x (1.10.x) и 1.11.x. HTTP/2, модуль stream, динамическая загрузка модулей и так далее - зачем всё это нужно и как это использовать.
Читаем CHANGES вместе и разбираем на примерах.
сравнение производительности СУБД MySQL и PostgreSQL для "типичной задачи стартапа".
Презентация сопровождала тестовую online-сессию и потому не содержит результатов тестирования.
Реализация восстановления после аварий / Сергей Бурладян (Avito)Ontico
Базы данных PostgreSQL занимают одно из центральных мест в Авито. Они являются разделяемой платформой, вокруг которой построено множество дополнительных сервисов. Одной из основных задач при их администрировании является задача восстановления после аварий как самих баз, так и связанной с ними инфраструктуры.
В своём докладе я постараюсь рассказать про:
+ общую схему связей баз данных между собой и с другими компонентами;
+ точки отказа и виды аварий, затрагиваемые связи;
+ бинарную репликацию и архив;
+ логическую репликацию, pgq, londiste, UNDO (REDO), пересоздание репки;
+ скрипт и процедуру переключения при аварии;
+ планы: развитие «восстановлений» по всем связям, автоматика на основе системы zookeeper (etcd и т.п.).
Жизнь проекта на production советы по эксплуатации / Николай Сивко (okmeter.io)Ontico
Ваш сайт или другой проект приносит деньги только тогда, когда он работает.
Нельзя просто выложить код на серверы, залить схему в базу данных и делегировать домен.
Будем говорить о планировании отказоустойчивости и мониторинге проектов:
- оцениваем риски отказа различных компонентов;
- какие-то из вероятных проблем просто мониторим и планируем действия при сбоях;
- проблемы, которых можно избежать легко и дешево, закрываем сразу.
Расскажу на примерах о том, что всё всегда ломается, но с этим можно жить.
noBackend, или Как выжить в эпоху толстеющих клиентов / Самохвалов НиколайOntico
Набирает обороты мода на парадигму noBackend (см., например, http://nobackend.org/). Название не стоит понимать буквально: backend никуда не делся, просто фокус разработки — особенно на начальном этапе развития нового проекта — сильно смещается в сторону «клиентской части». Это очень понятно и закономерно в эпоху Mobile First и React Ecosystem с её новомодными GraphQL и React Native.
Появляется большой соблазн взять что-то понятное для хранения данных и уже «обвязанное» REST API, максимально отказаться от PHP/Python/Ruby/Java/etc, писать 80% кода «на стороне клиента», минимально заботясь о возне «на стороне сервера». У некоторых возникает и настоящая эйфория — чувство приятное, но очень опасное (прежде всего, если в команде нет сильного backend-опыта).
Этот доклад — компиляция опыта ряда проектов, написанных на React, React Native и Swift и переходящих на парадигму (или же сразу стартанувших с неё) noBackend за счёт PostgreSQL+PostgREST.
Мы обсудим важные вопросы, которые обязан задавать себе каждый, выбравший noBackend-подход (и не обязательно на связке Postgres+PostgREST): безопасность (аутентификация/авторизация; ограничение чтения и — особенно! — модификации «чужих» данных), производительность (нетривиальные запросы а-ля «свежий контент от тех, на кого я подписан»; компромисс между сетевой сложностью и CPU; защита от «домашнего» ddos — ситуации, когда свои же, родные «фронтендеры» кладут «бэкэнд»), масштабируемость и асинхронная обработка задач.
Задача-минимум (для всех): у каждого слушателя остаётся список must-check-вопросов для работы с noBackend-подходом.
Задача-максимум (для тех, кто с Postgres-опытом): разворачивание безопасного, высокопроизводительного и годного для быстрого развития REST API — сегодня же, в день док
Системный администратор Vkontakte. Как? / Антон Кирюшкин (Vkontakte)Ontico
Достаточно давно уже был какой-то доклад о том, что собой представляет Вконтакте изнутри. В своем докладе я хотел быть отчасти обновить те знания и рассказать, какие из общедоступных инструментов есть в руках системных администраторов социальной сети. Разумеется, кроме чистой головы и прямых рук (лишнее зачеркнуть).
Я намереваюсь коснуться таких вопросов, как:
- Управление конфигурацией на очень большом числе серверов.
- Разграничение доступа.
- Развертывание кода на рабочей площадке.
- Мониторинг.
- Как мы, вообще, справляемся с таким гигантом малым числом людей?
Веб-разработка без наркотиков с помощью PostgreSQL, Nginx и c2h5oh / Миша Кир...Ontico
Разговор в докладе пойдёт о веб-программировании.
При изготовлении веб-проектов то и дело пользуются широко распространёнными фреймворками на базе языков программирования — PHP, Python, Perl, Ruby, Go, Rust, Java и т.п.
Я предлагаю отказаться от употребления оных и использовать для разработки веб-приложений только c2h5oh — расширение для высокопроизводительного сервера nginx. Данное расширение позволяет эффективно использовать PostgreSQL в качестве сервера веб-приложений.
Хочу поделиться со слушателями своим личным опытом разработки с использованием подобной связки. Планирую рассказать о плюсах и минусах такого подхода.
Чему мы научились разрабатывая микросервисы?Vadim Madison
Доклад с конференции Backend Conf 2016
Начав разработку нового продукта через микросервисы, мы неожиданно для себя обнаружили, что микросервисы — это не просто "вместо одного большого приложения теперь пишем много маленьких". При разработке большой системы она сама собой через какое-то время становится набором отдельных сервисов, которые должны взаимодействовать между собой, поэтому стабильная работа сервисов и их взаимодействие не стало чем-то новым. Неожиданностью стало то, что система стала значительно более динамической, она стала постоянно изменяться отдельными небольшими частями, сервисы стали часто перезапускаться, а количество запущенных нод сервисов стало расти по экспоненте.
Очень быстро стал актуальным вопрос конфигурирования — если раньше, выкатив новую версию монолита с единым конфигом, мы применяли правки на всю систему сразу, то с микросервисами все сложнее — пара сотен работающих нод и всем нужно применить изменения. Требования к деплою также поменялись — он стал частью процесса разработки, а тестирование стало частью деплоя. Количество необходимого ПО для функционирования системы также стало некоторым сюрпризом.
В докладе я расскажу о том, как в итоге это работает у нас, как мы решили такие вопросы как:
- конфигурирование сервисов;
- интеграция между собой;
- тестирование;
- версионирование;
- масштабирование.
Расскажу, какие тулзы мы в итоге используем, а от каких отказались.
Дмитрий Лазаренко-«Живая миграция и отказоустойчивость контейнеров в гибридно...Tanya Denisyuk
"Контейнеры могут динамически появляться и исчезать, являются легковесными, не резервируют все необходимые ресурсы при старте, потому их оркестрация дается не простой ценой. Каждый из виртуальных контейнеров в один момент времени может потребовать максимум доступных ему ресурсов и это может привести к тому, что закончатся все ресурсы на физическом сервере, на котором они размещаются. В докладе мы поговорим о механизме, который решает эту непростую задачу, и умеет проводить непрерывную балансировку нагрузки, перемещать контейнеры с одного физического сервера на другие для проведения технических работ без простоя приложений - умная живая миграция (Smart Live Migration).
Многие считают, что контейнеры не подходят для хранения важных данных, т.к. в любой момент они могут упасть и все данные пропадут навсегда. Мы расскажем как этого избежать с помощью технологии Software-defined-storage."
Юрий Насретдинов-«Сбор логов в «облаке» в Badoo»Tanya Denisyuk
В нашей компании есть система для запуска PHP-скриптов по расписанию, которая позволяет распределять нагрузку на множество узлов и обеспечивать отказоустойвость. И в этой системе необходимо уметь собирать логи скриптов с сотен (и даже тысяч) машин, желательно в режиме реального времени. У нас раньше была система сбора логов, собранная «на коленке», и выдающая относительно невысокую производительность. Производительности стало не хватать, и мы переписали систему на Go. Новая система не использует scribe и обладает некоторыми уникальными фичами, например «вытесняющей многозадачностью» при доставке - если один из скриптов пишет столько логов, что мы не успеваем их всех доставить, логи всех остальных скриптов продолжают доставляться, с небольшой фиксированной задержкой. Система легко забивает гигабитную сетевую карту на нашем сервере-приемнике логов и не слишком «тормозит» доставку в случае, когда пропускной способности всё же не хваетает. В докладе я расскажу о том, как мы делали эту систему и про то, как она работает изнутри. Исходные тексты доступны на github: https://github.com/badoo/thunder
Роман Иманкулов-«Быстрые и масштабируемые приложения с Sync API»Tanya Denisyuk
"Если все возможности кеширования и индексирования исчерпаны, а производительности все равно недостаточно.
Если еженочно просыпаясь в холодном поту, вы спрашиваете себя снова и снова:
- Как организовать данные так, чтобы всё нужное всегда было под рукой
- Как сделать так, чтобы приложение не тупило даже на медленном интернете
- Как моментально обеспечивать клиента самыми свежими данными
Тогда мой доклад может оказаться полезным.Мы в Todoist, кажется, нашли простой способ решить большинство из этих проблем. Всё, что мы сделали, это дополнили наш API функциями для синхронизации данных, позволяющими
писать ""толстые клиенты"" (кстати,то же самое для решения тех же задач рекомендуют и Google, и Evernote). В докладе я расскажу как это реализовать с минимальными усилиями одним лишь MySQL и Redis, с какими проблемами мы столкнулись, и как мы героически эти проблемы побеждали."
Франкенштейнизация Voldemort или key-value данные в Одноклассниках. Роман Ан...odnoklassniki.ru
A talk from jokerconf.com conference.
"Frankenstaining of Voldemort" or "key-value storage evolution at Odnoklassniki"
В докладе освещены Java-технологии хранения данных, обслуживающие десятки миллионов пользователей и работающие на сотнях серверов.
На примере социальной сети "Одноклассники" мы рассмотрим эволюцию хранилищ данных с высоким уровнем конкурентного доступа и с соблюдением требования постоянной доступности.
Мы разберём сильные и слабые стороны каждого из решений, начиная от технологии master-slave репликации на основе Berkeley DB и заканчивая симбиозом распределенных хранилищ Voldemort и Cassandra.
Распределенные системы в Одноклассниках / Олег Анастасьев (Одноклассники)Ontico
«Одноклассники» состоят из тысяч серверов, большая часть которых участвует в онлайн-обработке запросов пользователей. Каждый из этих серверов владеет только частью данных или логики. Эти части в социальной сети изолировать друг от друга невозможно, поэтому между серверами происходит много сетевого взаимодействия — разнообразного и большого по объему. Таким образом, Одноклассники — это одна из самых больших, сложных и нагруженных распределенных систем в мире.
В этом докладе Олег расскажет об опыте построения отказоустойчивых распределенных систем на Java, основных ошибках и отказах, приемах их тестирования и диагностики. Также речь пойдет об авариях в распределенных системах и методах их предупреждения.
Что нового в nginx? / Максим Дунин (Nginx, Inc.)Ontico
Что нового появилось в nginx за последнее время и для чего всё это нужно?
В докладе - рассказ про основные новые функции в nginx 1.9.x (1.10.x) и 1.11.x. HTTP/2, модуль stream, динамическая загрузка модулей и так далее - зачем всё это нужно и как это использовать.
Читаем CHANGES вместе и разбираем на примерах.
сравнение производительности СУБД MySQL и PostgreSQL для "типичной задачи стартапа".
Презентация сопровождала тестовую online-сессию и потому не содержит результатов тестирования.
Реализация восстановления после аварий / Сергей Бурладян (Avito)Ontico
Базы данных PostgreSQL занимают одно из центральных мест в Авито. Они являются разделяемой платформой, вокруг которой построено множество дополнительных сервисов. Одной из основных задач при их администрировании является задача восстановления после аварий как самих баз, так и связанной с ними инфраструктуры.
В своём докладе я постараюсь рассказать про:
+ общую схему связей баз данных между собой и с другими компонентами;
+ точки отказа и виды аварий, затрагиваемые связи;
+ бинарную репликацию и архив;
+ логическую репликацию, pgq, londiste, UNDO (REDO), пересоздание репки;
+ скрипт и процедуру переключения при аварии;
+ планы: развитие «восстановлений» по всем связям, автоматика на основе системы zookeeper (etcd и т.п.).
Жизнь проекта на production советы по эксплуатации / Николай Сивко (okmeter.io)Ontico
Ваш сайт или другой проект приносит деньги только тогда, когда он работает.
Нельзя просто выложить код на серверы, залить схему в базу данных и делегировать домен.
Будем говорить о планировании отказоустойчивости и мониторинге проектов:
- оцениваем риски отказа различных компонентов;
- какие-то из вероятных проблем просто мониторим и планируем действия при сбоях;
- проблемы, которых можно избежать легко и дешево, закрываем сразу.
Расскажу на примерах о том, что всё всегда ломается, но с этим можно жить.
noBackend, или Как выжить в эпоху толстеющих клиентов / Самохвалов НиколайOntico
Набирает обороты мода на парадигму noBackend (см., например, http://nobackend.org/). Название не стоит понимать буквально: backend никуда не делся, просто фокус разработки — особенно на начальном этапе развития нового проекта — сильно смещается в сторону «клиентской части». Это очень понятно и закономерно в эпоху Mobile First и React Ecosystem с её новомодными GraphQL и React Native.
Появляется большой соблазн взять что-то понятное для хранения данных и уже «обвязанное» REST API, максимально отказаться от PHP/Python/Ruby/Java/etc, писать 80% кода «на стороне клиента», минимально заботясь о возне «на стороне сервера». У некоторых возникает и настоящая эйфория — чувство приятное, но очень опасное (прежде всего, если в команде нет сильного backend-опыта).
Этот доклад — компиляция опыта ряда проектов, написанных на React, React Native и Swift и переходящих на парадигму (или же сразу стартанувших с неё) noBackend за счёт PostgreSQL+PostgREST.
Мы обсудим важные вопросы, которые обязан задавать себе каждый, выбравший noBackend-подход (и не обязательно на связке Postgres+PostgREST): безопасность (аутентификация/авторизация; ограничение чтения и — особенно! — модификации «чужих» данных), производительность (нетривиальные запросы а-ля «свежий контент от тех, на кого я подписан»; компромисс между сетевой сложностью и CPU; защита от «домашнего» ddos — ситуации, когда свои же, родные «фронтендеры» кладут «бэкэнд»), масштабируемость и асинхронная обработка задач.
Задача-минимум (для всех): у каждого слушателя остаётся список must-check-вопросов для работы с noBackend-подходом.
Задача-максимум (для тех, кто с Postgres-опытом): разворачивание безопасного, высокопроизводительного и годного для быстрого развития REST API — сегодня же, в день док
Системный администратор Vkontakte. Как? / Антон Кирюшкин (Vkontakte)Ontico
Достаточно давно уже был какой-то доклад о том, что собой представляет Вконтакте изнутри. В своем докладе я хотел быть отчасти обновить те знания и рассказать, какие из общедоступных инструментов есть в руках системных администраторов социальной сети. Разумеется, кроме чистой головы и прямых рук (лишнее зачеркнуть).
Я намереваюсь коснуться таких вопросов, как:
- Управление конфигурацией на очень большом числе серверов.
- Разграничение доступа.
- Развертывание кода на рабочей площадке.
- Мониторинг.
- Как мы, вообще, справляемся с таким гигантом малым числом людей?
Веб-разработка без наркотиков с помощью PostgreSQL, Nginx и c2h5oh / Миша Кир...Ontico
Разговор в докладе пойдёт о веб-программировании.
При изготовлении веб-проектов то и дело пользуются широко распространёнными фреймворками на базе языков программирования — PHP, Python, Perl, Ruby, Go, Rust, Java и т.п.
Я предлагаю отказаться от употребления оных и использовать для разработки веб-приложений только c2h5oh — расширение для высокопроизводительного сервера nginx. Данное расширение позволяет эффективно использовать PostgreSQL в качестве сервера веб-приложений.
Хочу поделиться со слушателями своим личным опытом разработки с использованием подобной связки. Планирую рассказать о плюсах и минусах такого подхода.
При проектировании нагруженных систем приходится сталкиваться с тем, что разные типы запросов к веб-серверам затрачивают разное количество ресурсов, выполняются за разное количество времени и имеют разные приоритеты выполнения. Некоторые запросы «стоят» мало и должны выполняться как можно быстрее. Некоторые «стоят» дорого, и главное, чтобы они не блокировали обработку быстрых запросов. Существующие схемы приоритезации показались нам громоздкими и неудобными – при росте количества типов запросов конфигурация системы усложнялась в разы. Поэтому, чтобы решить эту проблему, а также для того, чтобы сделать ответы на запросы еще более быстрыми, мы написали свой веб-сервер – Phantom. Я расскажу вам, как он устроен, покажу, какие задачи можно решать с его помощью, а в завершение покажу на практике, как работает приоритезация разных типов запросов, используя для этого инструмент нагрузочного тестирования, основанный на Phantom.
Алексей Андросов "Яндекс.Почта: архитектура фронтенда как она есть"Yandex
Алексей Андросов "Яндекс.Почта: архитектура фронтенда как она есть"
Я.Субботник в Челябинске в рамках конференции UWDC
О докладе:
Все, что вы хотели узнать про одностраничное ajax-приложение Яндекс.Почта, но боялись спросить. Изнанка фронтенда, загрузка данных, обновление страниц и взаимодействие с пользователями без регистрации, без смс. Бонус-трек: как работают сторонние приложения в рамках одной платформы.
Оптимизации поисковой выдачи Яндекса / Иван Хватов, Сергей Ляджин (Яндекс)Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Москва», 8 ноября, 17:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/2880.html
Поисковая выдача Яндекса (СЕРП) - сложное многофункциональное веб-приложение с высокими требованиями к скорости загрузки. По ряду причин мобильный веб медленнее десктопа: ограничения по CPU/памяти в телефонах, нестабильность мобильных сетей.
В докладе расскажем, как с учётом этих особенностей, мы ускоряем мобильный СЕРП.
Чему мы научились, разрабатывая микросервисы / Вадим Мадисон (RuTube)Ontico
Начав разработку нового продукта через микросервисы, мы неожиданно для себя обнаружили, что микросервисы — это не просто "вместо одного большого приложения теперь пишем много маленьких". При разработке большой системы она сама собой через какое-то время становится набором отдельных сервисов, которые должны взаимодействовать между собой, поэтому стабильная работа сервисов и их взаимодействие не стало чем-то новым. Неожиданностью стало то, что система стала значительно более динамической, она стала постоянно изменяться отдельными небольшими частями, сервисы стали часто перезапускаться, а количество запущенных нод сервисов стало расти по экспоненте.
Очень быстро стал актуальным вопрос конфигурирования — если раньше, выкатив новую версию монолита с единым конфигом, мы применяли правки на всю систему сразу, то с микросервисами все сложнее — пара сотен работающих нод и всем нужно применить изменения. Требования к деплою также поменялись — он стал частью процесса разработки, а тестирование стало частью деплоя. Количество необходимого ПО для функционирования системы также стало некоторым сюрпризом.
В докладе я расскажу о том, как в итоге это работает у нас, как мы решили такие вопросы как:
- конфигурирование сервисов;
- интеграция между собой;
- тестирование;
- версионирование;
- масштабирование.
Расскажу, какие тулзы мы в итоге используем, а от каких отказались.
6. Проблемы?
— Если worker-ов больше чем процессоров —
возникает конкуренция за процессор.
— Worker-ы могут блокировать друг-друга.
— Если все worker-ы заблокированы, запросы
накапливаются в очереди и ждут, когда
освободится worker.
6
9. Все, что мы сделали — это
разделили запросы к системе
на два типа.
9
10. Профит!
— Запросы поделились на два типа —
статика и динамика.
— При правильной конфигурации статика
будет отдаваться, даже если нет
свободных worker-ов.
10
11. Что будет, если добавить в
нашу систему еще один тип
запросов?
11
13. Не так страшно
— Для привязки worker-процессов к
процессорам можно использовать
cpu_affinity или cgroups.
— При правильной конфигурации статика
будет отдаваться, даже если нет
свободных worker-ов.
13
20. • Конечный автомат (FSM)
• EPOLL-based
• Coroutine и continuations
• Написан from scratch
• Сильно оптимизирован
Phantom
20
21. • Не совсем честный FSM
• Worker thread-ы можно групировать в
пулы
• Пулы можно привязывать к процессорам
• Обработку разных типов запросов можно
отдавать в разные пулы
• Pure C++! :)
Phantom
21
30. Нить выполнения
- принять соединение
- изготовить continuation
- передать его протоколлеру
- распарсить запрос
- переложить continuation
в соответствующий scheduler
- передать управление соответствующему
хэндлеру
30
33. И ещё раньше чем мы
научили phantom отвечать на
запросы, мы научили его их
задавать.
33
34. Для этого пришлось написать
отдельный модуль,
использовав уже
существующий планировщик.
34
35. Нить выполнения
- изготовить необходимое количество
continuation-ов
- передать их протоколлеру
- вычитать запрос из лога
- отправить запрос если пришло время
- вычитать и распарсить ответ
- обновить статистику
35
36. Инструмент для нагрузочного
тестирования
Phantom
— Поддержка любых stateless-протоколов
— Равномерность создаваемой нагрузки
— Высокая производительность
— На его основе написан фреймворк для
нагрузочного тестирования - Lunapark
36
37. Пример запроса
306 100
GET /su/ HTTP/1.1
Host: ****.yandex.ru
Accept: */*
Connection: close
Referer: http://afisha.yandex.ru/spb/events/?category=cinema&page=2
User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_4; ru-ru)
AppleWebKit/533.16 (KHTML, like Gecko) Version/5.0 Safari/533.16
X-Real-IP: xxx.xxx.xx.xxx
37