การตั้งค่าปัจจัยการจำลองแบบในฐานข้อมูล NoSQL

ใน NoSQL ปัจจัยการจำลอง คือจำนวนสำเนาของข้อมูลที่เก็บรักษาไว้ทั่วทั้งคลัสเตอร์ ปัจจัยการจำลองแบบสามารถตั้งค่าได้ที่ฐานข้อมูล คอลเลกชัน หรือระดับไฟล์ ปัจจัยการจำลองเป็นปัจจัยสำคัญที่ต้องพิจารณาเมื่อตั้งค่าฐานข้อมูล NoSQL เนื่องจากจะส่งผลต่อทั้งประสิทธิภาพและความพร้อมใช้งานของข้อมูล ปัจจัยการจำลองที่สูงขึ้นจะทำให้ข้อมูลพร้อมใช้งานมากขึ้น แต่ก็ต้องใช้ทรัพยากรมากขึ้นและอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพ

คุณสมบัติหลักของ Cassandra คือความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลในหลาย ๆ โหนดโดยไม่มีจุดล้มเหลวเพียงจุดเดียว กลยุทธ์การจำลองแบบสองแบบที่มีอยู่ใน Cassandra คือ SimpleStrategy และ NetworkTopologyStrategy โหนดใช้โปรโตคอล Gossip เพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างกัน ตลอดบทช่วยสอนนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ ส่วนประกอบของ Cassandra Architecture ศูนย์ข้อมูลแต่ละแห่งใน NetworkTopologyStrategy สามารถกำหนดแบบจำลองแยกกันได้ เมื่อโหนดประสบความสำเร็จ จะกำหนดจำนวนโหนดที่ตอบกลับ หากแบบจำลองสองรายการสูญหายเนื่องจากการหยุดทำงานของโหนดหรือปัญหาอื่นๆ กลไกการซ่อมแซมในตัวจะทำให้แถวสอดคล้องกัน

เมื่อทำซ้ำใน MongoDB มีหลายอินสแตนซ์ที่รักษาชุดข้อมูลเดียวกัน ชุดแบบจำลองมีหลายโหนดที่เก็บข้อมูลเช่นเดียวกับหนึ่งโหนดที่เป็นอนุญาโตตุลาการ โดยทั่วไป โหนดหนึ่งหรือทั้งสองโหนดที่มีข้อมูลถือเป็นโหนดหลัก ในขณะที่โหนดที่เหลือถือเป็นโหนดรอง

ปัจจัยการจำลองแบบใน Cassandra คืออะไร?

ปัจจัยการจำลองแบบใน Cassandra คือจำนวนของเซิร์ฟเวอร์ที่จัดเก็บสำเนาของข้อมูลที่กำหนด ปัจจัยการจำลองแบบเริ่มต้น ใน Cassandra คือ 3 ซึ่งหมายความว่าข้อมูลทุกชิ้นจะถูกจัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ที่แตกต่างกันสามเครื่อง

จำนวนสำเนาของข้อมูลของคุณเรียกว่าปัจจัยการจำลองแบบ พฤติกรรมของลูกค้าถูกกำหนดในระดับความสม่ำเสมอ เวอร์ชันนี้มีตัวเลือกระดับความสอดคล้องที่หลากหลาย ซึ่งอาจเพียงพอสำหรับบางเวอร์ชัน ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวเลือกเหล่านี้ได้ในเอกสาร Datastax เนื่องจากต้องใช้โหนดจำนวนมากในการเขียนและอ่าน QUORUM จึงมีผลกระทบอย่างมากต่อพฤติกรรมของลูกค้า เมื่อใช้ WC=ONE การเขียนจะสำเร็จหากโหนดที่เขียนเรพพลิกาเดี่ยวนั้นเปิดใช้งานและทำงานอยู่เช่นกัน การอ่านและเขียนบางอย่างอาจสำเร็จหากโหนดหยุดทำงาน โดยถือว่าไม่จำเป็นต้องเก็บแบบจำลองของคุณหรือ มีแบบจำลองเพียงพอ หากโหนดหยุดทำงาน คุณอาจต้องกลับไปที่จุดเริ่มต้นของกระบวนการอีกครั้ง

เนื่องจาก กลยุทธ์การจำลอง หากโหนดหนึ่งล้มเหลวในคลัสเตอร์ของคุณ ข้อมูลของคุณจะสามารถจำลองบนโหนดอื่นอย่างน้อยสองโหนด ด้วยการเพิ่มโหนดหรือเพิ่มจำนวนเรพลิคาบนแต่ละโหนด คุณสามารถเพิ่มปัจจัยการเรพลิเคตของคุณได้ กล่าวอีกนัยหนึ่ง ปัจจัยการจำลองแบบเริ่มต้นถูกกำหนดโดยสมมติว่าข้อมูลของคุณกระจายอย่างเท่าเทียมกันทั่วทั้งคลัสเตอร์ หากข้อมูลของคุณไม่กระจายอย่างสม่ำเสมอ คุณอาจต้องพิจารณาเปลี่ยนกลยุทธ์การจำลองข้อมูลของคุณ หากคุณมีข้อมูลจำนวนมากที่คลัสเตอร์ในที่เดียว คุณอาจต้องการเพิ่มจำนวนของแบบจำลองในตำแหน่งนั้นเพื่อรักษาความน่าเชื่อถือในระดับสูง ถึงเวลาเรียนรู้วิธีใช้ HDFS เพื่อจัดเก็บข้อมูลของคุณหลังจากเรียนรู้เกี่ยวกับการจำลองแบบและกลยุทธ์การจำลองแบบต่างๆ

กลยุทธ์การจำลองแบบใน Cassandra คืออะไร?

กลยุทธ์การจำลองสามารถนำไปใช้ในโหนดได้มากเท่าที่จำเป็น Cassandra จัดเก็บแบบจำลองไว้บนหลายโหนดเพื่อให้มั่นใจถึงทั้งความทนทานต่อความผิดพลาดและความน่าเชื่อถือ กลยุทธ์การจำลองขึ้นอยู่กับตำแหน่งที่วางแบบจำลอง จำนวนของการจำลองแบบในคลัสเตอร์เรียกว่าปัจจัยการจำลองแบบ

ค่าที่ซ้ำกันใน Cassandra

เนื่องจากค่าที่ซ้ำกันสามารถเขียนทับค่าก่อนหน้าได้ Cassandra อาจพบข้อผิดพลาดในการอ่านในอนาคตหากไม่ถูกต้อง หากมีค่าที่ซ้ำกันในคีย์หลัก C* จะไม่ห้ามเฉพาะเจาะจง แต่จะอนุญาตให้ใช้แทนค่าอื่นได้ โดยทั่วไป การหลีกเลี่ยงค่าที่ซ้ำกันคือตัวเลือกที่ดีที่สุดในการหลีกเลี่ยงปัญหาในอนาคตใน Cassandra

อะไรคือปัจจัยสำหรับการจำลองแบบตามค่าเริ่มต้น?

ปัจจัยการจำลองมาตรฐานสำหรับระบบที่กำหนดคือสาม จะไม่มีสองสำเนาของโหนดข้อมูลเดียวกันที่ใช้ร่วมกันโดยทั้งสองฝ่าย

ควรคงไว้อย่างน้อยสองปัจจัยการจำลอง แต่ไม่เกินสี่ เพื่อให้คำแนะนำนี้ เราพิจารณาทั้งประสิทธิภาพและความทนทานต่อข้อบกพร่อง มีความสมดุลที่จำเป็นระหว่างปัจจัยการจำลองแบบสามและสี่ ผู้ให้บริการระบบคลาวด์หลายรายมีศูนย์ข้อมูลสามแห่งและโซนความพร้อมใช้งาน ทำให้เป็นหมายเลขที่ใช้งานได้ง่าย

โปรตีนปัจจัยการจำลองแบบ: วีรบุรุษที่ไม่มีใครรู้จักของ Hadoop

ปัจจัยการจำลองแบบคือโปรตีนที่เกี่ยวข้องกับการจำลองแบบของดีเอ็นเอ โปรตีนปัจจัยการจำลองแบบอยู่บนโหนดของ คลัสเตอร์ Hadoop เมื่อโหนดเริ่มต้นขึ้น โปรตีนปัจจัยการจำลองแบบจะโหลดด้วย DNA จำลองที่จำเป็น โปรตีนปัจจัยการจำลองมีหน้าที่ควบคุมกระบวนการจำลองแบบของ DNA โดยควบคุมจำนวนสำเนาที่ถูกคัดลอกในแต่ละครั้ง

ปัจจัยการจำลองแบบตั้งอยู่ที่ใดในคาสแซนดรา

ปัจจัยการจำลองถูกตั้งค่าที่ระดับคีย์สเปซใน Cassandra ซึ่งหมายความว่าเมื่อคุณสร้างคีย์สเปซ คุณต้องระบุปัจจัยการจำลองสำหรับคีย์สเปซนั้น ปัจจัยการจำลองสามารถเปลี่ยนแปลงสำหรับคีย์สเปซได้ตลอดเวลา

Cassandra เก็บรักษาแบบจำลองข้อมูลไว้บนหลายโหนดเพื่อให้มั่นใจในความน่าเชื่อถือและความทนทานต่อความผิดพลาด จำนวนของแบบจำลองสำหรับคีย์สเปซใน คลัสเตอร์ Cassandra ถูกอ้างถึงเป็นปัจจัยการจำลอง ในระบบการผลิตที่มีโหนด Cassandra สามโหนดขึ้นไปในศูนย์ข้อมูลแต่ละแห่ง จะถือว่าพื้นที่คีย์ของ Edge ถูกจำลองแบบสามเท่าของปัจจัยการจำลอง สำหรับสภาพแวดล้อมการผลิตแบบ Edge ที่มีโหนด Cassandra สามโหนด จะใช้ปัจจัยการจำลองแบบสามปัจจัย คีย์สเปซสามารถกำหนดได้ด้วยระดับความสอดคล้องของหนึ่ง หากศูนย์ข้อมูลทั้งหมดใช้ค่า QUORUM ของ Cassandra เป็นระดับความสอดคล้อง การดำเนินการอ่าน/เขียนทั้งหมดจะต้องได้รับการตรวจสอบความถูกต้อง

เราสามารถเปลี่ยนปัจจัยการจำลองแบบบน Live Cluster ได้หรือไม่

ฉันสามารถเปลี่ยนปัจจัยการจำลองแบบของคลัสเตอร์สดได้หรือไม่ ได้ แต่จะต้องทำการซ่อมแซมทั้งหมด (หรือล้างข้อมูล) เพื่อเปลี่ยนจำนวนแบบจำลองสำหรับข้อมูลที่มีอยู่ แก้ไข alter-keyspace-statement> ปัจจัยการจำลองแบบที่จำเป็นเพื่อให้ได้คีย์สเปซที่ต้องการ (เช่น cqlsh)

ประโยชน์ของการทำซ้ำ: ทำไมคุณควรใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ

เมื่อพูดถึงข้อมูล คนส่วนใหญ่คิดว่าการจำลองแบบเป็นวิธีเพื่อให้แน่ใจว่ามีข้อมูลหลายชุดในกรณีที่หนึ่งในนั้นล้มเหลว คุณยังสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของคุณโดยการทำซ้ำ
การจำลองแบบสามารถช่วยให้คุณมั่นใจได้ว่าข้อมูลทั้งหมดของคุณเป็นปัจจุบันเสมอ ตัวอย่างเช่น หากฐานข้อมูลของคุณกระจายไปตามเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง ด้วยเหตุนี้ การเรียกหรือเขียนข้อมูลจึงอาจง่ายกว่า ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลและตำแหน่งที่ตั้งบนเซิร์ฟเวอร์
เซิร์ฟเวอร์หลักได้รับประโยชน์จากการจำลองเวลาแฝงในการอ่านและเขียน หากคุณต้องการปรับปรุงประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน คุณอาจต้องการพิจารณาใช้การจำลองแบบเพื่ออ่านข้อมูลจากโหนดรองของชุดแบบจำลอง แม้ว่าข้อมูลจะมาถึงเซิร์ฟเวอร์หลักช้า ลูกค้าจะสามารถรับข้อมูลที่สอดคล้องกันจากวิธีนี้ได้ในที่สุด

ปัจจัยการจำลองแบบใน Kafka คืออะไร

ตัวอย่างของปัจจัยการจำลองแบบของคาฟคาคือจำนวนสำเนาของข้อมูลที่ถ่ายโอนระหว่างโบรกเกอร์หลายราย เมื่อนายหน้าทำงานล้มเหลวหรือไม่พร้อมให้บริการตามคำขอ การจำลองข้อมูลจะทำให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความพร้อมใช้งานสูงและการสูญหายของข้อมูลจะถูกรักษาไว้

จำเป็นต้องมีการจำลองข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่า ข้อมูลมีความพร้อมใช้งาน ในระดับสูงสุด ในแง่ของความปลอดภัย ขอแนะนำให้ใช้ปัจจัยการจำลองแบบมากกว่าหนึ่งตัว แต่ละพาร์ติชันหัวข้อใน Kafka ถูกสร้างขึ้นใหม่หลายครั้ง หากโบรกเกอร์ใดโบรกเกอร์หนึ่งล้มเหลว โบรกเกอร์ที่เหลือสามารถกู้คืนข้อมูลจากอีกโบรกเกอร์หนึ่งได้ เมื่อเขียนและดึงข้อมูล Kafka อนุญาตให้ผู้ผลิตระบุการรับทราบในกรณีที่มีการเขียนและดึงข้อมูล ผู้ผลิตสามารถตัดสินใจว่าจะรับทราบโครงการตามความรุนแรงและข้อกำหนดอย่างไร ผู้ดูแลสวนสัตว์ที่ดูแลคาฟคาเป็นผู้กำหนดผู้นำและผู้ตาม

ผู้นำในคาฟคาใช้รายการ จำลองการซิงค์ เพื่อตรวจสอบสถานะเป็นประจำ นอกจากนี้ยังเป็นไปได้ที่จะแบ่งพาร์ติชันเฉพาะเป็น 'n's (แต่โปรดจำไว้ว่าเราสามารถแบ่งพาร์ติชันเฉพาะเจาะจงเป็น 'n's' แล้วแบ่ง ISR ทีละหนึ่งสำหรับทุกพาร์ติชัน) หากมีข้อมูลใน Producer ที่เชื่อมโยงกับ Partition 0 Producer จะส่งไปยัง Broker 1 ซึ่งจะอ่านและเขียนการดำเนินการของ Partition 2 (ISR) จากนั้น

หากคุณต้องการปรับปรุงประสิทธิภาพของ คลัสเตอร์ Kafka ให้พิจารณาเพิ่มปัจจัยการจำลอง คลัสเตอร์ Kafka ควรมีอย่างน้อยสามตัวจำลองสำหรับข้อมูลที่ส่งแต่ละชิ้น ซึ่งส่งผลให้ปัจจัยการจำลองเป็น 3 ก่อนที่คุณจะเพิ่มปัจจัยการจำลองแบบของพาร์ติชันได้ คุณต้องสร้างไฟล์ json การกำหนดใหม่ที่กำหนดเองก่อน ไฟล์ควรมีข้อมูลต่อไปนี้: จำนวนแบบจำลองที่คุณต้องการในพาร์ติชันในคอมพิวเตอร์ของคุณ ข้อมูลในหน้านี้มีไว้เพื่อวัตถุประสงค์ในการให้ข้อมูลเท่านั้น ตำแหน่งของแบบจำลองเพิ่มเติมแสดงอยู่ด้านล่าง สามารถเข้าถึงแบบจำลองพิเศษได้โดยการเข้าสู่ระบบด้วยชื่อผู้ใช้และรหัสผ่านของคุณ คุณสามารถเพิ่มปัจจัยการจำลองแบบของพาร์ติชันเฉพาะได้โดยใช้เครื่องมือ kafka-reassign-partitions ขั้นตอนแรกคือการระบุแบบจำลองเพิ่มเติมในไฟล์ json การกำหนดใหม่ที่กำหนดเอง จากนั้นใช้ตัวเลือก –execute เพื่อดำเนินการ ทั้งหมดนี้เกี่ยวกับการทำให้คลัสเตอร์ของคุณพร้อมใช้งานมากขึ้น หากคุณเพิ่มปัจจัยการจำลอง คุณจะมั่นใจได้ว่าข้อมูลของคุณจะพร้อมใช้งานอยู่เสมอ

ปัจจัยการจำลองแบบใน Cassandra

ปัจจัยการจำลองแบบใน Cassandra คือจำนวนสำเนาของข้อมูลแต่ละแถวที่จัดเก็บไว้ในหลายโหนดในคลัสเตอร์ ปัจจัยการจำลองสามารถเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลาโดยไม่สูญเสียข้อมูล

ต่อไปนี้คือประเภทของตัวเลือกคลาสกลยุทธ์การจำลองแบบที่รองรับโดย Cassandra SimpleStrategy เป็นโซลูชันศูนย์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพซึ่งช่วยให้หลายโหนดสามารถทำงานบนชั้นวางหลายชั้นได้ นี่คือกลยุทธ์ที่เราใช้กลยุทธ์การจำลองแบบสำหรับวัตถุประสงค์ภายใน เช่น สำหรับระบบ โดยที่คีย์สเปซ assys_auth เป็นคีย์สเปซภายใน คีย์สเปซของระบบอยู่ที่มุมขวาบนของหน้าจอ และแสดงข้อมูลเกี่ยวกับตระกูลคอลัมน์ คอลัมน์ และคลัสเตอร์ คีย์สเปซ system_auth ประกอบด้วยข้อมูลการรับรองความถูกต้อง ข้อมูลรับรองผู้ใช้ และการอนุญาต กลยุทธ์การจำลองแบบเป็นกลยุทธ์ที่ช่วยให้เราสามารถจัดเก็บสำเนาข้อมูลหลายชุดในศูนย์ข้อมูลต่างๆ ได้ตามต้องการ เหตุผลประการหนึ่งที่ NetworkTopologyStrategy มีประโยชน์คือเมื่อต้องมีการวาง แบบจำลองหลาย ตัวบนเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง

ปัจจัยการจำลองแบบ (rf) อยู่ที่ไหนใน Cassandra

ปัจจัยการจำลองแบบ (rf) ถูกตั้งค่าที่ระดับคีย์สเปซในคาสแซนดรา ซึ่งหมายความว่าเมื่อคุณสร้างคีย์สเปซ คุณต้องระบุปัจจัยการจำลองสำหรับคีย์สเปซนั้น ปัจจัยการจำลองจะควบคุมจำนวนสำเนาของข้อมูลแต่ละแถวที่จัดเก็บในโหนดต่างๆ ในคลัสเตอร์