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目次
一連の記事
「キャップ定理は、これが不可能であることを示しています」
「強(qiáng)く一貫した分散データベースを構(gòu)築することは難しすぎる/不可能」
「時(shí)期尚早の最適化はすべての悪の源です」
「分散データベースをプログラムするのは難しい」
最終的な一貫性データベースを使用するのは...
…ゆるい車輪で自転車に乗る。
…ゆるい車輪と見(jiàn)えない自転車に乗る。
…ゆるい車輪、見(jiàn)えない、そしてあなたの肩に立っている人々のグループで自転車に乗ってください。
結(jié)論は
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一貫したバックエンドとUX:養(yǎng)子縁組の障壁は何ですか?

Apr 08, 2025 am 10:37 AM

一貫したバックエンドとUX:養(yǎng)子縁組の障壁は何ですか?

一連の記事

  1. あなたが注意を払うべき理由
  2. 考えられる問(wèn)題
  3. 養(yǎng)子縁組の障害
  4. 新しいアルゴリズムがどのように役立つか

最終的に一貫したデータベースが強(qiáng)力な一貫性データベースよりも優(yōu)れていることは非常にまれです。さらに、拡張する必要があるマルチリージョンアプリケーションシナリオでは、分散していないデータベースまたは最終的な一貫したデータベースを選択することはさらに疑わしいです。それでは、エンジニアが強(qiáng)く一貫した分散データベースを無(wú)視するように促すものは何ですか?私たちは多くの理由を見(jiàn)てきましたが、間違った仮定はドライバーです。

「キャップ定理は、これが不可能であることを示しています」

このシリーズの最初の部分で説明しているように、キャップ定理は広く受け入れられていますが、しばしば誤解されています。多くの人々が有名な定理を誤解すると、それはそのマークを殘します。この場(chǎng)合、多くのエンジニアは、究極の一貫性が必要な悪であるとまだ信じています。

「強(qiáng)く一貫した分散データベースを構(gòu)築することは難しすぎる/不可能」

一貫性を犠牲にすべきではないことが徐々に認(rèn)識(shí)されていますが、多くのデータベースは依然として一貫性を2番目にしています。なぜこれがなぜですか?一部の一般的なデータベースは、より高い一貫性を提供するためのオプションを提供しますが、非常に高いレイテンシの犠牲を払っています。彼らの販売情報(bào)は、マルチリージョン分散データベースで低レイテンシとの一貫性を提供することは困難または不可能でさえあると主張するかもしれませんが、開(kāi)発者コミュニティは非無(wú)意味なデータベースで非常に悪いレイテンシーを経験しているという深い記憶を持っています。 2つの組み合わせは、比較的低いレイテンシを持つ分散データベースの強(qiáng)い一貫性が不可能であるという誤解を統(tǒng)合します。

「時(shí)期尚早の最適化はすべての悪の源です」

多くのエンジニアは、「時(shí)期尚早の最適化がすべての悪の源である」という原則に基づいて構(gòu)築されています(ドナルドクヌース)が、この聲明は小さな非効率性にのみ適用されます。最初は、アプリケーションをスケーリングする必要がなく、おそらく分散する必要がないため、強(qiáng)く一貫した分散されたスケーラブルデータベースにスタートアップを構(gòu)築することは、早期最適化のように思えます。しかし、ここで私たちが話しているのは、小さな非効率性ではありません。アプリケーションが一般的になると、スケーラブルまたは分散要件が一晩表示される場(chǎng)合があります。當(dāng)時(shí)、ユーザーは悪い経験を経験し、インフラストラクチャとコードを変更するという大きな挑戦に直面するでしょう。

「分散データベースをプログラムするのは難しい」

分散データベースは新しく、多くのデータベースには深刻な制限があるため、この文はかつてある程度は意味がありました。接続を許可せず、キーと値のストレージのみ、または後で変更できない事前定義されたシャードキーに基づいてデータを照會(huì)する必要があります。今日、柔軟なモデルと従來(lái)のデータベースの使用に慣れている柔軟性を備えたデータベースを配布しています。これは、以前のポイントに密接に関連しており、従來(lái)のデータベースよりも強(qiáng)く一貫した分散データベースのプログラミングを等しく開(kāi)始できるという事実を無(wú)視しており、長(zhǎng)期的には簡(jiǎn)単になる可能性があります。等しく簡(jiǎn)単な場(chǎng)合は、最初から最適化してみませんか?

最終的な一貫性データベースを使用するのは...

分散データベースは、多くの場(chǎng)合、究極の一貫性の問(wèn)題を経験した人によって作成されます。たとえば、Faunadbは、Cassandraのような人気のある最終的な一貫性データベースの上にスケーラブルなシステムを構(gòu)築することがどれほど難しいかを経験した後、元Twitterエンジニアによって構(gòu)築されました。これらの問(wèn)題は、新しい企業(yè)が拡大し始めたときにしばしば現(xiàn)れるため、多くの若いエンジニアはそれらを直接経験したことがありません。

時(shí)には、痛みを伴うことは、私たちが知る必要がないと思うレッスンを教えてくれることがあります。

- エイミー?ポーラー

究極の一貫性の危険性について議論することは、多くの場(chǎng)合、まだ問(wèn)題に遭遇していないエンジニアが「これが私のために働く」という議論をすることを?qū)Г蓼埂¥长欷摔贤ǔ?、?shù)か月(または運(yùn)がよければ年)かかるので、類推を見(jiàn)てみましょう。

…ゆるい車輪で自転車に乗る。

少し前に、私の親友は日付をほとんど逃したので、私は彼に自転車を貸しました。私は助けてくれてうれしいです、彼は嬉しいです、すべてがうまくいきます。彼が自転車を歩道にジャンプしようとしたとき、喜びはすぐに痛みに変わりました。ご覧のとおりです。その日早く自転車をいじり、前輪を締めるのを忘れていました。彼は巨大な紫色のあざで戻ってきました。

自転車の例は、強(qiáng)力でない一貫性データベースを使用することと非常によく似ています。自転車の車輪を持ち上げようとする前に、すべてがうまくいきます(つまり、會(huì)社が離陸して拡大を開(kāi)始するまで)。

アプリケーションを拡張する必要がある場(chǎng)合、通常、サービスをコピーして実裝します。データベースがボトルネックになると、従來(lái)のデータベースを複製するか、分散データベースに移行します。悲しいことに、その時(shí)點(diǎn)で、データベースのコピーを開(kāi)始すると、アプリケーションの機(jī)能が中斷される場(chǎng)合があります。これまでのところ、データベースがノードで実行されるため、これらの問(wèn)題に気付いていません。當(dāng)時(shí)、2つのことが起こる可能性があります。

  • ケース1、それを構(gòu)築/修正:開(kāi)発者は、彼らが「乗っている」データベースが、構(gòu)築した、または構(gòu)築しようとしている機(jī)能について信頼できないことをすぐに認(rèn)識(shí)します。彼らの選択は、機(jī)能のキャンセル、機(jī)能の簡(jiǎn)素化、またはデータベースの変更に要約されます。
  • 狀況2、秋:開(kāi)発者は、リスクについてベンダー(私は友人のための悪い自転車ベンダーです)から良い情報(bào)を得ることができませんでした。今、何が起こっているのかという非常に微妙な意味を理解するための情報(bào)が不足しています。これは、必ずしもエンジニアの能力の欠如によるものではありません。怠zyな定義された基準(zhǔn)と楽観的なマーケティングは、さまざまなデータベースの一貫性保証を混亂させるという素晴らしい仕事をしています。

最初のケースで終わる開(kāi)発者は、最終的な一貫性システムの処理によく見(jiàn)られることがよくあります。彼らは現(xiàn)在、特定の機(jī)能を提供できないことを受け入れるか、データベースの上に複雑で困難なレイヤーを構(gòu)築して、必要なものを取得することを受け入れます?;镜膜恕⒈摔椁献罱K的な一貫性データベースの上に強(qiáng)力な一貫性データベースを開(kāi)発しようとします。他の人は、より効率的であるだけでなく、開(kāi)発チームからのメンテナンスを必要としない他のデータベースをゼロから設(shè)計(jì)したため、これは殘念です!

…ゆるい車輪と見(jiàn)えない自転車に乗る。

2番目の狀況に陥った開(kāi)発者は、部分的に見(jiàn)えない自転車に乗っていました。彼らは車輪が緩んでいることに気づきませんでしたし、車輪が落ちるのを見(jiàn)ませんでした、そして、彼らは落ちた後に見(jiàn)上げると、彼らはまだ完全に無(wú)傷の自転車を見(jiàn)ました。

物事がうまくいかない場(chǎng)合、これらのエラーを解決する複雑さは次の理由で高くなります。

  • 最終的な一貫性エラーかどうかを判斷します。問(wèn)題は、基礎(chǔ)となるデータベースの保証の誤解によって引き起こされるアプリケーションエラーまたはエラーです。確かに、アプリケーションロジックを調(diào)査する必要があり、アプリケーションロジックが分散していない環(huán)境で合理的である場(chǎng)合、エンジニアは最終的な一貫性のためにこの狀況が発生する可能性があるかどうかを評(píng)価するための本能を持っている必要があります。
  • 理由は消えました。第二に、データベースが最終的に一貫していると、問(wèn)題の根が消えてしまった可能性があります(車輪は自転車に魔法のように再接続され、あなたが見(jiàn)るのは完璧な自転車だけです)。
  • 修正してください!問(wèn)題が特定されたら、ソリューションを見(jiàn)つけたり、データベースの上にレイヤーを構(gòu)築したり(HI、LATENCY、その他の潛在的なエラー)、機(jī)能の削除、またはデータベースの変更を試みます。最後のオプションは、簡(jiǎn)単に見(jiàn)られることがあります。ただし、データベース間のわずかな違いでさえ、この作業(yè)を非常に困難にする可能性があります。アプリが離陸するまでに、あなたはすでに忙しいです。これは、データベースを変更したい時(shí)ではありません!

…ゆるい車輪、見(jiàn)えない、そしてあなたの肩に立っている人々のグループで自転車に乗ってください。

目に見(jiàn)えない自転車の例は、まだあまりにも寛容です。実際、他の人はあなたのアプリケーションに依存するかもしれません?;镜膜?、あなたは目に見(jiàn)えない自転車に乗っていますが、他の人(あなたのクライアント)があなたの肩に立っています。

あなたが落ちるだけでなく、彼らはあなたと一緒に落ち、あなたに重くそして痛みを伴います。あなたはこの秋に生き殘ることさえできないかもしれません。言い換えれば、あなたの會(huì)社は顧客からの否定的なフィードバックの嵐に耐えることができないかもしれません。

物語(yǔ)の教訓(xùn)は何ですか?最初から強(qiáng)い一貫性(および究極の一貫性)データベースを選択した場(chǎng)合、顧客がすでにイライラしているときにデータベースを移行するなど、複雑でリソース集約型のプロジェクトに取り組むことを検討する必要はありません。

結(jié)論は

數(shù)年前、その時(shí)點(diǎn)で他の選択肢がなかったため、拡張するために最終的な一貫性データベースを選択することは合理的でした。ただし、データの一貫性やパフォーマンスを犠牲にすることなく効率的にスケーリングできる最新のデータベースがあります。さらに、これらの最新のデータベースには、使いやすさ、サーバーレス価格モデル、組み込み認(rèn)証、適時(shí)性、ネイティブGraphQLなど、一貫性を超えた他の多くの強(qiáng)力な機(jī)能が含まれています。最新のデータベースを使用すると、Pandora's Boxを開(kāi)かずにスケーリングできます!

また、このシリーズを読んだ後に強(qiáng)く一貫した分散データベースを使用しないことを選択した場(chǎng)合は、少なくともホイールを締めてください(言い換えれば、さまざまなデータベースの一貫性保証を読んで理解してください)。

一連の記事

  1. あなたが注意を払うべき理由
  2. 考えられる問(wèn)題
  3. 養(yǎng)子縁組の障害
  4. 新しいアルゴリズムがどのように役立つか

以上が一貫したバックエンドとUX:養(yǎng)子縁組の障壁は何ですか?の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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