Middle+
33
0
questionbank

Знакомы ли вы с принципами масштабирования систем?

Answer from sobes.tech neural network

Знаком. Масштабирование — увеличение способности системы обрабатывать растущую нагрузку.

Основные принципы:

  1. Горизонтальное масштабирование (Scale Out): Добавление новых узлов (серверов, экземпляров сервисов) в систему. Проще в реализации для большинства современных приложений, особенно микросервисов.
  2. Вертикальное масштабирование (Scale Up): Увеличение ресурсов (CPU, RAM, диск) одного узла. Имеет физические ограничения и часто требует остановки сервиса для апгрейда.
  3. Сегментация/Шардинг (Partitioning/Sharding): Разделение данных или запросов на более мелкие, управляемые части, которые могут обрабатываться независимо разными узлами.
    • По данным: Например, шардинг базы данных по ключу или диапазону.
    • По функциональности: Разделение монолита на сервисы (микросервисная архитектура).
  4. Кэширование (Caching): Хранение часто используемых данных или результатов вычислений в быстродоступной памяти (например, Redis, Memcached), чтобы уменьшить нагрузку на основные хранилища данных и ускорить ответы.
    • Клиентское кэширование (в браузере)
    • Серверное кэширование (In-memory, Distributed Cache)
    • Кэширование запросов к БД
  5. Балансировка нагрузки (Load Balancing): Распределение входящего трафика равномерно по доступным узлам, чтобы предотвратить перегрузку одного узла и обеспечить отказоустойчивость. Алгоритмы: Round Robin, Least Connections, IP Hash.
  6. Асинхронность и Очереди сообщений (Asynchronicity and Message Queues): Использование очередей (например, Ka

Знаком. Масштабирование — увеличение способности системы обрабатывать растущую нагрузку.

Основные принципы:

  1. Горизонтальное масштабирование (Scale Out): Добавление новых узлов (серверов, экземпляров сервисов) в систему. Проще в реализации для большинства современных приложений, особенно микросервисов.
  2. Вертикальное масштабирование (Scale Up): Увеличение ресурсов (CPU, RAM, диск) одного узла. Имеет физические ограничения и часто требует остановки сервиса для апгрейда.
  3. Сегментация/Шардинг (Partitioning/Sharding): Разделение данных или запросов на более мелкие, управляемые части, которые могут обрабатываться независимо разными узлами.
    • По данным: Например, шардинг базы данных по ключу или диапазону.
    • По функциональности: Разделение монолита на сервисы (микросервисная архитектура).
  4. Кэширование (Caching): Хранение часто используемых данных или результатов вычислений в быстродоступной памяти (например, Redis, Memcached), чтобы уменьшить нагрузку на основные хранилища данных и ускорить ответы.
    • Клиентское кэширование (в браузере)
    • Серверное кэширование (In-memory, Distributed Cache)
    • Кэширование запросов к БД
  5. Балансировка нагрузки (Load Balancing): Распределение входящего трафика равномерно по доступным узлам, чтобы предотвратить перегрузку одного узла и обеспечить отказоустойчивость. Алгоритмы: Round Robin, Least Connections, IP Hash.
  6. Асинхронность и Очереди сообщений (Asynchronicity and Message Queues): Использование очередей (например, Ka

Register or sign in to get access to full answers for all questions from the question bank.

scalabilitysystem-designperformance-optimizationload-balancingdistributed-systemsclustering