Escalabilidad Web - Fundamentos. Gustavo Picón Noviembre 2007

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1 Escalabilidad Web - Fundamentos Gustavo Picón Noviembre 2007

2 Escalabilidad Escalabilidad es aumentar la capacidad de atender usuarios o volumen de datos de manera lineal con la capacidad de cómputo añadida. Escalabilidad vertical: hacia arriba, upgrades a cada nodo Escalabilidad horizontal (hacia fuera): aumentar el número de nodos

3 Performance Escalabilidad no es performance Performance puede ayudar a escalabilidad Escalabilidad puede dañar performance individual Encontrar balance y costos

4 Tecnología y Arquitectura No mitos sólo se puede escalar con Java (JA!) PHP/Python/Ruby no escalan (JA!) La escalabilidad depende del diseño de la arquitectura, NO de la tecnología utilizada

5 Qué nos debemos preguntar? Qué tan rápidos somos? NO. Esto es performance. Si duplicamos el número de servidores, somos el doble de rápidos? SI. Esto es escalabilidad. No: qué tan rápido, Si: cuántos Load testing Probar con clientes lentos

6 Escalar verticalmente Reemplazar el servidor por uno mas grande Usar CPUs mas rápidos Un servidor que es el doble de rápido cuesta bastante mas que el doble. Las super computadoras no escalan así ;-)

7 Escalar horizontalmente Agregar servidores (1, 10, 100, 1000) Barato Depende de la red (gigabit, 10GB, Infiniband) Que podemos tener gratis: redundancia (HA!) Ojo: escalabilidad NO ES alta disponibilidad Pero se intersecan. Eliminar SPFs! (escalabilidad+ha+seguridad)

8 Shared Nothing (SN) Cada nodo es independiente y auto-suficiente Eliminar SPFs Storage separado DB separada de web server farm Caching! Memcached servers. Sesiones

9 Sesiones Una de las principales claves para escalar Nunca almacenarlas en el servidor. Nunca En serio, nunca. Jamás. Esto ayuda a escalar y es mas seguro

10 Caching La mejor performance: páginas estáticas Generarlas offline No funciona con MILLONES de páginas o muchas variaciones A nivel de aplicación Muchas desventajas No se puede usar con no-html (apis)

11 Caching bloques de HTML Hacer cache de bloques de html pre-generado Ensamblar la página resultante por request Desventajas: Poco control, no se puede usar con no-html (APIs)

12 Cache de datos Hacer cache de datos que son CAROS de obtener de la base de datos (JOINs, SPs, COUNT(), etc), o que requieren cálculo del servidor Generar página de los datos del cache Ventaja: se puede usar con contenido no-html (APIs) Aliviamos a las Bases de Datos (sus DBAs los amarán) Evitar tocar la BD

13 Estrategias de caching Cache HIT Cache MISS Conocer los hábitos de datos de la aplicación Revisar los logs de la BD (para saber que queries siguen llegando) Cache de toda la BD La BD se convierte en solo escritura (como Perl) Complicado en caching: expirar

14 Cuando expira el caching Pedimos un dato X Buscamos en cache (no está, cache MISS) Consultamos por X en la BD Almacenamos X en el cache por N minutos Retornamos X Pedimos un dato X Buscamos en cache (si está, cache HIT) Retornamos X

15 Stampeding Algoritmo anterior funciona solo con poca concurrencia Si una clave expira, y un query demora Y segundos para una concurrencia de Z usuarios/s, corremos el riesgo de Y*Z queries a la BD en unos pocos segundos Pésima performance, matamos lentamente a la BD Stampeding (estampidas) Locks, sleep, trabajoso pero necesario

16 Mejor: no expirar nunca el cache Pedimos un dato X, siempre esta en cache (100% HIT) Al modificar X: Actualizamos la BD Inmediatamente actualizamos el cache (que nunca expira) Complicado, no hay nada out-of-the-box que haga esto Fallback: leer de la BD y almacenar en cache

17 Memcached We love LiveJournal Usuarios: wikipedia, slashdot, digg, facebook, livejournal, etc Storage = RAM Event based (no procesos/threads) Basado en nodos, fácil de hacer granjas APIs en multitud de lenguajes

18 Base de Datos Lo mas complicado de hacer escalar El SPOF mas común DISTRIBUIR Spindles, discos, nodos (RAID, network RAID) Agregar multimaster/esclavos ayuda a escalar... hasta un límite. Solo se distribuyen lecturas, no escrituras Problema clásico al crecer: Las BDs estan escribiendo todo el tiempo

19 Particionar los datos 1er paso: denormalizar La normalización es para nenitas - Cal Henderson 2do paso: sharding La integridad referencial es para nenitas - tabo Dividir bloques de datos por DB server Por roles que nunca harán joins O hacer joins en la aplicación

20 Denormalizar aun más Tablas resúmen GROUP BY COUNT Bases de datos resúmen para búsquedas (full-text search) índices de datos particionados

21 Stored Procedures? NO No escalan horizontalmente Trabajo en la BD? (cuento de vendors) Trabajo en el APP server! Solo en casos críticos (no hay que ser dogmáticos tampoco)

22 Almacenamiento Estático Almacenar BLOBs en la BD merece fusilamiento A menos que trabajes para Google Usar el filesystem (muy eficiente en linux/bsd) Metadata en la BD Amazon S3, Joyent Bingodisk

23 Servidor Web? Apache con módulos = pesado Memoria límite Agregar mas servidores = bueno, pero ahorrar también Lighttpd FastCGI (nginx, scgi) Apache tambien soporta fastcgi Lighttpd/nginx para contenido estático

24 Clientes Lentos Proxy Reverso Caching no deseable (squid) Perlbal Perlbal tambien hace balanceo de carga! (we love LiveJournal)

25 Buenas prácticas Unicode (UTF-8) Backups Subversion (SVN) Configuración en SVN Scripts para deployment Logs de BD (binarios), para desaster recovery Log queries/páginas lentas

26 Use the source Luke

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