Ctrip は中国最大のオンライン旅行プラットフォームの 1 つであり、ビジネスの成長と発展に伴い、注文量も爆発的に増加しています。この課題に対処するために、Ctrip は 10 倍の注文に対応できるようデータベース アーキテクチャをアップグレードすることを決定しました。この記事では、Ctrip のデータベース アーキテクチャをアップグレードする実践的なプロセスを紹介し、対応するソース コードを提供します。
1. 要件分析
データベース アーキテクチャのアップグレードを開始する前に、Ctrip チームはまず包括的な要件分析を実施しました。彼らは、現在のデータベース アーキテクチャが大規模な注文の高い同時アクセス要件を満たすことができず、パフォーマンスのボトルネックとシステム クラッシュのリスクの増加につながっていることを発見しました。したがって、彼らは次のニーズを特定しました。
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高いスケーラビリティ: 新しいデータベース アーキテクチャは優れたスケーラビリティを備え、注文量の増加に応じてシームレスに拡張できる必要があります。
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高可用性: システムは高可用性を維持し、障害または部分的なノード障害が発生した場合でも安定したサービスを提供できなければなりません。
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高パフォーマンス: データベース アーキテクチャは、低遅延と高スループットを維持しながら、大規模な同時読み取りおよび書き込みリクエストを処理できる必要があります。
2. アーキテクチャ設計
需要分析に基づいて、Ctrip チームは次のデータベース アーキテクチャのアップグレード計画を設計しました。
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データベース シャーディング
Ctrip は、スケーラビリティの問題を解決するために水平シャーディングを選択しました。注文データを特定のルールに従って分割し、複数のデータベース ノードに保存します。このようにして、各データベース ノードは注文データの一部を処理するだけで済み、システムのスケーラビリティが大幅に向上します。 -
マスター/スレーブ レプリケーション
可用性を向上させるために、Ctrip はマスター/スレーブ レプリケーション メカニズムを導入しました。各データベース シャードにはマスター ノードと複数のスレーブ ノードがあり、マスター ノードは書き込み操作の処理を担当し、スレーブ ノードは読み取り操作に使用されます。このようにして、マスター ノードに障害が発生した場合、すぐにスレーブ ノードに切り替えてシステムの継続性を確保できます。 -
データ キャッシュ 読み取り
および書き込みのパフォーマンスを向上させるために、Ctrip はデータベースのフロントエンド キャッシュ層として Redis などの分散キャッシュ システムを使用します。これにより、数を減らすことができます