From 28e1a8b181fcc5e1aec2a2665e78a732b67e311e Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: voitau
@@ -76,7 +63,7 @@ l10n:p -->
Это постоянно обновляемый проект с открытым исходным кодом.
-[Contributions](#contributing) очень приветствуются!
+[Содействие](#содействуйте) очень приветствуется!
-### Подготовка к собеседованию по проектированию системы
+### Подготовка к собеседованию по проектированию систем
В дополнение к интервью по написанию кода, проектирование систем является **обязательным компонентом процесса технического интервью** во многих технологических компаниях.
@@ -102,11 +89,11 @@ l10n:p -->
Дополнительные темы для подготовки к собеседованию:
-* [Study guide](#study-guide)
-* [How to approach a system design interview question](#how-to-approach-a-system-design-interview-question)
-* [System design interview questions, **with solutions**](#system-design-interview-questions-with-solutions)
-* [Object-oriented design interview questions, **with solutions**](#object-oriented-design-interview-questions-with-solutions)
-* [Additional system design interview questions](#additional-system-design-interview-questions)
+* [Руководство](#руководство)
+* [Как отвечать на вопросы на интервью по проектированию систем](#как-отвечать-на-вопросы-на-интервью-по-проектированию-систем)
+* [Вопросы на интервью по проектированию систем с решениями](#вопросы-на-интервью-по-проектированию-систем-с-решениями)
+* [Вопросы на интервью по объектно-ориентированному программированию с решениями](#вопросы-на-интервью-по-объектно-ориентированному-программированию-с-решениями)
+* [Дополнительные вопросы на интервью по проектированию систем](#дополнительные-вопросы-на-интервью-по-проектированию-систем)
-## Anki flashcards
+## Карточки Anki
-
@@ -992,7 +990,7 @@ l10n:p --> * **Доступность (Availability)** - любой запрос возвращает результат, но без гарантии, что он содержит самую актуальную версию данных. * **Устойчивость к разделению (Partition Tolerance)** - система продолжает работать, несмотря на произвольное разделение узлов системы из-за проблем с сетью. -*Сетевые соединения ненадеждны, поэтому поддерживать **устойчивость к разделению** необходимо. Выбор придется делать между **согласованностью данных** и **доступностью**.* +*Сетевые соединения ненадежны, поэтому поддерживать **устойчивость к разделению** необходимо. Выбор придется делать между **согласованностью данных** и **доступностью**.* Waiting for a response from the partitioned node might result in a timeout error. CP is a good choice if your business needs require atomic reads and writes. l10n:p --> -#### CP - consistency and partition tolerance +#### CP - Согласованность данных и Устойчивость к разделению При таком подходе ожидание ответа от узла может привести к ошибке - истечению времени ожидания (timeout error). CP решение хорошо подходит для систем, где необходима атомарность операций чтения и записи. @@ -1012,11 +1010,11 @@ Responses return the most recent version of the data available on a node, which AP is a good choice if the business needs allow for [eventual consistency](#eventual-consistency) or when the system needs to continue working despite external errors. l10n:p --> -#### AP - availability and partition tolerance +#### AP - Доступность и Устойчивость к разделению При таком решении ответы на запросы возвращают данные, которые могут быть не самыми актуальными. Операция на запись может занять некоторое время, если придется ожидать восстановления потерянного соединения с одним из узлов распределённой системы. -AP решение подходит для систем, где система должна продолжать работать несмотря на внешние ошибки и допустима [eventual consistency](#eventual-consistency). +AP решение подходит для систем, где система должна продолжать работать несмотря на внешние ошибки и допустима [Согласованность в конечном счете](#согласованность-в-конечном-счете). -### Source(s) and further reading +### Источники и дополнительные ссылки * [CAP theorem revisited](http://robertgreiner.com/2014/08/cap-theorem-revisited/) * [A plain english introduction to CAP theorem](http://ksat.me/a-plain-english-introduction-to-cap-theorem) @@ -1038,9 +1036,9 @@ l10n:p --> With multiple copies of the same data, we are faced with options on how to synchronize them so clients have a consistent view of the data. Recall the definition of consistency from the [CAP theorem](#cap-theorem) - Every read receives the most recent write or an error. l10n:p --> -## Consistency patterns +## Шаблоны реализации согласованности -В распределённой системе можете существовать несколько копий одних и тех же данных. Для достижения согласованности данных, получаемых клиенстким приложением, существует несколько подходов синхронизации этих копий. +В распределённой системе можете существовать несколько копий одних и тех же данных. Для достижения согласованности данных, получаемых клиентским приложением, существует несколько подходов синхронизации этих копий. Вспомните определение согласованности из [Теоремы CAP](#теорема-cap) - каждая операция чтения возвращает либо самую записанную версию, либо ошибку. -### Weak consistency +### Слабая согласованность После операции записи данных, операция чтения может увидеть эти данные, а может и не увидеть. Используется подход, при котором можно сделать как можно лучше, но с учетом данной ситуации. -Этот подход используеются в таких системах, как memcached. Слабая согласованность применяется в таких системах как VoIP, видео чаты и игры реального времени на несколько игроков. +Этот подход используется в таких системах, как memcached. Слабая согласованность применяется в таких системах как VoIP, видео чаты и игры реального времени на несколько игроков. -### Eventual consistency +### Согласованность в конечном счете После операции записи данных, операция чтения в конечном счете увидит эти данные (обычно в течение нескольких миллисекунд). Данных в таком случае реплицируются асинхронно. @@ -1078,11 +1076,11 @@ After a write, reads will see it. Data is replicated synchronously. This approach is seen in file systems and RDBMSes. Strong consistency works well in systems that need transactions. l10n:p --> -### Strong consistency +### Сильная согласованность После операции записи данных, операция чтения увидит эти данны. Данные реплицируются синхронно. -Такой подход используеются в файловых системаях и реляционных БД. Сильная согласованность хорошо подходит для систем, где требуются транзакции. +Такой подход используется в файловых системах и реляционных БД. Сильная согласованность хорошо подходит для систем, где требуются транзакции. * [Transactions across data centers](http://snarfed.org/transactions_across_datacenters_io.html) l10n:p --> -### Source(s) and further reading +### Источники и дополнительные ссылки * [Transactions across data centers](http://snarfed.org/transactions_across_datacenters_io.html) @@ -1100,7 +1098,7 @@ l10n:p --> There are two main patterns to support high availability: **fail-over** and **replication**. l10n:p --> -## Availability patterns +## Шаблоны доступности Для обеспечения высокой доступности существует два основных паттерна: **отказоустойчивость** и **репликация**. @@ -1108,7 +1106,7 @@ l10n:p --> ### Fail-over l10n:p --> -### Fail-over +### Отказоустойчивость -#### Active-passive +#### Активный-пассивный В таком режиме, активный и пассивный сервер, находящийся в режиме ожидания, обмениваются специальными сообщениями - heartbeats. Если такой сообщение не приходит, то пассивный сервер получает IP адрес активного сервера и восстанавливает работу сервера. @@ -1141,13 +1139,13 @@ If the servers are public-facing, the DNS would need to know about the public IP Active-active failover can also be referred to as master-master failover. l10n:p --> -#### Active-active +#### Активный-активный В таком режиме, оба сервера обрабатывают клиентские запросы, распределяют нагрузку между собой. Если сервера имеют общий доступ, то публичные IP адреса обоих серверов должны быть зарегистрированы в DNS. Если сервера находятся во внутренней сети, то клиентское приложение знать про оба сервера. -Режим "активный-активный" также известен как "ведущий-ведущий". +Режим "активный-активный" также известен как "Master-Master". * There is a potential for loss of data if the active system fails before any newly written data can be replicated to the passive. l10n:p --> -### Disadvantage(s): failover +### Недостатки отказоустойчивости * Отказоустойчивость делает систему более сложной и требует большего количества аппаратного обеспечения. * Существует вероятность потери данных, если данных не успели реплицироваться во время переключения активного и пассивного серверов. @@ -1165,7 +1163,7 @@ l10n:p --> ### Replication l10n:p --> -### Replication +### Репликация -#### Master-slave and master-master +#### Master-Slave и Master-Master -Эта тема обсуждается далее в разделе [Database](#database): +Эта тема обсуждается далее в разделе [Базы данных](#базы-данных): -* [Master-slave replication](#master-slave-replication) -* [Master-master replication](#master-master-replication) +* [Репликация Master-Slave](#репликация-master-slave) +* [Репликация Master-Master](#репликация-master-master) Availability is often quantified by uptime (or downtime) as a percentage of time the service is available. Availability is generally measured in number of 9s--a service with 99.99% availability is described as having four 9s. l10n:p --> -### Availability in numbers +### Доступность в цифрах -Доступность обычно измеряется как сотношение времени, когда система доступна ко всему промежутку времени измерения. Обычно это количество девяток. Говорят, что сервис с доступностью 99.99%, имеет доступность в четыре девятки. +Доступность обычно измеряется как соотношение времени, когда система доступна ко всему промежутку времени измерения. Обычно это количество девяток. Говорят, что сервис с доступностью 99.99%, имеет доступность в четыре девятки. | Downtime per day | 1m 26.4s | l10n:p --> -#### 99.9% availability - three 9s +#### Доступность 99.9% - 3 девятки | Длительность | Допустимое время простоя | |------------------------|--------------------------| @@ -1224,7 +1222,7 @@ l10n:p --> | Downtime per day | 8.6s | l10n:p --> -#### 99.99% availability - four 9s +#### Доступность 99.99% - четыре девятки | Длительность | Допустимое время простоя | |------------------------|--------------------------| @@ -1239,7 +1237,7 @@ l10n:p --> If a service consists of multiple components prone to failure, the service's overall availability depends on whether the components are in sequence or in parallel. l10n:p --> -#### Availability in parallel vs in sequence +#### Параллельная и последовательная доступность Если сервис состоит из нескольких компонентов, которые могут отказать в обслуживании, доступность сервиса зависит от того, как связаны эти компоненты - последовательно или параллельно. @@ -1255,7 +1253,7 @@ Availability (Total) = Availability (Foo) * Availability (Bar) If both `Foo` and `Bar` each had 99.9% availability, their total availability in sequence would be 99.8%. l10n:p --> -###### In sequence +###### Последовательная доступность Общая доступность уменьшается, если два компонента (например, Foo и Bar) с доступностью менее 100% связаны последовательно: @@ -1275,7 +1273,7 @@ Availability (Total) = 1 - (1 - Availability (Foo)) * (1 - Availability (Bar)) If both `Foo` and `Bar` each had 99.9% availability, their total availability in parallel would be 99.9999%. l10n:p --> -###### In parallel +###### Параллельная доступность Общая доступность увеличивается, если два компонента с доступностью менее 100% связаны параллельно: @@ -1311,7 +1309,7 @@ Services such as [CloudFlare](https://www.cloudflare.com/dns/) and [Route 53](ht * Geolocation-based l10n:p --> -## Domain name system +## Систем доменных имен
@@ -1319,7 +1317,7 @@ l10n:p --> Источник: DNS security presentation
-Система домменных имен (DNS) преобразует доменное имя (например, www.example.com) в IP адрес. +Система доменных имен (DNS) преобразует доменное имя (например, www.example.com) в IP адрес. DNS иерархична и имеет несколько корневых серверов. Информацию о том, какой DNS сервер надо использовать, предоставляется вашим маршрутизатором или интернет-провайдером. Нижестоящие DNS сервера кэшируют таблицы соответствия хостов и IP адресов, которые могут устаревать из-за задержки обновления. Результаты преобразования могут быть закэшированы браузером или операционной системой на определенное [Время жизни (Time to live - TTL)](https://ru.wikipedia.org/wiki/Time_to_live) @@ -1330,14 +1328,14 @@ DNS иерархична и имеет несколько корневых се * **Запись A (address)** - связывает имя с IP адресом. * **CNAME (canonical)** - связывает имя с другим именем, записью CNAME (example.com to www.example.com) или записью А. -Такие сервисы, как [CloudFlare](https://www.cloudflare.com/dns/) и [Route 53](https://aws.amazon.com/route53/) предоставляют управлемые DNS сервисы. Некоторые DNS сервисы могут направлять трафик, используя различные методы: +Такие сервисы, как [CloudFlare](https://www.cloudflare.com/dns/) и [Route 53](https://aws.amazon.com/ru/route53/) предоставляют полностью управляемые сервис DNS сервисы. Некоторые DNS сервисы могут направлять трафик, используя различные методы: -* взвешенный циклический ([Weighted round robin](https://www.g33kinfo.com/info/round-robin-vs-weighted-round-robin-lb)): +* взвешенный цикличекий ([Weighted round robin](https://www.g33kinfo.com/info/round-robin-vs-weighted-round-robin-lb)): * предотвращает попадания трафика на сервера, находящиеся на обслуживании * балансирует трафик для кластера, размер которого может меняться * может использоваться для A/B тестирования * на основе задержки отклика серверов -* на основе геораспределения серверов +* на основе гео-распределения серверов -### Disadvantage(s): DNS +### Недостатки DNS * Запрос на DNS сервер занимает некоторое время, которое может быть сокращено, используя кэширование, описанное выше. * Управление DNS серверами может быть трудоёмким и поэтому обычно они управляются [правительствами государств, интернет-провайдерами и большими компаниями](http://superuser.com/questions/472695/who-controls-the-dns-servers/472729) @@ -1361,7 +1359,7 @@ l10n:p --> * [DNS articles](https://support.dnsimple.com/categories/dns/) l10n:p --> -### Source(s) and further reading +### Источники и дополнительные ссылки * [DNS architecture](https://technet.microsoft.com/en-us/library/dd197427(v=ws.10).aspx) * [Wikipedia (ru)](https://ru.wikipedia.org/wiki/DNS) @@ -1384,7 +1382,7 @@ Serving content from CDNs can significantly improve performance in two ways: * Your servers do not have to serve requests that the CDN fulfills l10n:p --> -## Content delivery network +## Сеть доставки содержимого (CDN)@@ -1402,9 +1400,9 @@ Push CDNs receive new content whenever changes occur on your server. You take f Sites with a small amount of traffic or sites with content that isn't often updated work well with push CDNs. Content is placed on the CDNs once, instead of being re-pulled at regular intervals. l10n:p --> -### Push CDNs +### Push CDN -Содержимое Pull CDN обновляется тогда, когда оно обновлеятся на сервере. Разработчик сайта загружает содержимое на CDN и обновляет соотвествующие URL адреса, чтобы они указывали на CDN. Далее, можно сконфигурировать время жизни содержимого в CDN и когда оно должно быть обновлено. Загружается только новое или обновленное содержимое, минимизируя трафик и увеличивая объем хранящихся данных в CDN. +Содержимое Push CDN обновляется тогда, когда оно обновляется на сервере. Разработчик сайта загружает содержимое на CDN и обновляет соответствующие URL адреса, чтобы они указывали на CDN. Далее, можно сконфигурировать время жизни содержимого в CDN и когда оно должно быть обновлено. Загружается только новое или обновленное содержимое, минимизируя трафик и увеличивая объем хранящихся данных в CDN. -### Pull CDNs +### Pull CDN -Pull CDN загружает новое содержимое при первом обращении пользователя. Разработчик сайта оставляет содержимое на своем сервере, но обновляет адреса, чтобы они указывали на CDN. В результате, запрос обрабатывается медленее, ожидая пока содержимое будет закэшировано в CDN. +Pull CDN загружает новое содержимое при первом обращении пользователя. Разработчик сайта оставляет содержимое на своем сервере, но обновляет адреса, чтобы они указывали на CDN. В результате, запрос обрабатывается медленнее, ожидая пока содержимое будет закэшировано в CDN. [Время жизни (Time to live - TTL)](https://ru.wikipedia.org/wiki/Time_to_live) определяет как долго содержимое будет закэшировано. Pull CDN минимизирует объем хранящихся данных в CDN, но может привести к дополнительному трафику, если время жизни в CDN истекло, а файл на сервере изменен не был. @@ -1432,10 +1430,10 @@ Pull CDN подходит для загруженных сайтов. Трафи * CDNs require changing URLs for static content to point to the CDN. l10n:p --> -### Disadvantage(s): CDN +### Недостатки CDN * Стоимость CDN может быть высока и зависит от объема трафика, но стоит иметь в виду и дополнительные расходы, которые будут если CDN не использовать. -* Содежимое в CDN может оказаться устаревшим, если оно будет обновлено до того, как истечет время жизни (TTL). +* Содержимое в CDN может оказаться устаревшим, если оно будет обновлено до того, как истечет время жизни (TTL). * Исходные URL ссылки должны быть изменены и указывать на CDN. * [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Content_delivery_network) l10n:p --> -### Source(s) and further reading +### Источники и дополнительные ссылки * [Globally distributed content delivery](https://figshare.com/articles/Globally_distributed_content_delivery/6605972) * [The differences between push and pull CDNs](http://www.travelblogadvice.com/technical/the-differences-between-push-and-pull-cdns/) @@ -1487,7 +1485,7 @@ Load balancers can route traffic based on various metrics, including: * [Layer 7](#layer-7-load-balancing) l10n:p --> -## Load balancer +## Балансировщик нагрузки
@@ -1507,18 +1505,18 @@ l10n:p --> * **SSL-терминация** - расшифровка входящих запросов и шифровка ответов; в таком случае бэкенд-сервера не тратят свои ресурсы на эти потенциально трудоемкие операции * нет необходимости устанавливать [X.509 сертификаты](https://ru.wikipedia.org/wiki/X.509) -* **Сохранение сессии** - выдает куки и перенаправляет клиенсткий запрос на тот же сервер в случае, если сами веб-приложения не хранят сессии. +* **Сохранение сессии** - выдает куки и перенаправляет клиентский запрос на тот же сервер в случае, если сами веб-приложения не хранят сессии. -Для защиты от сбоев, можно использовать вместе несколько балансировщиков в [active-passive](#active-passive) или [active-active](#active-active) режиме. +Для защиты от сбоев, можно использовать вместе несколько балансировщиков в режимах [Активный-Пассивный](#активный-пассивный) или [Активный-Активный](#активный-активный). -Балансировщики могут направлять трафик опираюсь на различные метрики, включая: +Балансировщики могут направлять трафик опираясь на различные метрики, включая: * случайно * наименее загруженные сервер * сессия/куки * взвешенный циклический ([Weighted round robin](https://www.g33kinfo.com/info/round-robin-vs-weighted-round-robin-lb)) -* [Layer 4](#layer-4-load-balancing) -* [Layer 7](#layer-7-load-balancing) +* [Layer 4](#layer-4-балансировка) +* [Layer 7](#layer-7-балансировка) Layer 4 load balancers look at info at the [transport layer](#communication) to decide how to distribute requests. Generally, this involves the source, destination IP addresses, and ports in the header, but not the contents of the packet. Layer 4 load balancers forward network packets to and from the upstream server, performing [Network Address Translation (NAT)](https://www.nginx.com/resources/glossary/layer-4-load-balancing/). l10n:p --> -### Layer 4 load balancing +### Layer 4 балансировка -Для распределения запросов балансировщики 4го уровня используют транспортный уровень модели OSI [transport layer](#communication). Обычно, используются IP адрес и порт источника и получателя из заголовков пакетов, но не из их содержимого. Балансировщики этого уровня перенаправляют сетевые пакеты с серверов, используя [Network Address Translation (NAT)](https://www.nginx.com/resources/glossary/layer-4-load-balancing/). +Для распределения запросов балансировщики 4го уровня используют [Транспортный уровень](#взаимодействие) модели OSI. Обычно, используются IP адрес и порт источника и получателя из заголовков пакетов, но не из их содержимого. Балансировщики этого уровня перенаправляют сетевые пакеты с серверов, используя [Network Address Translation (NAT)](https://www.nginx.com/resources/glossary/layer-4-load-balancing/). -### Layer 7 load balancing +### Layer 7 балансировка -Для распределения запросов балансировщики 7го уровня используют прикладной уровень модели OSI [application layer](#communication). Для этого могут быть задействованы заголовок, сообщение и куки. Балансировщики на этом уровне прерывают сетевой трафик, сканируют сообщение, принимают решение, куда отправить запрос и открывают соединение с выбранным сервером. Например, они могут отправить запрос на видео на видео-сервер, а запрос на биллинг - на сервера с усиленной безопасностью. +Для распределения запросов балансировщики 7го уровня используют [Прикладной уровень](#взаимодействие) модели OSI. Для этого могут быть задействованы заголовок, сообщение и куки. Балансировщики на этом уровне прерывают сетевой трафик, сканируют сообщение, принимают решение, куда отправить запрос и открывают соединение с выбранным сервером. Например, они могут отправить запрос на видео на видео-сервер, а запрос на биллинг - на сервера с усиленной безопасностью. -Балансировка на 4м уровне быстрее и требует меньше ресусров, чем на 7м уровне, но имеет меньшую гибкость. Хотя на современном аппаратном обеспечении эта разница может быть незаметна. +Балансировка на 4м уровне быстрее и требует меньше ресурсов, чем на 7м уровне, но имеет меньшую гибкость. Хотя на современном аппаратном обеспечении эта разница может быть незаметна. Load balancers can also help with horizontal scaling, improving performance and availability. Scaling out using commodity machines is more cost efficient and results in higher availability than scaling up a single server on more expensive hardware, called **Vertical Scaling**. It is also easier to hire for talent working on commodity hardware than it is for specialized enterprise systems. l10n:p --> -### Horizontal scaling +### Горизонтальное масштабирование Балансировщики нагрузки могут быть использованы для горизонтального масштабирования, улучшая производительность и доступность. "Масштабирование вширь" используя стандартные сервера дешевле и приводит к более высокой доступности, чем "масштабирование вверх" одного сервера с более дорогим аппаратным обеспечением (**Вертикальное масштабирование**). Так же проще найти и специалиста, который умеет работать со стандартным аппаратным обеспечением, чем со специализированными Enterprise-системами. @@ -1563,11 +1561,11 @@ l10n:p --> * Downstream servers such as caches and databases need to handle more simultaneous connections as upstream servers scale out l10n:p --> -#### Disadvantage(s): horizontal scaling +#### Недостатки горизонтального масштабирования -* Горизонтальное масштабирование увеливает сложность система и предполагает клонирование серверов: +* Горизонтальное масштабирование увеличивает сложность системы и предполагает клонирование серверов: * Сервера не должны хранить состояние, например сессию или изображение пользователя - * Сессии должны хранится в центразиванном хранилище, например в [database](#database) (SQL, NoSQL) или в [cache](#cache) (Redis, Memcached) + * Сессии должны хранится в централизованном хранилище, например в [Базе данных](#базы-данных) (SQL, NoSQL) или в [Кэше](#кэширование) (Redis, Memcached) * С увеличением количества серверов, принимающие сервера на следующем уровне должны обрабатывать больше одновременных запросов * A single load balancer is a single point of failure, configuring multiple load balancers further increases complexity. l10n:p --> -### Disadvantage(s): load balancer +### Недостатки балансировщика -* Балансировщик нагрузки может стать узким место в производительности системы, если он неправильно сконфигурирован или его аппаратное обеспечение слишком слабое. +* Балансировщик нагрузки может стать узким местом в производительности системы, если он неправильно настроен или его аппаратное обеспечение слишком слабое. * Балансировщик нагрузки позволяет избежать единой точки отказа, но увеличивает совокупную сложность всей системы. * Единственный балансировщик становится единой точкой отказа, использование нескольких балансировщиком еще больше усложняет систему. @@ -1596,7 +1594,7 @@ l10n:p --> * [ELB listener config](http://docs.aws.amazon.com/elasticloadbalancing/latest/classic/elb-listener-config.html) l10n:p --> -### Source(s) and further reading +### Источники и дополнительные ссылки * [NGINX architecture](https://www.nginx.com/blog/inside-nginx-how-we-designed-for-performance-scale/) * [HAProxy architecture guide](http://www.haproxy.org/download/1.2/doc/architecture.txt) @@ -1633,7 +1631,7 @@ Additional benefits include: * Etc l10n:p --> -## Reverse proxy (web server) +## Обратный прокси-сервер (Reverse proxy)
@@ -1642,12 +1640,12 @@ l10n:p -->
@@ -1722,9 +1720,9 @@ l10n:p --> Source: Intro to architecting systems for scale
-Разделение веб-уровня и уровня приложение (так же известного как уровень платформы) позволяет масштабировать и настраивать оба уровня независимо. Для добавления нового API может понадобиться добавление нового сервера на уровне приложение, но необязатльно на веб-уровне. **Принцип единой отвественности** подразумевает созданте небольших и автономных сервисов, который работают вместе. Небольшие команды с небольшими сервисами могут быстрее расти. +Разделение веб-уровня и уровня приложения (так же известного как уровень платформы) позволяет масштабировать и настраивать оба уровня независимо. Для добавления нового API может понадобиться добавление нового сервера на уровне приложение, но необязательно на веб-уровне. **Принцип единой ответственности** подразумевает создание небольших и автономных сервисов, который работают вместе. Небольшие команды с небольшими сервисами могут быстрее расти. -Worker-сервера на уровне приложений позволяют поддерживать [asynchronism](#asynchronism). +Worker-сервера на уровне приложений позволяют поддерживать [Асинхронность](#асинхронность). -### Microservices +### Микросервисы -[Микросервисная архитектура](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B8%D0%BA%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D1%80%D1%85%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B0) может быть описана как набор независимо развёртываемых, небольших, модульных сервисов. Каждый сервис работает как независый процесс и взаимодействует на основе предустановленного легковесного протокола для обслуживания бизнес задачи. 1 +[Микросервисная архитектура](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B8%D0%BA%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D1%80%D1%85%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B0) может быть описана как набор независимо развёртываемых, небольших, модульных сервисов. Каждый сервис работает как независимый процесс и взаимодействует на основе предустановленного легковесного протокола для обслуживания бизнес задачи. 1 -Микросервисы Pinterest могут включать: профиль пользователя, подписчик, лента, поиск, загрущка фото и т.д. +Микросервисы Pinterest могут включать: профиль пользователя, подписчик, лента, поиск, загрузка фото и т.д. Systems such as [Consul](https://www.consul.io/docs/index.html), [Etcd](https://coreos.com/etcd/docs/latest), and [Zookeeper](http://www.slideshare.net/sauravhaloi/introduction-to-apache-zookeeper) can help services find each other by keeping track of registered names, addresses, and ports. [Health checks](https://www.consul.io/intro/getting-started/checks.html) help verify service integrity and are often done using an [HTTP](#hypertext-transfer-protocol-http) endpoint. Both Consul and Etcd have a built in [key-value store](#key-value-store) that can be useful for storing config values and other shared data. l10n:p --> -### Service Discovery +### Обнаружение сервисов (Service Discovery) -Ведя учет зарегистрованных имен, адресов и порто, такие системы как [Consul](https://www.consul.io/docs/index.html), [Etcd](https://coreos.com/etcd/docs/latest), и [Zookeeper](http://www.slideshare.net/sauravhaloi/introduction-to-apache-zookeeper) помогают сервисам находит друг друга. Проверки состояния [Health checks](https://www.consul.io/intro/getting-started/checks.html) позволяют убедиться в работоспособности сервера с помощью [HTTP](#hypertext-transfer-protocol-http) запросы. Consul и Etcd имеют [key-value store](#key-value-store), которое может быть полезно для хранения конфигурации и других общих данных. +Ведя учет зарегистрированных имен, адресов и портов, такие системы как [Consul](https://www.consul.io/docs/index.html), [Etcd](https://coreos.com/etcd/docs/latest), и [Zookeeper](http://www.slideshare.net/sauravhaloi/introduction-to-apache-zookeeper) помогают сервисам находит друг друга. Проверки состояния [Health checks](https://www.consul.io/intro/getting-started/checks.html) позволяют убедиться в работоспособности сервера с помощью [HTTP](#http-hypertext-transfer-protocol) запросы. Consul и Etcd имеют [Хранилище типа ключ-значение](#хранилище-типа-ключ-значение), которое может быть полезно для хранения конфигурации и других общих данных. * Microservices can add complexity in terms of deployments and operations. l10n:p --> -### Disadvantage(s): application layer +### Недостатки уровня приложений -* Добавление уровня приложений со слабосвязанными сервисами требует другого подхода для архитектуры и процессов (в отличие от монолитной системы). +* Добавление уровня приложений со слабо связанными сервисами требует другого подхода для архитектуры и процессов (в отличие от монолитной системы). * Микросервисная архитектура усложняет развертывание и эксплуатацию сервисов. * [Here's what you need to know about building microservices](https://cloudncode.wordpress.com/2016/07/22/msa-getting-started/) l10n:p --> -### Source(s) and further reading +### Источники и дополнительные ссылки * [Intro to architecting systems for scale](http://lethain.com/introduction-to-architecting-systems-for-scale) * [Crack the system design interview](http://www.puncsky.com/blog/2016-02-13-crack-the-system-design-interview) @@ -1790,7 +1788,7 @@ l10n:p --> l10n:p --> -## Database +## Базы данных@@ -1813,11 +1811,11 @@ A relational database like SQL is a collection of data items organized in tables There are many techniques to scale a relational database: **master-slave replication**, **master-master replication**, **federation**, **sharding**, **denormalization**, and **SQL tuning**. l10n:p --> -### Relational database management system (RDBMS) +### Реляционные системы управления базами данных -Реляционная база данных (SQL) - это набор данных, организованных в виде таблиц. +Реляционная база данных (Relational database management system, RDBMS, SQL) - это набор данных, организованных в виде таблиц. -**ACID** - описывает набор свойст [транзакций для реляционных баз данных](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B7%D0%B0%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F_(%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0)). +**ACID** - описывает набор свойств [транзакций для реляционных баз данных](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B7%D0%B0%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F_(%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0)). * **Атомарность (Atomicity)** - каждая транзакция выполняется либо целиком, либо не выполняется совсем (откатывается) * **Согласованность (Consistency)** - любая транзакция переводит базу данных из одного правильного состояния в другое правильное состояние, сохраняя согласованность данных @@ -1826,8 +1824,8 @@ l10n:p --> Существует ряд подходов для масштабирования реляционных баз данных: -* репликация "ведущий-ведомый" -* репликация "ведущий-ведущий" +* репликация "Master-Slave" +* репликация "Master-Master" * федерализация * шардирование * денормализация @@ -1845,7 +1843,7 @@ The master serves reads and writes, replicating writes to one or more slaves, wh
l10n:p --> -#### Master-slave replication +#### Репликация Master-Slave Ведущий сервер работает на чтение и запись, реплицируя записи на один или более ведомых серверов. Ведомый сервер работает только на чтение. Ведомые сервера могу реплицировать на дополнительные ведомые сервера (как в древовидной структуре). Если ведущий сервер перестает работать, система продолжает работать в режиме только на чтение до тех пор, пока один из ведомых серверов не станет ведущим, или пока новый ведущий сервер не будет создан. @@ -1863,10 +1861,10 @@ l10n:p --> * See [Disadvantage(s): replication](#disadvantages-replication) for points related to **both** master-slave and master-master. l10n:p --> -##### Disadvantage(s): master-slave replication +##### Недостатки репликации master-slave * Для переключения ведомого сервера в ведущий необходима дополнительная логика -* См. [Disadvantage(s): replication](#disadvantages-replication) для пунктом, характерных для подходов "ведущий-ведомый" и "ведущий-ведущий". +* См. [Недостатки репликации](#недостатки-репликации) для пунктом, характерных для подходов "Master-Slave" и "Master-Master". -#### Master-master replication +#### Репликация Master-Master Оба ведущих сервера работают на чтение и запись и координирует операции записи между собою. Если один из ведущих серверов перестают работать, система может продолжать работать на чтение и запись. @@ -1899,12 +1897,12 @@ l10n:p --> * See [Disadvantage(s): replication](#disadvantages-replication) for points related to **both** master-slave and master-master. l10n:p --> -##### Disadvantage(s): master-master replication +##### Недостатки репликации Master-Master -* Необходим балансировщик нагрузки или понадобиться изменить логику приложение для опеределения куда будет идти запись. -* Большинство систем "ведущий-ведущий" либо слабо согласованы (нарушая ACID) либо имеют большую задержку из-за необходимости синхронизации. +* Необходим балансировщик нагрузки или понадобиться изменить логику приложение для определения куда будет идти запись. +* Большинство систем "Master-Master" либо слабо согласованы (нарушая ACID) либо имеют большую задержку из-за необходимости синхронизации. * При возрастании количества серверов на запись (ведущих) возрастает задержка и возникает необходимость разрешения конфликтов. -* См. [Disadvantage(s): replication](#disadvantages-replication) для пунктом, характерных для подходов "ведущий-ведомый" и "ведущий-ведущий". +* См. [Недостатки репликации](#недостатки-репликации) для пунктом, характерных для подходов "Master-Slave" и "Master-Master". * Replication adds more hardware and additional complexity. l10n:p --> -##### Disadvantage(s): replication +##### Недостатки репликации * Существует риск потери данных, если ведущий сервер перестает работать до того, как новые данные будут реплицированы на другие сервера. * Операции записи реплицируются на ведомый сервера. Если совершается много операций на запись, ведомые сервера могут быть перегружены реплицированием этих операций, влияя на производительность операций на чтение. @@ -1931,7 +1929,7 @@ l10n:p --> * [Multi-master replication](https://en.wikipedia.org/wiki/Multi-master_replication) l10n:p --> -##### Source(s) and further reading: replication +##### Источники и дополнительные ссылки * [Scalability, availability, stability, patterns](http://www.slideshare.net/jboner/scalability-availability-stability-patterns/) * [Multi-master replication](https://en.wikipedia.org/wiki/Multi-master_replication) @@ -1948,7 +1946,7 @@ l10n:p --> Federation (or functional partitioning) splits up databases by function. For example, instead of a single, monolithic database, you could have three databases: **forums**, **users**, and **products**, resulting in less read and write traffic to each database and therefore less replication lag. Smaller databases result in more data that can fit in memory, which in turn results in more cache hits due to improved cache locality. With no single central master serializing writes you can write in parallel, increasing throughput. l10n:p --> -#### Federation +#### Федерализация@@ -1956,8 +1954,8 @@ l10n:p --> Source: Scaling up to your first 10 million users
-Федерализация (или функциальное разделение) разбивает базы данных по функциям. Например, вместо одной монолитной базы данных, можно создать три отдельных базы данных: -**форум**, **пользоватили** и **товары**, что приведет к меньшему количествую операций чтения и записи в каждую базу данных и, как следствие, сократить задержку репликации. Меньшие базы данных позволяют хранить больше данных в памяти, что приводит к более оптимальному использованию кэширования. Из-за отстуствие единого ведущего сервера, операции записи можно делать параллельно, увеличавая пропускную способность. +Федерализация (или функциональное разделение) разбивает базы данных по функциям. Например, вместо одной монолитной базы данных, можно создать три отдельных базы данных: +**форум**, **пользователи** и **товары**, что приведет к меньшему количеству операций чтения и записи в каждую базу данных и, как следствие, сократить задержку репликации. Меньшие базы данных позволяют хранить больше данных в памяти, что приводит к более оптимальному использованию кэширования. Из-за отсутствия единого ведущего сервера, операции записи можно делать параллельно, увеличивая пропускную способность. * Federation adds more hardware and additional complexity. l10n:p --> -##### Disadvantage(s): federation +##### Недостатки федерализации * Федерализация неэффективна, если схема базы данных требует больших функций или таблиц. -* Неободимо изменить логику приложения, чтобы определить, с какими базами данных работать. +* Необходимо изменить логику приложения, чтобы определить, с какими базами данных работать. * Операция соединения данных (JOIN) становится сложнее [server link](http://stackoverflow.com/questions/5145637/querying-data-by-joining-two-tables-in-two-database-on-different-servers). * Федерализация требует большего количества аппаратного обеспечения и увеличивает общую сложность системы. @@ -1981,7 +1979,7 @@ l10n:p --> * [Scaling up to your first 10 million users](https://www.youtube.com/watch?v=w95murBkYmU) l10n:p --> -##### Source(s) and further reading: federation +##### Источники и дополнительные ссылки * [Scaling up to your first 10 million users](https://www.youtube.com/watch?v=w95murBkYmU) @@ -2001,7 +1999,7 @@ Similar to the advantages of [federation](#federation), sharding results in less Common ways to shard a table of users is either through the user's last name initial or the user's geographic location. l10n:p --> -#### Sharding +#### Шардирование@@ -2009,11 +2007,11 @@ l10n:p --> Источник: Scalability, availability, stability, patterns
-Шардирование распределяет данны между разными базами данных так, что каждя база данных управляет только частью данных. Например, с увеличением количества пользователей в базу данных пользователей добавляются новые сервера (шарды). +Шардирование распределяет данные между разными базами данных так, что каждая база данных управляет только частью данных. Например, с увеличением количества пользователей в базу данных пользователей добавляются новые сервера (шарды). -Аналогично [federation](#federation), шардинг уменьшает количество операций записи и чтения на каждый сервер, уменьшая репликацию и улучшая кэширование. Размер индексов также уменьшается, что приводит к улучшение производительность и более быстрым запросам. Если один из шардов выходит из строя, другие шарды продолжают работать. Во избежание потери данных можно ввести дополнительную репликацию данных. Так же как и с федерализацией, нету централизованного сервера на запись, что позволяет делать запись параллельно, увиличая пропускную способность. +Аналогично [Федерализации](#федерализация), шардирование уменьшает количество операций записи и чтения на каждый сервер, уменьшая репликацию и улучшая кэширование. Размер индексов также уменьшается, что приводит к улучшение производительность и более быстрым запросам. Если один из шардов выходит из строя, другие шарды продолжают работать. Во избежание потери данных можно ввести дополнительную репликацию данных. Так же как и с федерализацией, нету централизованного сервера на запись, что позволяет делать запись параллельно, увеличивая пропускную способность. -Расптространненый подход шардирования таблицы пользователей основан на разделении по имени или местоположению. +Распространённый подход шардирования таблицы пользователей основан на разделении по имени или местоположению. * Sharding adds more hardware and additional complexity. l10n:p --> -##### Disadvantage(s): sharding +##### Недостатки шардирования * Логика приложения должна быть адаптирована к работе с шардами, что может привести к более сложным SQL запросам. * Данные могут неравномерно распределяться среди шардов. Например, использование данных активных пользователей, находящихся на одном шарде, увеличивают нагрузку на него. @@ -2041,7 +2039,7 @@ l10n:p --> * [Consistent hashing](http://www.paperplanes.de/2011/12/9/the-magic-of-consistent-hashing.html) l10n:p --> -##### Source(s) and further reading: sharding +##### Источники и дополнительные ссылки * [The coming of the shard](http://highscalability.com/blog/2009/8/6/an-unorthodox-approach-to-database-design-the-coming-of-the.html) * [Shard database architecture](https://en.wikipedia.org/wiki/Shard_(database_architecture)) @@ -2057,13 +2055,13 @@ Once data becomes distributed with techniques such as [federation](#federation) In most systems, reads can heavily outnumber writes 100:1 or even 1000:1. A read resulting in a complex database join can be very expensive, spending a significant amount of time on disk operations. l10n:p --> -#### Denormalization +#### Денормализация -Денормализация - это попытка улучшить скорость чтения за счет производительности записи. Избыточные копии данных записываюся в несколько таблиц для избежания сложных операций соединения данных. Некоторый СУБД, например [PostgreSQL](https://ru.wikipedia.org/wiki/PostgreSQL) и Oracle поддерживают [материализованное представление](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5), которые выполнюят задачу хранения избыточных данных и поддержку их согласованности. +Денормализация - это попытка улучшить скорость чтения за счет производительности записи. Избыточные копии данных записываются в несколько таблиц для избежания сложных операций соединения данных. Некоторый СУБД, например [PostgreSQL](https://ru.wikipedia.org/wiki/PostgreSQL) и Oracle поддерживают [материализованное представление](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5), которые выполнюят задачу хранения избыточных данных и поддержку их согласованности. -При использовании [federation](#federation) и [sharding](#sharding), данные становятся распределенными. В результате выполнение операций соединения данных усложняется. Денормализация может позволить избавиться от необходимости в сложных JOIN запросах. +При использовании [Федерализации](#федерализация) и [Шардирования](#шардирование), данные становятся распределенными. В результате выполнение операций соединения данных усложняется. Денормализация может позволить избавиться от необходимости в сложных JOIN запросах. -В большинстве систем, количество операций на чтение значительно больше операций на запись (100:1, или даже 1000:1). Операция на чтение в результате сложного соединения данных может быть очень ресурсоемкой и требованть значительного времени, потраченного на операции c жестким диском. +В большинстве систем, количество операций на чтение значительно больше операций на запись (100:1, или даже 1000:1). Операция на чтение в результате сложного соединения данных может быть очень ресурсоемкой и требовать значительного времени, потраченного на операции c жестким диском. * A denormalized database under heavy write load might perform worse than its normalized counterpart. l10n:p --> -##### Disadvantage(s): denormalization +##### Недостатки денормализации * Данные дублируются. -* Ограничения могу помочь поддерживать избыточные копии данных в актуальном состоянии, но увиличивают сложность архитектуры базы данных -* Денормализованная база данных под большой нагрузкой может работать медленее, чем её нормализованный аналог. +* Ограничения могут помочь поддерживать избыточные копии данных в актуальном состоянии, но увеличивают сложность архитектуры базы данных +* Денормализованная база данных под большой нагрузкой может работать медленнее, чем её нормализованный аналог. * [Denormalization](https://en.wikipedia.org/wiki/Denormalization) l10n:p --> -###### Source(s) and further reading: denormalization +###### Источники и дополнительные ссылки * [Денормализация](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%B5%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F) @@ -2102,7 +2100,7 @@ It's important to **benchmark** and **profile** to simulate and uncover bottlene Benchmarking and profiling might point you to the following optimizations. l10n:p --> -#### SQL tuning +#### SQL тюнинг SQL тюнинг - это обширная тема, описанная во многих [книгах](https://www.amazon.com/s/ref=nb_sb_noss_2?url=search-alias%3Daps&field-keywords=sql+tuning)). @@ -2127,16 +2125,16 @@ SQL тюнинг - это обширная тема, описанная во м * Set the `NOT NULL` constraint where applicable to [improve search performance](http://stackoverflow.com/questions/1017239/how-do-null-values-affect-performance-in-a-database-search). l10n:p --> -##### Tighten up the schema +##### Пересмотрите схему * Запись в MySQL на смежные блоки для быстрого доступа. -* Использование `CHAR` вместо `VARCHAR` для полей с фиксированной длиной. +* Используйте `CHAR` вместо `VARCHAR` для полей с фиксированной длиной. * `CHAR` обеспечивает быстрый произвольный доступ, в случае с `VARCHAR` необходимо найти конец строки для перехода на следующую. -* Использование `TEXT` для больших фрагментов текста (например, блог-посты). `TEXT` позволяет делать булевый поиск. Использование поля типа `TEXT` приводит к хранению указателя на диске, которые иоспользуется для поиска этого блока. -* Использование `INT` для больших числе до 2^32. -* Использование `DECIMAL` для денежных едениц для избежания ошибок, связанных с представлением в формате с плавающей точкой. -* Избежание хранения большиъ `BLOBS`, вместо этого хранение указателя на место хранения объекта. -* Установка ограничения `NOT NULL`, где возможно, для улучшения производительности ([improve search performance](http://stackoverflow.com/questions/1017239/how-do-null-values-affect-performance-in-a-database-search)). +* Используйте `TEXT` для больших фрагментов текста (например, блог-посты). `TEXT` позволяет делать булевый поиск. Использование поля типа `TEXT` приводит к хранению указателя на диске, которые используется для поиска этого блока. +* Используйте `INT` для больших чисел до 2^32. +* Используйте `DECIMAL` для денежных единиц для избежания ошибок, связанных с представлением в формате с плавающей точкой. +* Избегайте хранения больших `BLOBS`, вместо этого хранение указателя на место хранения объекта. +* Установите ограничения `NOT NULL`, где возможно, для улучшения производительности ([improve search performance](http://stackoverflow.com/questions/1017239/how-do-null-values-affect-performance-in-a-database-search)). * When loading large amounts of data, it might be faster to disable indices, load the data, then rebuild the indices. l10n:p --> -##### Use good indices +##### Используйте хорошие индексы * Запрос столбцов (включая операторы `SELECT`, `GROUP BY`, `ORDER BY`, `JOIN`) может быть быстрее с индексами. * Индексы обычно представляют собой самобалансирующиеся [B-деревья](https://ru.wikipedia.org/wiki/B-%D0%B4%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B2%D0%BE), которые хранят данные отсортированными, позволяют поиск, последовательный доступ, вставку и удаление с логарифмической сложностью. * Создание индексы может потребовать хранения данных в памяти, требуя больше места. -* Операции записи могут быть медленне, так как индекс тоже необходимо обновлять. +* Операции записи могут быть медленнее, так как индекс тоже необходимо обновлять. * При загрузке большого объема данных отключение индексов может помочь для ускорения этой операции; индексы в таком случае обновляются после загрузки данных. * [Denormalize](#denormalization) where performance demands it. l10n:p --> -##### Avoid expensive joins +##### Избегайте больших объединений -* [Denormalize](#denormalization), если необходимо повысить производительность. +* [Денормализаруйте](#денормализация), если необходимо повысить производительность. * Break up a table by putting hot spots in a separate table to help keep it in memory. l10n:p --> -##### Partition tables +##### Разбиение таблиц -* Разбиение таблицы, поместив часто используемые данные в отдельную таблицу, для того, чтобы хранить ее в памяти. +* Разбейте таблицу, поместив часто используемые данные в отдельную таблицу, для того, чтобы хранить ее в памяти. * In some cases, the [query cache](https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/query-cache.html) could lead to [performance issues](https://www.percona.com/blog/2016/10/12/mysql-5-7-performance-tuning-immediately-after-installation/). l10n:p --> -##### Tune the query cache +##### Настройте кэширование запросов * В некоторых случаях, кэширование запросов ([query cache](https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/query-cache.html)) может привести к проблемам с производительностью ([performance issues](https://www.percona.com/blog/2016/10/12/mysql-5-7-performance-tuning-immediately-after-installation/)). @@ -2196,7 +2194,7 @@ l10n:p --> * [Slow query log](http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/slow-query-log.html) l10n:p --> -##### Source(s) and further reading: SQL tuning +##### Источники и дополнительные ссылки * [Tips for optimizing MySQL queries](http://aiddroid.com/10-tips-optimizing-mysql-queries-dont-suck/) * [Is there a good reason i see VARCHAR(255) used so often?](http://stackoverflow.com/questions/1217466/is-there-a-good-reason-i-see-varchar255-used-so-often-as-opposed-to-another-l) @@ -2219,15 +2217,15 @@ l10n:p --> ### NoSQL -NoSQL - это набор данных, представленных в виде **базы ключ-значение**, **документориентированной базы данных**, **колоночной базы данных** или **графовой база данных**. Данны денормализованы и операции соединения данных обычно происходят на уровне кода. Большинство NoSQL хранилищ не поддерживают ACID свойств транзакий и характеризуются [согласованностью в конечном счете](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%BE%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D1%81%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%B2_%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D1%87%D0%BD%D0%BE%D0%BC_%D1%81%D1%87%D1%91%D1%82%D0%B5). +NoSQL - это набор данных, представленных в виде **базы ключ-значение**, **документориентированной базы данных**, **колоночной базы данных** или **графовой база данных**. Данные денормализованы и операции соединения данных обычно происходят на уровне кода. Большинство NoSQL хранилищ не поддерживают ACID свойств транзакий и характеризуются [согласованностью в конечном счете](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%BE%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D1%81%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%B2_%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D1%87%D0%BD%D0%BE%D0%BC_%D1%81%D1%87%D1%91%D1%82%D0%B5). -Для описания свойств NoSQL баз данных используют **BASE** свойства. Согласно [CAP Theorem](#cap-theorem), BASE придерживается доступности данных, а не их согласованности. +Для описания свойств NoSQL баз данных используют **BASE** свойства. Согласно [Теорема CAP](#теорема-cap), BASE придерживается доступности данных, а не их согласованности. * **В целом доступные** - система гарантирует доступность. * **Неокончательное (soft) удаление** - состояние ситемы может со временем измениться, даже без дополнительный операций. * **Согласованность в конечном счете (eventual consistency)** - данные в системе станут согласованными в течение некоторого времени, если в течение этого времени не будут приходить новые данные. -Вместе с выбором между [SQL or NoSQL](#sql-or-nosql), надо сделать выбор типа NoSQL базы данных, которая подходит для вашего сценария использования. В следующей секции представлены **базы ключ-значение**, **документориентированные базы данных**, **колоночные базы данных** или **графовые база данных**. +Вместе с выбором между [SQL или NoSQL](#sql-или-nosql), надо сделать выбор типа NoSQL базы данных, которая подходит для вашего сценария использования. В следующей секции представлены **базы ключ-значение**, **документориентированные базы данных**, **колоночные базы данных** или **графовые база данных**. -#### Key-value store +#### Хранилище типа ключ-значение > Абстракция: хэщ-таблица -База данных типа ключ-значение обычно позволяет выполнять операции чтение и записи со сложностью O(1) и используют оперативную память или SSD. Эти базы данных могут поддерживать [лексикографический порядок](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%81%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%BF%D0%BE%D1%80%D1%8F%D0%B4%D0%BE%D0%BA), позволяя эффективно выполнять запросы на диапазон ключей. Базы этого типа позволяют хранить мета-данные вместе с данными. +Хранилище типа ключ-значение обычно позволяет выполнять операции чтение и записи со сложностью O(1) и используют оперативную память или SSD. Эти хранилища могут поддерживать [лексикографический порядок](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%81%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%BF%D0%BE%D1%80%D1%8F%D0%B4%D0%BE%D0%BA), позволяя эффективно выполнять запросы на диапазон ключей. Базы этого типа позволяют хранить мета-данные вместе с данными. -Такие базы данных имеют высокую производительность и обычно используют для простых моделей данных или для быстро изменяющихся данных, таких как кэши, находящиейся в оперативной памяти. Обычно они предоставляют ограниченный набор действий. Поэтому сложность смещается на уровень приложение в том случае, если необходимы дополнительные действия. +Такие хранилища имеют высокую производительность и обычно используют для простых моделей данных или для быстро изменяющихся данных, таких как кэши, находящейся в оперативной памяти. Обычно они предоставляют ограниченный набор действий. Поэтому сложность смещается на уровень приложение в том случае, если необходимы дополнительные действия. -Базы данных типа ключ-значнеие являются основой для более сложных система, таких как Документоориентированных базы данных, и, в некоторых случаях, графовые базы данных. +Хранилища типа ключ-значение являются основой для более сложных систем, таких как хранилище документов и, в некоторых случаях, графовые базы данных. * [Memcached architecture](https://www.adayinthelifeof.nl/2011/02/06/memcache-internals/) l10n:p --> -##### Source(s) and further reading: key-value store +##### Источники и дополнительные ссылки * [База данных "ключ-значение"](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%C2%AB%D0%BA%D0%BB%D1%8E%D1%87-%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%C2%BB) * [Disadvantages of key-value stores](http://stackoverflow.com/questions/4056093/what-are-the-disadvantages-of-using-a-key-value-table-over-nullable-columns-or) @@ -2281,17 +2279,17 @@ Some document stores like [MongoDB](https://www.mongodb.com/mongodb-architecture Document stores provide high flexibility and are often used for working with occasionally changing data. l10n:p --> -#### Document store +#### Хранилище документов > Абстракция: база данных "ключ-значение" с документами в качестве значения -Документнориентированная база данных работает с документами (XML, JSON, бинарные и др.), где документ хранит все информацию об объекте. Такие базы данные предоставляют API или язык для запросов по внутренней структуре самих документов. *Обратите внимание, что такая же функциональность может быть доступна и для метаданных, тем самым размывая разницу между этими двумя типа данных.* +Хранилище документов работает с документами (XML, JSON, бинарные и др.), где документ хранит все информацию об объекте. Такие хранилища предоставляют API или язык для запросов по внутренней структуре самих документов. *Обратите внимание, что такая же функциональность может быть доступна и для метаданных, тем самым размывая разницу между этими двумя типа данных.* В зависимости от реализации, документы могут быть организованы по коллекциям, меткам, метаданным или директориям. Документы могут быть организованы и сгруппированы вместе, и одновременно иметь поля, которых нет в других документах. Такие базы данных как [MongoDB](https://www.mongodb.com/mongodb-architecture) и [CouchDB](https://blog.couchdb.org/2016/08/01/couchdb-2-0-architecture/) предоставляют SQL-подобный язык для выполнения сложных запросов. [DynamoDB](http://www.read.seas.harvard.edu/~kohler/class/cs239-w08/decandia07dynamo.pdf) работает с данными в виде "ключ-значение" и с документами. -Документоориентированные базы данных предоставляют высокую гибкость и часто используются для работы с данными, структура которых может меняться. +Хранилища документов предоставляют высокую гибкость и часто используются для работы с данными, структура которых может меняться. * [Elasticsearch architecture](https://www.elastic.co/blog/found-elasticsearch-from-the-bottom-up) l10n:p --> -##### Source(s) and further reading: document store +##### Источники и дополнительные ссылки * [Документоориентированная СУБД](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%BE%D0%BA%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%A1%D0%A3%D0%91%D0%94) * [MongoDB architecture](https://www.mongodb.com/mongodb-architecture) @@ -2327,7 +2325,7 @@ Google introduced [Bigtable](http://www.read.seas.harvard.edu/~kohler/class/cs23 Wide column stores offer high availability and high scalability. They are often used for very large data sets. l10n:p --> -#### Wide column store +#### Колоночное хранилище
@@ -2337,11 +2335,11 @@ l10n:p -->
> Абстракция: вложенная ассоциативная таблица `ColumnFamily
@@ -2385,9 +2383,9 @@ l10n:p -->
> Абстракция: граф
-В графовой базе данных, каждый узел это запись, а ребра это связь между двумя узлаим. Графовые базы данных оптимизированы для представление сложных связей с множеством внешних ключей или связей многих ко многим.
+В графовой базе данных, каждый узел это запись, а ребра это связь между двумя узлами. Графовые базы данных оптимизированы для представление сложных связей с множеством внешних ключей или связей многих ко многим.
-Графовые базы данных имеют высокую производительность для моделей данных со сложными связями, как в социальных сетях. Они относительно новые и не пока не используются широко. Может быть сложно найти средства и ресурсы для их разработки. Получить доступ ко многим графам можно только с помощью [REST APIs](#representational-state-transfer-rest).
+Графовые базы данных имеют высокую производительность для моделей данных со сложными связями, как в социальных сетях. Они относительно новые и не пока не используются широко. Может быть сложно найти средства и ресурсы для их разработки. Получить доступ ко многим графам можно только с помощью [REST API](#rest-representational-state-transfer).
* [FlockDB](https://blog.twitter.com/2010/introducing-flockdb)
l10n:p -->
-##### Source(s) and further reading: graph
+##### Источники и дополнительные ссылки
* [Графовая база данных](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%93%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85)
* [Neo4j](https://neo4j.com/)
@@ -2412,7 +2410,7 @@ l10n:p -->
* [NoSQL patterns](http://horicky.blogspot.com/2009/11/nosql-patterns.html)
l10n:p -->
-#### Source(s) and further reading: NoSQL
+#### Источники и дополнительные ссылки по NoSQL
* [Explanation of base terminology](http://stackoverflow.com/questions/3342497/explanation-of-base-terminology)
* [NoSQL databases a survey and decision guidance](https://medium.com/baqend-blog/nosql-databases-a-survey-and-decision-guidance-ea7823a822d#.wskogqenq)
@@ -2459,7 +2457,7 @@ Sample data well-suited for NoSQL:
* Metadata/lookup tables
l10n:p -->
-### SQL or NoSQL
+### SQL или NoSQL
@@ -2471,7 +2469,7 @@ l10n:p -->
* Структурированные данные
* Строгая схема
-* Реаляционные данные
+* Реляционные данные
* Необходимость сложных соединений (JOIN)
* Транзакции
* Понятные шаблоны масштабирования
@@ -2482,11 +2480,11 @@ l10n:p -->
* Частично-структурированные данные
* Динамическая или гибкая схема данных
-* Нереляицонные данные
+* Нереляционные данные
* Нет необходимости в сложных соединениях (JOIN)
* Хранение большого количества данных (TB или PB)
* Очень большая нагрузка связанная с работой с данными
-* Большая пропуская способность для IOPS (количество операций ввода-вывода в секунду)
+* Большая пропускная способность для IOPS (количество операций ввода-вывода в секунду)
Примеры данных, хорошо подходящих для NoSQL:
@@ -2503,7 +2501,7 @@ l10n:p -->
* [SQL vs NoSQL differences](https://www.sitepoint.com/sql-vs-nosql-differences/)
l10n:p -->
-##### Source(s) and further reading: SQL or NoSQL
+##### Источники и дополнительные ссылки по SQL or NoSQL
* [Scaling up to your first 10 million users](https://www.youtube.com/watch?v=w95murBkYmU)
* [SQL vs NoSQL differences](https://www.sitepoint.com/sql-vs-nosql-differences/)
@@ -2522,7 +2520,7 @@ Caching improves page load times and can reduce the load on your servers and dat
Databases often benefit from a uniform distribution of reads and writes across its partitions. Popular items can skew the distribution, causing bottlenecks. Putting a cache in front of a database can help absorb uneven loads and spikes in traffic.
l10n:p -->
-## Cache
+## Кэширование
@@ -2530,7 +2528,7 @@ l10n:p -->
Источник: Scalable system design patterns
@@ -2738,9 +2736,9 @@ def get_user(self, user_id):
* When a node fails, it is replaced by a new, empty node, increasing latency.
l10n:p -->
-##### Disadvantage(s): cache-aside
+##### Недостатки Сache-aside
-* Если запришиваемые данные отсутствуют в кэше, выполняется три дополнительных действия, которые могут привести к заметной задержке
+* Если запрашиваемые данные отсутствуют в кэше, выполняется три дополнительных действия, которые могут привести к заметной задержке
* Данные могут устареть, если они обновляются в БД. Для смягчение последствий этой проблемы используют время жизни (TTL), которое вызывает обновление элемента в кэше, либо делают сквозную запись
* Когда выходит из строя сервер кэширования, он заменяется новым сервером с пустым кэшем, что увеличивает задержку.
@@ -2776,7 +2774,7 @@ def set_user(user_id, values):
Write-through is a slow overall operation due to the write operation, but subsequent reads of just written data are fast. Users are generally more tolerant of latency when updating data than reading data. Data in the cache is not stale.
l10n:p -->
-#### Write-through
+#### Кэширование Write-through (сквозное)
@@ -2813,9 +2811,9 @@ def set_user(user_id, values):
* Most data written might never be read, which can be minimized with a TTL.
l10n:p -->
-##### Disadvantage(s): write through
+##### Недостатки кэширование Write through
-* Когда добавляется новый сервер из-за отказа другого, либо масштабироавние, его кэш не содержит никаких элементов, пока данные не будут обновляеться в БД. Использование "отдельного" кэша может помочь смягчить последствия этой проблемы
+* Когда добавляется новый сервер из-за отказа другого, либо масштабирование, его кэш не содержит никаких элементов, пока данные не обновятся в БД. Использование "отдельного" кэша может помочь смягчить последствия этой проблемы
* Большая часть записываемых данных может вообще не использоваться. Использование времени жизни данных (TTL) может смягчить последствия этой проблемы.
-#### Write-behind (write-back)
+#### Кэширование Write-behind / write-back (отложенная запись)
@@ -2853,7 +2851,7 @@ l10n:p -->
* It is more complex to implement write-behind than it is to implement cache-aside or write-through.
l10n:p -->
-##### Disadvantage(s): write-behind
+##### Недостатки кэширования Write-behind
* Возможна потеря данных, если система кэширования выйдет из строя до сохранения данных в БД.
* Такую систему сложнее реализовать, чем "отдельный" или "сквозной" кэш.
@@ -2872,7 +2870,7 @@ You can configure the cache to automatically refresh any recently accessed cache
Refresh-ahead can result in reduced latency vs read-through if the cache can accurately predict which items are likely to be needed in the future.
l10n:p -->
-#### Refresh-ahead
+#### Кэширование Refresh-ahead (предварительное обновление)
@@ -2890,7 +2888,7 @@ l10n:p -->
* Not accurately predicting which items are likely to be needed in the future can result in reduced performance than without refresh-ahead.
l10n:p -->
-##### Disadvantage(s): refresh-ahead
+##### Недостатки Refresh-ahead
* Неточное определение элементов, которые могут понадобиться в будущем, может привести к ухудшению производительности.
@@ -2902,10 +2900,10 @@ l10n:p -->
* Need to make application changes such as adding Redis or memcached.
l10n:p -->
-### Disadvantage(s): cache
+### Недостатки кэширования
* Необходимость поддерживать согласованность данных в кэше и источнике данных, таком как БД, с помощью [инвалидации кэша](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B_%D0%BA%D1%8D%D1%88%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F).
-* Инвалидация кэша является сложной задачей, и включаещей дополнительную задаче по определению времени, когда кэш нужно обновлять.
+* Инвалидация кэша является сложной задачей, и включает дополнительную задачу по определению времени, когда кэш нужно обновлять.
* Необходимы изменения в приложении, например, добавление Redis или Memcached.
* [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Cache_(computing))
l10n:p -->
-### Source(s) and further reading
+### Источники и дополнительные ссылки
* [From cache to in-memory data grid](http://www.slideshare.net/tmatyashovsky/from-cache-to-in-memory-data-grid-introduction-to-hazelcast)
* [Scalable system design patterns](http://horicky.blogspot.com/2010/10/scalable-system-design-patterns.html)
@@ -2942,7 +2940,7 @@ l10n:p -->
Asynchronous workflows help reduce request times for expensive operations that would otherwise be performed in-line. They can also help by doing time-consuming work in advance, such as periodic aggregation of data.
l10n:p -->
-## Asynchronism
+## Асинхронность
@@ -2950,7 +2948,7 @@ l10n:p -->
Источник: Intro to architecting systems for scale
@@ -3073,11 +3071,11 @@ A basic HTTP request consists of a verb (method) and a resource (endpoint). Bel HTTP is an application layer protocol relying on lower-level protocols such as **TCP** and **UDP**. l10n:p --> -### Hypertext transfer protocol (HTTP) +### HTTP (Hypertext transfer protocol) HTTP - это метод для кодировки и передачи данных между клиентом и серверов. Этот протокол основан на модели запрос/ответ: клиенты делают запросы, сервера отвечают на них с соответствующим контентом и информацией о состоянии завершения запроса. HTTP самодостаточен, позволяя запросам и ответам свободно передаваться через множество маршрутизаторов и серверов посредников, которые выполняют балансировку, кэширование, шифрование и сжатие. -Стандартный HTTP запрос состоний из глагола (метода) и ресурса (конечной точки (endpoint)). Ниже приведены распространенные HTTP методы: +Стандартный HTTP запрос состоит из глагола (метода) и ресурса (конечной точки (endpoint)). Ниже приведены распространенные HTTP методы: | Метод | Описание | Идемпотентность* | Безопасность | Кэшируемость | |--------|------------------------------------------------------------------|------------------|--------------|-----------------------------------------------------------| @@ -3089,7 +3087,7 @@ HTTP - это метод для кодировки и передачи данн *Может быть вызван несколько раз, при этом результат будет всегда одинаковым. -HTTP - это протокол уровня приложений, который построен на более низкоуровненвых протоколах, таких как **TCP** и **UDP**. +HTTP - это протокол уровня приложений, который построен на более низкоуровневых протоколах, таких как **TCP** и **UDP**. -#### Source(s) and further reading: HTTP +#### Источники и дополнительные ссылки по HTTP * [What is HTTP?](https://www.nginx.com/resources/glossary/http/) * [Difference between HTTP and TCP](https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-HTTP-protocol-and-TCP-protocol) @@ -3144,9 +3142,9 @@ TCP - это протокол с установкой соединения, ра * номерах последовательности и [полем контрольной суммы](https://ru.wikipedia.org/wiki/Transmission_Control_Protocol#%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%83%D0%BC%D0%BC%D0%B0_(Checksum)) * [подтверждении](https://ru.wikipedia.org/wiki/Transmission_Control_Protocol#%D0%9D%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%80_%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D1%82%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%B6%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F) пакетов и автоматической повторной передаче. -Если отправитель не получает правильного ответа, пакеты будут отправление повторно. Если время ожидания истекает несколько раз, соединиение разрывается. TCP также реализует [контроль потока](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BB%D1%8C_%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%BA%D0%B0) и [отслеживание перегрузок](https://en.wikipedia.org/wiki/Network_congestion#Congestion_control). Такие гарантии вызывают задержки и обычнго приводят к менее эффективной передаче по сравнению с UDP. +Если отправитель не получает правильного ответа, пакеты будут отправлены повторно. Если время ожидания истекает несколько раз, соединение разрывается. TCP также реализует [контроль потока](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BB%D1%8C_%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%BA%D0%B0) и [отслеживание перегрузок](https://en.wikipedia.org/wiki/Network_congestion#Congestion_control). Такие гарантии вызывают задержки и обычно приводят к менее эффективной передаче по сравнению с UDP. -Для поддержики высокой пропускной способности, веб-сервера могут держать большое количество открытых TCP соединений, что приводит к использованию большого количества оперативной памяти. Ресурсозатратным можем быть поддержание большого количества открытых соединений между потоками веб-сервера и, например, сервером [Memcached](https://memcached.org/). В этом случае может помочь использование [пула соединений](https://en.wikipedia.org/wiki/Connection_pool) и UPD там, где он может быть применим. +Для поддержки высокой пропускной способности, веб-сервера могут содержать большое количество открытых TCP соединений, что приводит к использованию большого количества оперативной памяти. Ресурсозатратным можем быть поддержание большого количества открытых соединений между потоками веб-сервера и, например, сервером [Memcached](https://memcached.org/). В этом случае может помочь использование [пула соединений](https://en.wikipedia.org/wiki/Connection_pool) и UPD там, где он может быть применим. TCP полезен для приложений, которым необходимы высокая надежная, но менее требовательным ко времени, например веб-серверы, базы данных, SMTP, FTP, SSH. @@ -3196,11 +3194,11 @@ l10n:p --> * [Scaling memcache at Facebook](http://www.cs.bu.edu/~jappavoo/jappavoo.github.com/451/papers/memcache-fb.pdf) l10n:p --> -#### Source(s) and further reading: TCP and UDP +#### Источники и дополнительные ссылки по TCP и UDP UPD не требует соединения. Датаграммы (по аналогии с пакетами данных) гарантированы только на уровне датаграммы. Датаграммы могут быть доставлены в другом порядке (отличном от того, в котором они были отправлены), либо не доставлены совсем. UDP не поддерживает контроля перегрузок. Из-за отсутствия гарантий TCP, обычно UDP является более эффективным. -UDP поддеживает широковещательную передачу данных, отправляя датаграммы всем устройствам подсети. Это полезно использовать вместе с [DHCP](https://ru.wikipedia.org/wiki/DHCP), так как с клиентом, который еще не получил IP адрес, нельзя установить TCP соединение. +UDP поддерживает широковещательную передачу данных, отправляя датаграммы всем устройствам подсети. Это полезно использовать вместе с [DHCP](https://ru.wikipedia.org/wiki/DHCP), так как с клиентом, который еще не получил IP адрес, нельзя установить TCP соединение. UPD менее надежный, но работает хорошо для приложений реального времени, например, VoIP, видеочатов, потоковой передачи данных и мультиплеерных игр реального времени. @@ -3254,7 +3252,7 @@ Choose a native library (aka SDK) when: HTTP APIs following **REST** tend to be used more often for public APIs. l10n:p --> -### Remote procedure call (RPC) +### Удалённый вызов процедур (Remote procedure call, RPC)
@@ -3262,11 +3260,11 @@ l10n:p --> Источник: Crack the system design interview
-При использовании RPC, клиент вызывает выполнение процедуры в другом адрессном пространстве, обычно на удаленном сервере. Эта процедура запрограммирована для использования, как локальный вызова, абстрагируя детали взаимодействия сервера и клиенского приложения. Удаленные вызовы обычно медленее и менее надежны, чем локальные вызовы. Поэтому полезно различать удаленные вызовы от локальных. Популярными RPC фреймворками являются [Protobuf](https://developers.google.com/protocol-buffers/), [Thrift](https://thrift.apache.org/), и [Avro](https://avro.apache.org/docs/current/). +При использовании RPC, клиент вызывает выполнение процедуры в другом адресном пространстве, обычно на удаленном сервере. Эта процедура запрограммирована для использования, как локальный вызова, абстрагируя детали взаимодействия сервера и клиенского приложения. Удаленные вызовы обычно медленнее и менее надежны, чем локальные вызовы. Поэтому полезно различать удаленные вызовы от локальных. Популярными RPC фреймворками являются [Protobuf](https://developers.google.com/protocol-buffers/), [Thrift](https://thrift.apache.org/), и [Avro](https://avro.apache.org/docs/current/). RPC - это протокол на основе запроса и ответа: -* **Клиентское приоложение** - вызывает клиентскую процедуру-заглушку. Параметры передаются в стек, также как и с вызовом локальной процедуры. +* **Клиентское приложение** - вызывает клиентскую процедуру-заглушку. Параметры передаются в стек, также как и с вызовом локальной процедуры. * **Клиентская процедура-заглушка** - собирает идентификатор процедуры и её аргументы в сообщение для запроса. * **Клиентский модуль взаимодействия** - ОС отправляет сообщение с клиента на сервер. * **Серверный модуль взаимодействия** - ОС передает входящие пакеты серверной процедуре-заглушке. @@ -3306,7 +3304,7 @@ REST API на основе HTTP часто используются для пу * You might not be able to leverage existing technologies out of the box. For example, it might require additional effort to ensure [RPC calls are properly cached](http://etherealbits.com/2012/12/debunking-the-myths-of-rpc-rest/) on caching servers such as [Squid](http://www.squid-cache.org/). l10n:p --> -#### Disadvantage(s): RPC +#### Недостатки RPC * клиентские приложения RPC становятся сильно связанными с сервисной реализацией. * необходимо делать новое API для каждой новой операции или сценария использования. @@ -3337,7 +3335,7 @@ PUT /someresources/anId REST is focused on exposing data. It minimizes the coupling between client/server and is often used for public HTTP APIs. REST uses a more generic and uniform method of exposing resources through URIs, [representation through headers](https://github.com/for-GET/know-your-http-well/blob/master/headers.md), and actions through verbs such as GET, POST, PUT, DELETE, and PATCH. Being stateless, REST is great for horizontal scaling and partitioning. l10n:p --> -### Representational state transfer (REST) +### REST (Representational state transfer) REST - это архитектурный стиль взаимодействия клиента и сервера, где клиент работает с ресурсами, управляемыми сервером. Сервер предоставляет представление ресурсов и действия для их управления, или получения нового представления. Любое взаимодействие не должно иметь состояния и быть кэшируемым. @@ -3368,11 +3366,11 @@ REST ориентирован на предоставление данных. О * Over time, more fields might be added to an API response and older clients will receive all new data fields, even those that they do not need, as a result, it bloats the payload size and leads to larger latencies. l10n:p --> -#### Disadvantage(s): REST +#### Недостатки REST -* Учитывая, что REST ориентирован на предоставление данных, этот подход может не подойти, если ресурсы не достаточно организовоны или их можно получить в виде простой иерархии. Например, возвращение всех обновленных за последних час записей, соответствующих определенному набору событий не так просто представить в виде пути. Скорее всего, в таком случае реализация будет включать сочетание пути URI, параметров запросы и, возможно, тело запроса. +* Учитывая, что REST ориентирован на предоставление данных, этот подход может не подойти, если ресурсы недостаточно организованы или их можно получить в виде простой иерархии. Например, возвращение всех обновленных за последних час записей, соответствующих определенному набору событий не так просто представить в виде пути. Скорее всего, в таком случае реализация будет включать сочетание пути URI, параметров запросы и, возможно, тело запроса. * REST обычно полагается на несколько методов (GET, POST, PUT, DELETE и PATCH), что не всегда может подходить для вашего сценария использования. Например, нет определенного метода для представления перемещения документов с истекшим сроком в архивную папку. -* Получение сложных ресурсов с вложенными иерархиями требует нескольких повторных запросов между клиентов и сервером, например, получение контента записи в блоге и комментариев к этой записи. Для мобильных приложений, которые функционируют в условиях переменного качества сети, эти повторные запросы являюется крайне нежелательными. +* Получение сложных ресурсов с вложенными иерархиями требует нескольких повторных запросов между клиентов и сервером, например, получение контента записи в блоге и комментариев к этой записи. Для мобильных приложений, которые функционируют в условиях переменного качества сети, эти повторные запросы являются крайне нежелательными. * С течением времени, больше полей может добавляться в ответ API, и более старые клиенты будут получать все новые поля, даже те, которые не нужны. В результате, увеличивается размер пересылаемых данных, что приводит к увеличению задержки передачи данных. l10n:p --> -### RPC and REST calls comparison +### Сравнение вызовов RPC и REST | Действие | RPC | REST | |------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------| @@ -3422,7 +3420,7 @@ l10n:p --> * [Why REST for internal use and not RPC](http://arstechnica.com/civis/viewtopic.php?t=1190508) l10n:p --> -#### Source(s) and further reading: REST and RPC +#### Источники и дополнительные ссылки по REST и RPC * [Do you really know why you prefer REST over RPC](https://apihandyman.io/do-you-really-know-why-you-prefer-rest-over-rpc/) * [When are RPC-ish approaches more appropriate than REST?](http://programmers.stackexchange.com/a/181186) @@ -3446,11 +3444,11 @@ Security is a broad topic. Unless you have considerable experience, a security * Use the principle of [least privilege](https://en.wikipedia.org/wiki/Principle_of_least_privilege). l10n:p --> -## Security +## Безопасность -Эта секция нуждается в дополнении. [contributing](#contributing)! +Эта секция нуждается в дополнении. [Содействуйте](#содействуйте)! -Обеспечение безопасноcти - это обширная тема. Если у вас нет значительного опыта в безопасности, либо вы не подаётесь на вакансию, которая требует знаний по безопасности, возможно вам будет достаточно основ: +Обеспечение безопасности - это обширная тема. Если у вас нет значительного опыта в безопасности, либо вы не подаётесь на вакансию, которая требует знаний по безопасности, возможно вам будет достаточно основ: * Шифруйте данные во время передачи и при хранении * Очищайте входные данные пользователи и любые параметры, которые доступны пользователю для избежания [межсайтового скриптинга](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D0%B6%D1%81%D0%B0%D0%B9%D1%82%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B9_%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B8%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B3) и [внедрения SQL-кода](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%BD%D0%B5%D0%B4%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_SQL-%D0%BA%D0%BE%D0%B4%D0%B0). @@ -3465,7 +3463,7 @@ l10n:p --> * [OWASP top ten](https://www.owasp.org/index.php/OWASP_Top_Ten_Cheat_Sheet) l10n:p --> -### Source(s) and further reading +### Источники и дополнительные ссылки * [API security checklist](https://github.com/shieldfy/API-Security-Checklist) * [Security guide for developers](https://github.com/FallibleInc/security-guide-for-developers) @@ -3477,7 +3475,7 @@ l10n:p --> You'll sometimes be asked to do 'back-of-the-envelope' estimates. For example, you might need to determine how long it will take to generate 100 image thumbnails from disk or how much memory a data structure will take. The **Powers of two table** and **Latency numbers every programmer should know** are handy references. l10n:p --> -## Appendix +## Приложение Вас иногда могут попросить сделать оценку по времени "на салфетке". Например, определить, сколько времени понадобится для генерации 100 миниатюр изображений с жесткого диска, или сколько памяти потребует структура данных. **Степеней двойки** и **Время выполнения задач, которые должен знать любой программист** могут в этом помочь. @@ -3498,7 +3496,7 @@ Power Exact Value Approx Value Bytes ``` l10n:p --> -### Powers of two table +### Таблица степеней двойки ``` Степень Точное значение Приблизительное значение Байты @@ -3519,7 +3517,7 @@ l10n:p --> * [Powers of two](https://en.wikipedia.org/wiki/Power_of_two) l10n:p --> -#### Source(s) and further reading +#### Источники и дополнительные ссылки * [Powers of two](https://en.wikipedia.org/wiki/Power_of_two) @@ -3562,7 +3560,7 @@ Handy metrics based on numbers above: * 2,000 round trips per second within a data center l10n:p --> -### Latency numbers every programmer should know +### Время выполнения, которое должен знать каждый программист ``` Время выполнения @@ -3580,7 +3578,7 @@ l10n:p --> Считать 1 MB последовательно с SSD* 1,000,000 ns 1,000 us 1 ms ~1GB/sec SSD, 4X памяти Поиск на диске 10,000,000 ns 10,000 us 10 ms 20x полного обхода дата-центра Считать 1 MB последовательно по сети 1 Gbps 10,000,000 ns 10,000 us 10 ms 40x памяти, 10X SSD -Считать 1 MB послеодовательно с диска 30,000,000 ns 30,000 us 30 ms 120x памяти, 30X SSD +Считать 1 MB последовательно с диска 30,000,000 ns 30,000 us 30 ms 120x памяти, 30X SSD Послать пакет данных Калифорния->Нидерланды->Калифорния 150,000,000 ns 150,000 us 150 ms Заметки @@ -3605,7 +3603,7 @@ l10n:p --> ![](https://camo.githubusercontent.com/77f72259e1eb58596b564d1ad823af1853bc60a3/687474703a2f2f692e696d6775722e636f6d2f6b307431652e706e67) l10n:p --> -#### Latency numbers visualized +#### Визуализация выполнения ![](https://camo.githubusercontent.com/77f72259e1eb58596b564d1ad823af1853bc60a3/687474703a2f2f692e696d6775722e636f6d2f6b307431652e706e67) @@ -3618,7 +3616,7 @@ l10n:p --> * [Software Engineering Advice from Building Large-Scale Distributed Systems](https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//people/jeff/stanford-295-talk.pdf) l10n:p --> -#### Source(s) and further reading +#### Источники и дополнительные ссылки * [Latency numbers every programmer should know - 1](https://gist.github.com/jboner/2841832) * [Latency numbers every programmer should know - 2](https://gist.github.com/hellerbarde/2843375) @@ -3657,7 +3655,7 @@ l10n:p --> | Add a system design question | [Contribute](#contributing) | l10n:p --> -### Additional system design interview questions +### Дополнительные вопросы на интервью по проектированию систем > Распространенные задачи на интервью по проектированию систем со ссылками на решение. @@ -3685,7 +3683,7 @@ l10n:p --> | Design an online multiplayer card game | [indieflashblog.com](http://www.indieflashblog.com/how-to-create-an-asynchronous-multiplayer-game.html)