Какой ваш подход к масштабированию приложений, когда они должны обрабатывать более высокие объемы трафика?

Для примера рассмотрим веб-приложение в две виртуальных машинах (VM) и внутри контейнеры Docker, базу данных PostgreSQL в другой ВМ и хранилища S3 в этом случае. Пусть приходит 100 requests.

Можно рассмотреть как быстрые и срочные решения, так и долгосрочные архитектурные.

Подсказки:

• Какие типы масштабирования существуют?
• Давайте рассмотри детально стратегии горизонтального и вертикального масштабирования и когда следует выбрать один вариант вместо другого.
• Рассмотрим различные нагрузки: x2, x10, x20 запросов в секунду. Когда 2 ВМ недостаточно для доступности из-за необходимости развертывания новых релизов без простоя.
• Возможно, вам захочется затронуть методы балансировки нагрузки и как они вписываются в вашу стратегию масштабирования
• Подумайте о проблемах масштабирования, связанных с данными, таких как стратегии кэширования или шардирование базы данных
• Объясните, как вы будете отслеживать производительность, чтобы определить потребности в масштабировании и проверить рассматриваемые решения

Выше ожиданий:

• Понимает развертывание blue/green для масштабирования без простоя
• Знание решений инфраструктуры как кода для автоматизации групп масштабирования
• Опыт работы с распределенными системными паттернами, такими как circuit breaker и bulkhead
• Опыт с кластерами Kubernetes
• Реализация canary-развертываний для тестирования масштабируемых приложений

Типы масштабирования

Существует два основных подхода к масштабированию:

• Вертикальное масштабирование (Scale Up): Добавление дополнительных ресурсов (CPU, оперативной памяти, хранилища) к существующим серверам.
• Горизонтальное масштабирование (Scale Out): Добавление дополнительных серверов для распределения нагрузки.
• Некоторые системы поддерживают масштабирование вниз (scaling down): Уменьшение количества узлов или ресурсов для каждого узла или пул

Каждый подход имеет свои специфические случаи применения и лимиты:

Сравнение подходов к масштабированию

Вертикальное масштабирование (Scale Up)

• Преимущества: Простота реализации без необходимости изменения кода и меньшая операционная сложность.
• Недостатки: Ограничено емкостью конкретных серверов, затраты растут нелинейно и остается единственной точкой отказа.
• Наиболее подходит для: Небольшого или среднего роста трафика, stateful приложений и баз данных.

Горизонтальное масштабирование (Scale Out)

• Преимущества: Обеспечивает линейное масштабирование затрат, лучшую отказоустойчивость и может сильно поднять порог емкости.
• Недостатки: Требует более сложную архитектуру приложения, дополнительная сетевую нагрузка и может потребовать изменений в коде.
• Наиболее подходит для: Веб-серверов, stateless приложений и архитектур микросервисов.

x2 нагрузка и оперативный решения

Для увеличения трафика в 2 раза с текущей архитектурой (2 виртуальных машины с Docker контейнерами, PostgreSQL на отдельной виртуальной машине, хранилище S3):

1. Оптимизация существующих ресурсов:

   • Проверьте и настройте производительность приложения (утечки памяти, запросы к базе данных).
   • Реализуйте пулы подключений для подключений к БД если их нет и може упереться в лимит.
   • Включите сжатие для статических ресурсов.
   • Реализовать базовое кеширование (в оперативной памяти, Redis или CDN для статического контента).

2. Вертикальное масштабирование:

   • Добавить больше ядер CPU, оперативной памяти. Чтобы не превысить 70% емкость VM от пикового потребления
   • Увеличьте ресурсы сервера PostgreSQL согласно наблюдаемой динамике (можно сделать нагрузочное тестирование)
   • Это требует минимальных изменений в архитектуре.

3. Оптимизация балансировщика нагрузки:

   • Убедитесь, что работают и настроены /health и /stat ручки.
   • Настроить алгоритмы балансировки нагрузки (round robin, least connections).

Масштабирование в среднесрочной перспективе (x10 нагрузки)

При увеличении трафика в 10 раз необходимы более существенные изменения:

1. Горизонтальное масштабирование приложения:

   • Добавьте больше виртуальных машин приложения (4-8 экземпляров).
   • Реализовать правильную балансировку нагрузки с сохранением сессий (sticky sessions), если необходимо.
   • Рассмотреть использование группы автоматического масштабирования, которая может добавлять/удалять экземпляры на основе метрик.

2. Оптимизации базы данных:

   • Сделать дополнительную реплику или реплики на чтения для PostgreSQL.
   • Добавить пул подключений типа PgBouncer.
   • Рассмотреть кеширование базы данных с Redis/Dragonfly для часто используемых запросов.

3. Использование CDN:

   • Передать доставку статического контента в Content Delivery Network.
   • Реализовать правильные заголовки кеширования и стратегии инвалидации кеша.

4. Развертывание без простоев:

   • Реализуйте blue/green деплой, чтобы обеспечить доступность во время релизов.
   • Пример архитектуры blue/green:

                  ┌───────────────┐
                  │ Load Balancer │
                  └──────┬────────┘
         ┌───────────────┴───────────────┐
┌────────▼─────────┐           ┌─────────▼────────┐
│ Blue Environment │           │ Green Environment │
│   (Current)      │           │    (New)          │
└──────────────────┘           └───────────────────┘

Решения по масштабированию в долгосрочной перспективе (x20+ нагрузки)

Для существенного увеличения трафика (x20 или более) необходимы изменения архитектуры:

1. Контейнеризация и оркестрация:

   • Перейти на Kubernetes для оркестрации контейнеров.
   • Реализовать Horizontal Pod Autoscaling на основе метрик CPU/памяти.
   • Использовать ConfigMaps и Secrets для управления конфигурацией.

2. Стратегии масштабирования базы данных:

   • Реализовать фрагментацию базы данных, чтобы распределить данные по нескольким экземплярам.
   • Рассмотреть NoSQL базы данных для определенных рабочих нагрузок, где это уместно.
   • Использовать паттерн CQRS (Command Query Responsibility Segregation) для разделения операций чтения/записи.

3. Расширенное кеширование:

   • Стратегия многоуровневого кеширования (браузер, CDN, приложение, база данных).
   • Реализовать паттерны cache aside и write-through.
   • Использовать распределенное кеширование с кластерами Redis.

4. Архитектура микросервисов:

   • Разбить монолитное приложение на микросервисы.
   • Реализовать паттерн API Gateway для маршрутизации и агрегации микросервисов.
   • При росте числа сервисов использовать service mesh для межсервисного взаимодействия.

5. Паттерны устойчивости:

   • Реализовать circuit breaker для предотвращения каскадных отказов.
   • Добавить паттерн bulkhead для изоляции отказов.
   • Использовать throttling и rate limiting для защиты сервисов.

Рассматриваемая инфраструктура

Балансировка нагрузки

Балансировщики нагрузки являются важными компонентами в масштабируемых средах:

• Application Load Balancer (ALB) для трафика HTTP/HTTPS.
• Network Load Balancer (NLB) для трафика TCP/UDP.
• Global Server Load Balancing (GSLB) для развертываний в нескольких регионах.
• Необходимо health checks с подходящими пороговыми значениями.

Стратегии развертывания

Продвинутые стратегии развертывания для масштабируемых сред:

• Развертывание canary: Сначала релиз на подмножестве серверов.
• Развертывание blue/green: Поддержание двух идентичных сред.
• Развертывание rolling: Поэтапное обновление экземпляров.

Мониторинг и оbservability

Эффективный мониторинг необходим для правильного масштабирования:

1. Ключевые метрики для мониторинга:

   • Использование ресурсов: CPU, оперативная память, ввод-вывод на диск.
   • Метрики приложения: Время отклика, частота ошибок, пропускная способность.
   • Метрики базы данных: Тайминги запросов, количество подключений, коэффициент попадания в кэш.
   • Метрики пользовательского опыта: Время загрузки страницы, коэффициент конверсии.

2. Инструменты мониторинга:

   • Prometheus для сбора метрик.
   • Grafana для визуализации.
   • ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) для управления логами.
   • Распределенная трассировка с Jaeger или Zipkin.

3. Автоматические триггеры масштабирования:

   • Настройка оповещений на основе пороговых значений.
   • Реализация прогнозного масштабирования для прогнозируемых изменений трафика.
   • Использование обнаружения аномалий для выявления непредвиденных нагрузок.

Вызовы масштабирования, связанные с данными

Масштабирование базы данных

Подходы к масштабированию PostgreSQL:

• Пулы подключений с PgBouncer для эффективного управления подключениями.
• Дополнительные реплики чтения для перегрузки операций чтения.
• Партиционирование таблиц для повышения производительности запросов.
• Шардинг для горизонтального масштабирования по нескольким экземплярам базы данных.

Стратегии кеширования

Реализуйте многоуровневое кеширование:

• Кеширование в браузере для статических ресурсов.
• CDN кеширование для глобальной доставки контента.
• Кеширование приложения для вычисленных результатов и ответов API.
• Кеширование запросов базы данных для уменьшения нагрузки на базу данных.
• Кеширование объектов с Redis или Memcached.