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1 8 Replikation und Caching 8.1 Anforderungen und Verfahren 8.2 Replikation im Web und in verteilten DBS 7 Event Notification / Aktive Datenbanken.

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1 1 8 Replikation und Caching 8.1 Anforderungen und Verfahren 8.2 Replikation im Web und in verteilten DBS 7 Event Notification / Aktive Datenbanken

2 8.2 Die Situation im Netz Diverse (Anwendungs-) Protokolle für verteilte Verarbeitung / Verteilung NNTP: Sender initiiert, viele Teilnehmer, wenige Nutzer/Nachricht, Replikation ist Standard ( News- Server) SMTP Sender adressiert Empfänger explizit HTTP 1:1, vom Empfänger initiiert, hot spots (flash crowds)

3 8.3 Begriffe Caching und Replikation Ziel: Performanz und Verfügbarkeit erhöhen Unterschied? Replikation Alle Objekte (des Originalbestandes) werden in dem/n Replikat(en) vorgehalten kein vergeblicher Zugriff (außer wenn Objekt nicht mehr existiert ) - static Meist nicht transparent für Klienten Cache Wörtlich: "verstecken": meist transparent für Klienten Objekte migrieren zwischen verschiedenen Speichern (unterschiedlicher Zugriffszeit| räumlicher Entfernung) "Cache miss": gesuchtes Objekt befindet sich nicht im "nächsten" Cachespeicher - dynamic

4 8.4 Beispiele (Web) Cache Proxy Cache ursprünglich Schutzfunktion Klientenseitig Serverseitig: "reverse cache" firewall server Klienten Kooperation Allgemeine Cache- Architektur Replikation Spiegel-Server (statische Replikation) Server-Farmen mit identischem Inhalt

5 8.5 Pros und Cons Vorteile Latenzverringerung (Latenz: wesentlich Signallaufzeit) Dokumente aus Cache / Replikat 'in der Nähe' Weniger Datenverkehr, weniger Stau Bandbreite einsparen (langfristig nicht bedeutsam?) Entlastung des Servers Verfügbarkeit (auch bei Netzausfall / Partitionierung) Nachteile Einzelner Proxy: Engpass " : Ausfall legt System lahm ("single point fo failure") Zusatzkosten ( $ und Zeit, falls "cache miss") Cache Konsistenz: wie garantiert man Klienten aktuellen Zustand?

6 8.6 Cache Effektivität Cache Hit-Rate (hit rate, analog: miss rate) h = Anzahl im Cache gefundener Objekte/ Anzahl Zugriffe (typisch: deutlich unter 50 %) Immer mehr dynamische Inhalte Hit-Rate sinkt Programme, nicht Daten "cachable" Personalisierte Inhalte mit gleichem Effekt Effekte spürbar, aber bisher nicht gut verstanden Bandbreite spielt mittelfristig untergeordnete Rolle Zugriffszeit und Verfügbarkeit verbessern Tendenziell Replikation

7 8.7 Technik: Adressierung (Replikation) Standard: HTTP-Request..... Client Multiplexing Domain Name Service (providerseitig) liefert mehr als eine IP-Adresse DNS (clientseitig) wählt eine aus Nachteil: Replikate müssen relativ stabil sein, sonst häufig nicht-lokale DNS - Abfragen Java-Applet, das IP-Auswahl übernimmt Nachteil: eine zusätzliche Interaktion IP-Multiplex Router verteilt Requests an Server und vermittelt Response an Client Router (single point of failure!)

8 8.8 Technik: Adressierung (Replikation) DNS Indirection Domain name server erhält von einem web Server für einen host domain name mehrere Ips, eine wird ausgewählt (traffic, query Ursprung,...) [Cisco Distributed Director] Im Gegensatz zu "Client based" trifft Server die Entscheidung: besser Grundätzlicher Nachteil: DNS-Software ist unter der Prämisse einer stabilen IP – hostname Verbindung geschrieben worden. dynamisch sich ändernden Replikatadressen: schlecht HTTP Redirection Klient bekommt vom Server neue Adresse Schwergewichtig: HTTP-roundtrip IPv6 Anycast Eine IP für mehrere Hosts möglich Auswahl nach Entfernung, Last (Pakete/Zeit) gemäß Routing table

9 8.9 Replikation und Konsistenz Performanz? Verfügbarkeit? update Konsistenz bei Netz- partitionierung? Konsistenz bei Ausfall eines Knotens? update Inkonsistenz Sperren aller Kopien während eines updates ? Annahme: updates erlaubt

10 8.10 Randbedingungen Wenn keine Updates.... Beliebige Replikation Zusätzliche Resourcen fast ohne Kosten Speicher Prozessor Anwendungen Stabile Datensammlungen GenDB für bekannte Arten ("Drosophila") Bibliographische DB ("Jahres-CD") Material- / Stoffsammlungen Fahrpläne (?) Updatefrequenz ist wichtiger Entwurfsparameter für Replikation!

11 8.11 Extreme Updates nur auf "Masterkopie" (primary copy) Replikate können altern Inserts / deletes, update Beispiele: Informationsverbreitung (information dissimination) Telefonbuch (CD!) viele Webserver Literaturdatenbanken Fachdatenbanken (Chemie,...) Refresh-Kriterien? - Anzahl inaktueller Objekte? - Maximale Abweichung? (Bsp.: Aktienkurs) Refresh-Verfahren? - vollständiger Update / Ergänzung - nachvollziehen der Änderungen Wie zu bestimmt man die? Einfach: DNS Asynchron / lazy

12 8.12 Extreme update Ein logisch konsistenter Gesamtzustand zu jedem Zeitpunkt: x = x r für alle Replikate x r von x Alle Replikate gleichberechtigt Updates von Replikaten (fast) wie verteilte Transaktion -> Two-Phase-Commit – Protokoll Nachteil: Performanzverbesserung nur wenn Lese/Schreib-Verhältnis groß, favorisiert Leser Synchron / eager und transaktional

13 8.13 Distributed Transactions The Two phase Commit protocol After prepare phase: participants ready to commit or to abort; they still hold locks If one of the participants does not reply or is not able to commit for some reason, the global transaction has to be aborted. Problem: if coordinator is unavailable after the prepare phase, resources may be locked for a long time Request_to_prepare Prepared commit done 1.Coordinator asks for preparing commit of a transaction 2.If (all participants answer 'prepared') 3.Coordinator asks for commit else asks for abort 4.Participants send 'done' Uncertain period

14 8.14 Distributed Transactions Problems No problem... if all systems work reliable Obvious inconsistencies, if one participant commits, another crashes: x := x+2 x := x-2 Coordinator: COMMIT P1 commits P2 crashes, undo?? Introduces global inconsistency P1P2 Assumptions Each resource manager has a transactional recovery system (log operations, commit, rollback) There is exactly one commit coordinator, which issues commit for a transaction exactly once A transaction has stopped processing at each site before commit is issued

15 8.15 Replikationsmodelle Wo sind Updates erlaubt? Update anywhere (group replication) Aufwendig Jedes Replikat muss dieselbe Arbeit leisten Aufwendig, Konsistenz zu erhalten Primary (Master) copy Update nur auf einem Replikat Verfügbarkeit? Wann werden updates auf Replikaten vollzogen? Synchron (eager) : innerhalb einer Gesamttransaktion Asynchron (lazy): unabhängig

16 8.16 Primärkopie Primary Copy Nachteil: single point of failure für updates alle Updates auf einem Server Synchrone Änderung Vorteil: garantiert serialisierbar Nachteile synchroner Auffrischung Zeitaufwand, (verteilte) Transaktion (mit 2PC) Verfügbarkeit unüblich T1 T2 Tn Update (ggf verzögert)

17 8.17 Primary copy, asynchron Abgebrochene TA entfernen Log stream Syslog Replikate Log stream Replikate Log-Tabelle Trigger ("on update") veranlassen Schreiben von speziellen update-Transaktionen in Log-Tabelle (deferred update queue in Oracle) Reihenfolge für alle Replikate einhalten, wenn TA auf Replikaten parallel ausgeführt werden!

18 8.18 Wahl einer Ersatz - Primärkopie Wahl einer Ersatz - Primärkopie Primary copy und Verfügbarkeit? Wie bestimmt man neuen Primary? Vorab definiert (z.B. höchste Adresse der Hinterbliebenen) Korrekt? Nein! R1 hat letzten Update x=x*5 von verstorbenem Primary erhalten, R2 noch nicht. Keine Konvergenz! (Konvergenz: Zustand jedes Replikats nimmt irgendwann gleichen Wert an) Wahlverfahren Ein Replikat R ruft zur Wahl auf Alle senden ihre Version V (jede Änderung inkrementiert V) Derjenige mit höchstem V gewinnt R teilt allen die neue Primary Copy mit Reicht das?? Nein, ebenfalls keine Konvergenz...

19 8.19 Wahl einer Ersatz - Primärkopie Wahl einer Ersatz - Primärkopie Neue PC hat aktuellsten Stand, andere Kopien evtl. nicht Lösung: Während Abstimmung schickt jedes Replikat auch Nr. des letzten erhaltenen Log-Records. Gewinner (neuer PC) schickt entsprechende Log-Records an Replikate Garantiert Verfahren Serialisierbarkeit? Nein! Wenn ursprünglicher PC TA abgeschlossen hat, die aber bisher an kein Replikat als "deferred updates" gelangt sind, ist TA verloren. Preis für Verzicht auf 2PC !

20 8.20 Netzpartitionierung Konsistenz bei Netz- partitionierung? Lösung 1: update in der Menge, die Primary enthält Nachteil: wirklicher Ausfall des Primary nicht erkennbar Lösung 2: Mehrheitsentscheid (majority consensus) Rechner, von denen mehr als die Hälfte aller Replikate (evtl. einschl. PC.) erreichbar sind, wählt neuen Primary Besser: Jedem Replikat Gewicht zuordnen, Gewichtssumme sei s, Partitionsgesamtgewicht w > ½*s entscheidet (Quorum consensus) update

21 8.21 Group Replication Group Replication (update everywhere) Synchrone Änderung 2PC garantiert Serialisierbarkeit, aber favorisiert Lesetransaktionen Quorum Consensus – Verfahren Schreibrecht, wenn Schreib-Quorum w (des Gesamtgewichts) erfüllt Leserecht, wenn Lese-Quorum r erfüllt Bedingungen: Schreibquorum: w > ½* s Lesequorum: r + w > s Quorum vorab festgelegen z.B. r = 4, w = 5 g1=3 g2=1 g3=2 g4=2 s = gi

22 8.22 Group Replication..... Majority Consensus Idee: wenn Lesetransaktion aktiv, dann keine Schreib-TA, keine konkurrierenden Schreib-TA Verfahren: lese (schreib-) willige Transaktion sammelt so viele Stimmen, wie Quorum vorschreibt. Im Bsp. Lesetransaktion benötigt etwa a1 und a2 Weiterleiten von Änderungen an Replikate, die nicht zur Mehrheit gehören? Jedes Datum (z.B. Tabellenzeile) besitzt Versionsnr. Versionsnr. wird bei Update erhöht Beim Einsammeln von Schreib- Lesequorum mindestens ein aktueller Wert

23 8.23 Majority consensus Weiterleiten von Updates r + w > s w > ½ * s Lese-TA sieht mindestens eine aktuelle Kopie Schreib-TA ebenso; Updates an alle beteiligten Replikate weiterleiten Leicht erkennbar mit g = 1 für alle Replikate (Mehrheitsentscheidung) 10 g1=3 g2=1 g3=2 g4= g1=3 g2=1 g3=2 g4=2 update

24 8.24 Group Replication Asynchron Gefahr der Inkonsistenz Datum mit Zeitstempel (oder Versionsnr.) versehen Thomas' Write-Rule: Überschreibe nie ein Datum mit größerem Zeitstempel Implementierung z.B. in MS Access (Wingman replication) Tabellenzeile enthält: - globale ID - Generation (zählt updates, die schon an andere gesandt wurden) - Version - Feld vector_version [replikat R, maximale Version von R erhalten] 10 x=x+1 x=x+ 2

25 8.25 Group Replication Zur Vermeidung von Inkonsistenz (lost update) Konflikte wegen gleicher Version in Konflikt-Tabelle merken und ggf. manuell behandeln. Wichtig: Anwendungscharakteristik beachten z.B. Mobilität mit klarer Partitionierung der änderbaren Daten (Bsp.: Vertreter mit seinen Aufträgen, Kundenmenge im Allgem. disjunkt ) Produkt: Oracle Lite Problem: Konflikthäufigkeit wächst quadratisch mit der Anzahl von beteiligten, unabhängig änderbaren Daten, wenn gleiche Zugriffswahrscheinlichkeit für alle Daten

26 8.26 Rückschau Informationssysteme im Web..unterscheiden sich in vielerlei Hinsicht von "Debit-Credit"-Verarbeitung Kein (kaum) Schema vorhanden Antwortmenge: Relevanzsortierung statt eindeutiger Ergebnisse "inhaltliche Relevanz" über Termhäufigkeiten definieren Einfachstes Modell "Suche in Zeichenkette" erfordert gute Indexstrukturen, Analogie zu Gen-DB Nichttextuelle Daten (z.B. Bilder, Töne) : Ähnlichkeit in hochdimensionalen Räumen: wichtige Problem Mpeg-7: Standard zur systematischen Sammlung von Metadaten

27 8.27 Rückschau XML: Austauschformat, bringt Struktur in wenig strukturierte Daten Daten in XML-Format lassen sich in relationalen / oo DB ablegen und suchbar machen. Performanz beachten Wichtiges Paradigma im Netz: "sich informieren lassen" (alerting, notification) Setzt technisch aktive Komponenten voraus (Bsp.: aktive Datenbanken, Trigger) Caching und Replikation: wichtige Performanz- und Verfügbarkeitstechniken im Netz Replikation ist tricky, besonders mit Serialisierbarkeitsforderung Weiterhin hochdynamisch Entwicklung zu erwarten


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