개발하는 냥집사

Ranged Sharding 샤드키의 값을 기준으로 청크에 분산 연속된 숫자들이 같은 샤드와 같은 청크에 존재함 데이터의 값으로 정확히 어떤 샤드에 존재하는지 알기 때문에 데이터가 존재하는 샤드에만 쿼리를 요청하는 Target Query가 가능 단점 : 데이터가 균형있게 분산되지 않을 가능성이 높다 usage 타겟쿼리가 필수일 경우 hash shrading을 이용하지 못하는 경우 Hash Sharding 샤드키의 값의 해시값을 기준으로 분산 균등 분산 카디널리티가 낮으면 부하편중을 완전히 막을 순 없음 샤디드 클러스터의 목적이 분산이므로 균등분산이 잘되는 해시샤딩을 대부분 사용 주의할 점 데이터가 연속되어있지 않고 분산되어있으므로 모든 샤드에 다 요청해서 데이터를 가져온 후 필터링 해야 할 수도 있음 →..

Sharded Cluster MongoDB의 분산 솔루션 Replica Set에 더 이상 감당 안될 정도로 데이터가 유입되면 Sharded Cluster 사용 고려 모든 샤드는 Replica Set으로 구성되어 있다 분산을 위한 솔루션이지만 Replica Set 구성이기 때문에 HA도 지원 Replica Set의 목적 : HA 샤딩의 목적 : 스케일아웃 대량으로 늘어나는 데이터를 저장하고 쓰기에 대한 부하가 클 때 적합 Replica Set은 secondary를 늘리면서 읽기 부하를 분산할 수 있지만 primary는 하나이기 때문에 쓰기 분산이 커지면 sharded cluster를 사용하는 것이 좋다 용어 Sharding : 하나의 큰 데이터를 여러 장비에 걸쳐서 분할하는 과정 Shard : 분할된 데이..

CQRS 패턴이란? Command Query Responsibility Segregation : 명령(Command)과 질의(Query)의 책임을 분리하는 패턴 Command 명령 시스템 데이터 변경 (ex. 주문 취소, 배송 완료) create, update, delete Query 질의 시스템 데이터 조회 (ex. 주문 목록, 상품 상세) read Responsibility 책임 구성요소의 역할 구성 요소 (모델) 클래스, 함수 모듈/패키지 웹서버/DB 분리 Segregation 역할에 따라 구성요소 나누기 명령과 질의에 단일 모델을 사용할 경우 코드 역할/책임 모호 요구사항이 늘어가면서 Member객체에 주문테이블, 로그인 히스토리 테이블 등과의 결합도가 증가 의미/가독성 등 나빠짐 유지보수성 떨어..

본 포스팅은 웹 개발자를 위한 대규모 서비스를 지탱하는 기술 책에서 발췌한 내용입니다. http://www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?ejkGb=KOR&mallGb=KOR&barcode=9788994506128#N 대규모 서비스를 지탱하는 기술 - 교보문고 데이터 구조 메모리 OS DB 서버 인프라 | 베스트셀러 『(24시간 365일)서버/인프라를 지탱하는 기술』의 핵심 저자들이 또 한 권의 역작을 펴냈다. 서버 1대부터 시작하여 1,000대의 호스트를 운영하 www.kyobobook.co.kr 국소성(Locality)을 고려한 분산 🔠 Locality : a particular area 액세스 패턴(데이터의 용도)을 고려한 분산 캐싱할 수 없는 부분이 사..