💻

محاكي قاعدة البيانات الموزعة

تصور نسخ العقد ومفاضلات نظرية CAP وانتشار الاتساق

💻 جرب الآن

ما هي قاعدة البيانات الموزعة؟

تقوم قاعدة البيانات الموزعة بتوزيع البيانات عبر خوادم (عقد) متعددة في مواقع مختلفة. تنص نظرية CAP على أنه يمكنك ضمان اثنتين فقط من ثلاث خصائص: الاتساق (كل قراءة ترى آخر كتابة)، والتوفر (كل طلب يحصل على استجابة)، وتحمل التقسيم (يعمل النظام رغم انقسامات الشبكة).

لماذا هذا مهم؟ كل خدمة إنترنت رئيسية من Google إلى Netflix تعتمد على قواعد البيانات الموزعة. فهم المفاضلات بين الاتساق والتوفر أمر ضروري لبناء أنظمة موثوقة وقابلة للتوسع تخدم مليارات المستخدمين.

📖 تعمق أكثر

تشبيه 1

تخيل نظام مكتبة له فروع في 5 مدن، تشترك جميعها في نفس الكتالوج. عندما يقوم شخص ما بمراجعة كتاب في الفرع أ، تحتاج جميع الفروع الأخرى إلى تحديث سجلاتها. إذا انقطع خط الهاتف إلى الفرع C (قسم شبكة)، فقد يستمر الفرع C في عرض الكتاب باعتباره متاحًا - وهذه مشكلة تناسق. يمكنك قفل كل عمليات الإقراض حتى يتم إعادة اتصال الفرع C (اختيار الاتساق)، أو السماح لكل فرع بمواصلة الإقراض بشكل مستقل والتسوية لاحقًا (اختيار التوفر).

تشبيه 2

فكر في محادثة جماعية مع الأصدقاء من مختلف البلدان. عند إرسال رسالة، يجب أن يراها الجميع بنفس الترتيب. ولكن إذا انقطع اتصال الإنترنت لدى شخص ما، فإنه يفقد الرسائل وقد يرد على معلومات قديمة - مما يؤدي إلى إنشاء سلاسل محادثات متضاربة. تواجه قواعد البيانات الموزعة هذه المشكلة بالضبط على نطاق واسع، وتستخدم تقنيات مثل الساعات المتجهة وCRDTs لفرز الفوضى عندما يعيد الجميع الاتصال.

🎯 نصائح المحاكي

مبتدئ

ابدأ بـ 5 عقد وعامل النسخ 3 - وهذا يعني أنه يتم تخزين كل جزء من البيانات على 3 من العقد الخمس

متوسط

قارن تناسق الكتابة ALL مقابل ONE — ALL أبطأ ولكنه يضمن أن كل نسخة متماثلة تحتوي على أحدث البيانات

خبير

قم بتعطيل Vector Clocks وقم بتشغيل عمليات الكتابة المتزامنة أثناء القسم لمراقبة التعارضات التي لم يتم حلها

📚 المصطلحات

CAP Theorem
تنص نظرية بروير على أن النظام الموزع يمكن أن يوفر ضمانتين من ثلاث ضمانات على الأكثر: الاتساق، والتوافر، والتسامح مع التقسيم. أثناء قسم الشبكة، يجب عليك الاختيار بين C وA.
Replication Factor
عدد نسخ كل جزء من البيانات المحفوظة عبر المجموعة. عامل النسخ المتماثل 3 يعني أن كل كتابة يتم تخزينها على 3 عقد مختلفة.
Quorum
أغلبية النسخ المتماثلة التي يجب أن تعترف بالقراءة أو الكتابة حتى تنجح العملية. بالنسبة إلى RF=3، النصاب القانوني هو 2. تضمن قراءة النصاب مع كتابة النصاب الاتساق.
Consistency Level
يحدد عدد النسخ المتماثلة التي يجب أن تستجيب قبل اعتبار القراءة أو الكتابة ناجحة. ONE هو الأسرع ولكنه قد يعرض بيانات قديمة؛ الكل هو الأبطأ ولكنه ثابت دائمًا.
Network Partition
فشل في الاتصال بالشبكة يؤدي إلى تقسيم المجموعة إلى مجموعتين أو أكثر من العقد التي لا يمكنها التواصل مع بعضها البعض، مما يفرض الاختيار بين الاتساق والتوفر.
Split-Brain
حالة خطيرة حيث يتسبب قسم الشبكة في قيام مجموعتين من العقد بقبول عمليات الكتابة المتعارضة بشكل مستقل، معتقدين أنهما المجموعة الموثوقة.
Vector Clock
بنية بيانات تتعقب الترتيب السببي للأحداث عبر العقد الموزعة. تحتفظ كل عقدة بعداد منطقي، وتكشف مقارنة الساعات المتجهة ما إذا كانت الأحداث مرتبطة سببيًا أم متزامنة.
CRDT
نوع البيانات المنسوخة الخالية من التعارضات — بنية بيانات مصممة بحيث تتقارب التحديثات المتزامنة على النسخ المتماثلة المختلفة دائمًا إلى نفس الحالة دون تنسيق، باستخدام خصائص رياضية مثل التبادلية.
Last-Write-Wins (LWW)
استراتيجية بسيطة لحل النزاعات حيث تفوز الكتابة بأحدث طابع زمني. سهل التنفيذ ولكن يمكنه تجاهل التحديثات المتزامنة بصمت.
Gossip Protocol
نمط اتصال من نظير إلى نظير، حيث تقوم كل عقدة بتبادل معلومات الحالة بشكل دوري مع نظير عشوائي، ونشر التحديثات في النهاية إلى جميع العقد - مستوحاة من كيفية انتشار الشائعات.
Anti-Entropy
عملية إصلاح في الخلفية حيث تقوم العقد بمقارنة بياناتها بشكل دوري مع نظيراتها ومزامنة الاختلافات، مما يضمن الاتساق النهائي حتى بعد الفشل.
Merkle Tree
بنية بيانات شجرة التجزئة المستخدمة لاكتشاف الاختلافات بين البيانات المتماثلة بكفاءة. تقوم العقد بمقارنة تجزئات الجذر أولاً، ثم انتقل لأسفل للعثور على المفاتيح المحددة التي تختلف فقط وإصلاحها.
Tombstone
علامة تشير إلى أنه تم حذف البيانات. يجب الاحتفاظ بشواهد القبور لفترة TTL لمنع ظهور البيانات المحذوفة مرة أخرى عند عودة عقدة مقسمة تحتوي على البيانات القديمة إلى المجموعة.
Eventual Consistency
نموذج اتساق يضمن أنه في حالة عدم إجراء تحديثات جديدة، ستتقارب جميع النسخ المتماثلة في النهاية إلى نفس القيمة. تأخير الانتشار هو الوقت حتى التقارب.
Write-Ahead Log (WAL)
أسلوب متانة حيث تتم كتابة التغييرات على سجل تسلسلي قبل تطبيقها على قاعدة البيانات، مما يتيح إمكانية استرداد الأعطال عن طريق إعادة تشغيل السجل.

🏆 شخصيات رئيسية

Eric Brewer (2000)

تمت صياغة نظرية CAP في جامعة كاليفورنيا في بيركلي، والتي شكلت بشكل أساسي تصميم قاعدة البيانات الموزعة من خلال إثبات استحالة ضمان الاتساق والتوافر والتسامح مع الأقسام في نفس الوقت

Leslie Lamport (1998)

أنشأ خوارزمية إجماع باكسوس وكان رائدًا في نظرية الأنظمة الموزعة بمفاهيم مثل الساعات المنطقية، والطوابع الزمنية لامبورت، ومشكلة الجنرالات البيزنطيين

Diego Ongaro (2014)

صمم خوارزمية إجماع رافت في جامعة ستانفورد، مما يجعل الإجماع الموزع مفهومًا وعمليًا لأنظمة العالم الحقيقي مثل etcd وCockroachDB

Werner Vogels (2007)

قاد تصميم Dynamo من Amazon، الذي قدم تجزئة متسقة وساعات متجهة ونصابًا غير مرتب - مما ألهم Cassandra وRiak وحركة NoSQL بأكملها

Jeff Dean & Wilson Hsieh (2012)

تم تصميم Google Spanner بشكل مشترك، وهي أول قاعدة بيانات موزعة عالميًا مع معاملات متسقة خارجيًا باستخدام TrueTime API ومزامنة GPS/الساعة الذرية

Marc Shapiro (2011)

أنواع البيانات المكررة الرائدة الخالية من التعارض (CRDTs) في INRIA، مما يوفر أسسًا رياضية للاتساق النهائي الخالي من التنسيق

🎓 مصادر التعلم

💬 رسالة للمتعلمين

قواعد البيانات الموزعة هي العمود الفقري للإنترنت الحديث. في كل مرة تنشر فيها على وسائل التواصل الاجتماعي، أو تبث مقطع فيديو، أو تقوم بعملية شراء عبر الإنترنت، يتم التنسيق بين العشرات من عقد قاعدة البيانات الموزعة خلف الكواليس. تعلمنا نظرية CAP أن الكمال مستحيل في عالم تفشل فيه الشبكات، وأن الهندسة تدور حول إجراء مقايضات ذكية. إن المفاهيم التي تستكشفها هنا - التكرار، والإجماع، وحل النزاعات - هي نفس التحديات التي يحلها المهندسون في Google، وAmazon، وNetflix كل يوم. إن فهم هذه الأساسيات سيمنحك تقديرًا عميقًا لكيفية عمل العالم الرقمي فعليًا، وربما يلهمك لبناء الجيل القادم من أنظمة البيانات المرنة.

ابدأ الآن

مجاني، بدون تسجيل

ابدأ الآن →