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分散データベースシミュレータ

ノードレプリケーション、CAP定理のトレードオフ、整合性伝播を可視化します

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分散データベースとは？

分散データベースは、異なる場所にある複数のサーバー（ノード）にデータを分散させます。CAP定理によれば、3つの特性のうち2つしか保証できません：整合性（すべての読み取りが最新の書き込みを参照する）、可用性（すべてのリクエストに応答が返される）、分断耐性（ネットワーク分断時もシステムが動作する）。

なぜ重要なのか？GoogleからNetflixまで、すべての主要なインターネットサービスは分散データベースに依存しています。整合性と可用性のトレードオフを理解することは、数十億のユーザーにサービスを提供する信頼性の高いスケーラブルなシステムを構築するために不可欠です。

📖 詳細分析

例え 1

5 つの都市に支店があり、すべてが同じカタログを共有している図書館システムを想像してください。誰かが支店 A で書籍をチェックアウトすると、他のすべての支店はレコードを更新する必要があります。支店 C への電話回線がダウンした場合 (ネットワークの分断)、支店 C では依然として書籍が利用可能であると表示される可能性があります。これは一貫性の問題です。ブランチ C が再接続するまですべての融資をロックすることも (一貫性を選択)、各ブランチが個別に融資を継続し、後で調整するようにすることもできます (可用性を選択)。

例え 2

さまざまな国の友達とのグループチャットを考えてみましょう。メッセージを送信するときは、全員が同じ順序でメッセージを閲覧できるようにする必要があります。しかし、誰かのインターネットが切断されると、メッセージを見逃したり、古い情報に返信したりする可能性があり、矛盾した会話スレッドが作成されます。分散データベースは、大規模な規模でまさにこの問題に直面しており、ベクトル クロックや CRDT などの技術を使用して、全員が再接続したときの混乱を解決します。

🎯 シミュレーターのヒント

初心者

5 つのノードとレプリケーション ファクター 3 から開始します。これは、各データが 5 つのノードのうち 3 つに保存されることを意味します。

中級者

書き込みの一貫性を ALL と ONE で比較します。ALL は遅いですが、すべてのレプリカに最新のデータが含まれることが保証されます。

上級者

ベクトル クロックを無効にし、パーティション中に同時書き込みをトリガーして、未解決の競合を観察します。

📚 用語集

CAP Theorem
Brewer の定理は、分散システムが提供できる保証は、一貫性、可用性、およびパーティション トレランスの 3 つのうち最大 2 つであることを示しています。ネットワーク分割中は、C と A のどちらかを選択する必要があります。
Replication Factor
クラスター全体で維持される各データのコピーの数。レプリケーション係数 3 は、すべての書き込みが 3 つの異なるノードに保存されることを意味します。
Quorum
操作を成功させるには、大部分のレプリカが読み取りまたは書き込みを確認する必要があります。 RF=3 の場合、クォーラムは 2 です。クォーラム読み取りとクォーラム書き込みを組み合わせることで、一貫性が保証されます。
Consistency Level
読み取りまたは書き込みが成功したとみなされる前に、応答する必要があるレプリカの数を決定します。 ONE は最も高速ですが、古いデータを返す可能性があります。 ALL は最も遅いですが、常に一貫性があります。
Network Partition
ネットワーク通信に障害が発生し、クラスタが互いに通信できない 2 つ以上のノード グループに分割され、一貫性と可用性のどちらかを選択する必要が生じます。
Split-Brain
ネットワークの分断により、2 つのノード グループが、自分たちが権限のあるクラスターであると信じて、競合する書き込みを独立して受け入れる危険な状態です。
Vector Clock
分散ノード全体でイベントの因果的な順序を追跡するデータ構造。各ノードは論理カウンターを維持しており、ベクトル クロックを比較すると、イベントに因果関係があるか、それとも同時発生しているかが明らかになります。
CRDT
競合のないレプリケート データ タイプ — 可換性などの数学的特性を使用して、異なるレプリカでの同時更新が調整なしで常に同じ状態に収束するように設計されたデータ構造。
Last-Write-Wins (LWW)
最新のタイムスタンプを持つ書き込みが優先される単純な競合解決戦略。実装は簡単ですが、同時更新をサイレントに破棄できます。
Gossip Protocol
各ノードがランダムなピアと定期的に状態情報を交換し、最終的にすべてのノードに更新を伝播するピアツーピア通信パターン。これは噂の広がり方からインスピレーションを得たものです。
Anti-Entropy
ノードが定期的にデータをピアと比較し、差異を同期するバックグラウンド修復プロセス。これにより、障害後でも最終的な一貫性が確保されます。
Merkle Tree
レプリカ データ間の差異を効率的に検出するために使用されるハッシュ ツリー データ構造。ノードは最初にルート ハッシュを比較し、次にドリルダウンして、異なる特定のキーのみを見つけて修復します。
Tombstone
データが削除されたことを示すマーカー。古いデータを持つパーティション化されたノードがクラスターに再参加するときに、削除されたデータが再表示されないように、トゥームストーンは TTL 期間保持する必要があります。
Eventual Consistency
新しい更新が行われない場合、すべてのレプリカが最終的に同じ値に収束することを保証する一貫性モデル。伝播遅延は収束するまでの時間です。
Write-Ahead Log (WAL)
変更をデータベースに適用する前に順次ログに書き込む耐久性手法。ログを再生することでクラッシュから回復できます。

🏆 主要人物

Eric Brewer (2000)

カリフォルニア大学バークレー校で CAP 定理を策定し、一貫性、可用性、およびパーティション耐性を同時に保証することは不可能であることを証明することで、分散データベース設計を根本的に形成しました。

Leslie Lamport (1998)

Paxos コンセンサス アルゴリズムを作成し、論理クロック、ランポート タイムスタンプ、ビザンチン将軍問題などの概念を使用して分散システム理論を開拓しました。

Diego Ongaro (2014)

スタンフォード大学で Raft コンセンサス アルゴリズムを設計し、etcd や CockroachDB などの実世界のシステムで分散型コンセンサスを理解可能かつ実用的なものにしました

Werner Vogels (2007)

Amazon の Dynamo の設計を主導し、一貫性のあるハッシュ、ベクトル クロック、ずさんなクォーラムを導入し、Cassandra、Riak、そして NoSQL 運動全体に影響を与えました

Jeff Dean & Wilson Hsieh (2012)

Google Spanner は、TrueTime API と GPS/原子時計同期を使用した外部で一貫したトランザクションを備えた初のグローバル分散型データベースとして共同設計されました。

Marc Shapiro (2011)

INRIA で競合のない複製データ型 (CRDT) を開発し、調整のない結果整合性のための数学的基盤を提供

🎓 学習リソース

💬 学習者へ

分散データベースは現代のインターネットのバックボーンです。ソーシャル メディアに投稿したり、ビデオをストリーミングしたり、オンラインで購入したりするたびに、多数の分散データベース ノードが舞台裏で連携しています。 CAP 定理は、ネットワークが故障した世界では完璧は不可能であること、そしてエンジニアリングとは賢明なトレードオフを行うことであることを教えてくれます。ここで検討する概念 (レプリケーション、コンセンサス、競合解決) は、Google、Amazon、Netflix のエンジニアが日々解決している課題と同じです。これらの基本を理解すると、デジタル世界が実際にどのように機能するかを深く理解できるようになり、おそらく次世代の回復力のあるデータ システムを構築する意欲が湧くでしょう。

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