PolarDB:Multi-master Cluster (Limitless)

次の図は、Multi-master Cluster (Database/Table) Editionのアーキテクチャを示しています。

Multi-master Cluster (Database/Table) Editionは、SaaSのマルチテナント、ゲーム、eコマースなどのシナリオに適しています。 これらのシナリオは、同時実行性の高い読み取りおよび書き込み要求を備えています。

• SaaSのマルチテナンシー: テナント間の高い並行性と負荷バランス

  シナリオ: テナントのデータベース数が急激に変化し、負荷量が大幅に変化します。 ユーザーは、最適なエクスペリエンスを提供するために、異なるインスタンス間でデータベースリソースをスケジュールする必要があります。

  解決策: Multi-master Cluster (Database/Table) Editionは、顧客がテナントのデータベースの異なるプライマリノード間で切り替えたり、新しいプライマリノードを数秒で追加してバーストトラフィックを処理するのに役立ちます。 これは負荷分散を実施する。

• グローバルゲームサーバーとeコマースシナリオ: 数分で拡大するビジネスリクエストに対応

  シナリオ: ミドルウェアベースまたはビジネスベースのデータベースおよびテーブルシャーディングソリューションがよく使用されます。 バージョンの更新や主要なプロモーションでは、クラスター容量の大幅なスケールアウトが必要です。 迅速なスケールインは、バージョンの更新や主要なプロモーションが終了するときに必要です。 しかし、従来のクラスタのスケーリングは、データ移行のための複雑なステップを伴う。

  解決策: Multi-master Cluster (Database/Table) Editionのスケールアウトと透過的なルーティング機能を、ミドルウェアベースまたはビジネスベースのデータベースおよびテーブルシャーディングソリューションとともに使用して、スケールアウト処理を数日から数分に短縮できます。

• さまざまなサーバーにデプロイされたゲームアプリケーション: パフォーマンスとスケーラビリティ

  シナリオ: ゲームの成長期間中、データベースの負荷は重く、機能は継続的に増加します。 この期間中、データベースの数は増え続けています。 その結果、プライマリノードの負荷も増加する。 ゲームの辞退期間中、データベースの負荷は大幅に削減され、データベースはマージされます。 その結果、プライマリノードの負荷も低減される。

  解決策: 成長期間中に、一部のデータベースを新しいプライマリノードに切り替えて、負荷分散を実装できます。 拒否期間中は、データベースをいくつかのプライマリノードに集約して、運用コストを削減できます。

テスト後、クラスターのデータベースがより多くのプライマリノードに切り替えられるため、クラスターの全体的な同時読み取りおよび書き込み機能は線形に増加します。 次のコードスニペットは、ストレステストの例を示しています。

• テストの背景: クラスターには8つのデータベースと8つのプライマリノードがあります。

• テスト手順: テストの開始時に、8つのデータベースが1つのプライマリノードを共有します。 データはすべてのデータベースに同時に同期され、同じストレステストを実行します。 ストレステスト期間中、8つのデータベースがそれぞれ2つのプライマリノード、4つのプライマリノード、8つのプライマリノードにスケジュールされます。 クラスターの全体的なパフォーマンスの変化傾向を表示します。

• 次の図は、QPSの変化傾向を示しています。