PolarDB:マルチマスタークラスター (Limitless)

次の図は マルチマスタークラスター (Limitless) Edition のアーキテクチャを示しています。

マルチマスタークラスター (Limitless) Edition は、SaaS のマルチテナンシー、ゲーム、E コマースなどのシーンに適しています。これらのシーンでは、高い同時実行性を持つ読み書きリクエストが特徴です。

• SaaS におけるマルチテナンシー：高同時実行性とテナント間の負荷分散

  シーン：テナントのデータベース数が急激に変化し、負荷量も大きく変動します。ユーザーは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し、最適なエクスペリエンスを提供する必要があります。

  ソリューション：マルチマスタークラスター (Limitless) Edition を使用することで、テナントのデータベースを異なるプライマリノード間に秒単位で切り替えたり、新しいプライマリノードを追加してバーストトラフィックを処理したりできます。これにより負荷分散を実現します。

• グローバルゲームサーバーおよび E コマースシーン：ビジネスリクエストの急増に対応する分単位のスケーリング

  シーン：ミドルウェアまたはビジネスロジックに基づく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。バージョンアップや大規模プロモーション時にはクラスター容量の急激なスケールアウトが必要となり、終了後には迅速なスケールインが求められます。しかし、従来のクラスターのスケーリングにはデータ移行を伴う複雑な手順が必要です。

  ソリューション：マルチマスタークラスター (Limitless) Edition の秒単位スケールアウトおよび透明なルーティング機能をミドルウェアまたはビジネスロジックに基づく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組み合わせることで、スケールアウトプロセスを数日から数分に短縮できます。

• 複数サーバーにデプロイされたゲームアプリケーション：より優れたパフォーマンスとスケーラビリティ

  シーン：ゲームの成長期にはデータベース負荷が重く、継続的に増加します。この期間中、データベース数も増え続け、結果としてプライマリノードの負荷も増大します。一方、衰退期にはデータベース負荷が大幅に減少し、データベースがマージされるため、プライマリノードの負荷も低下します。

  ソリューション：成長期には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現できます。衰退期にはデータベースを少数のプライマリノードに集約し、運用コストを削減できます。

テストの結果、クラスター内のデータベースをより多くのプライマリノードに切り替えることで、クラスター全体の同時読み書き能力が線形に向上することが確認されました。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。

• テストバックグラウンド：クラスターには 8 個のデータベースと 8 個のプライマリノードが含まれています。

• テストプロシージャ：テスト開始時、8 個のデータベースは 1 個のプライマリノードを共有しています。全データベースに同時に同じデータを同期し、同一のストレステストを実行します。ストレステスト中に、8 個のデータベースをそれぞれ 2 個、4 個、8 個のプライマリノードにスケジュールし、クラスター全体のパフォーマンス変化傾向を観測します。

• 次の図は QPS の変化傾向を示しています。