Software craftsmanship 2
Download as PPTX, PDF0 likes205 views
Митап посвящен сложности алгоритмов и основам хранения данных, включая обсуждение принципов ACID и CAP. Участники смогут узнать о различных уровнях изоляции транзакций и задачах архитектуры, таких как проектирование систем, обеспечивающих устойчивость и согласованность данных. В следующем митапе планируется обсудить типы баз данных, нормализацию и оптимизации.
Software craftsmanship 2
- 1. Software Craftsmanship meetup #2 Сложность алгоритмов. Принципы хранения данных. Павел Вейник CTO @ Splitmetrics CEO @ Hard & Soft Skills
- 2. Зачем митапы? Поделиться с разработчиками Splitmetrics Поделиться со всеми разработчиками Обкатать новый курс для техлидов Пообщаться
- 3. Для кого митапы? Для разработчиков Для тестировщиков Для сочувствующих и интересующихся
- 4. Что если я чего-то не знаю? Ничего страшного, мы расскажем Вообще, можно спросить у меня или у коллег Все будет хорошо
- 5. План митапов 1. Software Craftsmanship & Agile. Как не делать говно? 2. Принципы хранения данных 3. Обзор баз данных 4. Очереди сообщений 5. Кэши и файловые хранилища
- 6. План этого митапа 1. Алгоритмическая сложность 2. ACID vs BASE 3. И теорема CAP 4. Примеры применения ACID и BASE 5. 2 простых задания на архитектуру
- 7. Время cpu vs память Найти x в массиве Перебор Поиск в отсортированном массиве Хранение флага для любого x Зачем это знать?
- 8. Нотация O(n) чтобы понимать сколько лет будет работать ваш алгоритм
- 10. Базы данных. Транзакция. Логическая единица работы с данными Либо вся выполнена Либо вся не выполнена
- 11. ACID Atomicity Сохраняется или вся транзакция, или ничего Consistency Транзакция завершается или откат к предыдущему состоянию Isolation Транзакции изолированы друг от друга Durability Завершенные транзакции сохраняются
- 12. Isolation. Проблемы Lost update 2 tx -> 1 блок данных Dirty read Чтение данных транзакции, которая откатится
- 13. Isolation. Проблемы Non-repeatable read Разные результаты одной и той же выборки. Др транзакция успела обновить Phantom read Разные результаты одной и той же выборки. Др транзакция успела добавить
- 14. Isolation. Уровни Read uncommited Допускает dirty reads Гарантия – нет lost updates
- 15. Isolation. Уровни Read commited Допускает phantom reads, non-repeatable reads Гарантия – защита от dirty reads MS SQL Server, PostgreSQL, Oracle По умолчанию
- 16. Isolation. Уровни Repeatable read Допускает phantom reads Гарантия – защита от dirty reads, non- repeatable reads С помощью блокировки до конца транзакции
- 17. Isolation. Уровни Serializable Не допускает проблем Гарантия – защита от dirty reads, non- repeatable reads, phantom reads Как будто все транзакции последовательны
- 18. Isolation. Уровни Snapshot – иногда Каждая транзация в своей «копии бд» Гарантия – защита от dirty reads, non- repeatable reads, phantom reads Как будто все транзакции последовательны, локи
- 19. Isolation. Уровни Снижают скорость записи в бд И чтения Могут возникнуть dead locks (Serializable)
- 20. А если много данных? Как обеспечить ACID, если данных больше, чем может вместить один сервер? Как обеспечить ACID, если мы дублируем данные между разными серверами?
- 22. Теорема CAP Consistency Данные не противоречивы во всех узлах в каждый момент времени Availability Отклик системы корректен, но без гарантии совпадения данных в узлах Partition Tolerance Разрезание системы на изолированные куски не приводит к некорректности отклика
- 24. Partition Tolerance Абсолютная необходимость Выбираем между Consistency и Availability CP или AP
- 25. Теорема PACELC В случае Partitioning выбираем между Availability или Consistency В случае не Partitioning выбираем между Latency или Consistency
- 26. Что с ACID, если CAP? Как выдержать ACID, если у нас Partitioning?
- 27. Что с ACID, если CAP? Basically Available Ответ на любой запрос, но не факт что не ошибочный Soft State Несогласованность между узлами даже когда нет обновлений данных Eventual Consistency Рано или поздно система придет в согласованное состояние после прекращения обновления данных
- 31. Примеры Когда необходим ACID? Когда можно и BASE?
- 32. Задание 1 Спроектировать сокращатель ссылок 10к новых ссылок в сутки Хотим жить 10 лет
- 33. Задание 2 Спроектировать счетчик 100к событий в день Хотим жить 10 лет Отчеты по сайту
- 34. Что будет на следующем митапе? Типы бд Нормализация данных Выбор бд для проекта Приемы для оптимизаций
- 35. Ссылки https://tproger.ru/articles/computational-complexity-explained/ http://bigocheatsheet.com/ https://gist.github.com/jboner/2841832 https://people.eecs.berkeley.edu/~rcs/research/interactive_latency.html https://ru.wikipedia.org/wiki/ACID https://yizhang82.dev/db-isolation-level https://towardsdatascience.com/cap-theorem-and-distributed-database-management-systems-5c2be977950e https://en.wikipedia.org/wiki/PACELC_theorem https://dzone.com/articles/understanding-the-cap-theorem https://www.infoq.com/articles/cap-twelve-years-later-how-the-rules-have-changed/