Die Verbesserung der Leistung der Datenspeicherung für eine inhaltsgesteuerte Webanwendung ist ein iterativer Prozess. Es ist wichtig, den potenziellen Durchsatz und das Datenvolumen, die die Anwendung unterstützen muss, in Verbindung mit der Datenbankstruktur und den Datenspeichertechnologien zu berücksichtigen. Dies sind wichtige Überlegungen, die auch in der ersten Designphase getroffen werden sollten.
Techniken wie mehrdimensionale Skalierung und Caching können dazu beitragen, dass Ihre Anwendung weiter wächst, sodass mehr Nutzer und Daten unterstützt werden.
Durchsatz der Datenverarbeitung
Der Durchsatz der Datenverarbeitung bezieht sich auf die Geschwindigkeit, mit der Daten zwischen Geräten, Systemen oder Komponenten innerhalb einer Rechenumgebung verarbeitet werden. Sie misst die Kapazität eines Systems, Daten innerhalb eines bestimmten Zeitraums zu verarbeiten. Der Durchsatz wird in Dateneinheiten pro Zeiteinheit ausgedrückt, z. B. Byte pro Sekunde (B/s), Megabit pro Sekunde (Mbit/s) oder Transaktionen pro Sekunde (TPS).
Der Durchsatz der Datenverarbeitung bezieht sich auf die Daten, die die Datenbank in einem bestimmten Zeitraum verarbeiten kann. Dies ist für inhaltsorientierte Webanwendungen wichtig, da sie häufig große Datenmengen in Echtzeit verarbeiten müssen.
Folgende Faktoren können sich auf den Durchsatz der Datenverarbeitung auswirken:
- Der Datenbanktyp. Einige Datenbanken verarbeiten Daten effizienter als andere.
- Hardwarekonfiguration Der Datenbankserver sollte genügend CPU, Arbeitsspeicher und Speicher haben, um die Last zu bewältigen.
- Die Komplexität der Abfrage. Die Verarbeitung komplexer Abfragen kann länger dauern als die Verarbeitung von einfachen Abfragen.
In Bezug auf die Skalierung ist der Durchsatz ein wichtiger Messwert, der die Kapazität und Effizienz Ihrer inhaltsorientierten Webanwendung zur Verarbeitung von Anfragen und zur Verarbeitung von Daten misst. Ein hoher Durchsatz ist für die Verwaltung von erhöhtem Traffic und die Aufrechterhaltung einer reaktionsschnellen Leistung unerlässlich.
Bei der Skalierung einer Webanwendung sollten Sie unter anderem folgende Aspekte in Bezug auf den Durchsatz berücksichtigen:
| Wissenswertes | |
|---|---|
| Load-Balancing | Ein Load-Balancer verteilt den Traffic gleichmäßig auf die Serverinstanzen Ihrer Anwendung. So wird verhindert, dass ein einzelner Server zum Engpass wird und Sie die kombinierte Rechenleistung mehrerer Server nutzen können. |
| Horizontale Skalierung | Horizontale Skalierung kann verwendet werden, um den Durchsatz zu erhöhen. Dazu gehört das Hinzufügen weiterer Serverinstanzen zur Infrastruktur Ihrer Anwendung. Durch die horizontale Skalierung kann die Anwendung Anfragen auf mehrere Server verteilen und so den Durchsatz erhöhen. |
| Datenbankskalierung | Erwägen Sie gegebenenfalls Datenbankskalierungstechniken, um eine erhöhte Anzahl von Lese- und Schreibvorgängen zu bewältigen. Zu diesen Techniken können die Verwendung einer verteilten Datenbank oder die Optimierung von Datenbankabfragen und -indexierung gehören. |
| Datenbank-Autoscaling | Mit Autoscaling-Mechanismen können Serverinstanzen anhand von Echtzeit-Traffic-Mustern hinzugefügt oder entfernt werden. Cloud-Plattformen bieten häufig Autoscaling-Funktionen, um Ressourcen an den Bedarf anzupassen. Überlegen Sie, welche Skalierungsfeatures für Ihre Datenbank und Plattform verfügbar sind, z. B. einen Dienst wie Autoscaling für Spanner. |
| Code-/Algorithmusoptimierung | Prüfen und optimieren Sie den Code und die Algorithmen Ihrer Anwendung kontinuierlich im Hinblick auf Effizienz. Wenn Sie den Verbrauch von Serverressourcen minimieren, kann dies zu einem höheren Durchsatz führen. |
| Regional/Global | Die regionale und globale Datenspeicherung bezieht sich auf die unterschiedlichen Arten, auf die Daten an verschiedenen geografischen Standorten gespeichert und verwaltet werden. Bei der regionalen Datenspeicherung werden Daten lokal in einer bestimmten Region oder an einem bestimmten Standort gespeichert. Bei der globalen Datenspeicherung werden die Daten auf Servern in verschiedenen Teilen der Welt gespeichert. Die Wahl zwischen regionaler und globaler Datenspeicherung hängt von Faktoren wie der Größe der Daten, dem erforderlichen Sicherheitsniveau und der Zugänglichkeit der Daten für verschiedene Nutzer oder Anwendungen ab. |
| Verbreitung | Bei der Datenspeicherverteilung werden Daten über mehrere physische oder virtuelle Standorte verteilt, um Verfügbarkeit, Leistung und Sicherheit zu gewährleisten. Zu den Methoden gehören verteilte Speichersysteme und Cloud-Lösungen, die anhand von Faktoren wie Datengröße und -komplexität, organisatorischen Anforderungen und verfügbaren Technologien ausgewählt werden. Eine gut durchdachte Strategie kann Redundanz, Skalierbarkeit und andere Vorteile bieten. |
Um einen hohen Durchsatz zu erreichen, muss eine Reihe von Aspekten eines Systems optimiert werden, von der Hardware und Software bis hin zu der Netzwerkinfrastruktur und den Datenverarbeitungsalgorithmen. Die spezifischen Techniken und Optimierungen, die für Ihre inhaltsbasierte Webanwendung erforderlich sind, hängen von Ihren individuellen Anforderungen in Bezug auf Datenverarbeitungsaufgaben und potenzielle Einschränkungen des Systems ab.
Datenvolumen
Beim Skalieren einer Webanwendung im Hinblick auf die gespeicherte Datenmenge muss die Datenspeicherkapazität verwaltet und erweitert werden, um wachsende Datenmengen zu bewältigen. Bei der Skalierung müssen Sie eine Speicherinfrastruktur planen, die sämtliche Herausforderungen des Datenwachstums bewältigen kann.
Beim Skalieren einer Webanwendung sollte die Datenspeicherung berücksichtigt werden:
| Wissenswertes | |
|---|---|
| Gespeicherte Datentypen | Einige Datentypen, z. B. Bilder, Videos oder Binärdaten, können schwieriger zu speichern sein oder mehr Speicherplatz belegen als andere Datentypen. Komplexe Datentypen oder -strukturen können auch die Skalierung eines Systems erschweren. Überlegen Sie, welche Art von Daten Ihre Anwendung speichert und ob dies die optimale Wahl ist. Alternativ können Sie Speichersysteme in Betracht ziehen, die speziell für Ihren Anwendungsfall oder Ihre Daten entwickelt wurden, z. B. Blob-Speicher, Medienspeichersysteme oder Zeitachsendatenbanken. |
| Anzahl der Nutzer | Denken Sie an das zukünftige Wachstum Ihrer Anwendung. Je mehr Nutzer Sie einrichten, desto mehr Daten müssen in Ihrem System gespeichert, abgerufen und verarbeitet werden. Das Skalieren von Lese- und Schreibvorgängen anhand des Leistungsprofils Ihrer Anwendung kann dabei helfen, Ihre Anwendung bei steigenden Anforderungen weiter zu optimieren. |
| Die Wahl der Datenspeichertechnologie | Bewerten Sie Ihre realistischen Datenspeicheranforderungen und wählen Sie die am besten geeignete Datenspeichertechnologie wie NoSQL und SQL aus. Berücksichtigen Sie bei Ihrer Entscheidung die Datenstruktur, Zugriffsmuster und Skalierbarkeitsanforderungen. |
| Datenpartitionierung | Wenn Sie Strategien zur Datenpartitionierung oder -fragmentierung implementieren, um Daten auf mehrere Speicherknoten zu verteilen, können Sie die Datenlast möglicherweise verteilen und somit effektiver skalieren. Sie können nach Nutzer oder geografischem Standort partitionieren oder andere Kriterien basierend auf den Datenzugriffsmustern Ihrer Anwendung befolgen. |
| Caching und Datenkomprimierung | Einsatz von Caching-Strategien, um Daten, auf die häufig zugegriffen wird, im Arbeitsspeicher zu speichern und die Last Ihrer Speichersysteme zu reduzieren Datenkomprimierungstechniken können auch die Speicheranforderungen minimieren und die Datenübertragungseffizienz verbessern. |
| Verwaltung des Datenlebenszyklus | Implementieren Sie Richtlinien für den Datenlebenszyklus, um die Aufbewahrung, Archivierung und Löschung von Daten zu verwalten. |
| Datenbankindexierung | Optimieren Sie gegebenenfalls die Datenbankindexierung, die Abfrageleistung und das Datenbankschemadesign, um wachsende Datasets effizient zu verarbeiten. |
Die Datenspeicherung beim Skalieren Ihrer Webanwendung ist ein fortlaufender Prozess und muss auf die Anforderungen Ihrer Webanwendung abgestimmt sein. Prüfen Sie regelmäßig die Speicheranforderungen, überwachen Sie die Leistung und passen Sie Ihre Speicherinfrastruktur und -strategien nach Bedarf an, damit steigende Datenmengen effektiv und effizient verarbeitet werden können.
Daten, auf die häufig zugegriffen wird, im Cache speichern
Das Caching von Daten ist eine wichtige Komponente Ihrer Skalierungsstrategie. Es hilft, die Antwortzeiten zu verbessern, die Last auf Back-End-Systemen zu reduzieren und die Nutzererfahrung insgesamt zu verbessern. Caching bezieht sich auf das Speichern von Daten, auf die häufig zugegriffen wird, in einer temporären Speicherschicht, damit sie schnell abgerufen werden können, ohne die Daten wiederholt aus der Quelle zu generieren.
Berücksichtigen Sie den Datentyp, auf den Ihre Anwendung häufig zugreift, das Muster und die Häufigkeit, mit der Daten abgerufen werden, und ihre Größe.
Beispiele für Caching-Strategien beim Skalieren einer Webanwendung:
| Strategien | |
|---|---|
| Objekt-Caching | Objekt-Caching bezieht sich auf das Caching einzelner Objekte, wie z. B. Datenbankabfrageergebnisse, API-Antworten oder HTML-Fragmente. Beliebte Optionen sind Redis, Memcached und Varnish. |
| Seiten-Caching | Beim Seiten-Caching werden ganze Webseiten im Cache gespeichert. Diese Option eignet sich für statische Inhalte und kann mit Reverse-Proxys, Generatoren für statische Websites oder CDNs implementiert werden. |
| Datenbank- und Abfrage-Caching | Beim Datenbank- und Abfrage-Caching werden die Ergebnisse häufig ausgeführter Datenbankabfragen im Cache gespeichert, um die Last Ihres Datenbankservers zu reduzieren. |
| Ganzseitiges Caching | Ganzseitiges Caching kann für dynamische Inhalte verwendet werden. Dabei werden ganze gerenderte HTML-Seiten im Cache gespeichert, um die Last auf dem Server und der Datenbank zu minimieren. |
| Clientseitiges Caching | Clientseitiges Caching bezieht sich auf Mechanismen wie Browser-Caching, um Assets lokal auf den Geräten der Nutzer zu speichern. Sie können Cache-Steuerungsheader angeben, um zu steuern, wie lange die Assets in Browsern im Cache gespeichert werden. |
Caching ist eine wichtige Komponente einer umfassenderen Strategie zur Leistungsoptimierung, um sicherzustellen, dass Ihre Anwendung erhöhten Nutzer-Traffic und erhöhte Datenanforderungen effektiv und effizient bewältigen kann.
Lese- und Schreibvorgänge skalieren
Betrachten Sie die Anforderungen an Durchsatz und Datenvolumen zusammen mit möglichen Caching-Optimierungen, um zu ermitteln, wie der Datenspeicher Ihrer Anwendung weiter skaliert werden kann. Bei der Auswahl eines Datenspeichersystems ist es wichtig, die Auswirkungen von Lese- und Schreibvorgängen zu berücksichtigen. Sie können sich dies vorstellen, indem Sie die von Ihrer Anwendung unterstützten Vorgänge berücksichtigen und Ihre Datenspeicherung für diese Anwendungsfälle und Nutzungsmuster optimieren. Einige Vorgänge können beispielsweise von einer asymmetrischen oder symmetrischen Skalierung profitieren.
Asymmetrische Skalierung
In einigen Fällen können inhaltsorientierte Webanwendungen Lese- oder Schreibasymmetrie aufweisen. Dies bedeutet, dass es ein erheblich höheres Volumen an Lese- oder Schreibvorgängen geben kann als bei dem anderen Vorgangstyp. In diesen Fällen ist es wichtig, die Datenbank entsprechend zu skalieren. Berücksichtigen Sie Ihre Anwendung und wie auf Daten zugegriffen wird und wie sie geschrieben werden.
Folgende Faktoren können die Asymmetrie bei Lese- oder Schreibvorgängen beeinflussen:
- Die Art der Anwendung, Einige Anwendungen sind leseintensiver als andere.
- Das Nutzerverhalten. Die Art und Weise, wie Nutzer mit der Anwendung interagieren, kann sich auch auf die Lese- oder Schreibasymmetrie auswirken.
Symmetrische Skalierung
Symmetrische Skalierung bedeutet, dass sowohl Lese- als auch Schreibvorgänge linear ohne Engpässe skaliert werden können, wenn die Anwendung wächst. Die symmetrische Skalierung für Lese- und Schreibvorgänge in einer inhaltsorientierten Webanwendung kann eine Herausforderung sein, insbesondere bei der Verwaltung großer Datenmengen und hohem Nutzertraffic.
Zu den Strategien für eine symmetrische Skalierung gehören:
| Strategien | |
|---|---|
| Verteilte Datenbanken | Datenbanken wie Google Cloud Bigtable sind darauf ausgelegt, Daten auf mehrere Knoten zu verteilen und Skalierbarkeit für Lese- und Schreibvorgänge zu ermöglichen. |
| Datenpartitionierung | Durch die Datenpartitionierung werden die Daten gleichmäßig verteilt und jede Partition oder jeder Shard kann Lese- und Schreibvorgänge unabhängig voneinander ausführen. |
| Ebenen zwischenspeichern | Caching-Ebenen für sofort einsatzbereite Arbeitslasten implementieren Speichern Sie Daten, auf die häufig zugegriffen wird, im Cache, um die Datenbank für Lesevorgänge zu entlasten. |
| Asynchrone Verarbeitung | Mit der asynchronen Verarbeitung können Sie zeitaufwendige oder nicht dringende Schreibvorgänge auf Hintergrundprozesse oder Warteschlangen auslagern. Ihre Anwendung verarbeitet weiterhin Lesevorgänge, ohne auf den Abschluss der Schreibvorgänge zu warten. |
Die symmetrische Skalierung erfordert einen umfassenden Ansatz für den gesamten Anwendungsstack, vom Front-End bis zum Back-End und von der Datenbank bis zu den Caching-Ebenen. Die symmetrische Skalierung trägt zu Leistungskonsistenz, ausgewogener Ressourcennutzung, Hochverfügbarkeit und skalierbarer Skalierbarkeit bei. Passen Sie unbedingt Ihre Skalierungsstrategie nach Bedarf an und bereiten Sie sich darauf vor, auftretende Engpässe zu beseitigen.