Tìm kiếm
26 kết quả cho “sharding by day”. Tìm không phân biệt dấu.
- Sharding và tách database Chủ đề Thành viên
Một database quan hệ duy nhất là điểm khởi đầu của hầu hết sản phẩm. Đến một lúc nó không chịu nổi lượng ghi, dữ liệu không còn vừa một máy, hoặc một sự cố ở DB đó làm sập mọi tính năng.
- The history of Postgres sharding Bài tóm tắt · PlanetScale · 2026
…i gốc](https://planetscale.com/blog/the-history-of-postgres-sharding) Nguồn thứ cấp, do nhà cung cấp viết: bài tổng quan lịch sử, kết thúc bằng giới thiệu sản phẩm Neki của chính P…
- Research at scale: Orchestrating ML for systematic trading Bài tóm tắt · Optiver · 2025
Theo Optiver, giao dịch hệ thống dựa vào sức mạnh của "cỗ máy nghiên cứu": thí nghiệm hôm nay thành model, tín hiệu, kiểm tra rủi ro và hạn mức vị thế ngày mai. Vòng nghiên cứu: đặt giả thuyết → chạy thí nghiệm → đánh…
- Atomic slot migration with Redis 8.4 Bài tóm tắt · Redis · 2026
…ine (). - Chọn đơn vị chia nhỏ hơn node (slot cố định) để resharding là dời slot, không băm lại key (). - Có số liệu theo slot thì mới biết slot nào nóng để dời (). - Dời theo cả l…
- How Stripe's document databases supported 99.999% uptime with zero-downtime data migrations Bài tóm tắt · Stripe · 2024
Stripe chọn MongoDB từ 2011 (Atlas chưa có) và xây DocDB, DB-as-a-service nội bộ trên MongoDB Community: hơn 5 triệu query/giây, hơn 10.000 dạng query, hơn 5.000 collection trên hơn 2.000 shard, hàng petabyte dữ liệu…
- Failover, replica và dự phòng dữ liệu Chủ đề Thành viên
Mọi hệ có trạng thái đều giữ nhiều bản (replica) để một máy chết không làm mất dịch vụ. Khó không nằm ở việc có bản sao mà ở lúc chuyển sang bản sao:
- Chi phí hạ tầng và build vs buy Chủ đề Thành viên
Khi còn nhỏ, chi phí hạ tầng là chuyện phụ và cloud là lựa chọn hiển nhiên. Khi lớn lên, hoá đơn có thể chiếm phần lớn giá vốn. Hai câu hỏi xuất hiện: tối ưu chi phí trên nền đang có thế nào, và khi nào nên tự xây (hoặc…
- Hot partition và thundering herd Chủ đề Thành viên
Chia dữ liệu và tải ra nhiều máy chỉ hiệu quả khi tải chia đều. Thực tế tải lệch: một khách hàng khổng lồ, một kênh có @everyone, một bài của người nổi tiếng. Có hai dạng hay gặp:
- Event-driven, message queue và Kafka Chủ đề Thành viên
Khi một hệ có nhiều bên cần biết "có gì vừa xảy ra" (đơn hàng đổi trạng thái, tin đăng được sửa, ticket được cập nhật), gọi đồng bộ từng bên một làm producer phải biết mọi consumer, và một consumer chậm kéo chậm cả…
- Load shedding, rate limit và backpressure Chủ đề Thành viên
Mọi hệ đều có lúc nhận nhiều việc hơn sức làm: spike của người dùng, client nội bộ có bug, dependency chậm đi, retry dồn lại. Theo Discord, khi chạm giới hạn năng lực thì đó là bài toán kinh tế: hoặc tăng cung (thêm…
- Migration không downtime Chủ đề Thành viên
Hệ thống đang chạy thật (gọi xe, chat, thiết kế) không được dừng, nhưng phải đổi ngôn ngữ, database hoặc hạ tầng bên dưới.
- Chọn database theo workload Chủ đề Thành viên
Không có database tốt nhất, chỉ có database hợp với mẫu đọc/ghi ở một quy mô cụ thể. Mẫu đó thay đổi khi sản phẩm lớn lên. Ngoài ra, chuyên môn vận hành của đội cũng là một phần của "workload".
- Độ tin cậy và multi-region Chủ đề Thành viên
Thay đổi kiến trúc lớn thường không đến từ kế hoạch mà từ một sự cố đau đớn. Khi đã chạy nhiều vùng, nhiều giả định của hệ thống một vùng không còn đúng.
- Query planner và hiệu năng truy vấn Chủ đề Thành viên
Database quan hệ không chạy SQL theo đúng cách nó được viết. Query planner chọn một plan (dùng index nào, join kiểu gì: nested loop, merge, hash; dừng sớm khi có LIMIT hay không) dựa trên thống kê về dữ liệu: số dòng,…
- Multi-tenancy và cô lập tenant Chủ đề Thành viên
Một hệ phục vụ nhiều khách (tenant: workspace, shop, organization, account, service nội bộ) trên cùng hạ tầng thì rẻ và dễ vận hành, vì tài nguyên được dùng chung. Cái giá là bốn câu hỏi đi theo hệ suốt đời:
- Scale dọc trước khi scale ngang Chủ đề
Thêm máy (scale ngang) kéo theo độ phức tạp phân tán. Bắt mỗi máy làm được nhiều hơn (scale dọc, tối ưu) thì đơn giản hơn, nhưng có trần và dễ thành một điểm hỏng.
- Giao dịch phân tán và nhất quán xuyên service Chủ đề Thành viên
Với một DB quan hệ, BEGIN … COMMIT lo hết. Khi dữ liệu bị chia (shard, tách service, thêm Redis bên cạnh Postgres), một thao tác nghiệp vụ chạm nhiều nơi, và câu hỏi khó nhất trở thành "timeout rồi, việc đó đã xảy ra…
- Hạ tầng tìm kiếm Chủ đề Thành viên
Lúc đầu, tìm kiếm là LIKE trên database hoặc một thư viện (Lucene) nhúng trong app. Khi dữ liệu và tính năng tăng, search thành một hệ có trạng thái riêng, khác database ở mấy điểm:
- A Trillion Transactions Bài tóm tắt · TigerBeetle · 2026
…ch chỉ có trong video. Mọi nhận định, nhất là phần phê phán sharding, là theo TigerBeetle. Luận điểm - Scale là khả năng sống sót , không chỉ hiệu năng: khó nhất là sống được khi m…
- Etsy Công ty Thành viên
Etsy shard MySQL từ khoảng 2010 bằng ORM tự viết: gán shard ngẫu nhiên, lưu ánh xạ trong một index DB, thành điểm hỏng chung. Từ 2018 họ chuyển sang Vitess mà không dời dữ liệu (vindex lai: SQLite cho ID cũ, hash cho ID…
- LinkedIn Công ty Thành viên
Bài khung là bài nhìn lại năm 2015 . LinkedIn bắt đầu năm 2003 là một monolith tên Leo. Service đầu tiên tách ra là member graph, vì đồ thị kết nối có profile tải khác hẳn; DB profile được đỡ bằng scale dọc rồi replica…
- How to debug large db size issue? Bài tóm tắt · etcd (CNCF) · 2023
Dung lượng DB của etcd có quota (--quota-backend-bytes), mặc định 2 GB, khuyến nghị tối đa 8 GB. Vượt quota thì mọi lệnh ghi lỗi mvcc: database space exceeded và cụm bật alarm NOSPACE, endpoint báo không khoẻ.
- Dropbox Công ty Thành viên
Dropbox luôn là hybrid: metadata ở data center riêng, nội dung file trên S3. Ở ~500 PB họ tự xây Magic Pocket, theo Dropbox vì hiệu năng và unit economics . Cái giá kèm theo là phải tự dựng cả backbone và edge network .…
- Cross Shard Transactions at 10 Million Requests Per Second Bài tóm tắt · Dropbox · 2018
Edgestore là lớp trừu tượng trên hàng nghìn node MySQL, giữ hàng petabyte metadata, hơn 10 triệu request/giây. Developer gom dữ liệu hay đi cùng nhau vào một colo (cùng shard vật lý): trong colo có transaction mạnh,…
- Uber Công ty Thành viên
Một vòng đủ: monolith → microservices → tổ chức lại microservices. Năm 2012–2013 Uber có hai monolith; khi lên hàng trăm kỹ sư thì tách. Lý do chủ yếu là tổ chức. Năm 2015 họ có 500+ service và phải chuẩn hoá contract…
- Zillow Công ty Thành viên
Zillow cho thấy một công ty dữ liệu đi từ ứng dụng web có cache tự làm sang nền tảng dữ liệu, ML và thí nghiệm dùng chung. Năm 2012 các sản phẩm mới đã chạy trên AWS: nền tảng website cho môi giới trên WordPress dùng…