Неделю назад вышла новая версия модуля CRUD для Tarantool. В 0.11.0 появилось множество нововведений, просьбы о которых поступали от наших пользователей. Что изменилось, как этим пользоваться и кому это может быть полезно? Расскажем обо всём.
Tarantool — это платформа in-memory вычислений с гибкой схемой данных, функциональность которой расширяется с помощью модулей. Одними из самых популярных являются vshard, предназначенный для распределённого хранения данных, и cartridge, который организует работу с кластером Tarantool. CRUD также можно считать членом этого семейства: он предназначен для написания запросов при работе с распределёнными данными. Мы в Tarantool активно используем его при разработке готовых решений и нередко упоминаем в статьях (например, здесь и здесь).
В Tarantool 2.10 добавили новые инструменты как для Enterprise версии, так и для Community Edition. А еще мы запустили Tarantool по модели DBaaS в облаке VK Cloud Solutions. Далее подробно расскажем про главные обновления: шифрование соединений между репликами и клиентом, сжатие данных в памяти, расширенные возможности аудита и поделимся ссылкой на полный список изменений.
Привет! На связи Олег Уткин из отдела архитектуры систем хранения данных Tarantool. Я хочу рассказать, как в ходе проекта для Московской биржи мы консолидировали потоки данных из разных торговых систем и наладили их доставку клиентам. По пути мы собрали много граблей и сделали несколько интересных выводов, которыми я далее поделюсь.
Привет, меня зовут Сатбек, я работаю в команде Tarantool. Расскажу, как реализовать в шардированном кластере поиск, скорость которого не зависит от количества мастеров и объёма хранимых данных. Условно назову этот способ индексным слоем:
- Опишу общую схему построения поиска.
- Приведу пример реализации.
- Дам рекомендации по разработке.
В статье я последовательно реализую простой CRUD-сервис с шардированным хранилищем, а также поиск по данным. Это поможет вам лучше понять, когда возникают проблемы с поиском по распределённым данным и как их решает индексный слой.
Использовать будем БД Tarantool (версия ≥ 1.10), а также фреймворк для построения кластеров Tarantool-Cartridge (версия 2.7.0).
Для лучшего понимания желательно познакомиться с фреймворком Tarantool-Cartidge, модулем vshard, а также языком Lua, так как пример написан на нём.
Tarantool, как известно, поддерживает любой язык, который совместим с C и компилируется в машинный код. В том числе есть возможность реализации хранимых функций и модулей на Lua и C. Тем не менее, уже в двух своих проектах мы использовали Rust (в одном полностью перенесли Lua-код на Rust) и получили 5-кратное увеличение производительности по сравнению с Lua и сопоставимый результат, который дает по производительности C.
Ссылка на GitHub. Подробнее о работе алгоритма и модуля можно посмотреть здесь.
Клиент ACME-протокола используется для автоматического получения сертификата безопасности для вашего сайта. Для бесплатного получения сертификата и автоматического его продления в основном все используют Let's Encrypt. Но и есть другие сервисы, например Zero SSL. Он тоже поддерживает ACME-протокол.
Я опирался на две статьи с Хабра (эту и эту), а также RFC8555. Но информации в них оказазалось недостаточно, для того, чтобы реализовать собственный вариант модуля. Примерно половину нужной информации потребовалось дополнительно извлечь из нескольких реализаций данного модуля на других языках. Тесты проводил на живом сервисе, поэтому автотестов пока нет. Можете написать и сделать пулл реквест.
Модуль написан под Linux. В статье подробно разобран алгоритм работы - при необходимости Вы можете дописать его под другую ОС. Рассматривается только вторая версия протокола.
Каждый, кто работал с большими кластерами, знает: данные все время растут. Рано или поздно перед разработчиками распределенных систем встает задача масштабирования. Сейчас найти место для хранения данных не проблема, но как быть с доработкой и настройкой приложений? Доработки можно избежать, если заранее заложить в систему возможность масштабирования. Можно разделить узлы приложения по типу выполняемой функциональности и развёртывать только то, что необходимо.
Меня зовут Игорь, я работаю в команде Tarantool. У нас большой опыт разработки высоконагруженных продуктов, например, систем хранения данных для крупных ритейлеров или операторов сотовой связи. Сегодня я расскажу о принципах масштабирования наших кластеров и покажу типовой пример. Будет интересно всем, кто работает с большими данными и задумывается о масштабировании.
При создании разных сервисов очередей часто возникает вопрос: «А как лучше реализовать систему уведомлений о событиях в очереди?» Она часто бывает сложнее в реализации, нежели сам сервис очереди. Система распространения уведомлений встречается во многих программных комплексах. Как правило, клиентов у таких систем немного: десятки, реже — сотни.
Давайте обсудим способы построения таких систем в случаях, когда клиентов не сотни, а сотни тысяч.
Spiderman + Youtube speedpaint by RowenHebing
Процессоры M1 от Apple уже давно не новость. Многие знают об их быстродействии и о том, что приложения для MacOS нужно адаптировать под новую архитектуру. В команде разработки платформы Tarantool мы тоже недавно поставили перед собой такую задачу.
Я, Алексей Корякин, технический директор Tarantool, входящего в экосистему VK. Расскажу, зачем нам вообще это было нужно (ведь macOS не устанавливают на продакшен-серверы), как мы решали задачу, и покажу результаты бенчмарков.
Привет, меня зовут Игорь и я работаю в команде Tarantool. При разработке мне часто требуется быстрое прототипирование приложений с базой данных, например, для тестирования кода или для создания MVP. Конечно же хочется, чтобы такой прототип требовал минимальных усилий по доработке, если вдруг будет решено пустить его в работу.
Мне не нравится тратить время на настройку SQL базы данных, думать, как управлять шардированием данных, тратить много времени на изучение интерфейсов коннекторов. Хочется просто написать несколько строчек кода и запустить его, чтобы все работало из коробки. В быстрой разработке распределенных приложений мне помогает Cartridge — фреймворк для управления кластерными приложениями на основе NoSQL базы данных Tarantool.
Сегодня я хочу рассказать о том, как можно быстро написать приложение на Cartridge, покрыть его тестами и запустить. Статья будет интересна всем, кто устал тратить много времени на прототипирование приложений, а также людям, которые хотят попробовать новую NoSQL технологию.
Какие бывают проблемы роста, кроме очевидных, когда из 15 человек становится 80, а из одной команды вырастает 10? Почему разработчики начинают удаляться от пользователей и перестают чувствовать их боль? Как им не выпадать из коммуникационных процессов?
Я Дмитрий Шаронов, и я расскажу, как мы в Tarantool преодолевали проблемы роста и пытались избежать разделения между разработчиками при переходе из опенсорса в ентерпрайз. Какие решения использовали, зачем привлекали новичков и стажеров. Мы выделили 4 проблемы коммуникации в стремительно растущей команде и унифицировали инструменты для этого.
Это расшифровка доклада, прочитанного мной на TechLeadConf 2021. Видео доклада можно посмотреть тут.
Меня зовут Сергей Бронников, я работаю в команде Tarantool. Когда я присоединился к ней, то не нашёл общего описания того, как устроено тестирование в проекте. Поэтому я вёл для себя заметки по мере погружения в разработку. Я решил переработать их в статью. Она может быть интересна тестировщикам в проектах на C/C++ или пользователям Tarantool, которые хотят узнать, сколько мы усилий прикладываем к тому, чтобы снизить вероятность появления проблем в новых версиях.
Популярной статьей такого рода является описание тестирования библиотеки SQLite за авторством Ричарда Хиппа. Но у SQLite есть специфика: их инструменты тяжело переиспользовать в других проектах. Это следствие того, что у команды разработчиков SQLite есть обязательства поддерживать библиотеку как минимум до 2050 года, и для сокращения внешних зависимостей они все инструменты пишут сами с нуля (например, тест-раннер, инструмент для мутационного тестирования, Fossil SCM). У нас таких требований нет, поэтому в выборе инструментов мы не ограничены и пользуемся всем, что приносит пользу. И если вас что-то заинтересует, то вы достаточно легко сможете это принести в свой проект на C/C++. Если я вас заинтересовал — велкам под кат.
Вы не используете очередь? Вы просто не умеете её готовить. Но прежде чем этому научиться, нужно разобраться, что это вообще такое и где это применяется. Потому что большинству достаточно 10 000 запросов в секунду, а это дает любой брокер. Но если вам нужно больше, придется погрузиться в очереди достаточно глубоко.
Расскажу, что такое очереди, зачем они нужны и как работают. На примере нескольких сценариев объясню, как устроены очереди и какие есть решения. Какие у очередей самые распространенные проблемы и как их избежать. В чем отличия брокеров, их плюсы и минусы, и как все это использовать в своих целях.
Когда мы в Tarantool столкнулись с задачей настройки мониторинга для сдачи проекта заказчику, мы решили её с помощью grafonnet. Это библиотека для написания дашбордов Grafana с помощью кода на языке jsonnet, которая заметно облегчила нам жизнь.
Рассказ поделён на две части. В первой я делюсь нашей историей знакомства с grafonnet, причинами, по которым мы выбрали этот инструмент, и задачами, которые мы решили с его помощью. Вторая представляет собой пошаговое обучение написанию простого дашборда для Prometheus. Так что если ситуации, описанные мной в первой половине статьи, покажутся вам знакомыми, вторая позволит вам совершить первый шаг на пути к их разрешению.
Ядро Tarantool-а написано на C, а вся бизнес-логика создаётся на Lua. Это не самый сложный язык, но и не самый популярный. Поэтому сегодня я расскажу, как начать работать с Tarantool, написав всего три строчки кода на Lua. А всё остальное приложение написано на Golang. Чтобы было еще интереснее, я даю альтернативный вариант на Python. Что за проект? Делаем приложение, которое позволяет ставить метки на карте: дом, работа, первое свидание, первый Hello World, первый "too long wal write" Tarantool.
Поехали!
Всем привет, меня зовут Алексей Фельде, я IT архитектор направления Омниканальности в «Магните». Это молодое направление. Основная его цель - сформировать единый опыт офлайн и онлайн взаимодействия с покупателем.
Омниканальная модель стала популярной, так как любой современный покупатель не расстается с мобильным телефоном и может в любой момент выйти в интернет для поиска товаров и оформления заказа. Такая модель требует от компаний пересмотра своего внутреннего IT ландшафта, обновления технологий и инфраструктуры.
Сервис экспресс-доставки стал первым в направлении Омни «Магнита». Поначалу мне казалось, что запуск такого онлайн-сервиса – классическая история с не менее классическим подходом к решению. Однако для ритейла, который более 25 лет затачивал свои бизнес-процессы под офлайн, запуск обернулся настоящей инженерной головоломкой.
В этой статье я расскажу, как в режиме speedrun небольшая инженерная команда запустила онлайн-сервис экспресс-доставки на Golang с помощью Tarantool Data Grid, gRPC и облака Mail.ru Cloud Solutions.
