Какие существуют подходы к разделению и масштабированию stateful-систем?

Масштабирование stateful-систем (хранящих состояние в памяти) сложнее, чем stateless, так как нужно обеспечить согласованность и доступность этого состояния между несколькими экземплярами приложения. Вот основные подходы:

1. Вынесение состояния во внешнее хранилище.

   • Идея: Приложение остается stateless, а все состояние хранится во внешней быстрой системе, такой как Redis, Tarantool или распределенная база данных (например, CockroachDB, TiDB).
   • Плюсы: Упрощает масштабирование самого приложения. Можно использовать проверенные решения для хранения данных.
   • Минусы: Появляется сетевая задержка до хранилища, оно становится единой точкой отказа (если не кластеризовано).

2. Шардирование (Sharding).

   • Идея: Данные (и состояние) разделяются на части (шарды) по определенному ключу (например, userID). Каждый экземпляр приложения отвечает за свой набор шардов.
   • Пример: Все данные пользователя с userID % 4 == 0 обрабатываются на сервере 1, с userID % 4 == 1 — на сервере 2 и т.д.
   • Плюсы: Хорошая горизонтальная масштабируемость.
   • Минусы: Сложность в реализации, особенно при необходимости перебалансировки шардов (решардинга).

3. Микросервисная архитектура.

   • Идея: Система разбивается на независимые сервисы, каждый из которых отвечает за свою бизнес-логику и владеет своим состоянием (и своей базой данных).
   • Пример: Сервис пользователей, сервис заказов, сервис уведомлений. Каждый масштабируется независимо.
   • Плюсы: Изоляция, независимое развертывание и масштабирование.
   • Минусы: Сложность межсервисного взаимодействия и обеспечения транзакционности.

4. Event Sourcing.

   • Идея: Вместо хранения текущего состояния, система хранит полную последовательность событий (изменений), которые привели к этому состоянию. Текущее состояние можно восстановить, "проиграв" все события.
   • Плюсы: Полный аудиторский лог, возможность анализировать историю, отладка.
   • Минусы: Сложность реализации, возможное снижение производительности при чтении (часто используется в паре с паттерном CQRS).

5. CRDT (Conflict-free Replicated Data Types).

   • Идея: Специальные структуры данных, которые можно изменять на разных узлах независимо, и они автоматически разрешают конфликты, приходя к согласованному состоянию (eventual consistency).
   • Пример: Системы для совместного редактирования текста (как Google Docs), счетчики в распределенных системах.
   • Плюсы: Отлично работают в системах с нестабильной связью и высокими задержками.
   • Минусы: Ограниченный набор структур данных, подходит не для всех задач.

Выбор подхода зависит от требований к согласованности данных, производительности и отказоустойчивости (см. CAP-теорему).