Что такое репликация данных в бэкенд-системах и какие основные подходы существуют?

Репликация — это процесс создания и синхронизации копий данных на нескольких серверах (узлах или нодах). Это фундаментальная концепция для построения распределенных систем.

Основные цели репликации:

• Отказоустойчивость (High Availability): Если один узел выходит из строя, система продолжает работать, используя его копии (реплики).
• Масштабируемость (Scalability): Нагрузку по чтению можно распределить между несколькими репликами, увеличивая общую производительность системы.
• Снижение задержки (Low Latency): Данные можно размещать географически ближе к пользователям, чтобы ускорить доступ к ним.

Основные модели репликации:

1. Leader-Follower (Ведущий-Ведомый):

   • Все запросы на запись обрабатываются одним узлом — лидером.
   • Лидер записывает изменения и затем распространяет их на все ведомые узлы (фолловеры).
   • Чтение может происходить как с лидера, так и с фолловеров.
   • Примеры систем: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Kafka.

2. Multi-Leader (Несколько ведущих):

   • Несколько узлов могут принимать запросы на запись.
   • Каждый лидер реплицирует свои изменения другим лидерам и всем фолловерам.
   • Основная сложность — разрешение конфликтов записи, когда одни и те же данные изменяются на разных лидерах одновременно.
   • Примеры систем: Некоторые конфигурации PostgreSQL (BDR), GoldenGate.

3. Leaderless (Безлидерная):

   • Все узлы равноправны и могут принимать запросы на запись и чтение.
   • Для обеспечения согласованности используются кворумы. Например, для успешной записи клиент должен получить подтверждение от W узлов, а для чтения — от R узлов. Если W + R > N (где N — общее число реплик), то чтение всегда увидит хотя бы одну последнюю версию данных.
   • Примеры систем: Cassandra, DynamoDB, Riak.

Роль Go-разработчика:

Как правило, Go-разработчик не реализует алгоритмы репликации с нуля. Его задача — взаимодействовать с системами, которые её поддерживают (базы данных, брокеры сообщений, service discovery).

Важно понимать принципы репликации, чтобы:

• Правильно настроить подключение к кластеру через драйвер базы данных.
• Выбрать нужный уровень консистентности для запросов (например, читать со строгой консистентностью с лидера или с возможным отставанием с реплики).
• Корректно обрабатывать ошибки, связанные с недоступностью узлов или задержками репликации.