Eminel Insights

Trong thế giới công nghệ ngày nay, các hệ thống phân tán (distributed systems) đã trở thành nền tảng quan trọng cho nhiều ứng dụng và dịch vụ mà chúng ta sử dụng hàng ngày. Từ các mạng xã hội đến các dịch vụ đám mây, sự phân phối và tính linh hoạt của các hệ thống này đóng vai trò then chốt trong việc đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về hiệu suất, độ tin cậy và khả năng mở rộng.

Để hiểu rõ hơn về sự phức tạp và những lợi ích mà các hệ thống phân tán mang lại, bài viết này sẽ khám phá các đặc điểm chính của chúng. Chúng ta sẽ xem xét các yếu tố như tính mở rộng, tính sẵn sàng cao, khả năng chịu lỗi và đồng bộ hóa, cũng như cách chúng ảnh hưởng đến thiết kế và triển khai các hệ thống phân tán hiện đại.

Đây là bài viết mở đầu trong chuỗi 2 bài giới thiệu về các đặc điểm của hệ thống phân tán.

Khả năng mở rộng

Khả năng mở rộng là khả năng của hệ thống trong việc xử lý khối lượng công việc gia tăng bằng cách bổ sung tài nguyên mới (mở rộng ngang) hoặc nâng cấp khả năng của các tài nguyên hiện có (mở rộng dọc). Trong các hệ thống phân tán, khả năng mở rộng đóng vai trò thiết yếu để đảm bảo hệ thống có thể đáp ứng hiệu quả các yêu cầu ngày càng cao về người dùng, dữ liệu và sức mạnh xử lý. Dưới đây là các khía cạnh chính của khả năng mở rộng:

A. Mở rộng ngang(horizontal scaling)

Mở rộng ngang (horizontal scaling) là phương pháp tăng cường hệ thống bằng cách thêm nhiều máy hoặc nút để phân phối tải công việc đều hơn. Cách tiếp cận này giúp hệ thống xử lý số lượng yêu cầu tăng lên mà không làm quá tải từng nút riêng lẻ. Mở rộng ngang đặc biệt hữu ích trong các hệ thống phân tán nhờ khả năng quản lý chi phí hiệu quả và duy trì tính sẵn sàng cao trước các tải công việc biến động.

B. Mở rộng dọc(vertical scaling)

Mở rộng dọc (vertical scaling) là phương pháp nâng cấp khả năng của từng nút trong hệ thống, chẳng hạn như mở rộng CPU, bộ nhớ hoặc dung lượng lưu trữ. Mở rộng dọc có thể cải thiện hiệu suất của hệ thống bằng cách cho phép xử lý nhiều công việc hơn trên một nút duy nhất. Tuy nhiên, phương pháp này có giới hạn về số lượng tài nguyên có thể được thêm vào một máy và có thể tạo ra các điểm lỗi đơn lẻ.

So sánh giữa Mở rộng ngang và Mở rộng dọc

Mở rộng ngang thường dễ dàng hơn và linh hoạt hơn khi cần tăng cường hệ thống bằng cách thêm nhiều máy vào nhóm hiện có. Trong khi đó, mở rộng dọc thường bị giới hạn bởi dung lượng của một máy chủ đơn lẻ, và việc mở rộng vượt quá dung lượng này thường yêu cầu thời gian ngừng hoạt động và có giới hạn trên.

Các ví dụ tiêu biểu cho mở rộng ngang bao gồm Cassandra và MongoDB, vì cả hai đều hỗ trợ mở rộng bằng cách thêm máy chủ để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng. Ví dụ về mở rộng dọc là MySQL, cho phép nâng cấp từ máy nhỏ lên máy lớn hơn, tuy nhiên quá trình này thường đi kèm với thời gian ngừng hoạt động.

Tính sẵn sàng

Tính sẵn sàng là một thước đo về mức độ truy cập và độ tin cậy của hệ thống đối với người dùng. Trong các hệ thống phân tán (distributed systems), tính sẵn sàng cao là yếu tố quan trọng đảm bảo hệ thống vẫn hoạt động ngay cả khi xảy ra lỗi hoặc nhu cầu tăng cao. Đây là nền tảng giúp các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ liên tục cho người dùng, bất kể các tình huống bất ngờ. Trong thế giới số hóa ngày nay, khi thời gian ngừng hoạt động (downtime) có thể dẫn đến tổn thất tài chính đáng kể và thiệt hại uy tín, tính sẵn sàng cao đã trở thành yêu cầu thiết yếu đối với các tổ chức trong nhiều ngành công nghiệp.

Định nghĩa về Tính sẵn sàng cao

Tính sẵn sàng cao thường được đo bằng thời gian hoạt động (uptime), là tỷ lệ thời gian mà hệ thống hoạt động so với tổng thời gian dự kiến hoạt động. Để đạt được tính sẵn sàng cao, cần phải giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động, cả có kế hoạch và không có kế hoạch, loại bỏ các điểm hỏng hóc đơn lẻ (single points of failure), và triển khai các hệ thống và quy trình dự phòng (redundant systems and processes).

Khi nói đến các hệ thống phân tán, tính sẵn sàng cao không chỉ đơn thuần là đảm bảo hệ thống hoạt động mà còn là đảm bảo rằng hệ thống có thể xử lý tải và lưu lượng tăng lên mà không làm giảm hiệu suất. Khả năng mở rộng (scalability) này là yếu tố quan trọng, đặc biệt trong các tình huống khi số lượng người dùng tăng nhanh hoặc trải qua các đột biến đột ngột về nhu cầu.

Chiến lược để đạt được Tính sẵn sàng cao

Để đạt được tính sẵn sàng cao, các tổ chức áp dụng nhiều chiến lược tập trung vào dự phòng, sao chép dữ liệu (replication), cân bằng tải (load balancing), lưu trữ dữ liệu phân tán (distributed data storage), giám sát sức khỏe hệ thống (health monitoring), bảo trì định kỳ (regular system maintenance) và phân phối địa lý (geographic distribution).

• Tính sẵn sàng cao thông qua Dự phòng và Sao chép Một trong những chiến lược hiệu quả nhất để đạt được tính sẵn sàng cao là dự phòng và sao chép dữ liệu. Bằng cách sao chép các thành phần quan trọng hoặc toàn bộ hệ thống, các tổ chức có thể đảm bảo rằng nếu một thành phần bị lỗi, hệ thống dự phòng sẽ tự động thay thế mà không làm gián đoạn dịch vụ. Sao chép dữ liệu liên quan đến việc tạo nhiều bản sao của dữ liệu, đảm bảo dữ liệu luôn có sẵn ngay cả khi một bản sao không thể truy cập được.
• Tính sẵn sàng thông qua Cân bằng tải Cân bằng tải bao gồm việc phân phối khối lượng công việc trên nhiều máy chủ, đảm bảo rằng không máy chủ nào bị quá tải. Thông qua các thuật toán cân bằng tải thông minh, các tổ chức có thể tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, ngăn chặn các nút thắt cổ chai (bottlenecks) và nâng cao tính sẵn sàng cao bằng cách phân phối lưu lượng truy cập đều đặn.
• Tính sẵn sàng thông qua Lưu trữ Dữ liệu Phân tán Lưu trữ dữ liệu tại nhiều vị trí hoặc trung tâm dữ liệu giúp tăng tính sẵn sàng cao bằng cách giảm thiểu rủi ro mất dữ liệu hoặc hỏng hóc. Các hệ thống lưu trữ dữ liệu phân tán sao chép dữ liệu trên các vị trí địa lý khác nhau, đảm bảo rằng ngay cả khi một vị trí gặp sự cố, dữ liệu vẫn có thể truy cập từ các vị trí khác.
• Mô hình Tính sẵn sàng và Tính nhất quán (Strong, Weak, Eventual) Mô hình nhất quán (consistency models) xác định cách hệ thống phân tán duy trì một cái nhìn nhất quán và cập nhật về dữ liệu trên tất cả các bản sao. Các mô hình nhất quán khác nhau cung cấp các lựa chọn giữa tính sẵn sàng, hiệu suất và độ chính xác của dữ liệu. Nhất quán mạnh (strong consistency) đảm bảo rằng tất cả các bản sao có cùng dữ liệu tại mọi thời điểm, với chi phí giảm tính sẵn sàng và hiệu suất. Nhất quán yếu (weak consistency) cho phép tồn tại những bất nhất tạm thời giữa các bản sao, mang lại lợi thế về tính sẵn sàng và hiệu suất. Nhất quán cuối cùng (eventual consistency) đảm bảo rằng tất cả các bản sao cuối cùng sẽ hội tụ về cùng một dữ liệu, cung cấp sự cân bằng giữa nhất quán, tính sẵn sàng và hiệu suất.
• Tính sẵn sàng thông qua Giám sát Sức khỏe và Cảnh báo Việc triển khai các hệ thống giám sát sức khỏe mạnh mẽ đảm bảo rằng các tổ chức có thể chủ động phát hiện và xử lý các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng ảnh hưởng đến tính sẵn sàng của hệ thống. Giám sát theo thời gian thực (real-time monitoring) và cảnh báo tự động (automated alerts) giúp phản ứng kịp thời và giải quyết nhanh chóng các sự cố, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động.
• Tính sẵn sàng thông qua Bảo trì và Cập nhật Hệ thống Định kỳ Bảo trì và cập nhật hệ thống định kỳ (regular system maintenance and updates) là yếu tố quan trọng để đạt được tính sẵn sàng cao. Bằng cách giữ cho các hệ thống luôn cập nhật với các bản vá lỗi, cải tiến bảo mật và sửa lỗi, các tổ chức có thể giảm thiểu rủi ro về lỗi và lỗ hổng có thể ảnh hưởng đến tính sẵn sàng của hệ thống.
• Tính sẵn sàng thông qua Phân phối Địa lý Phân phối địa lý (geographic distribution) là chiến lược triển khai các thành phần hệ thống trên nhiều vị trí hoặc trung tâm dữ liệu. Điều này đảm bảo rằng ngay cả khi một khu vực hoặc trung tâm dữ liệu gặp sự cố, người dùng vẫn có thể truy cập hệ thống từ các vị trí khác nhau.

Độ trễ và Hiệu suất

Độ trễ và hiệu suất là những yếu tố quan trọng trong các hệ thống phân tán, vì chúng ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm người dùng và khả năng xử lý lượng dữ liệu và lưu lượng lớn của hệ thống. Trong các hệ thống phân tán, việc tối ưu hóa độ trễ và hiệu suất liên quan đến việc cân nhắc các yếu tố như tính cục bộ của dữ liệu (data locality), cân bằng tải (load balancing) và chiến lược bộ nhớ đệm (caching strategies). Dưới đây là cái nhìn tổng quan về các khía cạnh này:

A. Tính Cục Bộ của Dữ Liệu

Tính cục bộ của dữ liệu đề cập đến việc tổ chức và phân phối dữ liệu trong một hệ thống phân tán để giảm thiểu lượng dữ liệu cần chuyển giữa các nút. Bằng cách lưu trữ dữ liệu liên quan gần nhau hoặc gần các nút truy cập thường xuyên nhất, bạn có thể giảm độ trễ liên quan đến việc truy xuất dữ liệu và cải thiện hiệu suất tổng thể. Các kỹ thuật để đạt được tính cục bộ của dữ liệu bao gồm phân vùng dữ liệu (data partitioning), chia nhỏ dữ liệu (sharding) và sao chép dữ liệu (data replication).

B. Cân Bằng Tải

Cân bằng tải là quá trình phân phối lưu lượng mạng hoặc khối lượng công việc tính toán đến nhiều nút hoặc tài nguyên khác nhau để đảm bảo không có nút nào bị quá tải. Điều này giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, giảm thiểu thời gian phản hồi và ngăn ngừa tình trạng quá tải hệ thống. Các thuật toán cân bằng tải khác nhau, chẳng hạn như vòng quay (round-robin), ít kết nối nhất (least connections) và băm đồng nhất (consistent hashing), có thể được áp dụng để đạt được phân phối tải hiệu quả và cải thiện hiệu suất hệ thống.

C. Chiến Lược Bộ Nhớ Đệm

Bộ nhớ đệm là kỹ thuật lưu trữ dữ liệu hoặc kết quả tính toán thường xuyên truy cập tạm thời, cho phép hệ thống nhanh chóng truy xuất dữ liệu từ bộ nhớ đệm thay vì tính toán lại hoặc lấy từ nguồn dữ liệu chính. Bằng cách triển khai các chiến lược bộ nhớ đệm hiệu quả, bạn có thể giảm đáng kể độ trễ và cải thiện hiệu suất của hệ thống phân tán. Các chiến lược bộ nhớ đệm phổ biến bao gồm bộ nhớ đệm trong bộ nhớ (in-memory caching), bộ nhớ đệm phân tán (distributed caching) và mạng phân phối nội dung (content delivery networks – CDNs).

Tính đồng thời và phối hợp

Trong các hệ thống phân tán, nhiều quy trình hoặc thành phần thường cần hoạt động đồng thời, điều này có thể gây ra những thách thức liên quan đến phối hợp, đồng bộ hóa và tính nhất quán của dữ liệu. Dưới đây là cái nhìn tổng quan về đồng thời và phối hợp trong các hệ thống phân tán cùng với các khía cạnh chính cần xem xét:

A. Kiểm soát Đồng thời

Kiểm soát đồng thời là quá trình quản lý việc truy cập đồng thời vào các tài nguyên hoặc dữ liệu chia sẻ trong một hệ thống phân tán. Nó đảm bảo rằng nhiều quy trình có thể làm việc cùng nhau một cách hiệu quả mà không gặp phải xung đột hoặc không nhất quán. Các kỹ thuật để triển khai kiểm soát đồng thời bao gồm:

• Khóa (“Locking”): Khóa được sử dụng để hạn chế truy cập vào các tài nguyên hoặc dữ liệu chia sẻ, đảm bảo rằng chỉ một quy trình có thể truy cập chúng tại một thời điểm.
• Kiểm soát đồng thời lạc quan (“Optimistic Concurrency Control”): Phương pháp này giả định rằng xung đột là hiếm và cho phép nhiều quy trình hoạt động đồng thời. Các xung đột sẽ được phát hiện và giải quyết sau, thường thông qua cơ chế xác thực và khôi phục.
• Bộ nhớ giao dịch (“Transactional Memory”): Kỹ thuật này sử dụng các giao dịch để nhóm các hoạt động cần được thực thi nguyên tử, đảm bảo tính nhất quán và cách ly dữ liệu.

B. Đồng bộ hóa

Đồng bộ hóa là quá trình phối hợp thực thi của nhiều quy trình hoặc luồng trong một hệ thống phân tán để đảm bảo hoạt động chính xác. Đồng bộ hóa có thể đạt được bằng cách sử dụng các cơ chế khác nhau, chẳng hạn như:

• Rào cản (“Barriers”): Rào cản được sử dụng để đồng bộ hóa việc thực thi của nhiều quy trình hoặc luồng, đảm bảo rằng tất cả đều đạt đến một điểm cụ thể trước khi tiếp tục.
• Semaphores: Semaphores là cơ chế tín hiệu điều khiển truy cập vào các tài nguyên chia sẻ và duy trì đồng bộ hóa giữa nhiều quy trình hoặc luồng.
• Biến điều kiện (“Condition Variables”): Biến điều kiện cho phép các quy trình hoặc luồng chờ đợi các điều kiện cụ thể được đáp ứng trước khi tiếp tục thực thi.

Kiểm soát Đồng thời vs. Đồng bộ hóa

Kiểm soát Đồng thời:

• Mục tiêu Chính: Mục tiêu chính của kiểm soát đồng thời là quản lý truy cập vào các tài nguyên chia sẻ (như dữ liệu hoặc tài nguyên phần cứng) trong một môi trường mà nhiều quy trình hoặc luồng đang thực thi đồng thời.
• Tập Trung: Quan tâm đến cách xử lý các tình huống khi nhiều quy trình cần truy cập hoặc sửa đổi dữ liệu chia sẻ cùng một lúc.

Đồng bộ hóa:

• Mục tiêu Chính: Mục đích của đồng bộ hóa là phối hợp thời gian của nhiều quy trình hoặc luồng đồng thời. Nó liên quan đến việc quản lý thứ tự và thời gian thực thi của các quy trình để đảm bảo hoạt động chính xác.
• Tập Trung: Đảm bảo rằng các quy trình đồng thời thực thi theo cách tuân thủ các ràng buộc thời gian nhất định, chẳng hạn như đảm bảo các hoạt động nhất định xảy ra trước các hoạt động khác hoặc các hoạt động không can thiệp phá hoại lẫn nhau.

C. Dịch vụ Phối hợp

Dịch vụ phối hợp là các thành phần hoặc công cụ chuyên biệt giúp quản lý sự phức tạp của hệ thống phân tán bằng cách cung cấp một tập hợp các trừu tượng và nguyên thủy cho các nhiệm vụ như quản lý cấu hình, phát hiện dịch vụ, bầu chọn lãnh đạo và khóa phân tán. Ví dụ về dịch vụ phối hợp bao gồm Apache ZooKeeper, etcd và Consul.

D. Các Mô Hình Tính Nhất Quán

Trong các hệ thống phân tán, các mô hình tính nhất quán định nghĩa các quy tắc để duy trì tính nhất quán dữ liệu trên nhiều nút hoặc thành phần. Các mô hình tính nhất quán khác nhau, như tính nhất quán chặt chẽ (“Strong Consistency”), tính nhất quán tuần tự (“Sequential Consistency”), tính nhất quán cuối cùng (“Eventual Consistency”) và tính nhất quán nguyên nhân (“Causal Consistency”), cung cấp các mức độ đảm bảo khác nhau về tính nhất quán của dữ liệu và có thể ảnh hưởng đến hiệu suất tổng thể của hệ thống, khả năng sẵn sàng và độ phức tạp.

Các mô hình tính nhất quán là cơ bản trong các hệ thống phân tán, định nghĩa các quy tắc về cách và khi các thay đổi được thực hiện bởi một hoạt động (như ghi) trở nên hiển thị cho các hoạt động khác (như đọc). Các mô hình khác nhau cung cấp các thỏa thuận khác nhau giữa tính nhất quán, khả năng sẵn sàng và khả năng phân vùng. Dưới đây là một số mô hình tính nhất quán chính, cùng với ví dụ:

1. Tính Nhất Quán Mạnh

Định Nghĩa: Sau khi một hoạt động ghi hoàn tất, bất kỳ hoạt động đọc tiếp theo nào cũng sẽ ngay lập tức thấy giá trị mới.

Ví Dụ: Các cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống (RDBMS) như MySQL hoặc PostgreSQL thường cung cấp tính nhất quán mạnh. Nếu một bản ghi được cập nhật trong một giao dịch, bất kỳ giao dịch tiếp theo nào cũng sẽ thấy bản cập nhật đó.

2. Tính Nhất Quán Cuối Cùng

Định Nghĩa: Theo thời gian, tất cả các truy cập vào một mục dữ liệu cụ thể sẽ cuối cùng trả về giá trị được cập nhật gần nhất. Thời gian cần để đạt được tính nhất quán sau khi ghi không được đảm bảo.

Ví Dụ: DynamoDB của Amazon sử dụng tính nhất quán cuối cùng. Nếu bạn cập nhật một mục dữ liệu, sự thay đổi có thể không ngay lập tức hiển thị cho tất cả người dùng, nhưng nó sẽ cuối cùng được lan truyền đến tất cả các nút.

3. Tính Nhất Quán Nguyên Nhân

Định Nghĩa: Các hoạt động có liên quan nguyên nhân được tất cả các quy trình thấy theo cùng một thứ tự. Các hoạt động đồng thời có thể được thấy theo thứ tự khác nhau trên các nút khác nhau.

Ví Dụ: Trong một ứng dụng mạng xã hội, nếu một người dùng đăng một tin nhắn và sau đó bình luận về tin nhắn đó, bất kỳ người dùng nào thấy bình luận phải cũng thấy tin nhắn gốc.

4. Tính Nhất Quán Đọc-Ghi

Định Nghĩa: Đảm bảo rằng khi một hoạt động ghi hoàn tất, bất kỳ đọc tiếp theo nào (bởi cùng một khách hàng) sẽ thấy ghi đó hoặc các hiệu ứng của nó.

Ví Dụ: Cập nhật hồ sơ người dùng trong một ứng dụng web. Sau khi người dùng cập nhật hồ sơ của họ, họ ngay lập tức thấy dữ liệu hồ sơ đã cập nhật.

5. Tính Nhất Quán Phiên

Định Nghĩa: Một phiên bản mạnh mẽ hơn của tính nhất quán đọc-các ghi. Nó mở rộng sự đảm bảo này đến một phiên tương tác, đảm bảo tính nhất quán trong bối cảnh của một phiên người dùng duy nhất.

Ví Dụ: Trong giỏ hàng của một trang thương mại điện tử, các mặt hàng được thêm vào giỏ trong một phiên sẽ được hiển thị nhất quán trong suốt phiên đó.

6. Tính Nhất Quán Tuần Tự

Định Nghĩa: Các hoạt động từ tất cả các nút hoặc quy trình được thấy theo cùng một thứ tự. Có một thứ tự toàn cầu của các hoạt động, nhưng không nhất thiết phải theo thời gian thực.

Ví Dụ: Một hệ thống ghi log phân tán nơi các log từ các máy chủ khác nhau được hợp nhất thành một log tuần tự nhất quán.

7. Tính Nhất Quán Đọc Tăng

Định Nghĩa: Đảm bảo rằng nếu một hoạt động đọc đọc một giá trị của một mục dữ liệu, bất kỳ hoạt động đọc tiếp theo nào sẽ không bao giờ thấy giá trị cũ hơn.

Ví Dụ: Một người dùng kiểm tra trạng thái chuyến bay trên ứng dụng hàng không sẽ không thấy thời gian khởi hành quay ngược lại; nó chỉ di chuyển về phía trước.

8. Tính Nhất Quán Tuyến Tính (Tính Nhất Quán Mạnh)

Định Nghĩa: Một phiên bản mạnh mẽ hơn của tính nhất quán tuần tự, nó đảm bảo rằng tất cả các hoạt động đều nguyên tử và ngay lập tức hiển thị cho tất cả các nút.

Ví Dụ: Trong một khoá phân tán, một khi giá trị mới được ghi vào một khóa, bất kỳ hoạt động đọc nào trên bất kỳ nút nào ngay lập tức phản ánh sự thay đổi này.

Mỗi mô hình tính nhất quán giải quyết các yêu cầu và thách thức cụ thể trong các hệ thống phân tán, cân bằng các thỏa thuận giữa việc cung cấp các cái nhìn nhất quán kịp thời về dữ liệu và duy trì hiệu suất và khả năng sẵn sàng của hệ thống. Lựa chọn mô hình tính nhất quán thường phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng và bản chất của dữ liệu đang được quản lý.

Còn tiếp…