Verteilte Datenbanken mit Caché

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1 Verteilte Datenbanken mit Caché Sebastian Huber / Michael Brösdorf Agenda Kurzvorstellung InterSystems GmbH Die post-relationale Datenbank Caché Architektur Funktionsweise Verteilte Datenbanken mit Caché Replikation Daten-Sicherheit Hohe Leistungsfähigkeit / Skalierbarkeit Hochverfügbarkeit Ihre Fragen!? 1

2 InterSystems auf einen Blick Systeme in 88 Ländern 525 Mitarbeiter, Niederlassungen in 20 Ländern Umsatz in 2005: 160 Mio US$ durchgehendes Wachstum und profitabel seit 27 Jahren Privat gehalten, keine Investoren, keine Verbindlichkeiten Direktvertrieb und Partnernetzwerk mit mehr als Partnern InterSystems Technologien Unsere Kompetenz: produktive Anwendungstechnologien 2

3 Beispiele: Anwendungspartner Beispiele: Anwendungspartner GAIVOTA consulting 3

4 Make Applications Faster Schneller entwickeln Schneller ablaufen Schneller profitieren Bessere Anwendungen Schneller am Markt Performance/Skalierbarkeit Zuverlässigkeit/Schnelle Deployments Besserer Service/Suppport Suppport für AP s und End-Kunden Mit besseren Anwendungen schneller am Markt Caché Campus Building Blocks Training Live projects Research Tutorials Events Innovators award Teach the teacher Internships Industry projects Guest lectures Hands-on lab Academic research Caché Campus licensing Caché : Leading-edge DBMS technology 4

5 Agenda Kurzvorstellung InterSystems GmbH Die post-relationale Datenbank Caché Architektur Funktionsweise Verteilte Datenbanken mit Caché Replikation Daten-Sicherheit Hohe Leistungsfähigkeit / Skalierbarkeit Hochverfügbarkeit Caché ein hochperformantes, post-relationales DBMS Hoch-effiziente und skalierbare multidimensionale Datenbank Integrierter Objekt- und SQL-Zugriff (Unified( Data Architecture). Einfache und mächtige m Skript-Sprachen Sprachen objektorientierte Entwicklungsumgebung Entwicklungswerkzeug für f r Web-Applikationen 5

6 Caché-Connectivity Unified Data Architecture Anwendungen / WWW XML,SOAP COM,.NET JAVA C++ Caché Server Pages Caché Objects Caché SQL Unified Data Architecture Caché Database-Engine (TMDM ) andere DBMS ODBC JDBC 6

7 Multidimensionale Storage-Engine Speicherung der Daten in multidimensionalen Arrays (sog. Sparse-Arrays) Die Daten-Arrays werden als Globals bezeichnet Zugriff auf Datenelemente mit 3 grundlegenden Operationen (GET, SET und KILL) Neben Daten auch Speicherung von ausführbaren Routinen in Globals keine Middleware mehr nötig; nahtlose Integration der Geschäftslogik in die Datenbankserver Interne Verwaltung der Daten in Blöcken zu 8KB in einem B*- Baum Speicherung der Datenblöcke in Datei CACHE.DAT Datenbanken und Namespaces Globals (Daten) Routinen (Programmcode) Namespace (logische Sicht) RAM Datenbank- Cache Datenbankserver Festplatte mit Standard- Dateisystem 7

8 Caching Lokaler Datenbank-Cache in Shared Memory gecachte Daten stehen allen Prozessen auf der Maschine zur Verfügung gecached werden Datenblöcke (die die Globals enthalten) und das Global Directory hohe Cache-Effizienz durch die multidimensionale Speicherung von Daten Auch Datenblöcke von Remote-Maschinen werden im lokalen Cache vorgehalten Reduzierung der Zugriffszeiten und Netzwerkbelastung Datenbanken und Namespaces Kundenverwaltung USER CACHETEMP KUNDEN Cache.dat Cache.dat Cache.dat Cache.dat 8

9 Journale Datenblöcke aus dem Speicher werden zunächst in das Write Image Journal (WIJ) geschrieben und dann von dort in die Datenbankdatei übertragen Sicherung der Integrität der internen Strukturen Parallel dazu gibt es das After Image Journal (AIJ).. Dieses zeichnet alle SET/KILL-Operationen sequentiell auf Cache.dat CACHE.WIJ yyyymmdd.nnn Agenda Kurzvorstellung InterSystems GmbH Die post-relationale Datenbank Caché Architektur Funktionsweise Verteilte Datenbanken mit Caché Replikation Daten-Sicherheit Hohe Leistungsfähigkeit / Skalierbarkeit Hochverfügbarkeit 9

10 Einsatzmöglichkeiten für verteilte Datenbanken Einsatz verteilter Datenbanken für: Replikation Daten-Sicherheit / Reporting Performance / Skalierbarkeit Hochverfügbarkeit Objekt- synchronisation Shadow-Server Server ECP Clustering Replikation mit Caché: Objektsynchronisation Datenabgleich zwischen Systemen, die nicht permanent miteinander verbunden sind (z.b. Kundendatenbank eines Außendienst- mitarbeiters) Jedes zu synchronisierende Objekt benötigt eine GUID Synchronisation erfolgt immer paarweise unidirektional; es gibt keine Master Master -Datenbank Alle Updates erfolgen innerhalb von Transaktionen Konfliktbehandlung erfolgt durch die Anwendungen 10

11 Daten-Sicherheit mit Caché: Shadow Server Shadow-Server Server liest regelmäßig das Journal des Datenbankservers (via TCP) und aktualisiert seine Datenbank(en) ) asynchron mit den entsprechenden Änderungen Datenbank-Server Shadow-Server Caché Journal Caché Journal Shadow Server Verwendung des Shadow-Servers Servers: Disaster recovery / Failover Backup ohne Betriebsbeeinträchtigung Reporting 11

12 Verteilte Daten mit Caché: Enterprise Cache Protocol (ECP) Verteilte Data-Caching Caching-Architektur für die Verteilung und Verwaltung von Daten und Sperren in einem heterogenen Netzwerk von Serversystemen Verbindet mehrere Caché-Systeme per TCP/IP Jedes Caché-System ist entweder: ECP-Daten Daten-Server ECP-Applikationsserver beides ECP Server (Daten-Server) Stellt Daten für andere Caché-Systeme bereit Verantwortlich für: Speicherung der Daten in lokalen Datenbanken Abgleich von Datenbank-Caches der Clients Verwaltung der Sperr-Informationen der Globals 12

13 ECP Client (Applikationsserver) Bezieht (Teile seiner) Daten von einem oder mehreren ECP- Serversystemen Verantwortlich für: Aufbau einer Verbindung zum ECP-Server, wenn dort gespeicherte Daten angefordert werden Statusüberwachung / Wiederherstellung der Verbindungen zu ECP-Servern Vorhalten von Remote-Daten im lokalen Cache ECP Ablauf (GET) Client Get ^x Cache ECP-Client Caché ECP-Server Blocklist Cache Client Caché Client

14 ECP Ablauf (SET/KILL) Client Set ^x=5 ECP-Client 1 Cache Caché ECP-Server Blocklist Cache Client Caché ECP-Client 2 Cache 4711 Caché Notify 0815 Client ECP: Enterprise Cache Protocol Client Client Client Client Applikationsserver 1 Applikationsserver 2 Lokaler Cache Caché Lokaler Cache Caché Datenserver 1 Datenserver 2 Caché Caché 14

15 Aktivieren von ECP Konfiguration des Zugriffs auf eine Remote-Datenbank 15

16 Behandlung von Fehlersituationen Ablauf Bei einer Verbindungsunterbrechung werden die folgenden Schritte ausgeführt: Verbindungszustand auf Trouble setzen Wiederherstellungsversuch durch ECP-Client Client Bei Erfolg: Verbindungszustand auf Normal setzen; Bei Misserfolg: ECP-Server hebt alle Sperren des betroffenen ECP-Clients Clients auf und setzt alle Transaktionen des Clients zurück Verbindungszustand auf Not connected Behandlung von Fehlersituationen Timeout-Werte (Default) Zeit, nach der ein Client einen neuen Verbindungsversuch aufnimmt: 5 sec Zeit, die ein Server auf Beendigung des Trouble-Zustandes wartet: 60 sec Zeit, nach der ein Client die Verbindungsversuche aufgibt: 20 min 16

17 Agenda Kurzvorstellung InterSystems GmbH Die post-relationale Datenbank Caché Architektur Funktionsweise Verteilte Datenbanken mit Caché Replikation Daten-Sicherheit Hohe Leistungsfähigkeit / Skalierbarkeit Hochverfügbarkeit Hochverfügbarkeit mit Caché: Strategien Ansatz Kein Failover Benutzer- Beeinträchtigung Recovery- Dauer n/a Kosten Keine/niedrig Hoch Cold Failover Minuten Mittel Mittel Warm Failover Sekunden Mittel bis hoch Niedrig Hot Failover Sofort Mittel bis hoch Keine 17

18 Hochverfügbarkeit mit Caché: Cluster Failover: : Wiederherstellung der Systemverfügbarkeit innerhalb einer bestimmten Zeit Disaster recovery: : Wiederherstellung der Systemverfügbarkeit nachdem ggfs.. alle Failover-Mechanismen fehlgeschlagen sind Caché kann in verschiedenen Clustering-Szenarien eingesetzt werden: Failover-Cluster Distributed Failover Concurrent cluster Cold Failover mit Caché: Failover Cluster Auf vielen Plattformen unterstützt (u.a.. IBM, HP, Windows, Linux) Clients verbinden sich mit der Cluster-IP IP-Adresse Betriebssystem kümmert sich um Failover 18

19 Warm Failover mit Caché: Distributed Failover mit ECP Applikations- Server Gigabit Backbone für ECP Datenbank- Server Shadow Hochverfügbarkeit & Lastverteilung mit Caché: Concurrent Cluster In Failover-Cluster hat immer genau ein Node Zugriff auf die Datenbank-Datei Datei Mit Concurrent-Cluster Cluster (unter VMS und Tru64-UNIX) können mehrere Nodes gleichzeitig auf die Datenbank- Dateien zugreifen Cluster Master: Koordiniert WIJ clusterweit Lock-Server (Lock-Verteilung via ECP) Verwaltet Cluster-Failover 19

20 Kombinationsmöglichkeiten mit Caché: Concurrent Cluster Shadow Verteilte Sperren mit Caché: Remote locks Remote Locks werden zweimal verwaltet: Lock-Tabelle auf Client Lock-Tabelle auf Datenserver Netzwerkbelastung minimal durch Lock Conversion: (Aufgegebene lokale Sperren eines Prozesses werden vom Client sofort an andere wartende Prozesse weitergegeben) 20

21 Verteilte Datenbanken mit Caché Fazit Caché unterstützt alle wichtigen Aufgabenstellungen verteilter Datenbanken: Replikation Daten-Sicherheit Hohe Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit Ausfallsicherheit Konzepte miteinander kombinierbar optimale Leistung für f r Anwender Agenda Kurzvorstellung InterSystems GmbH Die post-relationale Datenbank Caché Architektur Funktionsweise Verteilte Datenbanken mit Caché Replikation Daten-Sicherheit Hohe Leistungsfähigkeit / Skalierbarkeit Hochverfügbarkeit Ihre Fragen!? 21

22 Verteilte Datenbanken mit Caché 22

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