NoSQL-Einsatzszenarien in der transaktionalen Enterprise-IT
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- Swen Engel
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1 NoSQL-Einsatzszenarien in der transaktionalen Enterprise-IT Version: 1.1 Wir haben hier nur ein in Java implementierte Frontends vor einer hostbasierten Businesslogic, wir profitieren nicht von NoSQL in unserer Architektur.' - Falsch! Die Session demonstriert Szenarien in denen auch in klassischen transaktionalen(acid) Architekturen Bedarf und Platz für Optimierung durch nichtrelationale Storages mit Support für ACID-Transaktionen besteht. Caching, parallele Ausführung oder die Unterstützung von MapReduce- Algorithmen werden als komplementäre Konzepte von NoSQL-Storages gezeigt, die auch im relational dominierten transaktionalen Umfeld Orientation in Objects GmbH Optimierungsoptionen bieten. Weinheimer Str Mannheim info@oio.de
2 Gliederung Transaktionale Storages, NoSQL und das CAP-Theorem Transaktionale NoSQL-Szenarien Fallstudien 2
3 Klassische Enterprise-Vertreter 3
4 Relationale Datenbanken (RDBMS) Organisation von Daten in zweidimensionalen Tabellen (Arrays) zeilenweise Speichern der Daten eindeutiger Primärschlüssel je Zeile einheitliche Datentypen in Zellen einer Spalte, jede Spalte hat eindeutigen Namen (Schema) Kontrollieren von parallelen Zugriffen über Transaktionen Standardisiert: Im Kern sind alle relationalen DBs sehr ähnlich SQL,... einer der Erfolgsgaranten Fremdschlüsselbeziehungen, referentielle Integrität, Joins, Indexierung, Trigger, Views, Orientation in Objects GmbH NoSQL in transaktionalen Enterprisesystemen 4
5 Was sind mögliche Probleme von klassischen Enterprise-Storages? Big Data (Bewegungsdaten) Performance Skalierung Mobile Frontend-Anbindung 5
6 Scale-in vs. Scale-out!?!? Zisch... Vertikal skalieren Horizontal skalieren 6
7 These Relationale Datenbanken skalieren in OO- Entwicklungsszenarien nicht mehr ausreichend. Warum? Was tun? 7
8 NoSQL = kein SQL mehr? 8
9 Nicht nur SQL! Not only NoSQL 9
10 NoSQL Datenbanken Dokumentenorientierte Datenbanken Graphendatenbanken Key-Value-Stores Diskbasiert RAM-Cache Sortierte Key-Value-Stores Eventually Consistent Stores MultivalueDatenbanken Objektdatenbanken Spaltenorientierte Datenbank 2015 Orientation in Objects GmbH NoSQL in transaktionalen Enterprisesystemen 10
11 NoSQL industrieerprobte Skalierbarkeit Dynamo BigTable 11
12 Nachteile Vielfalt, kein gemeinsamer Standard wie SQL Fehlendes Know-How Schwaches/spezifisches Tooling Im Gegensatz zu SQL Eingeschränkte Querying-Möglichkeiten (Ad-hoc fixing?) Spezifische Reporting-Möglichkeiten (Ad-hoc reporting?) Datenmigration kann schwieriger sein Unterschiedliche Technologien Unterschiedliche Konzepte Export-Funktionen unterschiedlich stark 2015 Orientation in Objects GmbH NoSQL in transaktionalen Enterprisesystemen 12
13 Probleme mit NoSQL unübersichtlich, große Auswahl sehr anwendungsfall-spezifisch viel Bewegung im Markt Schemalosigkeit (In-) Konsistenz von Daten 2015 Orientation in Objects GmbH NoSQL in transaktionalen Enterprisesystemen 13
14 CAP Theorem von Eric Brewer (2000) Consistency (Konsistenz) C A P Availability (Verfügbarkeit) Partition Tolerance (Partitionstoleranz) Nur zwei der Eigenschaften können gleichzeitig erfüllt sein, nicht alle drei! 14
15 Verfügbarkeit Client Client Client 1. write 2.read 3. read Storage Storage Storage 1.1synchronize 15
16 Konsistenz Client Client Client 1.write 3. read 2. write Storage Storage Storage 1.1 synchronize 2.1 synchronize 16
17 Partitionstoleranz Client Client Client 1.write 3. read 2. write Storage Storage Storage 1.1 synchronize 2.1 synchronize 17
18 Konsistenz C Alle Knoten sehen zur gleichen Zeit die gleichen Daten. A P Strikte Konsistenz, wenn sie sofort sichergestellt ist (ACID). Oder gewisses Zeitfenster der Inkonsistenz (BASE). 18
19 Eventually Consistence Daten sind irgendwann konsistent geschrieben Bis dahin liefern Lesezugriffe nur eventuell konsistente Daten Verwendung in NoSQL Datenbanken Absichtlicher Verstoss gegen ACID (Atomarität, Konsistenz, Isoliertheit und Dauerhaftigkeit) Neue Nachricht wird um 13:12 geschrieben Knoten 1-3 Message,12:07 Message,12:07 Message,13:12 Message,12:07 Message,13:12 Lesezugriff Client 1 Client 2 Client 3 19
20 Eventually Consistent Konsequenzen? Strong consistency: ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) Weak consistency: BASE (Basically Available, Soft-state, Eventual consistency) Availability first = BASE vs. ACID? 2015 Orientation in Objects GmbH NoSQL in transaktionalen Enterprisesystemen 20
21 Gliederung Transaktionale Storages, NoSQL und das CAP-Theorem Transaktionale NoSQL-Szenarien Fallstudien 21
22 These NOSQL BASE- Storages Datenmenge Scale in NOSQL CA-Storages klassische CA-Storages Durchsatz/Verfügbarkeit 22
23 These Relationale Datenbanken skalieren in OO- Entwicklungsszenarien nicht mehr ausreichend. Warum? 23
24 Objektrelationale Unverträglichkeit (Impedance Mismatch) Objektorientierte Sicht Objektrelationales Mapping (ORM) Relationale Sicht EJB (<= 2.1) JDBC JDO Hibernate JPA 24
25 Aufspalten des Aggregats auf Zeilen von Tabellen orders addresses order lines 25
26 These Relationale Datenbanken skalieren in OO- Entwicklungsszenarien nicht mehr ausreichend. Warum? Impedanzmismatch => Joins, viele lesende Transaktionen 26
27 Große Clientanzahl/Verteilte Transaktionen EIS EIS 27
28 Große Clientanzahl/Verteilte Transaktionen EIS EIS 28
29 These Relationale Datenbanken skalieren in OO- Entwicklungsszenarien nicht mehr ausreichend. Warum? Impedanzmismatch => Joins, viele lesende Transaktionen Große Anzahl von Clients Lange (verteilte) Transaktionen 29
30 server (not dead) server EIS EIS 30
31 NoSQL Datenbanken Dokumentenorientierte Datenbanken Graphendatenbanken Key-Value-Stores Diskbasiert RAM-Cache Sortierte Key-Value-Stores Eventually Consistent Stores MultivalueDatenbanken Objektdatenbanken Spaltenorientierte Datenbank 2015 Orientation in Objects GmbH NoSQL in transaktionalen Enterprisesystemen 31
32 Key-Value Systeme - Vertreter Redis Amazon Dynamo und S3 Voldemort Riak Berkeley DB MemcacheDB 2015 Orientation in Objects GmbH NoSQL in transaktionalen Enterprisesystemen 32
33 Die beliebtesten Key-Value-Stores 2% 1% 1% 3% 2% 5% Redis Memcached 3% Riak 5% 6% 8% 26% 38% Ehcache DynamoDB Berkeley DB SimpleDB Hazelcast Coherence Oracle NoSQL Infinispan Sonstige Quelle: Stand: Januar Orientation in Objects GmbH NoSQL in transaktionalen Enterprisesystemen 33
34 Java EE 7 Services Java EE JTA/JTS/ JCA CDI/ Beanvalidation Java Mail Concurrency Utils JAX-RS JPA JBatch JMS Websocket JNDI Enterprise JAAS/JACC /JSR196 JAXP JDBC SAAJ Common Annotations JAX-WS JAXB JAF 34
35 Java EE Middleware strenge Spezifikation einer Softwarearchitektur transaktionsbasierte Ausführung von Java-Komponenten auf transkaktionsbasiertem Konzept beruhende Teilstandards JTA/JCA/JPA/JMS/JDBC Horizontale Skalierbarkeit der Anfragen innerhalb des Lösungskonzepts für High Availability garantierte Antwortzeiten machbar Ausfall von Knoten kompensierbar (insbesondere gedacht für Web-Anwendungen) Skalierung der Datenmenge problematisch 2015 Orientation in Objects GmbH NoSQL in transaktionalen Enterprisesystemen 35
36 Elastic Data Grid für Java EE Niedrige Latenzzeit RAM 100fach schneller als Disk Horizontal skalierbar Elastisch Knoten können kontrolliert ein/ausgeschaltet werden optionaler ACID Support Read Commited/Repeatable Read Standardisiertes API JSR 107(347) Appserver Servlet Data Grid JSR 107 EJB Node 1 JSR 107 Node 1 Node 2 JSF Node 2 JSR 107 RDBMS Node 3 Node Orientation in Objects GmbH NoSQL in transaktionalen Enterprisesystemen 36
37 Gliederung Transaktionale Storages, NoSQL und das CAP-Theorem Transaktionale NoSQL-Szenarien Fallstudien 37
38 JCACHE und Java EE Clustering UI 0./4. Query UI 0. Update 5. get 1. get Cache Cache 2. Read A 1.x Store A1 Secondary Store 38
39 Architektur by Peer to Peer Vollst. Replikation Distributed Hash Table Ehcache x - Hazelcast - x Infinispan x x Netzwerkprotokolle JGroups: Infinispan, Ehcache UDP Multicast: bestandteil von Jgroups, standalone in Hazelcast RMI: Ehcache JMS: Ehcahe, Infinispan Near cache Invalidation 39
40 Architektur by Client Server Hardware Konfiguration in Client-Server Mode Elastic deployment in Client-Server Mode Ehcache Hazelcast Infinispan x x x 2015 Orientation in Objects GmbH NoSQL in transaktionalen Enterprisesystemen 40
41 Zusätzliche Features Ehcache Hazelcast Infinispan Off-Heap Memory x x - Persistent Caches x - - Full-Text Search x - x WAN Replication x x??? GUI Tools x x - JMX Management x x x Messaging and Processing - x - 41
42 OR/M Integration Java Virtual Machine Anwendung Transient Transient Transient Transient Transient PersistenceManager 1.Level Cache Instanz Instanz Instanz 2.Level Cache Transaction Connection QueryFacility DB Entity Cache Instanz Instanz Instanz Instanz QueryCache Timestamp Cache 42
43 Query Cache Applikation from Person p where p.name = :name Query Cache Key:select * from Person where NAME= MAIER Value: 1, 25-18: :14:45:01 ID VORNAME NAME 1 Thorsten Maier 2 Ben Bartho 25 Tobias Maier Timestamp 43
44 Query Cache Applikation from Person p where p.name = :name Query Cache Key:select * from Person where NAME= MAIER Update Person Value: 1, 25-18: :14:45:01 ID VORNAME NAME 1 Thorsten Maier 2 Ben Bartho 25 Tobias Maier Kieninger Update Check for updates Timestamp 18:12: :45:54:13 - Person 44
45 Functional Caching UI 0./5. call 6. get 1. get Cache 2. call Function Modul 45
46 Functional Caching 6. get UI Cache 0./5. call 1. get 2. call 4.1 invalidate Function Modul 4. update Secondary Storage Function Modul 2.X query 46
47 Functional Caching UI 0./5. call 0.1 /5.1 call 6. get 1. get Cache 2.call Secondary Storage Modul A Modul B 2.X query/update 47
48 Distributed Cache I UI 0./4. Query 5. put 2. get Cache Cache Cache 3./6. load/store Secondary Store 48
49 Distributed Cache II JVM JVM JVM Cache Cache Load/Store Secondary Store 2015 Orientation in Objects GmbH NoSQL in transaktionalen Enterprisesystemen 49
50 Distributed Cache Data Grid JVM JVM JVM JVM JVM Cache Cache Cache Cache Secondary Store 50
51 Hashing Algorithmus z.b. basierend auf consistent hashing /Amazon Dynamo Paper Key Space in mehreren Segmenten(Anzahl Segmente ist konfigurierbar) Jedes Hash Segment ist gemapped auf eine Menge von Knoten(owners) Reihenfolge ist wichtig. Primary owner hat spezielle Aufgaben bei vielen Operationen(z.B: Locking) Andere Knoten heißen backup owners Ausgleich der Anzahl Segmente auf den Knoten Minimierung der Anzahl der Segmente, die sich bewegen müssen falls: Neuer Knoten zum Cluster hinzukommt Bestehender Knoten Cluster verlässt 2015 Orientation in Objects GmbH NoSQL in transaktionalen Enterprisesystemen 51
52 Distributed Cache Execution Konzept JVM update query JVM JVM Cache Cache Load/Store Secondary Store 52
53 Distributed Cache Execution Konzept Execution Code (Callable). auf einem a spezifischen explizit gewählten cluster knoten Anwendungsspezifische Algorithmik auf dem cluster knoten dem der Key zugeordnet ist (with lockid) datenlokale Verarbeitung auf einem vom cache gewählten cluster knoten (without lockid) resourcenoptimale Verarbeitung auf allen Knoten bzw. einem Subset Massenverarbeitung 2015 Orientation in Objects GmbH NoSQL in transaktionalen Enterprisesystemen 53
54 Execution on Key Owner example(hazelcast) Callable<String> task = new Command(input); HazelcastInstance hz = Hazelcast.newHazelcastInstance(); IExecutorService executorservice = hz.getexecutorservice("default"); Future<String> future = executorservice.submittokeyowner(task, key); String commandresult = future.get(); 54
55 Distributed Cache Execution als LB Strategy Distributed Cache Node1 Weblayer lock 1 lock 2 command submittokeyowner (lock 1) autodetection DB Die Ausführung erfolgt auf den Knoten welcher den Key hält Node 2 lock 3 lock 4 lock 5 55
56 Distributed Execution Webscaling key = SessionID JVM JVM JVM JVM Cache Cache Cache Cache Secondary Store 56
57 Distributed Execution Layered Update key = SessionID V2 V2 V2 V2 V2 V2 JVM JVM JVM JVM Cache Cache Cache Cache Secondary Store 57
58 ??? Fragen?? Orientation in Objects GmbH? Weinheimer Str Mannheim 58
59 Vielen Dank für ihre Aufmerksamkeit! Orientation in Objects GmbH Weinheimer Str Mannheim
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