Каждый шард ведет собственную историю транзакций, состояние и механизм консенсуса, фактически функционируя как независимый мини-блокчейн. Такая система требует сложных механизмов для обеспечения безопасной и эффективной связи между шардами, а также между шардами и основным блокчейном, чтобы поддерживать общую целостность и согласованность сети. Простыми словами шардинг — это разделение всего блокчейна на несколько более мелких, называемых шардами. В управлении базами данных это подмножество большой базы данных, размещенной на отдельном сервере. Хотя каждый шард содержит фрагменты данных, все они образуют один логический набор данных.
Конечно, здесь тоже, в теории, можно положить весь кластер, включая реплики, но сделать это сложнее. Допустим, у нас один сервер и он сжигание токенов не справляется с запросами и большими данными. Конечно, мы можем заняться вертикальным масштабированием, поставить CPU производительнее, добавить больше ОЗУ и так далее. Во-первых, каким бы мощным ни был бы сервер, он со временем упрётся в потолок своей производительности. Во-вторых, иногда дешевле купить несколько новых серверов помощнее, чем прокачивать старый.
Не Справляется Один Сервер/реплика
В этом посте мы будем называть такой блокчейн “центральным блокчейном”. Существования центрального блокчейна приводит нас к следующей интересной теме — квадратичному шардированию. Каноническая цепь — это одна цепь в блокчейне, которую участник, наблюдающий блокчейн, считает текущей цепью.
В PostgreSQL нет поддержки встроенного шардинга, поэтому приходится устанавливать на сервер Citus. Это популярное расширение, которое как раз добавляет возможности горизонтального масштабирования и шардинга. Оно превращает кластер стандартных серверов PostgreSQL в распределённую базу данных.
Что Такое Шардинг?
В теории технология шардинга способна наконец-то решить трилемму блокчейна — если преодолеет сложности, с которыми сталкивается. В таком случае можно будет масштабировать блокчейны, не жертвуя децентрализацией или безопасностью. Операции объединения между шардами могут быть сложными и снижать производительность.
Возможно стоит разбить данные на части и распределить их по серверам. В этой статье разберёмся, что такое шардинг и зачем он нужен для работы баз данных. Несмотря на сложности, шардинг является важнейшим инструментом в арсенале архитекторов баз данных, особенно в сфере больших данных и приложений с высоким трафиком.
Этот подход направлен не только на увеличение пропускной способности транзакций, но и на обеспечение эффективного масштабирования блокчейн для удовлетворения растущих потребностей как пользователей, так и разработчиков. Шардинг впервые был использован в больших базах данных, распределяя их по нескольким серверам. Это сделало его методом масштабирования и стало использоваться блокчейнами для разделения состояний и обработки транзакций.
Каждый шард может быть расположен на разных физических или виртуальных серверах, что позволяет системе масштабироваться горизонтально (добавляя больше серверов для обработки большего объёма https://www.xcritical.com/ данных). Кроме того, сложность управления несколькими шардами и обеспечения их бесперебойной совместимости создает значительные технические трудности. Разработчики должны разработать и внедрить надежные протоколы для межшардовых транзакций и согласованности данных, обеспечивая сохранение децентрализованной природы блокчейна без ущерба для масштабируемости и безопасности.
Межшардовые транзакции, в ходе которых активы или данные перемещаются между шардами, обрабатываются с помощью что такое шард специальных протоколов, разработанных для обеспечения безопасности и целостности при минимальной сложности. Шардинг (sharding) — технология распределения нагрузки на сеть, путем её равномерного распределения между отдельными серверами или сегментами сети. Потребность в данной технологии возникла для решения одного из наиболее существенных ограничений сети Ethereum — скорости обработки транзакций. Данное ограничение стоит на пути масштабируемости Эфириума, вычислительная сеть которого способна обрабатывать до 20 транзакций в секунду. Для сравнения, платежная система Visa способна обрабатывать около 24 тыс. Шард является частью сети блокчейна, которая появилась после того как цепочка разделилась во время процесса шардинга.
- Шард — узел кластера, который может состоять из одной или нескольких реплик.
- Если используется хеш-шардинг, и мы меняем количество шардов, то пересчитываются ключи, по которым распределяются данные.
- Шардинг пытается решить эту задачу, сохраняя при этом децентрализованную природу блокчейнов.
- Это обеспечит его децентрализацию, позволяя гораздо большему количеству людей использовать обычное оборудование для участия в сети.
- Учитывая масштаб сети — это и тормозит процесс обработки транзакций.
- Необходимо чтобы либо все такие блоки были финализированы (то есть принадлежали канонической цепи в соответствующих шардах), или все были не финализированы (то есть не принадлежали каноническим цепям в своих шардах).
Также данные в этом конкретном сегменте могут стать недействительными и оказаться безвозвратно утрачены. Ethereum предлагает решение в виде рандомизированной выборки — протоколы шарда случайным образом назначаются в различные секции для подтверждения аутентификации блоков. Ключевым элементом здесь выступает ключ шардирования (shard key). Это правила, которые определяют, в какой именно шард попадёт конкретная строка данных.
Этот метод предполагает разделение данных на шарды на основе диапазона значений ключа шарда. Каждый шард содержит данные для определенного диапазона значений. Сложно предсказать сколько шард сегодня сможет поддерживать центральный блокчейн, но вероятнее всего в ближайшее будущее мы не приблизимся к лимиту транзакций для шардированного блокчейна с квадратичным шардированием. Скорее всего мы раньше упремся в лимит того, сколько надо нод, чтобы поддерживать такое количество шард. Шардинг — это метод разделения и распределения данных между несколькими серверами, при котором каждый сервер хранит лишь часть общих данных. Эта техника часто используется в базах данных и распределённых системах для улучшения производительности, масштабируемости и управляемости больших объёмов данных.