Nâng cao ⏱️ 28:40 🔥 Nổi bật

Database scaling: replication, sharding và CAP theorem

Một database không thể mãi mãi gánh mọi thứ. Khi lớn, bạn phải chọn: đọc thêm thì nhân bản (replication), ghi thêm thì chia bảng (sharding), và chấp nhận CAP theorem — không thể có cả ba cùng lúc.

Replication: nhiều bản sao để đọc

Một primary nhận ghi, các replica đọc (primary–replica). Dữ liệu được copy gần như tức thì. Giải phóng tải đọc, và có bản dự phòng khi primary chết.

Replica nhận dữ liệu sau primary vài mili-giây. Nếu user vừa tạo xong mà đọc qua replica, có thể chưa thấy. Giải pháp: đọc ghi tức thì qua primary (read-your-writes), hoặc chấp nhận nhất quán cuối.

Sharding: chia dữ liệu theo chiều ngang

Sharding chia bảng lớn thành nhiều phần (shard) trên nhiều máy. Mỗi shard chứa một phần dữ liệu theo khoá shard (ví dụ user_id). Tăng dung lượng và ghi song song.

Kỹ thuật	Giải quyết	Đánh đổi
Replication	Tải đọc, dự phòng	Trễ nhân bản, write vẫn 1 chỗ
Sharding	Dung lượng + tải ghi	Query xuyên shard khó, rebalance khổ sở
Cache	Tải đọc nóng	Dữ liệu cũ, phức tạp invalidation
Index	Truy vấn nhanh hơn	Ghi chậm hơn, tốn bộ nhớ

CAP theorem: chọn hai, hy sinh một

Consistency (mọi nơi cùng một dữ liệu), Availability (luôn trả lời được), Partition tolerance (chịu mạng chia cắt). Khi mạng chập chờn (luôn xảy ra), bạn phải chọn giữa C và A.

Chọn	Ví dụ hệ thống	Hệ quả
CP — ưu tiên nhất quán	Tài khoản ngân hàng	Khi mạng chia cắt, chấp nhận từ chối (unavailable)
AP — ưu tiên sẵn sàng	News feed, giỏ hàng	Dữ liệu có thể lệch tạm thời, gộp lại sau
CA — hiếm khi đạt	Hệ thống một máy	Không chịu partition — thực tế hiếm dùng

❓ Hệ thống ngân hàng khi mạng giữa 2 datacenter bị đứt. Nên ưu tiên gì?