Những Điều Cơ Bản Về Khả Năng Mở Rộng và Tính Sẵn Sàng

Khi xây dựng một hệ thống phần mềm, hai yếu tố quan trọng hàng đầu là khả năng mở rộng (scalability) và tính sẵn sàng (availability). Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về hai khái niệm này, cùng với các yếu tố liên quan và cách chúng ảnh hưởng đến thiết kế hệ thống.

1. Hiểu Rõ Về Performance (Hiệu Suất) và Scalability (Khả Năng Mở Rộng)

Performance (Hiệu Suất) thường được hiểu là khả năng của một hệ thống để thực hiện một tác vụ cụ thể một cách nhanh chóng và hiệu quả. Ví dụ, thời gian để một trang web tải xong, hoặc số lượng truy vấn cơ sở dữ liệu mà hệ thống có thể xử lý trong một giây.

Scalability (Khả Năng Mở Rộng) là khả năng của một hệ thống để xử lý một lượng công việc (workload) ngày càng tăng bằng cách thêm tài nguyên. Điều này có nghĩa là khi số lượng người dùng hoặc dữ liệu tăng lên, hệ thống vẫn có thể duy trì hiệu suất chấp nhận được mà không cần thay đổi kiến trúc cơ bản.

Ví dụ:

• Một trang web có hiệu suất tốt khi nó tải nhanh chóng cho một số lượng nhỏ người dùng.
• Một trang web có khả năng mở rộng tốt khi nó vẫn tải nhanh chóng ngay cả khi số lượng người dùng tăng lên gấp nhiều lần.

2. Latency (Độ Trễ) và Throughput (Thông Lượng)

Latency (Độ Trễ) là thời gian cần thiết để hoàn thành một thao tác đơn lẻ. Ví dụ, thời gian để một yêu cầu API được xử lý và trả về kết quả. Độ trễ thấp là yếu tố quan trọng đối với trải nghiệm người dùng, đặc biệt trong các ứng dụng tương tác thời gian thực.

Throughput (Thông Lượng) là số lượng thao tác mà hệ thống có thể xử lý trong một khoảng thời gian nhất định. Ví dụ, số lượng yêu cầu HTTP mà một máy chủ web có thể xử lý trong một giây. Thông lượng cao cho thấy hệ thống có thể xử lý một lượng lớn công việc một cách hiệu quả.

Ví dụ:

• Một hệ thống có độ trễ thấp có thể xử lý một yêu cầu trong vài mili giây.
• Một hệ thống có thông lượng cao có thể xử lý hàng ngàn yêu cầu mỗi giây.

3. Availability (Tính Sẵn Sàng) và Consistency (Tính Nhất Quán)

Availability (Tính Sẵn Sàng) là khả năng của hệ thống để hoạt động và phục vụ người dùng một cách liên tục. Một hệ thống có tính sẵn sàng cao sẽ ít bị gián đoạn hoặc ngừng hoạt động. Ví dụ, một hệ thống được thiết kế để có tính sẵn sàng 99.99% (four nines) có nghĩa là nó chỉ có thể ngừng hoạt động tối đa khoảng 52 phút mỗi năm.

Consistency (Tính Nhất Quán) đảm bảo rằng tất cả các bản sao của dữ liệu đều giống nhau tại mọi thời điểm. Điều này đặc biệt quan trọng trong các hệ thống phân tán, nơi dữ liệu được lưu trữ trên nhiều máy chủ.

Ví dụ:

• Một hệ thống có tính sẵn sàng cao luôn sẵn sàng phục vụ yêu cầu của người dùng, ngay cả khi một số thành phần bị lỗi.
• Một hệ thống có tính nhất quán cao đảm bảo rằng khi một người dùng thay đổi dữ liệu, tất cả người dùng khác đều thấy sự thay đổi đó ngay lập tức.

4. Định Lý CAP

Định lý CAP (CAP theorem) là một trong những nguyên tắc cơ bản trong thiết kế hệ thống phân tán. Nó khẳng định rằng trong một hệ thống phân tán, bạn chỉ có thể đảm bảo hai trong ba thuộc tính sau:

• Consistency (Tính Nhất Quán): Tất cả các nút trong hệ thống nhìn thấy cùng một dữ liệu tại cùng một thời điểm.
• Availability (Tính Sẵn Sàng): Hệ thống luôn phản hồi các yêu cầu, ngay cả khi một số nút bị lỗi.
• Partition Tolerance (Khả Năng Chịu Phân Vùng): Hệ thống vẫn tiếp tục hoạt động ngay cả khi có sự cố mạng gây chia cắt các nút.

Trong thực tế, partition tolerance là điều kiện tiên quyết trong môi trường phân tán. Vì vậy, bạn thường phải lựa chọn giữa consistency và availability.

5. CP - Consistency và Partition Tolerance

Hệ thống CP ưu tiên tính nhất quán và khả năng chịu phân vùng. Điều này có nghĩa là khi có sự cố mạng, hệ thống có thể từ chối một số yêu cầu để đảm bảo dữ liệu luôn nhất quán.

Ví dụ:

• Cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống (RDBMS) thường tuân theo mô hình CP.
• Khi có sự cố mạng, hệ thống có thể khóa một số bản ghi để đảm bảo tính nhất quán.

6. AP - Availability và Partition Tolerance

Hệ thống AP ưu tiên tính sẵn sàng và khả năng chịu phân vùng. Điều này có nghĩa là khi có sự cố mạng, hệ thống vẫn tiếp tục phục vụ các yêu cầu, nhưng có thể trả về dữ liệu không nhất quán.

Ví dụ:

• Cơ sở dữ liệu NoSQL như Cassandra và Couchbase thường tuân theo mô hình AP.
• Khi có sự cố mạng, hệ thống vẫn chấp nhận các yêu cầu ghi, nhưng dữ liệu có thể không được đồng bộ hóa ngay lập tức trên tất cả các nút.

Kết luận

Hiểu rõ về scalability, availability, và định lý CAP là rất quan trọng khi thiết kế hệ thống phần mềm, đặc biệt là các hệ thống phân tán. Việc lựa chọn giữa CP và AP phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng và mức độ quan trọng của tính nhất quán và tính sẵn sàng.

Để hiểu rõ hơn về cách áp dụng các nguyên tắc này vào thực tế, bạn có thể tham khảo thêm các bài viết về microservices, database scaling, và asynchronous processing.