Подборка лучших публикаций про Tarantool

За секунду Tarantool обрабатывает до миллиона запросов. Обычные базы — в лучшем случае, десятки тысяч. Такая разница непосвященным людям кажется подозрительной. У скорости Tarantool реальные технические причины и комбинация алгоритмов. В этой статье вы не найдете философских отступлений и холивара на тему «каждому кейсу своя база». Зато узнаете правду, почему Tarantool так быстро стартует, читает и сохраняет данные, как обходит подводные камни снэпшоттинга и системных вызовов.

Неопытные руководители недолюбливают платные решения, в том числе на Tarantool. Они ищут дешевые альтернативы, и на выходе вместо экономии и упрощения получают дорогую, медленную и неповоротливую систему. На самом деле, Tarantool обходится существенно дешевле аналогов. Эта платформа позволяет бизнесу сэкономить миллионы долларов. Как такое возможно, читайте в кейсе. Вы узнаете, как рассчитать бюджет и какие опции выбрать. Статья также поможет разобраться с подводными камнями в работе с холодными и горячими данными.

Tarantool чаще всего ассоциируют с высоко­загружен­ными сложными системами. А что будет с простым приложением c записью и обработкой данных, если создать его на Tarantool и нагрузить по максимуму? Есть ли смысл запускать на сверхбыстром Tarantool простые приложения, узнайте в эксперименте Василия Озерова. Эта статья поможет пошагово повторить действия и познакомится с Tarantool от установки до запуска приложения и тестирования скорости.

Хотите попробовать Tarantool, но не решаетесь? Преодолеть нерешительность поможет эта статья. В ней пошагово увидите, как разработчики создали с нуля высоко­нагружен­ное приложение на Tarantool в версии 2.2. А именно сделали сетевую очередь с возможностью отложенной обработки, автовозвратом задач при помощи триггеров и отправкой статистики в Graphite по TCP. В результате, очередь состоит примерно из 300 строк кода, пишется за день и выдерживает передачу от 20 тыс. сообщений в секунду. Сохраните статью в закладки и возвращайтесь к ней, когда понадобиться подготовить окружение, написать очередь и добавить отложенную обработку.

Чем успешнее проект, тем больше накапливается данных. Чем больше данных, тем выше нагрузка на сервер. Если все оставить как есть, запросы будут выполняться долго. Логичное решение в такой ситуации — масштабироваться. Сделать несколько копий на разных серверах или разделить данные по нескольким узлам Тarantool можно удобно через фреймворк для масштабирования. Он позволяет создавать и настраивать кластеры из нескольких экземпляров Tarantool. Как управлять Tarantool в кластере Kubernetes, узнаете в этом руководстве. В статье найдете пошаговый алгоритм от разработки до эксплуатации.

Статья научит деплоить распределенные приложения на Tarantool и управлять ими. Разбираемся на практическом примере. Tarantool позволяет быстро обновлять приложения внутри кластера, автоматически переключает запись данных на реплику, если с лидер-инстансом что-то случилось. Встроенный модуль авторизации решает основные проблемы безопасности без сложной настройки. Конфигурацию приложения определяет yml-файл, который легко настраивается под задачу. Читайте, чтобы узнать, как настроить топологию кластера Tarantool.

Монолитные системы востребованных проектов упираются в потолок мощности и пробуксовывают бизнес-процессы. Именно так вышло у Wildberries, когда компания запустила «Черные пятницы» и нагрузка возросла в три раза. Чтобы распределить нагрузку монолитной функциональности, компания разделила систему на микросервисы. Не все далось просто. Читайте в статье технические подробности, как компания перешла с монолита на микросевисы и победила все трудности.

Крупным новаторским проектам не хватает возможностей готовых типовых систем. Реализовать трендовую технологию индустриального интернета вещей без сбоев реально только через масштабируемую и аппаратно-независимую платформу. Создать такую с нуля получилось у Mail.ru IoT Platform. Сейчас эта платформа позволяет собирать данные одновременно с сотен тысяч устройств и обрабатывает поток в режиме near real-time. В том числе, с помощью пользовательских правил на языках Python и Lua. Но создать ее было непросто. О специфике и подводных камнях на всех этапах от идеи до эксплуатации читайте в этой статье.

Невозможно выбрать подходящую бизнес-проекту систему управления базами данных без понимания, как они устроены. Необязательно проходить подробный курс — вы сделаете правильный выбор, если вникните в эту статью. Здесь вы узнаете принципы архитектуры на макроуровне и специфику инженерии, алгоритм и структуру данных Tarantool. По первой части поймете, как решать макропроблемы, и тем самым создадите себе пространство для выбора на среднем уровне и микроуровне. А дальше на конкретных примерах увидите, как реализовать максимально быстрые структуры данных.

В релизе 2.6 платформа для in-memory вычислений Tarantool обзавелась синхронной репликацией. До этого из средств горизонтального масштабирования в Tarantool была встроенная асинхронная репликация, и ее хватало для большинства задач. Зачем добавили синхронную репликацию, что она дает пользователям, узнаете в статье от разработчика Tarantool. Здесь вы также найдете алгоритм реализации синхронной репликации для жизненного цикла транзакции, и поймете отличия алгоритма Raft. А еще познакомитесь с интерфейсом работы с синхронной репликацией в Tarantool.