براہ مہربانی ذیل میں درج کریں: Consistency، Availability، and Partition Tolerance actually mean in production distributed systems. ہیلو لوگ، میں واپس آیا ہوں. میں نے ایک طویل وقت میں پوسٹ نہیں کیا ہے، میں جانتا ہوں، میں جانتا ہوں. کام، زندگی، اور معمول کے درمیان "کون بھی یہ پڑھتا ہے؟" شک سپرال، میں نے اس بلاگ کو دھات جمع کرنے کی اجازت دی. لیکن میں ایک نیا نقطہ نظر کے ساتھ واپس آ رہا ہوں. غیر معمولی موضوعات پر پوسٹنگ کرنے کے بجائے، میں بنیادی خیالات پر گہری سیریز کرنے کا وعدہ کر رہا ہوں جو میں چاہتا ہوں کہ میں اپنے پیشہ ورانہ کام میں بہتر سمجھ سکوں۔ تکنیکی مواد جو انٹرویو کے جواب سے اور حقیقی پیداوار میں منتقل ہوتا ہے. CAP نظریے پر یہ چار حصوں کی سیریز بہت سے گہرائیوں میں سے پہلی ہے جو میں نے منصوبہ بندی کی ہے. اگر آپ نے کبھی محسوس کیا ہے کہ آپ نظریاتی طور پر تقسیم شدہ سسٹموں کو حاصل کرتے ہیں لیکن عملی طور پر اس علم کو لاگو کرنے کے لئے لڑتے ہیں، تو یہ سیریز آپ کے لئے ہے. آپ کے ارد گرد رہنے کے لئے شکریہ (یا صرف اس بلاگ کو تلاش کرنے کے لئے). مکمل 4 حصوں کی سیریز براہ راست آپ کے ای میل باکس میں حاصل کریں. 
 
 یہ چار حصوں کی ایک سیریز کا حصہ ہے جو CAP نظریہ اور توسیع شدہ نظام ٹرانسپورٹ پر مشتمل ہے. یہ چار حصوں کی ایک سیریز کا حصہ ہے جو CAP نظریہ اور توسیع شدہ نظام ٹرانسپورٹ پر مشتمل ہے. اگر آپ نے گزشتہ دس سال کے اندر اندر وسطی یا اعلی درجے کی انجینئرنگ کرداروں کے لئے انٹرویو کیا ہے تو، آپ کو یقینی طور پر ایک سسٹم ڈیزائن کے سوال پوچھا گیا ہے جو آخر میں CAP نظریہ کے کچھ ورژن تک پہنچاتا ہے. اگرچہ یہ تکنیکی طور پر درست ہے، اس کے پیچھے کا خیال غریب طریقے سے بہت سادہ ہے. یہ بہت سادہ طریقہ آپ کو ڈبگنگ کر رہا ہے جب آپ کو آپ کی تقسیم کردہ ڈیٹا اسٹوریج کیوں گر گئی ہے. میرا مقصد یہ ہے کہ پی پی پی نظریہ ہمیں کیا بتاتا ہے اور وضاحت کرتا ہے کہ پیداوار کے نظام اس "پک دو" کو کیسے دور کرتے ہیں. CAP نظریہ کیا ہے؟ ہم سال 2000ء کی دہائی کو واپس لوٹتے ہیں. اس کے بعد Inktomi کارپوریشن کو چلانے کے بعد، ACM کے PODC سمیشن کے پاؤڈر پر بیٹھا اور ایک بیان کیا جس نے ڈویلپرز کو دہائیوں کے لئے پریشان کر دیا: ایک تقسیم ڈیٹا اسٹوریج صرف مندرجہ ذیل تینوں میں سے زیادہ دو کی ضمانت کرسکتا ہے: مطابقت، دستیاب، اور پارٹیشن ٹرانسمیشن. ایریا براور چند سال بعد برور کے نظریہ کو سیٹ جیلبرٹ اور نینسی لینچ کی طرف سے ایک ثبوت میں شائع کیا گیا تھا۔ اس نظریہ، اس کے پیچھے کا خیال، سب کچھ سچ ہے، لیکن گزشتہ دو دہائیوں میں کسی جگہ تمام سفید بورڈ سیشنوں کے درمیان توازن کھو گیا تھا۔ ٹھیک ہے، ہر شخص "کچھ دو" کا حصہ یاد رکھتا ہے، لیکن وہ تقریبا ہمیشہ سب سے اہم نقطہ نظر چھوڑ دیتے ہیں: . you only have to pick two   a network partition کے دوران کے دوران The theorem provides guidance only when things go wrong — when you start losing network packets, or switches fail, or when a rodent chews through a fiber line (یہ واقعی ایمیزون میں ہوا ہے). CAP نظریہ: مطابقت، دستیاب، اور Partition Tolerance Defined C، A، اور P واقعی کیا ہیں اور ان کا مطلب کیا ہے کے بارے میں بہت درست ہو جاؤ، کیونکہ عارضی تعریفوں کو تھوڑا سا تناسل نہیں ہے. CAP نظریہ میں مطابقت کیا ہے؟ (Linearizability) جب CAP نظریہ مطابقت کے بارے میں بات کرتا ہے، تو یہ سب سے زیادہ مطابقت کی شکل کے بارے میں بات کرتا ہے، اگر آپ ڈیٹا بیس کے پس منظر سے آتے ہیں تو، آپ نے کمزور اور مضبوط مطابقت کے بارے میں سنا ہے. ایٹمی مطابقت صرف مضبوط مطابقت کے اوپر ایک قدم ہے. ایٹمی مطابقت بھی کہا جاتا ہے . Atomic مطابقت linearizability کے linearizability کے linearizability یہ ہے کہ جب تمام کارروائیوں کو انجام دیا جاتا ہے مثال کے طور پر، اگر آپریشن A آپریشن B شروع کرنے سے پہلے مکمل ہوتا ہے تو، آپریشن B آپریشن A کے بعد منطقی طور پر اثر انداز ہوتا ہے. ایٹمی اس خیال کی وضاحت کرنے میں مدد کرنے کے لئے ایک حقیقی دنیا کے مثال کا استعمال کریں. تصور کریں کہ آپ اپنے بینک اکاؤنٹ کے توازن کو چیک کر رہے ہیں اور آپ $5000 دیکھتے ہیں. لگیں کہ آپ اکاؤنٹ سے $1000 منتقل کر رہے ہیں. اب آپ اپنے توازن کو دوبارہ تازہ کر رہے ہیں. $4000 (یا ایک غلطی)، لیکن کبھی نہیں $5000 دوبارہ. ٹرانسفر یا تو ہوا ہے یا نہیں. ضمانتیں ضمانتیں اب دستخط کریں یہ ہے اس سے زیادہ طاقتور ہے کہ "ہر نیٹ ورک آخر میں ایک ہی ڈیٹا دیکھتا ہے" - یہ کہا جاتا ہے اور یہ سی آئی اے کا نظریہ کیا ہے؟ a lot ممکنہ مطابقت is NOT کیوں یہ اہم ہے؟ کیونکہ بہت سے نظام ہیں جو کم از کم مطابقت کے ماڈل فراہم کرتے ہیں، جیسے: منفرد پڑھنے، پڑھنے کے آپ کے لکھنے، اور وجہی مطابقت، جبکہ انتہائی مفید ہیں. لیکن ان تمام ماڈل linearizability سے کم ہیں، جس کا مطلب ہے کہ نظام رہ سکتے ہیں CAP نظریہ ان ماڈلوں کو استعمال کرتے ہوئے سسٹموں کو محدود نہیں کرتا، صرف linearizability. بہت دستیاب CAP Theorem میں دستیابیت کیا ہے؟ CAP کی دستیابیت کا تعین بھی بہت درست ہے، اس میں کہا جاتا ہے کہ "ہر درخواست ایک غیر ناکام نیڈ پر" ایک جواب ملے گا۔‘‘ موڈ نوٹ کریں کہ یہ مندرجہ ذیل میں سے کوئی بھی نہیں کہتا ہے: 
 
 
 
 جواب تیزی سے ہونا چاہئے. جواب صحیح ہونا چاہئے. اس کے علاوہ، زیادہ تر نیٹ ورکوں کو جواب دینے کی ضرورت ہے. مثال کے طور پر، اگر آپ کے پاس 10 نائٹ کسٹمر ہے اور ان 4 نائٹز سے جدا ہیں، تو ان 4 نائٹز اب بھی درخواستوں کا جواب دیتے ہیں جو CAP کی تعریف کے تحت "تصرف" کے طور پر "تصرف" کے طور پر "تصرف" کے طور پر سمجھا جاتا ہے. اس صورت میں ایک 4xx غلطی یا ایک مستحکم پڑھنا اب بھی "تصرف" کے طور پر شمار ہوتا ہے. must یہاں ایک حقیقی دنیا کا مثال ہے: ایک نیٹ ورک پارٹیشن کے دوران، ایک MongoDB بنیادی ریپلیکی سیٹ جو تمام ثانوی ریپلیکیز تک پہنچ نہیں سکتا ہے، "کچھ قدم نیچے" اور مکمل طور پر لکھنے سے انکار کرے گا. ، اگرچہ MongoDB عمل انتظار کے طور پر چل رہا ہے. unavailability Partition Tolerance کیا ہے؟ (اور آپ اسے کیوں نہیں بچ سکتے) یہ ہے جہاں "پک دو" فریمنگ سٹائل ہے. Partition tolerance کا مطلب یہ ہے کہ آپ کا نظام اشتہارات کے مطابق کام کرتا ہے یہاں تک کہ جب نیٹ ورک آپ کے نیٹ ورک کو گروپوں میں تقسیم کرتا ہے جو بات چیت نہیں کر سکتے ہیں. نیٹ ورک پارٹیشنز ڈسپلے سسٹموں میں زندگی کا ایک واقعہ ہیں. انٹرنیٹ جس پر ہم روزانہ پر بھروسہ کرتے ہیں، ڈیٹا سینٹرز جو ہماری ایپلی کیشنز کی خدمت کرتے ہیں سب کو یہ خصوصیت ہے. سوئچز ناکام ہو جاتے ہیں، فائبر کاٹ دیا جاتا ہے، کلاؤڈ سپلائرز کی دستیابیت زون میں بندیاں ہوتی ہیں، پیکیجیں گر جاتی ہیں، یہاں تک کہ ڈیٹا سینٹر کے اندر بھی نیٹ ورک کے مسائل ہوتے ہیں. حقیقت یہ ہے کہ، آپ C، A، اور P کے درمیان منتخب نہیں کر رہے ہیں. آپ واقعی C اور A کے درمیان منتخب کر رہے ہیں جب P ضروری طور پر ہوتا ہے. partition tolerance is absolutely mandatory حقیقی تجارت ٹھیک ہے، ہم دیکھیں کہ جب نیٹ ورک آخر میں ناکام ہو جاتا ہے تو کیا ہوتا ہے. ایسا کرنے سے پہلے، ہم CAP نظریہ اور اس کے اختیارات کو دوبارہ بیان کریں کیونکہ P (Partition Tolerance) بالکل لازمی ہے: 
 
 
 مطابقت: درخواستوں کو مسترد کریں جو غیر فعال ڈیٹا واپس کرسکتے ہیں (مزید دستیابیت کو ضائع کرتے ہوئے) دستیاب: تمام درخواستوں کا جواب دیں یہاں تک کہ اگر اعداد و شمار غیر معمولی ہیں (توازن کی قربانی) ایک بار پھر، پہلے شرط کو یاد رکھیں: " اگر نیٹ ورک ٹھیک ہے تو، ہم مطابقت اور دستیاب دونوں کرسکتے ہیں. جب کوئی تقسیم نہیں ہے تو؟ آپ دونوں کرسکتے ہیں. آپ کے بینک کے موبائل ایپ آپ کو صحیح، تازہ ترین توازن دکھاتا ہے جبکہ بہت دستیاب رہتا ہے - کیونکہ زیادہ تر وقت، نیٹ ورک ٹھیک کام کرتا ہے. آپ اپنے توازن کو چیک کرتے ہیں، پیسے منتقل کرتے ہیں، اور فوری طور پر اپ ڈیٹ کی رقم دیکھتے ہیں. جب سوال جو CAP نظریہ آپ کو حل کرنے کے لئے مجبور کرتا ہے یہ ہے: What should your system do when the network eventually fails? مرکزی تبادلہ: ایک پارٹیشن کے دوران، سی پی سسٹمز آپ کو غلط ڈیٹا دیکھنے سے محفوظ رکھتے ہیں کیونکہ یہ غیر دستیاب ہو جاتے ہیں. اے پی سسٹمز آپ کو غیر فعال ڈیٹا کی خدمت کرنے کے لئے ممکنہ طور پر آپ کو روکنے سے بچاتے ہیں. CP سسٹمز: دستیابیت کے مقابلے میں مطابقت کا انتخاب سی پی سسٹمز فیصلہ کرتے ہیں کہ نیٹ ورک کے حصے کے دوران، وہ قدیم ڈیٹا واپس کرنے کے خطرے کے مقابلے میں درخواستوں کو رد کریں گے. یہ کب منطقی ہے؟ 
 
 
 بینک: اگر ایک صارف ایک ٹرانسمیشن کرتا ہے تو، کیا یہ بہتر ہے کہ تھوڑا سا نیچے ہو یا ٹرانسمیشن کو دو بار ہونے کا خطرہ ہے؟ شاید پہلے، ٹھیک ہے؟ ہم بالکل گاہک کو یہ نہیں کہنا چاہتے کہ ٹرانسمیشن کامیاب ہوا جب یہ نہیں ہے. اسٹوریج مینجمنٹ: اگر ہم اس بات کا یقین نہیں رکھتے ہیں کہ کوئی اشیاء اسٹوریج میں ہیں تو، کیا یہ بہتر ہے کہ سروس کو غیر دستیاب بنائیں یا فروخت کے امکان کی اجازت دیں؟ ہم شاید غیر دستیاب ہونے کے ساتھ ٹھیک ہوں گے. ایک حقیقی دنیا کے نظام کا تجزیہ کریں ان کی اپنی ویب سائٹ سے: "etcd ایک مضبوط طور پر مطابقت رکھتا ہے، توسیع کی اہم اقدار اسٹور ہے ... یہ نیٹ ورک کے حصوں کے دوران رہنما کے انتخاب کو خوشگوار طریقے سے کام کرتا ہے اور مشین کی ناکامیوں کو بھی قبول کرسکتا ہے، یہاں تک کہ رہنما نڈو میں." etcd Kubernetes استعمال کرتا ہے etcd کے طور پر اس کے بیک اپ اسٹوریج کے لئے تمام کالم ترتیب. اگر آپ نے پہلے Kubernetes استعمال کیا ہے تو، آپ نے دیکھا ہے اس کا مطلب یہ ہے کہ اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ اس کی مصنوعات میں سے کسی بھی قسم کی مصنوعات کو اس کی مصنوعات کی مصنوعات کی مصنوعات کی مصنوعات کی مصنوعات کی مصنوعات کی مصنوعات کی مصنوعات کی مصنوعات کی مصنوعات کی مصنوعات کی مصنوعات کی مصنوعات کی مصنوعات کی مصنوعات کی مصنوعات کی مصنوعات کی مصنوعات کی مصنوعات کی مصنوعات ( linearizability کے لئے. kubectl kubectl AP سسٹمز: مطابقت کے مقابلے میں دستیاب کا انتخاب ای پی سسٹمز فیصلہ کرتے ہیں کہ نیٹ ورک کے حصے کے دوران، وہ درخواستوں کو انکار کرنے کے بجائے سٹیل ڈیٹا کی خدمت کرنے کا خطرہ رکھتے ہیں. کچھ نظام جن کے لئے یہ لاگو ہوتا ہے: 
 
 
 سوشل میڈیا فائیڈز: صارفین پرانے / پرانے مواد کی خدمت کرنے کے لئے بہت ترجیح دیتے ہیں بلکہ مکمل طور پر دستیاب نہیں ہیں. اس کے علاوہ، کیا یہ واقعی اہم ہے اگر ایک صارف نے چند سیکنڈ کے لئے ان کے پوسٹ پر ایک ردعمل نہیں دیکھا ہے؟ واقعی نہیں. خریداری کارٹ: اس کا ایک بہت مشہور مثال ایمیزون کی ڈینیمو ڈی بی ہے، جو اصل میں ان کی خریداری کی کارٹون کے مسئلہ کو حل کرنے سے شروع ہوا؛ یہ ایک "ہر وقت پر" تجربہ ہے. آپ ہمیشہ کارٹون میں شامل کرسکتے ہیں. اگر کوئی آپ کے کارٹون کے ساتھ مذاق کر رہا ہے تو کوئی فرق نہیں پڑتا (ایمیزون تبدیلیوں کو حل کرے گا)، آپ ہمیشہ "کارٹ میں شامل کرسکتے ہیں". ایک حقیقی دنیا کے ای پی سسٹم کے لئے، آپ کو بہت مشکل سوچنے کی ضرورت نہیں ہے، سب سے زیادہ خالص ای پی سسٹم DNS کے سوا کچھ نہیں ہے. DNS، ڈومین نام سسٹم، ایک ای پی سسٹم کا بہترین مثال ہے، اور ہم سب اسے ایک دن میں صد بار استعمال کرتے ہیں اور یہ بھی نہیں جانتے. جب ایک DNS ریکارڈ اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے تو، اپ ڈیٹ دنیا بھر میں ہر DNS سرور کو فوری طور پر پھیلا نہیں جاتا ہے. ، ڈی این ایس کبھی بھی "نہیں دستیاب" نہیں ہے. یہ ہمیشہ آپ کو ایک جواب دے گا، یہاں تک کہ اگر یہ جواب مستحکم ہے. یہ بالکل اس وجہ سے ہے کہ ڈی این ایس اپ ڈیٹ وقت لگتا ہے اور کیوں کچھ سائٹس کچھ لوگوں کو اپ ڈیٹ کے ذریعے جانے کے دوران غیر دستیاب لگتے ہیں. ڈی این ایس کے معاملے میں، آخری مطابقت غیر فعال وقت سے بالکل بہتر ہے، جو انٹرنیٹ کو ہلاک کرے گا. however Next Up: مطابقت کا انتخاب کرنے کے چھپے قیمتیں اس سلسلے کے اگلے حصے میں، ہم سی پی سسٹمز - ڈیٹا بیسز اور خدمات جو نیٹ ورک کی ناکامیوں کے دوران دستیابیت کے مقابلے میں ترجیح دیتے ہیں - میں گہری نظر ڈالیں گے. 
 
 
 
 کس طرح ان CP سسٹموں نے مضبوط مطابقت کو لاگو کیا ہے. تعمیرات کی قیمت جب دستیابیت کے مقابلے میں مطابقت کا انتخاب کرنا منطقی ہے. "کچھ منتخب کریں" نظام کی پوری زندگی کے لئے آپ کے انتخاب کے ساتھ پکڑے جانے کا illusion دیتا ہے، جبکہ حقیقت میں حقیقت بہت زیادہ انعطاف پذیر ہے. حصہ 2 جب یہ گرنے کے لئے سائن اپ کریں. آپ کو اس پوسٹ سے لطف اندوز ہے تو، براہ مہربانی سائن اپ کریں، کیونکہ یہ مجھے جاری رکھنے کے لئے اعتماد دیتا ہے. علی References کے 
 
 
 
 Eric Brewer کی 2000 PODC پیشکش براور کی تخمینہ اور مطابقت، دستیاب، پارٹیشن ٹولر ویب سروسز Nancy Lynch اور Seth Gilbert کی etcd کے

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Subscribe to my Blog

Newsletter

Read My Stories

یہ آڈیو کہانی کی اصل زبان میں تیار کی گئی ہے!

CAP نظریہ کی وضاحت، حصہ 1: "Pick Two" کے ساتھ مسئلہ

About Author

تبصرے

ہینگ ٹیگز

یہ مضمون اس میں پیش کیا گیا تھا۔

Related Stories

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps