📃
Tech White Papers
  • 📃White Papers
  • 🪶Apache
    • Kafka (EN)
      • Kafka Connect
      • Kafka Streams
      • ksqlDB
    • Ignite (TR)
      • Clustering
        • Baseline Topology
      • Thin Clients
      • Data Modeling
        • Data Partitioning
        • Affinity Colocation
      • Memory Architecture
      • Persistence
        • External Storage
        • Swapping
        • Snapshot
        • Disk Compression
        • Persistence Tuning
        • Change Data Capture
      • Cluster Snapshots
      • Data Rebalancing
      • Data Streaming
      • Using Key-Value API
        • Basic Cache Operations
        • Working With Binary Objects
      • Performing Transactions
      • Working with SQL
        • Understanding Schemas
        • Defining Indexes
        • Distributed Joins
      • Distributed Computing
      • Machine Learning
      • Using Continuous Queries
      • Using Ignite Messaging
      • .NET Specific
        • LINQ
        • Serialization
      • Working With Events
        • Events
      • Performance and Troubleshooting
        • Generic Performance Tips
        • Memory and JVM Tuning
        • Persistence Tuning
        • SQL Performance Tuning
        • Thread Pools Tuning
    • Pulsar (TR)
  • 📜Data
    • ClickHouse (TR)
    • QuestDB (TR)
  • Comparison
    • Pulsar vs Kafka
    • ClickHouse vs QuestDB
  • Architectural
    • Microservices
      • Design Principles
      • Design Patterns
Powered by GitBook
On this page

Was this helpful?

  1. Apache
  2. Ignite (TR)
  3. Clustering

Baseline Topology

03/02/2023

Baseline topology, verileri tutması amaçlanan bir dizi node’dur. Clusterdaki verilerin rebalance işleminin manuel veya otomatik gerçekleştirilebilme özelliğidir. Örneğin clusterda 3 node var ve 2 yeni node eklendi. Bu durumda rebalancing işlemi tetiklenir ve data 5 node arasında tekrar dağıtılır.

Baseline topology sadece server node’larını içerir, client node’ları veri tutmadığı için bu topolojiye dahil olmazlar.

Baseline topology’nin amaçları;

  • Örneğin, bir server node ara sıra meydana gelen ağ arızaları veya planlanmış sunucu bakımı nedeniyle kısa bir süre için kümeden ayrıldığında gereksiz veri aktarımından kaçınmak,

  • Verilerin ne zaman re-balance edileceğinin kullanıcı kontrolünde yapılabilmesi

Sadece in-memory ignite cluster’larında Baseline Topology Autoadjustment özelliği açıktır. Persistent clusterlarda bu özellik manuel olarak aktif edilmelidir.

Temel topoloji değişirken cache oluşturmaya yönelik herhangi bir işlem hata ile sonuçlanır.

Baseline Topology Autoadjustment

Baseline topology’yi manuel olarak değiştirmek yerine bu işlemin cluster tarafından otomatik olarak yapılması işlemidir. Bu özellik açık olduğunda cluster server node’larının durumlarını seyreder ve topoloji belirli bir süre(konfigüre edilebilir) boyunca stable olduğunda baseline topology’i ayarlar.

Cluster’daki node kümesi değiştiğinde şunlar gerçekleşir;

  • Cluster, belirli bir süre bekler. (varsayılan 5 dakika)

  • Bu sürede başka topoloji değişikliği olmazsa, Ignite baseline topolojiyi geçerli node kümesine ayarlar.

  • Bu süre zarfında node kümesi değişirse, timeout güncellenir.

Node kümesindeki her değişiklik, otomatik ayarlama için timeout’u sıfırlar. Timeout süresi dolduğunda ve geçerli node kümesi baseline topology’den farklı olduğunda(örneğin, yeni node’lar mevcutsa veya bazı eski node’lar ayrılmışsa), Ignite baseline topology’i geçerli node kümesiyle değiştirir. Bu aynı zamanda data re-balancing işleminide tetikler.

Autoadjustment timeout süresi, geçici bir ağ sorunu nedeniyle node bağlantısının kısa süreliğine kesildiğinde veya node’u manuel olarak restart etmek istediğimiz gibi durumlarda data re-balancing işleminin tetiklenmesini engeller. Node kümseinde geçici değişiklikler yapılıyorsa ve baseline topology değiştirilmek istenmiyorsa timeout süresi yüksek bir değere ayarlanabilir.

PreviousClusteringNextThin Clients

Last updated 2 years ago

Was this helpful?

🪶