Quando um sistema começa a crescer, uma das primeiras preocupações de arquitetos de software é garantir que ele consiga lidar com um grande volume de acessos. E aí surge a grande diferença: escalar leitura é relativamente fácil, mas escalar escrita é muito mais complexo.
Para especialistas em software, essa distinção não é novidade, mas entender profundamente os desafios e as melhores práticas para escalar escrita pode evitar problemas sérios de performance no futuro.
Escalar leitura é um problema relativamente simples. Técnicas como cache, replicação e redes de entrega de conteúdo (CDN) permitem distribuir a carga de leitura de maneira eficiente e sem comprometer a integridade dos dados.
Já a escalabilidade de escrita apresenta desafios mais complexos. Como cada operação de escrita modifica o estado do sistema, é necessário garantir consistência, concorrência e distribuição adequada da carga. Além disso, não é possível simplesmente replicar dados sem um mecanismo robusto para lidar com sincronização e conflitos.
Grandes empresas como Facebook, Twitter, Amazon e Uber enfrentaram esse problema em larga escala e desenvolveram soluções avançadas para escalar escrita de forma eficiente. Vamos explorar esses desafios e as principais estratégias usadas na prática.
Neste artigo, vamos explorar:
- Por que escalar leitura é mais simples.
- Os desafios envolvidos na escalabilidade de escrita.
- Estratégias avançadas para lidar com alto volume de escrita.
- Exemplos do mundo real e como grandes sistemas lidam com esse problema.
O problema fundamental da escalabilidade de escrita
Diferente das operações de leitura, que podem ser facilmente distribuídas entre réplicas e caches sem alterar os dados originais, as operações de escrita exigem um controle rigoroso sobre sincronização e integridade. Os principais desafios são:
- Replicação de escrita não é trivial: em bancos de dados distribuídos, é necessário garantir que todas as réplicas estejam atualizadas de maneira consistente, o que pode causar problemas de latência e concorrência.
- Particionamento de dados (sharding) introduz complexidade: distribuir dados entre múltiplos servidores reduz a sobrecarga de um único banco, mas torna consultas e transações mais difíceis de gerenciar.
- Escrita não pode ser simplesmente armazenada em cache: ao contrário da leitura, cada operação de escrita deve ser propagada corretamente para todas as partes do sistema.
Técnicas para escalar escrita
Particionamento de dados (sharding)
Sharding é a técnica de dividir dados entre múltiplos bancos de dados, distribuindo a carga de escrita para evitar gargalos em um único servidor. A escolha da chave de particionamento é crítica, pois define como os dados serão distribuídos.
Estratégias de particionamento
- Particionamento por hash
- Os registros são distribuídos entre os shards com base no valor de uma chave de hash, garantindo balanceamento uniforme.
- Exemplo: Em um sistema de usuários, pode-se usar
hash(UserID) % Npara distribuir usuários entre N bancos de dados.
- Particionamento por intervalo (range-based sharding)
- Os dados são distribuídos com base em intervalos de valores.
- Exemplo: Um sistema bancário pode armazenar transações em shards diferentes baseando-se no intervalo de datas.
- Particionamento geográfico
- Utilizado quando a latência de rede é um fator crítico.
- Exemplo: O Facebook armazena dados de usuários em datacenters geograficamente próximos a eles para reduzir tempo de resposta.
Caso real: Twitter
O Twitter usa sharding para armazenar e distribuir tweets. Como milhões de usuários postam tweets simultaneamente, armazenar tudo em um único banco de dados seria inviável. Para resolver esse problema, eles particionam os tweets por UserID, garantindo que cada usuário tenha seus tweets armazenados em um shard específico, reduzindo concorrência e melhorando a performance.
Separação de leitura e escrita (CQRS)
Command Query Responsibility Segregation (CQRS) é um padrão arquitetural que separa os modelos de leitura e escrita, permitindo que cada um seja otimizado de forma independente.
Como funciona
- As operações de leitura são direcionadas para bancos de dados otimizados para leitura, como réplicas.
- As operações de escrita são direcionadas para um banco de dados primário ou um sistema especializado em alta taxa de ingestão.
Caso real: Amazon
A Amazon implementa CQRS para lidar com milhões de transações de usuários. Os pedidos feitos no site são escritos em um banco de dados primário otimizado para escrita. Enquanto isso, sistemas de recomendação e busca utilizam bancos de leitura otimizados, sem afetar o processamento de compras.
Arquitetura orientada a eventos
Em vez de gravar diretamente no banco de dados, algumas arquiteturas lidam com escrita de forma assíncrona através de eventos.
Como funciona
- Em vez de inserir um registro diretamente no banco de dados, um serviço publica um evento, como “Pedido Criado”.
- Outros serviços escutam esse evento e executam operações subsequentes, como atualizar o estoque ou processar pagamento.
Caso real: Uber
A Uber usa uma arquitetura orientada a eventos para processar corridas em tempo real. Quando um usuário solicita uma corrida, um evento é gerado e publicado em um sistema de mensagens, como Kafka. Esse evento aciona outros serviços, como atribuição de motoristas, cálculo de preço dinâmico e atualizações no mapa. Isso permite que a Uber processe milhões de requisições sem sobrecarregar um único banco de dados.
Bancos de dados otimizados para escrita
Bancos de dados tradicionais, como PostgreSQL e MySQL, utilizam estruturas baseadas em B-Trees, que não são eficientes para alta taxa de escrita. Algumas soluções modernas utilizam Log-Structured Merge Trees (LSM-Trees), otimizadas para ingestão de dados.
Exemplos
- Cassandra: Utiliza LSM-Trees para armazenar grandes volumes de escrita de maneira eficiente.
- RocksDB: Mecanismo de armazenamento projetado para gravações sequenciais e reordenação eficiente.
Caso real: Facebook
O Facebook usa o RocksDB para armazenar logs e eventos em grande escala. Como bilhões de interações acontecem diariamente, um banco de dados tradicional não suportaria essa carga de escrita. O uso de RocksDB permite armazenar e recuperar dados rapidamente, garantindo escalabilidade.
Comparação entre estratégias
| Técnica | Benefícios | Desafios |
|---|---|---|
| Sharding | Distribui carga, reduz gargalos | Consultas multi-shard são complexas |
| CQRS | Permite otimizar leitura e escrita separadamente | Introduz latência na sincronização |
| Eventos assíncronos | Reduz carga no banco, melhora escalabilidade | Orquestração de eventos é complexa |
| Bancos otimizados para escrita | Eficiência para gravações intensivas | Pode afetar tempo de leitura |
Conclusão
A escalabilidade de escrita é um problema fundamental em sistemas distribuídos e exige planejamento cuidadoso desde o início do projeto. Diferente da leitura, que pode ser resolvida com cache e replicação, escrita exige estratégias como particionamento, separação de leitura e escrita, eventos assíncronos e escolha adequada do banco de dados.
Empresas como Facebook, Twitter, Amazon e Uber já enfrentaram esses desafios e encontraram soluções eficientes. Projetar uma arquitetura preparada para lidar com escrita em grande escala evita refatorações caras no futuro e garante um sistema resiliente e eficiente.
