Как количество просмотров или лайков под роликом может уменьшиться у вас на глазах

Как количество просмотров или лайков под роликом может уменьшиться у вас на глазах

Во всём виноваты базы данных

Иногда в Ютубе, Твитере или на любой другой крупной площадке можно заметить странное поведение счётчиков: цифры просмотров или лайков сначала увеличиваются, а потом внезапно уменьшаются — как будто кто-то развидел видео, разлайкал пост и взял свой репост обратно. 

Это побочный эффект работы базы данных со множеством распределённых запросов. Это интересная штука, которую стоит разобрать, чтобы понимать устройство больших интернетных систем.

Это краткий конспект видео Тома Скотта про то, почему счётчики в интернете работают именно так. Если вы знаете английский, посмотрите оригинал, а если нет — читайте статью, все основные мысли здесь тоже есть.

Однопоточная обработка: всё просто, компьютер справляется сам

Самая простая модель обработки данных — последовательная, или однопоточная. Есть некая очередь команд, процессор их по очереди выполняет.

Чуть более сложная модель — когда в процессоре несколько ядер. Тогда некий диспетчер раздаёт разные задания разным ядрам, каждое считает свои задания, отдаёт результаты, и их потом собирают воедино. Для каждого ядра это выглядит как однопоточная обработка, а считают ядра каждое своё, не пересекаясь. 

Но всё меняется, когда один компьютер начинает отвечать за обработку нескольких запросов на одни и те же данные сразу от нескольких пользователей. 

Как количество просмотров или лайков под роликом может уменьшиться у вас на глазах

Отступление про базу данных

Технически большинство популярных сервисов в интернете — это просто большие базы данных с приятным интерфейсом. Ютуб — база данных видео, комментариев и лайков. Телеграм — база данных сообщений, файлов и реакций.

Задача каждой базы данных — вовремя и правильно обработать поступивший запрос и перейти к следующему. При этом база всегда следит, чтобы выполнение запроса не сломало всю внутреннюю систему, поэтому она всегда перестраховывается и не всегда может моментально отреагировать. 

Получается, что смысл всех глобальных сервисов — отреагировать на запрос пользователя и показать результат своей работы. Эта мысль нам скоро понадобится.

Многопоточная обработка: всё сложно

Как только у компьютера появляется задача из серии «обработать запросы тысяч пользователей в секунду», то всё становится гораздо сложнее. Запросов так много, что база данных не успевает их обработать, поэтому и часть запросов попросту теряется:

Как количество просмотров или лайков под роликом может уменьшиться у вас на глазах

Очевидное решение — подключить больше компьютеров, чтобы они тоже могли брать часть запросов и отрабатывать их. Получается, что с этого момента нам нужен второй компьютер, чтобы он помог первому всё обработать. Потом появляется третий, четвёртый, и в итоге, если нашим сервисом пользуется миллиард человек, то таких компьютеров может быть несколько сотен, а то и тысяч. 

Проблема в том, что база данных сайта всё равно должна быть одна, даже если за неё отвечают много компьютеров. А время обработки каждого запроса — ненулевое. Пока один компьютер выполняет свою операцию с ячейкой базы данных, другой компьютер тоже может начать работать с этой ячейкой. И тогда случится конфликт: 

Как количество просмотров или лайков под роликом может уменьшиться у вас на глазах

Что тут происходит:

  1. Тысяча пользователей одновременно ставят лайк. На схеме мы рассматриваем два лайка из тысячи. 
  2. Система начинает распределять запросы между разными компьютерами, чтобы обработать их как можно быстрее.
  3. Один компьютер берёт из базы текущее число лайков (17), увеличивает на единицу и кладёт новое значение обратно.
  4. Пока первый делает свою работу, второй компьютер параллельно начинает делать свою. Он берёт старое число лайков (нового же ещё нет), тоже добавляет единицу, кладёт на место. 
  5. В итоге в ячейке «Всего лайков» лежит 18 лайков, а не 19. Один из лайков пропал. 

Добавляем кэширующие серверы

Видно, что в предыдущей схеме есть проблема: система хоть и обрабатывает все запросы, но делает это криво и часть данных теряется. Чтобы такого не случалось, придумали кэширующие серверы. Что это такое: 

  1. Кэширующий сервер — это прослойка между пользователем и центральным сервером.
  2. Пользователи подключаются не к центральному серверу напрямую, а к одному из кэшей — а их может быть и сто, и тысяча.
  3. В кэше хранится какая-то версия базы данных, с которой работает пользователь. Версия в кэше не знает о других версиях базы на других кэшах.
  4. Раз в несколько секунд кэши резюмируют всю свою активность и отправляют отчёт на центральный сервер. Например, «За последние 2 секунды я получил столько-то лайков этому видео, столько-то — тому, столько-то — третьему». 
  5. На центральном сервере все запросы от кэшей обрабатываются и суммируются в центральной базе данных.
  6. Центральный сервер отправляет кэшам свежую версию базы данных.

Получается, что центральный сервер работает не с миллиардами запросов пользователей, а с несколькими тысячами запросов от кэширующих серверов. Такие запросы обработать гораздо проще. 

А у кэшей, получается, ведётся временная «двойная бухгалтерия». Они собирают свой вариант базы данных, отправляют его в главную базу, а та уже всё сопоставляет и сверяет в своём темпе.

Как количество просмотров или лайков под роликом может уменьшиться у вас на глазах

Как исчезают лайки

Это то, как цифры скачут вперёд, но как они могут откатиться обратно? Если не брать в расчёт то, что кто-то снимет свой лайк (система это легко отработает), то механизм устроен так:

  1. При общих нагрузках на систему компьютеры могут начать сами подстраховываться и сами добавлять единицу к числу лайков из базы, а потом прибавлять ещё одну. Это делается для ускорения обработки — если ситуацию можно предусмотреть (что в базе уже неактуальное старое число) и не делать лишнюю работу, то компьютер так и сделает. 
  2. Некоторое время спустя система перепроверяет все запросы, которые были сделаны, и замечает внутреннюю накрутку счётчика.
  3. Как только очередной цикл проверки закончился, система обновляет цифры на счётчике, убирает лишние единицы (добавленные для скорости), и мы видим, как счётчик внезапно теряет несколько лайков. 

Когда наступает стабильность

Если обратить внимание, то можно заметить, что такая ситуация бывает только с новыми или очень популярными прямо сейчас сообщениями (или видео). На старых роликах, твитах и сообщениях всё стабильно. Так происходит потому, что старые ролики перестают быть такими популярными, к ним поступает гораздо меньше запросов, и база может обрабатывать их в штатном режиме. 

Но когда они снова вдруг становятся популярными, цифры снова начинают скакать. Зато теперь вы знаете, как это работает.

Текст:

Михаил Полянин

Редактор:

Максим Ильяхов

Хуожник:

Алексей Сухов

Корректор:

Ирина Михеева

Вёрстка:

Кирилл Климентьев

Соцсети:

Виталий Вебер

Получите ИТ-профессию
В «Яндекс Практикуме» можно стать разработчиком, тестировщиком, аналитиком и менеджером цифровых продуктов. Первая часть обучения всегда бесплатная, чтобы попробовать и найти то, что вам по душе. Дальше — программы трудоустройства.
Начать карьеру в ИТ
Получите ИТ-профессию Получите ИТ-профессию Получите ИТ-профессию Получите ИТ-профессию
Еще по теме
5 гаджетов c Алиэкспресса для хранения и защиты данных
5 гаджетов c Алиэкспресса для хранения и защиты данных

Чтобы можно было везде взять с собой

easy
Что такое куки

8 вопросов, которые вы всегда хотели задать, но боялись куки.

easy
Что такое даркнет

Это не настолько анонимно и не так безопасно, как кажется.

easy
Кто такой дата-сайентист

Если вы не знаете, чем заняться ближайшие 15 лет, — идите в дата-сайенс, помогите нейросетям захватить мир.

easy
Как на самом деле производят процессоры

Чтобы создать сверхмощный процессор, достаточно простого...

easy
Вчера мы показали на сайте простую игрульку — тест по выбору языка программирования.
Как устроен тест по выбору языка программирования

Добавляем вопросы на страницу прямо во время теста

medium
Все сидят на Вордпрессе. Вам оно надо?

По понятным причинам в наше неспокойное время Вордпресс нужен всем

easy
Игра, которая проверяет вашу программистскую логику
Игра, которая проверяет вашу программистскую логику

Разбираем типичное задание на собеседованиях

medium
Tableau — сервис визуализации данных
Tableau — сервис визуализации данных

В помощь менеджерам и аналитикам.

easy
Делаем игру Wordle на JavaScript
Делаем игру Wordle на JavaScript

Прокачиваем свой английский

medium
easy