В современном мире больших данных аналитические системы сталкиваются с постоянным ростом объёмов информации, которую необходимо обрабатывать в реальном времени. Одним из ведущих решений для высокопроизводительной аналитики является база данных ClickHouse, славящаяся своей скоростью обработки и низкой задержкой. Однако даже такие мощные инструменты сталкиваются с ограничениями, когда нагрузка на загрузку данных растёт до экстремального уровня. В таких условиях традиционной архитектуры становится недостаточно, и возникает потребность в масштабировании процессов загрузки. Именно для решения этой задачи была разработана архитектура Multi-writer, позволяющая распределять нагрузку между несколькими инстансами ClickHouse и обеспечивать более стабильную и эффективную работу системы в режиме реального времени.
Проблема узких мест при высоких объёмах данных возникает даже при использовании методов разделения вычислительных ресурсов по функциям, таких как выделение отдельных реплик для записи и чтения. Практика показывает, что когда данных слишком много, нагрузка на одного писателя достигает максимума, приводя к задержкам в обновлении данных и даже к нестабильности всей системы. Особо ярко эта проблема проявилась у одного из крупнейших клиентов платформы Tinybird, которая основана на ClickHouse и обеспечивает аналитическую инфраструктуру для масштабных проектов. Рост объёмов данных потребовал пересмотра архитектуры и внедрения новых механизмов, способных обеспечить горизонтальное масштабирование загрузки. Для решения задачи была выбрана стратегия отказа от вертикального масштабирования одной пишущей реплики в пользу горизонтального – то есть распределения потоков записи на несколько независимых инстансов ClickHouse.
Такая Multi-writer архитектура позволяет больше не ограничиваться производительностью одного узла и значительно увеличивает общую пропускную способность системы. При этом важно сохранить простоту управления, прозрачность работы и надёжность, что было критически важно для пользователей премиум-класса. В процессе внедрения Multi-writer была уделена особая роль маршрутизации запросов на запись. Первоначально рассматривались динамические системы балансировки нагрузки: взвешенное распределение запросов или хэш-роутинг, при которых записи направляются на различные инстансы в автоматическом и гибком режиме. Однако такие решения сложны в отладке, часто ведут к непредсказуемому поведению под нагрузкой и повышенному риску возникновения скрытых ошибок.
Это противоречило задачам упрощения эксплуатации и обеспечения максимальной надёжности. В итоге была выбрана стратегия статической маршрутизации, при которой правила маршрутизации заданны явно на уровне источников данных или логических рабочих пространств. Такой подход обеспечивает максимальную предсказуемость и удобство отладки, позволяет оперативно реагировать на изменение условий работы и сводит к минимуму потенциальные сбои из-за неправильного распределения нагрузки. Для реализации механизма маршрутизации был использован балансировщик нагрузки Varnish, известный своей производительностью и гибкостью. Начальные попытки строить маршрутизацию с помощью шаблонов Jinja во Varnish позволили реализовать условное перенаправление запросов к нужному инстансу ClickHouse.
Однако главный недостаток такого решения состоит в том, что при недоступности выбранного узла все запросы перенаправлялись на единственного «фолбэк» писателя, что вновь создавало узкое место и порождало риски перегрузки этого узла. Решение этой проблемы потребовало разработки более интеллектуального метода выбора бэкенда. Для этого был создан собственный модуль расширения (VMOD) для Varnish на языке C, предоставляющий функцию backend_by_index(). Она позволяет передавать номер необходимого бэкенда и получать в ответ индекс здорового и доступного экземпляра сервера на основе текущего состояния кластера. Благодаря этому подходу запросы на запись могут равномерно распределяться между несколькими инстансами, а в случае отказа одного из них - автоматически переключаться на следующий доступный, без простоя и потери производительности.
Реальное применение Multi-writer показало высокую эффективность. Один из клиентов, испытывавший ежедневные пиковые нагрузки, смог с помощью переключения части рабочего пространства на дополнительную реплику существенно разгрузить основной писатель. Это позволило не только выдержать текущие высокие нагрузки, но и прокладывает путь для дальнейшего роста объёмов данных без риска внезапных сбоев или значительных задержек обработки. Проект Tinybird является примером того, как внедрение продуманных технических решений и фокус на надёжность помогает создавать масштабируемые аналитические системы. Методика Multi-writer не просто увеличивает производительность, но и упрощает поддержку системы, обеспечивая быстрый ответ и идентификацию проблем, что крайне важно при работе с данными в реальном времени.
Кроме того, архитектура сохраняет целостность и последовательность данных, несмотря на распараллеливание записей. Важным моментом при разработке и внедрении Multi-writer является сохранение безопасности и целостности работы с базой данных. Для этого операции изменения схемы и управляющие запросы по-прежнему выполняются на одном примарном инстансе, что исключает возникновение конфликтов и гонок в состоянии базы. Таким образом, обеспечивается баланс между масштабируемостью загрузки и непрерывностью бизнес-логики. Сегодня, когда данные быстро стают критическим активом бизнеса, повышения требований к скорости и объёмам аналитики становятся нормой.
Архитектура Multi-writer в ClickHouse позволяет платформам типа Tinybird оставаться в авангарде технологий, открывая новые возможности для создания пользовательских решений без компромиссов в производительности или стабильности. Разработчикам и инженерам важно учитывать, что отдача от такой архитектуры сильно зависит от продуманного планирования маршрутизации, мониторинга состояния узлов и тестирования под нагрузками в условиях максимально приближенных к боевым. Подход к масштабированию через Multi-writer подчёркивает парадигму горизонтального расширения, которая является более перспективной по сравнению с традиционным вертикальным увеличением ресурсов. Гибкость управления потоками данных и адаптация к реальному состоянию кластера позволяют обеспечить непрерывность качественной аналитики и поддержку растущих потребностей клиентов. Этот опыт также применим не только в контексте ClickHouse, но и в построении других высокопроизводительных систем обработки данных с требованиями к надёжности и SLA.
В итоге внедрение Multi-writer архитектуры становится важным этапом в развитии больших аналитических платформ. Это решение обеспечивает платформам возможность не просто масштабироваться, а делать это осознанно, безопасно и предсказуемо. В совокупности с другими оптимизациями и инструментами Tinybird представляет собой мощный инструмент для современных компаний, стремящихся быстро и эффективно работать с огромными потоками данных без потери в надёжности и скорости.
