Verteilte Systeme
Architekturparadigma, bei dem mehrere unabhängige Rechner koordiniert zusammenarbeiten, um ein gemeinsames System zu bilden.
Klassifikation
- KomplexitätHoch
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Dateninkonsistenzen durch Netzwerkpartitionen
- Verborgene Performance-Engpässe und Thundering Herd
- Fehlende Resilienz-Maßnahmen führen zu Dominoausfällen
- Explizite und dokumentierte Konsistenzanforderungen
- Sorgfältige Partitionierung nach Domänen und Datenzugriffsmustern
- Automatisiertes Monitoring und regelmäßige Resilienztests
I/O & Ressourcen
- Architekturanforderungen und SLAs
- Netzwerk- und Infrastrukturübersicht
- Datenzugriffs- und Konsistenzanforderungen
- Designentscheidungen zu Partitionierung und Replikation
- Operationalisierte Deploy- und Observability-Pipelines
- SLA-konforme Betriebsrichtlinien
Beschreibung
Verteilte Systeme sind Zusammenschlüsse unabhängiger Rechner, die für Nutzer als ein einziges kohärentes System erscheinen. Sie ermöglichen Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und geografische Verteilung, verursachen aber Herausforderungen bei Nebenläufigkeit, Konsistenz und Koordination. Der Entwurf erfordert Abwägungen zwischen Leistung, Verfügbarkeit und Komplexität. Diese Abwägungen prägen Architektur und Betrieb.
✔Vorteile
- Skalierbarkeit durch horizontale Erweiterung
- Erhöhte Fehlertoleranz und Ausfallsicherheit
- Geografische Nähe zu Nutzern reduziert Latenz
✖Limitationen
- Komplexität in Design, Test und Betrieb
- Schwierigkeiten bei starker Konsistenz über Partitionen
- Erhöhter Bedarf an Observability und Debugging-Tools
Trade-offs
Metriken
- Mittlere Antwortzeit
Durchschnittliche Dauer für Anfragen über verteilte Komponenten.
- Fehlerrate
Anteil fehlgeschlagener Anfragen oder Operationen.
- Replikationsverzögerung
Zeitdifferenz zwischen primärem und repliziertem Zustand.
Beispiele & Implementierungen
Globale Schlüssel-Wert-Datenbank
Eine verteilte Datenbank nutzt Replikation und Sharding, um globale Verfügbarkeit zu erreichen.
Service-Mesh in Microservices-Architektur
Ein Service-Mesh verwaltet Kommunikation, Sicherheit und Beobachtbarkeit zwischen verteilten Diensten.
Verteilte Stream-Verarbeitung mit genau-einmal-Semantik
Stream-Prozessoren und kooperative Konsumenten gewährleisten konsistente Verarbeitung unter Partitionen.
Implementierungsschritte
Anforderungen analysieren und Konsistenzmodelle wählen
System in Komponenten und Verantwortungsgrenzen partitionieren
Replikations-, Sharding- und Failover-Strategien implementieren
Observability und Chaos-Tests einführen
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Ad-hoc-Replikationslogiken ohne Dokumentation
- Monolithischer Datenbank-Singleton als Flaschenhals
- Unvollständige Testabdeckung für Partitionsszenarien
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Versuch, starke Konsistenz ohne Koordination zu erzwingen
- Skalierung durch ungeprüftes Replizieren aller Daten
- Ignorieren von Netzwerkpartitionstests im QA-Prozess
Typische Fallen
- Unterschätzung der Operationalisierungskosten
- Vernachlässigung von Observability vor Produktionsstart
- Fehlende Rollback-Strategien bei schema- oder prozessänderungen
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Begrenzte Bandbreite und variable Latenzen
- • Regulatorische Anforderungen an Datenlokalität
- • Heterogene Infrastruktur und Betriebsteams