রেপ্লিকেশন — Master-Slave ও Multi-Master

১ · রেপ্লিকেশন কেন দরকার

রেপ্লিকেশনReplicationএকই ডেটার একাধিক কপি একাধিক মেশিনে সংরক্ষণ করা — একটি মেশিন ব্যর্থ হলেও ডেটা হারিয়ে না যায়, এবং রিড রিকোয়েস্ট একাধিক মেশিনে ভাগ করে দেওয়া যায়। একটিমাত্র ডেটাবেস সার্ভারের দুটি বড় সমস্যা আছে — সেটি ক্র্যাশ করলে পুরো সিস্টেম ডাউন হয়ে যায় (একক ব্যর্থতার বিন্দু), এবং সব রিড ও রাইট রিকোয়েস্ট একটিমাত্র মেশিনে চাপ তৈরি করে। রেপ্লিকেশন একই ডেটার একাধিক কপি রেখে এই দুটো সমস্যাই সমাধান করার চেষ্টা করে।

২ · Master-Slave (Primary-Replica) রেপ্লিকেশন

এই মডেলে একটি প্রাইমারি (মাস্টার) সার্ভার সব WRITE গ্রহণ করে, এবং একাধিক রিপ্লিকা (স্লেভ) সার্ভার প্রাইমারির পরিবর্তনগুলো কপি করে নিয়ে শুধু READ সার্ভ করে।

৩ · Multi-Master রেপ্লিকেশন

এই মডেলে একাধিক নোড রাইট গ্রহণ করতে পারে — কোনো একক প্রাইমারি নেই। এটি রাইট এভেইলেবিলিটি বাড়ায় (একটি নোড ডাউন থাকলেও অন্য নোডে লেখা যায়), কিন্তু একটি নতুন সমস্যা তৈরি করে — যদি দুটো ভিন্ন নোডে একই ডেটার উপর একসাথে ভিন্ন রাইট হয়, তাহলে সেই কনফ্লিক্ট কীভাবে মেটানো হবে? এই প্রশ্নের উত্তর পরে L30 (ভেক্টর ক্লক) ও L34 (CRDT)-এ বিস্তারিত দেখব।

৪ · Sync বনাম Async রেপ্লিকেশন

Synchronous রেপ্লিকেশনSynchronous Replicationপ্রাইমারি ক্লায়েন্টকে "সফল" বলার আগে অন্তত একটি (বা সব) রিপ্লিকার কাছ থেকে লেখা সম্পন্ন হওয়ার নিশ্চয়তা (ack) পাওয়া পর্যন্ত অপেক্ষা করে — নিরাপদ কিন্তু ধীর। -এ প্রাইমারি ক্লায়েন্টকে "সফল" জানানোর আগে রিপ্লিকা থেকে নিশ্চয়তা পাওয়া পর্যন্ত অপেক্ষা করে — নিরাপদ (কোনো ডেটা হারানোর ঝুঁকি কম) কিন্তু ধীর। অন্যদিকে Asynchronous রেপ্লিকেশনAsynchronous Replicationপ্রাইমারি লেখার সাথে সাথেই ক্লায়েন্টকে "সফল" জানিয়ে দেয়, রিপ্লিকাকে ব্যাকগ্রাউন্ডে পরে সিঙ্ক করে — দ্রুত কিন্তু সাময়িক ইনকনসিস্টেন্সি ও প্রাইমারি ক্র্যাশ করলে ডেটা হারানোর সামান্য ঝুঁকি থাকে। -এ প্রাইমারি সাথে সাথেই "সফল" জানিয়ে দেয়, রিপ্লিকা পরে ব্যাকগ্রাউন্ডে সিঙ্ক হয় — দ্রুত কিন্তু ঝুঁকিপূর্ণ, কারণ প্রাইমারি ক্র্যাশ করলে সিঙ্ক না হওয়া ডেটা হারিয়ে যেতে পারে।

৫ · কোড দিয়ে প্রমাণ — রেপ্লিকেশন ল্যাগ

নিচে একটি প্রাইমারি dict ও একটি রিপ্লিকা dict সিমুলেট করা হলো। write() সাথে সাথেই প্রাইমারি আপডেট করে, কিন্তু রিপ্লিকা আপডেট হয় শুধুমাত্র একটি আলাদা, পরবর্তী replicate() কল হলে (async রেপ্লিকেশনের মতো) — দেখা যাক রাইটের ঠিক পরে রিপ্লিকা থেকে পড়লে কী পাওয়া যায়।

primary = {}
replica = {}
pending_replication = []  # প্রাইমারিতে লেখা হয়েছে কিন্তু রিপ্লিকায় এখনও যায়নি

def write(key, value):
    primary[key] = value
    pending_replication.append((key, value))
    print(f"[WRITE] প্রাইমারিতে লেখা হলো: {key} = {value}")

def replicate():
    while pending_replication:
        key, value = pending_replication.pop(0)
        replica[key] = value
    print("[REPLICATE] সব পেন্ডিং পরিবর্তন রিপ্লিকায় সিঙ্ক হয়ে গেছে")

def read_from_primary(key):
    return primary.get(key, "❌ পাওয়া যায়নি")

def read_from_replica(key):
    return replica.get(key, "❌ পাওয়া যায়নি (এখনও replicate() হয়নি)")

# ধাপ ১: প্রাইমারিতে লেখা
write("balance:user42", 500)

print("\n--- replicate() চালানোর আগে ---")
print("প্রাইমারি থেকে read:", read_from_primary("balance:user42"))
print("রিপ্লিকা থেকে read :", read_from_replica("balance:user42"))

# ধাপ ২: এখন async replicate() চালানো হলো
print()
replicate()

print("\n--- replicate() চালানোর পর ---")
print("প্রাইমারি থেকে read:", read_from_primary("balance:user42"))
print("রিপ্লিকা থেকে read :", read_from_replica("balance:user42"))