Yüksek trafikli uygulamalarda veritabanı performansını korumak ve kaynak aşımını önlemek adına throttling (akış sınırlama) stratejileri kritik rol oynar. Özellikle bulut sunucular üzerinde çalışan sistemlerde, kaynakların esnekliği kadar sınırlandırılması da önemlidir. Bu yazıda, cloud server mimarisinde veritabanı throttling yöntemlerini ve uygulama pratiklerini ele alıyoruz.
1. Throttling Nedir ve Neden Gereklidir?
Throttling, sistemdeki belirli işlemlerin (örneğin veri sorguları, yazma işlemleri) belirli sınırlar içinde kalmasını sağlayarak aşırı yüklenmeyi engelleyen bir kontrol mekanizmasıdır.
Neden gereklidir?
- Veritabanının aşırı CPU/RAM kullanımı engellenir.
- Uygulama yanıt süresi korunur.
- DDoS benzeri yoğun isteklerde sistemin çökmesi önlenir.
- Cloud maliyetleri kontrol altına alınır.
2. Kullanılabilecek Throttling Stratejileri
a) Connection Pool Limitlemesi
Her uygulama için veritabanı bağlantı sayısı sınırlandırılmalıdır.
Örnek (PostgreSQL):
max_connections = 100Uygulama Katmanı: ORM araçlarında (SQLAlchemy, Hibernate) pool_size, max_overflow gibi parametrelerle kontrol edilir.
b) Sorgu Hızı Sınırlaması (Rate Limiting)
Aynı kullanıcıdan belirli süre içinde kaç sorgu yapılabileceği kısıtlanabilir.
Redis + Token Bucket algoritması kullanılarak API katmanında uygulanabilir.
Örnek:
- Kullanıcı başına saniyede en fazla 10 SELECT sorgusu.
c) Heavy Query Tespiti ve Blokaj
Zaman ve kaynak tüketimi yüksek sorgular log’lanır ve tekrar çalıştırılması engellenebilir.
Araçlar:
- MySQL:
slow_query_log - PostgreSQL:
pg_stat_statements
d) İstek Kuyruğu (Query Queueing)
Aynı anda gelen çok sayıda sorgu kuyruğa alınarak sistem dengelenir.
Örnek: PgBouncer ile bağlantı kuyruğu kurulabilir.
e) QoS Tabanlı Uygulama Ayrıştırması
Önemli veritabanı işlemleri (örneğin ödeme işlemleri) önceliklendirilir, düşük önemdeki işlemler geciktirilir.
3. Cloud Ortamına Özgü Optimizasyonlar
a) Auto-Scaling Veritabanı Katmanı
İstek yoğunluğu arttığında veritabanı sunucusunun CPU/RAM kaynağı otomatik artırılabilir.
Uygulama: Google Cloud SQL, AWS RDS, DigitalOcean Managed DB gibi çözümler.
b) Read Replica Kullanımı
Yoğun okuma sorguları için ayrı bir read replica oluşturularak ana sunucunun yükü azaltılır.
c) Cache ile Sorgu Trafiğini Azaltma
Yinelenen sorgular için Redis veya Memcached gibi önbellekleme sistemleri devreye alınabilir.
4. İzleme ve Uyarı Mekanizmaları
- Prometheus + Grafana: Query response time, CPU kullanımı gibi metrikler izlenebilir.
- Alertmanager: Belirlenen eşik değerlerinde otomatik bildirim gönderimi yapılabilir.
5. Pratik Örnek
Bir e-ticaret sitesinde kampanya zamanında aşırı ürün araması yapılıyor. Aşağıdaki throttling planı uygulanıyor:
- Kullanıcı başına saniyede 5 sorgu limiti (Redis Token Bucket)
- SELECT sorguları önbelleğe alınıyor (Redis)
- Ana veritabanı, okuma için replica’larla destekleniyor
- Ağır sorgular log’lanıp optimize ediliyor (
EXPLAIN ANALYZE)
Sonuç: Sunucu yükü dengeleniyor, kullanıcı deneyimi bozulmadan işlem tamamlanıyor.