"ডেটা দ্রুত পাওয়া মানেই ডেটা সঠিক পাওয়া নাও হতে পারে।"
স্টেজ ০২ এ web layer scale করেছি, কিন্তু সব রিকোয়েস্ট এখনো এক ডেটাবেস এর সাথে কানেকট করছে। ডেটাবেস down হলে সব down। ডেটাবেস স্লো হলে সব স্লো। এই স্টেজে আমরা সেই bottleneck ফিক্স করবো।
দুটো বড় technique শিখব: Replication (একাধিক ডেটাবেইজ কপি) আর Caching (DB তে যেতেই হবে না)। এর পর আপনি একটা system সম্পর্কে কনফিডেন্টলি বলতে পারবেন: কোথায় read যাচ্ছে, কোথায় write যাচ্ছে, কী cache হচ্ছে, কী fresh আনা হচ্ছে।
০১ এই স্টেজে যা শিখবো
| সেশন | শিরোনাম | এই সেশনের লক্ষ্য |
|---|---|---|
| সেশন ০৩ | ডেটাবেস রেপ্লিকেশন | ডেটাবেস কেন এখন সবচেয়ে দুর্বল জায়গা। Primary-Replica architecture, Read Replica, Replication Lag, Failover, কেন backup আর replication এক জিনিস না। |
| সেশন ০৪ | Caching - কাজ না করার শিল্প | Cache কী, কেন দরকার, কোথায় থাকে। Cache-aside pattern, invalidation এর তিনটা strategy, hit rate কেন গুরুত্বপূর্ণ, আর বিখ্যাত failure mode (stampede, penetration, avalanche)। |
০২ স্টেজ শেষে যা যা করতে পারবেন
- Database Replication এর basics: Primary/Replica, read/write split, replication lag।
- Failover কীভাবে কাজ করে, split brain কী।
- Replication vs Backup এর পার্থক্য: কোন জিনিস কোন threat থেকে রক্ষা করে।
- Caching pattern বোঝা: cache-aside, write-through, delete-on-write, TTL।
- Cache failure mode (stampede, penetration, avalanche) চিনতে পারা আর defense জানা।
- Source of Truth identify করা: cache, replica, source কে চিনতে পারা।
০৩ এর পর যা আসছে...
স্টেজ ০৩ শেষে আপনার data layer fast আর resilient। কিন্তু write traffic এখনো এক Primary তে যাচ্ছে; ট্রাফিক বাড়লে এটাও bottleneck হবে। দূরের user এখনো wait করছে। স্টেজ ০৪ এ আমরা write scale করব (Sharding) আর geographic distribution আনব (CDN)।