रेप्लिकेशन कसरी काम गर्छ र यसका रणनीतिहरू के हुन्?

Question

Accepted Answer

**रेप्लिकेशन** ले एकाधिक सर्भरहरूमा डेटाको प्रतिलिपि राख्छ — **उपलब्धताको लागि** (विफलताबाट बचाव गर्न), **पढ्ने स्केलिङको लागि** (प्रतिलिपिहरूबाट पढ्ने सेवा प्रदान गर्न), र **भौगोलिक वितरणको लागि**। विभिन्न रणनीतिहरू (प्राथमिक-प्रतिलिपि, बहु-प्राथमिक, सिङ्क बनाम एसिङ्क) ले विनिमयहरू समावेश गर्छन्।

## रेप्लिकेट किन गर्ने

```text
✓ AVAILABILITY/redundancy → if one copy fails, others have the data (no data loss, failover)
✓ READ SCALING → serve reads from replicas (offload the primary) → handle more reads
✓ GEO-DISTRIBUTION → copies near users (lower latency); disaster recovery
→ replication is fundamental to reliable, scalable data systems.
```

## रेप्लिकेशन रणनीतिहरू

```text
PRIMARY-REPLICA (master-slave) → one PRIMARY handles writes, replicates to READ replicas:
  ✓ simple; great for read-heavy workloads; the common model
  ✗ the primary is a write bottleneck / single point for writes (failover needed)
MULTI-PRIMARY (multi-master) → multiple nodes accept writes:
  ✓ write availability/scaling, geo-writes  ✗ CONFLICT resolution (concurrent writes to
    the same data) → complex
```

## सिङ्क्रोनस बनाम एसिङ्क्रोनस

```text
SYNCHRONOUS → wait for replicas to confirm before acknowledging the write:
  ✓ replicas are consistent (no data loss on failover)  ✗ slower (waits); availability impact
ASYNCHRONOUS → acknowledge the write immediately; replicate in the background:
  ✓ fast writes, high availability  ✗ REPLICATION LAG → replicas briefly behind (stale reads;
    possible data loss if the primary fails before replicating) — eventual consistency
→ trade-off: durability/consistency vs performance/availability
```

## यो किन महत्त्वपूर्ण छ

रेप्लिकेशन बुझ्न मूल्यवान छ किनभने यो **डेटा प्रणालीमा उपलब्धता र पढ्ने स्केलिङको लागि एक आधारभूत प्रविधि** हो, त्यसैले यो महत्त्वपूर्ण प्रणाली-डिजाइन ज्ञान हो।

रेप्लिकेशन — सर्भरहरूमा डेटाको प्रतिलिपि राख्नु — महत्त्वपूर्ण उद्देश्यहरू पूरा गर्छ: **उपलब्धता** (रिडन्डेन्सी र फेलओवरको माध्यमबाट विफलताबाट बचाव), **पढ्ने स्केलिङ** (प्राथमिकलाई हल्का गर्न प्रतिलिपिहरूबाट पढ्ने सेवा प्रदान गर्न, जुन पढ्न-गहन कार्यभारको लागि मूल्यवान छ), र **भौगोलिक वितरण** (प्रयोगकर्ताहरूको नजिक प्रतिलिपिहरू कम लेटेन्सीको लागि, साथै आपत्काल पुनरुद्धारको लागि)।

यी उद्देश्यहरू बुझ्दा स्पष्ट हुन्छ कि रेप्लिकेशन विश्वसनीय, मापनयोग्य डेटा प्रणालीहरूमा आधारभूत क्यों हो।

**रणनीतिहरू** बुझ्न — **प्राथमिक-प्रतिलिपि** (एक प्राथमिक लेखनको लागि प्रतिलिपिहरूलाई पढ्न प्रतिलिपि गर्दै — सामान्य, सरल मडेल जुन पढ्न-गहन कार्यभारको लागि बढ्यो, यद्यपि प्राथमिक एक लेखन बोतल नेक हो) विरुद्ध **बहु-प्राथमिक** (एकाधिक नोडहरू लेखन स्वीकार गर्दै, लेखन स्केलिङ र जिओ-लेखन सक्षम गर्दै तर जटिल द्वन्द्व समाधान आवश्यक गर्दै) — आवश्यक छ सही दृष्टिकोण छनोट गर्न।

**सिङ्क्रोनस बनाम एसिङ्क्रोनस** ट्रेड-अफ बुझ्न विशेष गरी महत्त्वपूर्ण छ: **सिङ्क्रोनस** रेप्लिकेशन (प्रतिलिपिहरू स्वीकार गर्न स्वीकारी दिनअघि प्रतीक्षा गर्दै) ले प्रतिलिपिहरू सुसंगत राख्छ र डेटा हानि रोक्छ तर ढिलो छ, जबकि **एसिङ्क्रोनस** रेप्लिकेशन (तुरुन्त स्वीकारी दिई, पृष्ठभूमिमा रेप्लिकेट गर्दै) द्रुत र अत्यधिक उपलब्ध छ तर **रेप्लिकेशन ल्याग** छ (प्रतिलिपिहरू संक्षिप्त रूपमा पछि रहेका, अप्रचलित पढ्न गर्न का कारण र प्राथमिक विफल हुनु अघि रेप्लिकेट नभएकोमा सम्भावित डेटा हानि — अन्तिम सुसंगतता)।

यो स्थायित्व/सुसंगतता बनाम कार्यक्षमता/उपलब्धता ट्रेड-अफ एक मुख्य डिजाइन निर्णय हो।

रेप्लिकेशन डेटा प्रणालीमा उपलब्धता र पढ्ने स्केलिङको लागि आधारभूत छ र रणनीतिहरू (प्राथमिक-प्रतिलिपि बनाम बहु-प्राथमिक) र सिङ्क/एसिङ्क ट्रेड-अफहरू सुसंगतता, कार्यक्षमता, र उपलब्धतालाई महत्त्वपूर्ण रूपमा प्रभावित गर्छन्, र यी बुझ्न डेटा प्रणालीहरू डिजाइन गर्नको लागि महत्त्वपूर्ण छ, रेप्लिकेशन मूल्यवान, व्यावहारिक रूपमा-सम्बन्धित प्रणाली-डिजाइन ज्ञान हो — उपलब्धता र पढ्ने स्केलिङको लागि एक आधारभूत प्रविधि, महत्त्वपूर्ण रणनीति र सिङ्क/एसिङ्क ट्रेड-अफहरू साथ, र विश्वसनीय, मापनयोग्य डेटा प्रणालीहरू डिजाइन गर्न केन्द्रीय जुन विफलताहरू बचाउन र पढ्ने भार प्रबन्ध गर्न।