Server “SẬP” vì quá tải? Học ngay kỹ thuật mà Facebook & Instagram đang dùng!

Một ngày đẹp trời, hệ thống công ty bạn bỗng nhiên chậm như rùa, lỗi liên tục, người dùng kêu trời vì không thể truy cập. Bạn kiểm tra thì phát hiện: CPU 98%, Database nghẽn cứng, mọi truy vấn đều chậm chạp.

Sếp hỏi: “Có giải pháp không?” – Áp lực dồn lên vai bạn.

Tin tốt là: có! Vấn đề có thể không nằm ở code của bạn, mà ở cách tổ chức dữ liệu. Đây là lúc Database Sharding trở thành “cứu tinh” – kỹ thuật mà các ông lớn như Facebook, Instagram, Twitter đang áp dụng để xử lý hàng tỷ bản ghi mỗi ngày.

Database Sharding là gì?

Hãy tưởng tượng bạn có một cuốn danh bạ khổng lồ của cả thế giới. Thay vì dồn tất cả vào một cuốn duy nhất, bạn chia thành 24 cuốn – mỗi cuốn ứng với một chữ cái. Khi cần tìm “An”, bạn chỉ mở cuốn A – nhanh hơn gấp nhiều lần.

Về kỹ thuật, Sharding = phân mảnh dữ liệu theo chiều ngang (horizontal partitioning). Dữ liệu từ một bảng lớn sẽ được tách thành nhiều bảng nhỏ hơn – gọi là shard – mỗi shard chứa dữ liệu riêng và được đặt trên server riêng biệt.

Khi nào nên áp dụng Sharding?

Dữ liệu quá lớn khiến một server không thể chứa hết.
Lượng truy vấn đọc/ghi quá cao, gây thắt cổ chai.
Cần mở rộng hệ thống (horizontal scaling) – chỉ việc thêm server mới, thay vì nâng cấp server cũ với chi phí cao.

Khi nào không nên Sharding?

Hệ thống còn nhỏ, dữ liệu chưa nhiều.
Vẫn có thể tối ưu bằng caching, query optimization, hoặc nâng cấp server đơn lẻ.
Đội ngũ chưa quen với distributed systems.
Ngân sách hạn chế.

Các phương pháp Sharding phổ biến

Key-Based (Hash-Based)
Dùng giá trị như user_id, email → hash → quyết định shard.
Ưu điểm: Phân phối dữ liệu đều, tránh quá tải shard.
Range-Based
Chia dữ liệu theo dải giá trị (VD: ID 1–100k = shard 1, 100k–200k = shard 2).
Ưu điểm: Query theo range nhanh, dễ quản lý.
Nhược điểm: Có thể gây lệch tải.
Directory-Based
Dùng bảng lookup để xác định dữ liệu nằm shard nào.
Ưu điểm: Linh hoạt, dễ cân bằng lại.
Nhược điểm: Nếu lookup hỏng → hệ thống tê liệt.

Thách thức khi triển khai Sharding

Query phức tạp (JOIN nhiều shard) – cần routing engine hỗ trợ.
Rebalancing dữ liệu khi shard đầy tải – các nền tảng như AWS, GCP hỗ trợ auto-sharding giúp dễ hơn.
Transaction phân tán – giữ dữ liệu nhất quán giữa nhiều shard là khó nhất.

Áp dụng Sharding đúng cách, bạn sẽ cứu sống hệ thống, giúp ứng dụng chạy mượt ngay cả khi lượng truy cập tăng vọt.