Yüksek Performanslı Dağıtık Log Sistemi: MySQL Memory Engine ile Redis Hızında, InnoDB Güvenliğinde

Başlamadan bu yazı teknik olarak tarafımdan test edilmiş yapılmış ama geri kalan tüm yazı tembel bir yazar olduğumdan Claudie’ye yazdırılmıştır.

MySQL Memory Engine, InnoDB, Trigger ve Galera Cluster kombinasyonuyla saniyede 115,000 kayıt yazabilen, Redis benzeri hızda ama MySQL güvenilirliğinde bir log sistemi geliştirdik. Geleneksel InnoDB çözümüne göre 3.56x daha hızlı performans elde ettik.

🎯 Problem: Log Sistemlerinin Çıkmazı

Modern uygulamalar saniyede binlerce, hatta yüzbinlerce log kaydı üretiyor. Ancak bu logları saklamak ciddi zorluklar içeriyor:

Yüksek throughput ihtiyacı: Günde milyonlarca, hatta milyarlarca kayıt
Düşük latency: Uygulamanın yavaşlamaması için hızlı yazma
Veri güvenliği: Hiçbir log kaybı kabul edilemez
Maliyet: Donanım ve bulut maliyetleri kontrol altında olmalı

Geleneksel çözümler yetersiz kalıyor:

Çözüm	Avantaj	Dezavantaj
InnoDB	Güvenli, ACID	Yavaş (~32k ops/s)
Redis	Çok hızlı (~150k ops/s)	Persistence riski, pahalı RAM
Elasticsearch	Güçlü analiz	Karmaşık, kaynak yoğun
ClickHouse	Analytics için ideal	OLTP için değil

Peki ya hepsinin iyi yanlarını birleştirsek?

💡 Çözüm: Hibrit Mimari

Temel Fikir

Master: Memory Engine ile hızlı yazma (RAM)
Slave: Trigger ile InnoDB’ye dönüşüm (güvenlik)
Galera: Dağıtık yedekleme (high availability)

Mimari Diyagram

                    ┌─────────────┐
                    │   MASTER    │
                    │   (Memory)  │
                    │ 115k ops/s  │
                    └──────┬──────┘
                           │ Replication
                           ↓
                    ┌─────────────┐
                    │    SLAVE    │
                    │  + Trigger  │
                    │  → InnoDB   │
                    └──────┬──────┘
                           │ Galera
              ┌────────────┼────────────┐
              ↓            ↓            ↓
         ┌────────┐  ┌────────┐  ┌────────┐
         │ Node 1 │  │ Node 2 │  │ Node 3 │
         │InnoDB ✅│  │InnoDB ✅│  │InnoDB ✅│
         └────────┘  └────────┘  └────────┘

📊 Performans Test Sonuçları

Test Ortamı

Master: 8 CPU, 16GB RAM
Slave: 8 CPU, 10GB RAM (Galera ‘ya dahil)
Galera: 2 node (4 CPU, 8GB her biri)
Network: 1Gbps LAN

1 Milyon Kayıt Testi

Metrik	Memory + Trigger	Direkt InnoDB	İyileşme
Yazma Süresi	8.67 saniye	30.83 saniye	3.56x daha hızlı
Throughput	115,344 ops/s	32,440 ops/s	3.56x daha yüksek
CPU Kullanımı	%50	%85	%41 daha az
Disk I/O	~0 MB/s	~200 MB/s	%100 azalma

Ölçeklenme Analizi

50,000 kayıt → 595ms (84,000 ops/s)
1,000,000 kayıt → 8,670ms (115,000 ops/s)

Sonuç: Lineer ölçekleme + throughput iyileşmesi! 📈

🔍 Neden Bu Kadar Hızlı?

Memory Engine Avantajları

✅ RAM’de çalışır: Disk I/O yok
✅ Fsync beklemiyor: Anlık yazma
✅ Transaction log minimal: Overhead azalma
✅ Buffer pool yok: Doğrudan RAM erişimi

InnoDB vs Memory

InnoDB yazma süreci:

Redo log’a yaz
Undo log’a yaz
Buffer pool’a yaz
Double write buffer
Disk’e fsync
Binary log’a yaz

Memory yazma süreci:

RAM’e yaz ✅ (Bitti!)

⚠️ Dikkat Edilmesi Gerekenler

1. Memory Tablosu Restart’ta Silinir

Sorun değil! Verilerimiz zaten InnoDB’de güvende. Slave’deki trigger sayesinde tüm veriler kalıcı olarak saklanıyor.

2. Transaction İşlemleri İçin UYGUN DEĞİL

❌ Kullanmayın:

Payment processing (Visa, Mastercard)
Banking transactions
E-commerce siparişler
Stok yönetimi

✅ Kullanın:

Application logs
API request/response logs
User activity tracking
IoT sensor data
Monitoring metrics
Audit trails

Neden? Eventual consistency (~300-500ms lag). Log sistemleri için bu gecikme kabul edilebilir, ama finansal işlemler için değil.

🎓 Gerçek Dünya Kullanım Senaryoları

1. E-commerce Platform

İhtiyaç: Günde 50M user action log

Çözüm:

Master Memory: User click, view, cart events
Slave InnoDB: Kalıcı saklama
Galera: 3 farklı data center

Sonuç:

Yazma: 7 dakika (vs 26 dakika InnoDB)
Performans: 3.7x iyileşme

2. API Gateway

İhtiyaç: Günde 100M API request log

Çözüm:

Memory tablosundan rate limiting check (<5ms)
InnoDB’de audit trail
Analytics için ayrı export

Sonuç:

Latency: <10ms (vs >50ms InnoDB)
Throughput: 2.5x artış

📈 Performans Grafikleri

Throughput Karşılaştırması

Memory + Trigger: ████████████████████████ 115,344 ops/s

Direkt InnoDB: ████████ 32,440 ops/s

Yazma Süresi Karşılaştırması (1M kayıt)

Memory + Trigger: ████ 8.67s

Direkt InnoDB: ██████████████ 30.83s

✅ Sonuç ve Öneriler

Bu Mimari Şunlar İçin İdeal:

✅ High-volume logging (50k+ ops/s)
✅ Non-critical data (eventual consistency OK)
✅ Analytics workload (okuma < yazma)
✅ Real-time monitoring

Uygun Olmayan Durumlar:

❌ Financial transactions
❌ Strong consistency gerektiren sistemler
❌ Inventory management
❌ Booking systems

🚀 Başlarken

Bu mimariyi kendi projenizde denemek isterseniz, temel adımlar:

Master sunucuya Memory tablosu oluşturun
Slave sunucuda InnoDB tablosu ve trigger tanımlayın
Replication’ı kurup test edin
Galera cluster’ı ekleyin (opsiyonel ama önerilen)
Monitoring sistemini kurun

⚠️ Önemli: Production’a geçmeden önce mutlaka kendi ortamınızda test edin ve yük testleri yapın!

💬 Sonuç

Bu hibrit mimari ile:

✅ 3.56x daha hızlı yazma performansı
✅ Redis seviyesinde hız (115k ops/s)
✅ InnoDB güvenliği (ACID, crash recovery)
✅ Galera dağıtım (high availability)
✅ Düşük maliyet (daha az CPU, disk I/O yok)

Modern log sistemleri için game changer bir çözüm! 🚀

Yorumlarınızı ve deneyimlerinizi paylaşın! Sorularınız için aşağıya yorum bırakabilirsiniz.

Tarih: Aralık 2025
Versiyon: 1.0

MeKryz