Data Synchronization এবং Conflict Resolution হল ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে ডেটার সঠিকতা, সঙ্গতি এবং অখণ্ডতা নিশ্চিত করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ কৌশল। Hazelcast একটি ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা গ্রিড এবং ইন-মেমরি ডেটাবেস হিসেবে কাজ করার সময় একাধিক নোডে ডেটা সিঙ্ক্রোনাইজেশন এবং কনফ্লিক্ট রেজল্যুশন প্রয়োজনীয়। এই দুটি ধারণা ডেটার একত্রিতকরণ এবং সুসংগত ব্যবস্থাপনা নিশ্চিত করে, বিশেষ করে যখন একাধিক নোডে একই ডেটার ওপর কাজ করা হয়।

1. Data Synchronization

Data Synchronization হল এমন একটি প্রক্রিয়া, যার মাধ্যমে একাধিক নোডে বা ক্লাস্টারে থাকা ডেটা একই রকম রাখা হয়। ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে, ডেটা একাধিক নোডে থাকে এবং প্রতিটি নোড আলাদাভাবে ডেটা অ্যাক্সেস ও ম্যানিপুলেট করতে পারে। এই কারণে সিস্টেমে সিঙ্ক্রোনাইজেশনের প্রয়োজন হয়, যাতে সমস্ত নোডে সর্বশেষ ডেটা সঠিকভাবে প্রতিফলিত হয়।

Data Synchronization এর সুবিধা:

1. Consistency: ডেটার সিঙ্ক্রোনাইজেশন নিশ্চিত করে যে সকল নোডে ডেটা সামঞ্জস্যপূর্ণ থাকে।
2. Availability: ডেটা একাধিক নোডে থাকা কারণে অ্যাক্সেসযোগ্য থাকে, যদি কোনও নোড ব্যর্থ হয়, অন্য নোড থেকে ডেটা পাওয়া যাবে।
3. Fault Tolerance: নোড ব্যর্থ হলেও, অন্য নোডে থাকা ডেটা থেকে সিস্টেম পুনরুদ্ধার হতে পারে।

Hazelcast এ Data Synchronization:

Hazelcast সিস্টেমে ডেটা সিঙ্ক্রোনাইজেশন সাধারণত IMap, IQueue, ISet ইত্যাদি ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা স্ট্রাকচারের মাধ্যমে ঘটে। এই স্ট্রাকচারের মধ্যে ডেটা পরিবর্তন হলে তা ক্লাস্টারের অন্যান্য নোডে সিঙ্ক্রোনাইজ করা হয়।

Hazelcast স্বয়ংক্রিয়ভাবে নোডগুলির মধ্যে ডেটা সিঙ্ক্রোনাইজ করে। যদি কোনো নোডে ডেটা পরিবর্তিত হয়, এটি replication এবং partitioning কৌশল ব্যবহার করে অন্যান্য নোডে ডেটা সিঙ্ক্রোনাইজ করে।

Data Synchronization উদাহরণ:

HazelcastInstance hz = Hazelcast.newHazelcastInstance();
IMap<String, String> map = hz.getMap("myMap");

map.put("key1", "value1"); // Put operation on one node
System.out.println(map.get("key1")); // Automatically synchronized across nodes

এখানে, IMap এ key1 এবং value1 ইনসার্ট করার পর, তা ক্লাস্টারের অন্য নোডে সিঙ্ক্রোনাইজ হবে।

2. Conflict Resolution

Conflict Resolution হল সেই প্রক্রিয়া যা ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে একই ডেটার একাধিক সংস্করণ বা কপি থাকা সত্ত্বেও সঠিক ডেটা নির্বাচন এবং কনফ্লিক্ট রেজলভ করতে ব্যবহৃত হয়। যখন একাধিক নোডে ডেটা পরিবর্তিত হয়, তখন ডেটা কনফ্লিক্ট হতে পারে, যেমন দুটি নোডে একসাথে একই ডেটার উপর ভিন্ন ভিন্ন মান আপডেট করা।

Hazelcast-এর মধ্যে কনফ্লিক্ট রেজলিউশন বিশেষভাবে Data Partitioning এবং Replication কৌশলের মাধ্যমে পরিচালিত হয়। যখন একটি নোড ডেটা পরিবর্তন করে এবং অন্য নোডের সাথে সংঘর্ষ ঘটে, তখন Hazelcast সেই কনফ্লিক্টকে রেজলভ করতে বিভিন্ন কৌশল ব্যবহার করে।

Conflict Resolution কৌশল:

1. Last Write Wins (LWW): এটি সবচেয়ে সাধারণ কনফ্লিক্ট রেজলিউশন কৌশল, যেখানে সর্বশেষ আপডেট হওয়া মানটি গ্রহণ করা হয়। যখন দুটি নোডে একই ডেটার উপরে ভিন্ন ভিন্ন পরিবর্তন হয়, তখন সর্বশেষ আপডেট হওয়া মানটি রেজলভ করা হয়।
2. Manual Conflict Resolution: কিছু পরিস্থিতিতে, আপনি নিজেই কনফ্লিক্ট রেজলভ করতে পারবেন, যেমন লজিক্যাল রুল প্রয়োগ করে।
3. Versioning: কিছু সিস্টেমে ডেটার সংস্করণ তৈরি করা হয় এবং কনফ্লিক্টের সময় একটি নির্দিষ্ট সংস্করণ ব্যবহৃত হয়।

Hazelcast এ Conflict Resolution:

Hazelcast কনফ্লিক্ট রেজলভেশনের জন্য Map অথবা MultiMap এর জন্য Custom Conflict Resolution কৌশল ব্যবহারের সুবিধা প্রদান করে। Hazelcast-এর MapStore এবং MapLoader অপারেশনগুলির মাধ্যমে আপনি কনফ্লিক্ট সমাধান করতে পারবেন।

Hazelcast সাধারণত Last Write Wins কৌশল ব্যবহার করে ডেটার কনফ্লিক্ট রেজলভ করে।

Conflict Resolution উদাহরণ (Last Write Wins):

Config config = new Config();
MapConfig mapConfig = new MapConfig();
mapConfig.setName("myMap");
mapConfig.setMaxIdleSeconds(300); // Set expiry time
config.addMapConfig(mapConfig);

HazelcastInstance hz = Hazelcast.newHazelcastInstance(config);
IMap<String, String> map = hz.getMap("myMap");

map.put("key1", "value1"); // Put operation
map.put("key1", "value2"); // Last Write Wins, value2 will be stored
System.out.println(map.get("key1")); // Prints value2

এখানে, key1 এর মান প্রথমে value1 সেট করা হয় এবং পরে value2 সেট করা হয়। এখানে Last Write Wins কৌশল অনুযায়ী, value2 ডেটা রেজলভ হয়ে থাকবে।

3. Hazelcast সিঙ্ক্রোনাইজেশন এবং কনফ্লিক্ট রেজলিউশন পদ্ধতিগুলি

• Data Partitioning: Hazelcast ক্লাস্টারে ডেটা সঠিকভাবে ভাগ করে এবং সিঙ্ক্রোনাইজ করে। পার্টিশন কৌশলটি ডেটাকে সমানভাবে নোডগুলিতে বিতরণ করে, যাতে একাধিক নোডে একই ডেটা নিয়ে সংঘর্ষ কম হয়।
• Replication: Hazelcast একটি ডেটা পার্টিশনের রেপ্লিকা তৈরি করে অন্য নোডে, যা ডেটার একাধিক কপি তৈরি করে এবং সিস্টেমের উচ্চ অ্যাভেইলেবিলিটি নিশ্চিত করে।
• Consistency: Hazelcast সাধারণত eventual consistency মেনে চলে, অর্থাৎ কিছু সময়ের জন্য ডেটা অসমঞ্জস হতে পারে, তবে ধীরে ধীরে এটি সব নোডে সিঙ্ক্রোনাইজ হয়ে যাবে।

সারাংশ

Data Synchronization এবং Conflict Resolution হল ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে ডেটার সঠিকতা এবং সামঞ্জস্য বজায় রাখার জন্য অপরিহার্য প্রক্রিয়া। Hazelcast-এর মাধ্যমে, আপনি ডেটার সিঙ্ক্রোনাইজেশন এবং কনফ্লিক্ট রেজল্যুশন মেকানিজম ব্যবহার করে উচ্চ পারফরম্যান্স, স্থিতিশীল এবং ফল্ট-টলারেন্ট ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম তৈরি করতে পারেন। Last Write Wins পদ্ধতি এবং Manual Conflict Resolution কৌশলগুলির মাধ্যমে ডেটার কনফ্লিক্ট সমাধান করা যায়, এবং Partitioning ও Replication এর মাধ্যমে ডেটা সঠিকভাবে সিঙ্ক্রোনাইজ করা যায়।