Jira Data Center — это решение для высоконагруженных инстансов с требованиями к высокой доступности. В отличие от Server-версии, Data Center поддерживает кластеризацию: несколько узлов Jira работают вместе, обеспечивая отказоустойчивость и горизонтальное масштабирование. За годы работы я проектировал и разворачивал множество кластеров Data Center. В этой статье разберу архитектурные принципы и практические подходы.
Зачем нужен Data Center
Data Center необходим, когда:
- Требуется высокая доступность (uptime 99.9%+)
- Нужно горизонтальное масштабирование для обработки высокой нагрузки
- Требуется zero-downtime обновления
- Необходима отказоустойчивость при выходе из строя одного узла
Компоненты архитектуры Data Center
Кластер Data Center состоит из нескольких компонентов:
Узлы приложения (Application Nodes)
Это серверы, на которых работает Jira. Они обрабатывают запросы пользователей, выполняют бизнес-логику. В кластере может быть от 2 до нескольких десятков узлов (практически ограничено только лицензией).
Все узлы должны иметь доступ к одному shared home directory (общий каталог с конфигурацией и данными) и одной базе данных.
База данных
Все узлы используют одну общую базу данных. Это критичный компонент — отказ базы данных остановит весь кластер. Поэтому важно обеспечить высокую доступность БД через репликацию или кластеризацию.
Shared Home Directory
Общий каталог содержит:
- Конфигурацию Jira
- Установленные плагины
- Индексы поиска (Lucene)
- Кэши (при использовании local cache)
- Attachments (если хранятся в файловой системе)
Shared home должен быть доступен всем узлам через сетевую файловую систему (NFS, SMB) или распределённое хранилище.
Load Balancer
Балансировщик нагрузки распределяет запросы пользователей между узлами кластера. Используется для обеспечения высокой доступности и распределения нагрузки.
Архитектурные паттерны
Минимальная конфигурация (2 узла)
Минимальный кластер состоит из 2 узлов приложения, подключённых к общей БД и shared home. Это обеспечивает базовую отказоустойчивость: при выходе одного узла второй продолжает работать.
Масштабирование (3+ узла)
Для обработки высокой нагрузки можно добавлять узлы. Каждый новый узел увеличивает пропускную способность и обеспечивает дополнительную отказоустойчивость.
Кэширование в кластере
Кэширование — критичный аспект производительности Data Center. Jira поддерживает несколько режимов:
Local Cache
Каждый узел поддерживает свой локальный кэш. Быстро, но требует синхронизации между узлами при изменениях. Подходит для данных, которые редко изменяются.
Distributed Cache (Hazelcast)
Распределённый кэш синхронизируется между узлами. Медленнее локального, но обеспечивает консистентность данных между узлами. Рекомендуется для часто изменяемых данных.
Рекомендации по инфраструктуре
База данных
Для production-кластеров рекомендую:
- Использовать репликацию БД для высокой доступности
- Настроить автоматический failover при отказе основного сервера БД
- Регулярно делать бэкапы
- Мониторить производительность БД
Shared Home
Shared home должен быть:
- Высокопроизводительным (SSD, высокая пропускная способность сети)
- Надёжным (RAID, репликация)
- Доступным для всех узлов с минимальной задержкой
Рекомендую использовать специализированные решения для распределённого хранилища (например, GlusterFS, или облачные решения типа AWS EFS).
Сеть
Узлы кластера должны быть в одной сети с низкой задержкой. Для синхронизации кэша и обмена данными критична производительность сети между узлами.
Zero-downtime обновления
Одно из главных преимуществ Data Center — возможность обновления без простоя:
- Отключите один узел от балансировщика нагрузки
- Обновите Jira на этом узле
- Включите узел обратно в кластер
- Повторите для остальных узлов по очереди
Пока хотя бы один узел работает, система доступна для пользователей.
Мониторинг кластера
Важно мониторить состояние всех компонентов кластера:
- Статус узлов (активны ли все узлы)
- Нагрузка на узлы (CPU, память, сеть)
- Производительность БД
- Состояние shared home (доступность, производительность)
- Состояние кэшей
Типичные проблемы и решения
Проблема: Рассинхронизация кэшей
При использовании local cache узлы могут иметь разные данные в кэше. Решение: использовать distributed cache или настроить инвалидацию кэша при изменениях.
Проблема: Медленная работа shared home
Если shared home медленный, это замедлит все узлы. Решение: использовать высокопроизводительное хранилище, оптимизировать сеть, рассмотреть использование local home для некоторых данных.
Проблема: База данных как узкое место
При добавлении узлов нагрузка на БД растёт. Решение: оптимизировать запросы, использовать read replicas, настраивать connection pooling.
Выводы
Jira Data Center — мощное решение для высоконагруженных и критичных инстансов. Правильная архитектура обеспечивает высокую доступность, отказоустойчивость и возможность масштабирования.
Проектируйте кластер с учётом требований к доступности и производительности. Используйте репликацию БД, высокопроизводительное shared home, правильно настройте кэширование. Регулярно мониторьте состояние кластера и тестируйте процедуры обновления.
Если нужна помощь с проектированием или развёртыванием Data Center — свяжитесь со мной.