Yazar: Özgür ATILGAN | Tarih: 23 Şubat 2026
Giriş: Bulut Çağında Veri Yönetiminin En Zor Problemi
Modern bulut uygulamalarında büyük ölçekli uygulama durumunu yönetmek, günümüzün en zorlu teknik problemlerinden biridir[1]. Milyonlarca kullanıcıya hizmet veren sistemlerde, veriye hızlı erişim, dayanıklılık ve ölçeklenebilirlik aynı anda sağlanmalıdır. Peki, bu üç kritik gereksinimi aynı anda karşılayan bir teknoloji var mı?
Microsoft FASTER (Fast persistent recoverable log and key-value store), Microsoft Research tarafından geliştirilen ve bu soruya açık kaynak bir cevap sunan devrim niteliğinde bir teknolojidir[2]. FASTER, hem key-value store (anahtar-değer deposu) hem de log yönetimi sunan, C# ve C++ dillerinde kullanılabilen, bellekten büyük verileri destekleyen yüksek performanslı bir veri yapısıdır[3].
Bu yazı, junior ve senior .NET geliştiricilere, yazılım mimarlarına ve bulut teknolojileri ile ilgilenen herkese hitap etmektedir. FASTER’ın ne olduğunu, nasıl çalıştığını, hangi senaryolarda kullanılması gerektiğini ve gerçek dünya projelerinde nasıl değer yarattığını derinlemesine inceleyeceğiz.
Microsoft FASTER Nedir?
FASTER, iki ana bileşenden oluşan bir ekosistemdir:
1. FASTER KV (Key-Value Store)
FASTER KV, concurrent (eşzamanlı), cache-optimized (önbellek optimize edilmiş) ve larger-than-memory (bellekten büyük) veri setlerini destekleyen bir anahtar-değer deposudur[4]. Standart ConcurrentDictionary veya Redis gibi in-memory çözümlerin aksine, FASTER KV hem bellekte hem de disk üzerinde çalışabilir.
Temel özellikler:
- Latch-free (Kilitsiz) Tasarım: Geleneksel lock mekanizmalarını kullanmadan, compare-and-swap gibi atomic operasyonlarla çalışır[5]
- Hybrid Record Log: Verileri hem bellekte (hot set) hem de diskte (cold set) tutar
- In-Place Updates: Sıcak veri setinde yerinde güncelleme yaparak performansı maksimize eder
- Point Lookups & Heavy Updates: Nokta sorgulama ve yoğun güncelleme senaryoları için optimize edilmiştir
2. FASTER Log
FASTER Log, blazing fast (son derece hızlı), kalıcı, eşzamanlı ve kurtarılabilir bir log kütüphanesidir[6]. Özellikle yüksek frekanslı commit işlemleri gerektiren, düşük gecikme süreli log yazma senaryoları için tasarlanmıştır.
Karakteristik özellikler:
- Çok sık commit işlemlerini düşük gecikme ile destekler
- Disk bant genişliğini hızla doldurabilir (saturate)
- Hem senkron hem asenkron arayüzler sunar
- Disk hatalarını yönetir ve checksum desteği sağlar
- Iterator ve random reader fonksiyonları içerir
Neden FASTER? Değer Önerisi ve Temel Faydalar
Performans: Rakipsiz Hız
FASTER, standart benchmarklarda 160 milyon işlem/saniyeye kadar throughput elde edebilmektedir[7]. Bu, piyasadaki alternatif sistemlerden kat kat daha yüksek bir performanstır.
Gerçek dünya sonuçları:
- .NET ConcurrentDictionary’ye göre 10-50x daha hızlı veri yükleme[8]
- %90 okuma, %10 yazma senaryosunda 139M ops/sec (ConcurrentDictionary: 1.32M ops/sec)[8]
- Tek bir sunucuda 160M işlem/saniyeye kadar ölçeklenebilme[7]
Peki, bu hız nereden geliyor?
FASTER, fine-grained epoch-based memory management (ince taneli dönem tabanlı bellek yönetimi) kullanır. Bu yaklaşım, thread’ler arası koordinasyonu minimize eder ve CPU cache’lerini maksimum verimlilikle kullanır. Ayrıca, sayfa tabanlı allocation sistemi sayesinde küçük obje allocation’larından kaynaklanan garbage collection overhead’i ortadan kaldırır[8].
Platform Bağımsızlığı: Her Yerde Çalışır
FASTER, storage için IDevice adlı extensible bir soyutlama kullanır[9]. Bu sayede:
- Local storage (SSD, HDD)
- Azure Page Blobs
- Tiered storage (bellek + disk kombinasyonları)
- Sharded storage (dağıtık depolama)
gibi farklı storage backend’leri kolayca entegre edilebilir. Kendi custom IDevice implementasyonunuzu yazarak, bulut sağlayıcınıza veya özel donanımınıza göre optimize edebilirsiniz.
Dayanıklılık ve Kurtarılabilirlik: Veri Kaybı Yok
FASTER, CPR (Checkpointing and Recovery) adlı yenilikçi bir teknik kullanır[10]. Bu teknik:
- Non-blocking checkpoint oluşturur (işlemler devam eder)
- Group commit ile yüksek throughput sağlar
- Incremental ve full checkpoint seçenekleri sunar
- Crash sonrası hızlı recovery garantisi verir
Geleneksel snapshot-based checkpoint sistemlerinin aksine, CPR minimal overhead ile çalışır ve uygulamanızın performansını düşürmez.
Ölçeklenebilirlik: Multi-Core Dostu
FASTER, latch-free tasarımı sayesinde çok çekirdekli sistemlerde linear ölçeklenir. 72 thread ile yapılan testlerde, okuma-yazma karışık workload’larda bile performans düşüşü yaşanmaz[8].
Siz 2 thread’den 72 thread’e çıktığınızda, throughput neredeyse 36 kat artıyor.
Karşılaştırmalı Analiz: FASTER vs Alternatifler
FASTER vs .NET ConcurrentDictionary
Özellik | ConcurrentDictionary | FASTER KV |
Veri Büyüklüğü | Sadece bellek içi | Bellekten büyük |
Throughput (72 thread, 50% write) | ~500K ops/sec | 70M ops/sec |
GC Overhead | Yüksek (object allocation) | Minimal (page allocation) |
Persistence | Yok | Var (checkpoint) |
Recovery | Yok | Hızlı (CPR) |
Table 1: FASTER KV ve ConcurrentDictionary karşılaştırması[8]
Ne zaman ConcurrentDictionary, ne zaman FASTER?
- ConcurrentDictionary: Küçük veri setleri (<1M kayıt), sadece okuma ağırlıklı (>99% read), persistence gereksiz
- FASTER KV: Büyük veri setleri (>10M kayıt), yazma yoğun (>5% write), persistence kritik, yüksek throughput gerekli
FASTER vs Redis
Özellik | Redis | FASTER KV |
Mimari | Client-Server (network) | Embedded (in-process) |
Latency | Milisaniye (network) | Mikrosaniye (memory) |
Data Types | Zengin (list, set, hash) | Key-Value (simple) |
Throughput | ~100K ops/sec (tek instance) | 160M ops/sec |
Memory Efficiency | RDB/AOF overhead | Hybrid log (minimal overhead) |
Table 2: FASTER KV ve Redis karşılaştırması
Hangi senaryoda hangisi?
- Redis: Mikroservis mimarileri, dağıtık cache, pub/sub, zengin veri yapıları
- FASTER: Monolitik veya modüler monolitler, embedded scenarios, ultra-low latency, maksimum throughput
FASTER vs RocksDB
RocksDB, Facebook’un geliştirdiği LSM-tree tabanlı key-value store’dur. FASTER ile RocksDB karşılaştırması:
Özellik | RocksDB | FASTER KV |
Veri Yapısı | LSM-tree (write-optimized) | Hybrid Log (read+write balanced) |
Write Amplification | Yüksek (compaction) | Düşük (in-place update) |
Read Performance | İyi (bloom filters) | Mükemmel (cache-optimized hash) |
Dil Desteği | C++, Java, Python | C#, C++ |
Ekosistem | Geniş (Kafka, MyRocks) | Yeni gelişen |
Table 3: FASTER KV ve RocksDB karşılaştırması
Güçlü yönler:
- FASTER: .NET ekosisteminde native desteği, daha yüksek read performance, daha düşük write amplification
- RocksDB: Olgun ekosistem, geniş dil desteği, production-tested (Facebook, LinkedIn)
Uygulama Örnekleri: FASTER ile Neler Yapılabilir?
Senaryo 1: Gerçek Zamanlı Analytics Platform
Problem: E-ticaret sitesinde milyonlarca kullanıcı event’i (page view, click, purchase) gerçek zamanlı olarak toplanıyor ve analiz edilmek isteniyor.
FASTER Çözümü:
- FASTER Log: Yüksek frekanslı event ingestion (1M+ event/sec)
- FASTER KV: Aggregated metrics (kullanıcı bazlı, ürün bazlı sayaçlar)
- Checkpoint: Her 5 saniyede bir veri dayanıklılığı
- Recovery: Crash durumunda 1 saniyede geri açılma
Sonuç: Geleneksel SQL veritabanlarına göre 100x daha hızlı ingestion, 50x daha düşük latency.
Senaryo 2: IoT Cihaz Telemetry Store
Problem: Binlerce IoT sensöründen gelen telemetry verilerinin edge device’da lokalde saklanması ve buluta batch olarak gönderilmesi.
FASTER Çözümü:
- FASTER Log: Append-only telemetry buffer
- IDevice: Custom implementation for embedded SSD
- Iterator: Batch upload için range scan
- Truncation: Upload edilen verilerin silinmesi
Sonuç: Düşük bellek footprint (edge device friendly), garantili veri dayanıklılığı, minimal CPU kullanımı.
Senaryo 3: Session State Store (Web Uygulamaları)
Problem: Yüksek trafikli web uygulamasında kullanıcı session state’lerinin hızlı ve dayanıklı şekilde saklanması.
FASTER Çözümü:
- FASTER KV: Session ID → Session Data mapping
- In-place updates: Session güncellemeleri minimum overhead
- TTL-based expiration: Eski session’ların otomatik temizlenmesi
- Async operations: Web request pipeline’ını bloklamadan session update
Sonuç: Redis’e göre 10x daha düşük latency (network overhead yok), maliyet tasarrufu (in-process, ekstra sunucu gereksiz).
Senaryo 4: Financial Trading System Cache
Problem: Borsa verilerinin (fiyat, hacim, order book) mikrosaniye latency ile cache’lenmesi ve güncellenmesi.
FASTER Çözümü:
- FASTER KV: Ticker Symbol → Market Data mapping
- Latch-free design: Lock contention yok
- Cache-optimized index: L1/L2 cache hit rate maksimum
- Read-Modify-Write: Atomic price update operations
Sonuç: Mikrosaniye latency, 160M ops/sec throughput, veri tutarlılığı garantisi.
Gerçekçi Proje Mimarileri: FASTER Best Practices
Mimari 1: Event Sourcing with FASTER Log
Konsept: Tüm uygulama event’lerini append-only log’da saklamak.
Bileşenler:
- Event Store: FASTER Log (immutable event stream)
- Read Models: FASTER KV (materialized views for queries)
- Event Processors: Iterator ile log’u okuyarak read model’leri günceller
- Snapshot: Checkpoint ile event store ve read model’lerin tutarlı snapshot’ı
Best Practices:
- Event Log her zaman single writer olmalı (sıralı consistency)
- Read model güncellemeleri idempotent olmalı (reprocessing için)
- Checkpoint periyodunu workload’a göre ayarlayın (5-60 saniye arası)
- Eski event’leri truncate ederek disk kullanımını optimize edin
Mimari 2: CQRS (Command Query Responsibility Segregation)
Konsept: Yazma ve okuma modellerini ayırmak.
Bileşenler:
- Command Side: FASTER Log (commands as events)
- Query Side: FASTER KV (denormalized read-optimized data)
- Projection Engine: Command log’dan read model’e veri akışı
- Recovery: Crash sonrası projection replay
Best Practices:
- Query model’leri use-case specific optimize edin (multiple KV stores)
- Command validation’ı write side’da yapın (log’a sadece valid command’ler)
- Async projection kullanarak write latency’yi düşük tutun
- Event versioning ile backward compatibility sağlayın
Mimari 3: Hybrid Memory + Disk Tiering
Konsept: Sıcak veriyi bellekte, soğuk veriyi diskte tutmak.
Bileşenler:
- Hot Data: FASTER KV mutable region (memory)
- Warm Data: FASTER KV read-only region (memory)
- Cold Data: FASTER KV hybrid log (disk)
- IDevice: Tiered storage implementation (NVMe SSD + HDD)
Best Practices:
- Working set size’ı doğru hesaplayın (MemorySizeBits ayarı)
- Page size’ı storage device’a göre optimize edin (NVMe: 64KB+)
- Async I/O kullanarak disk latency’sini gizleyin
- Checkpoint sırasında disk I/O spike’larını monitoring edin
Mimari 4: Multi-Tenant SaaS with FASTER
Konsept: Her tenant için izole edilmiş veri store.
Bileşenler:
- Tenant Isolation: Tenant ID prefix ile logical separation
- Shared Store: Tek FASTER KV instance (resource efficiency)
- Per-Tenant Checkpoint: Selective tenant recovery
- Resource Quotas: Tenant başına disk/memory limit
Best Practices:
- Key design: “TenantID:EntityType:EntityID” formatı kullanın
- Tenant isolation için application-level enforcement yapın
- Hot tenant’lar için dedicated session kullanın
- Billing için per-tenant storage metrics toplayın
Mimari 5: Microservices Embedded Cache
Konsept: Her microservice’in kendi FASTER cache’i.
Bileşenler:
- Local Cache: FASTER KV (in-process, no network)
- Cache Invalidation: Event-driven (message queue)
- Warm-up: Service startup’ta checkpoint’ten hızlı load
- Fallback: Cache miss’te downstream service call
Best Practices:
- Cache TTL stratejisi belirleyin (time-based vs event-based)
- Circuit breaker pattern ile downstream service protect edin
- Cache size limit ile memory footprint kontrol edin
- Health check’te FASTER KV availability doğrulayın
FASTER'ın Geleceği ve Ekosistem
Microsoft Research, FASTER projesini aktif olarak geliştirmeye devam ediyor. Yakın gelecekte beklenen özellikler:
- F2 (FASTER v2): Skewed workload’lar için optimize edilmiş yeni versiyon[11]
- Remote FASTER: TCP üzerinden remote access desteği[2]
- FASTER.NET 10 Integration: .NET 10’un performans iyileştirmelerinden faydalanma[12]
- Cloud-Native Features: Azure entegrasyonu ve managed service potansiyeli
.NET 10 ve Performans Sıçraması
.NET 10, November 2025’te yayınlanan Long-Term Support (LTS) sürümü olarak, bellek ve performans konusunda büyük iyileştirmeler getirdi[12]:
- Heap to Stack Optimization: Daha fazla obje stack’te allocate edilir
- DATAS GC Mode: Dynamic heap size adaptation
- JIT Improvements: Hidden allocation’ların eliminasyonu
FASTER + .NET 10 kombinasyonu, 2026’da .NET ekosisteminde en hızlı veri yönetimi çözümü olacak.
Sonuç: Geliştiriciler İçin Çağrı
- GitHub Repository: https://github.com/microsoft/FASTER
- Official Documentation: https://microsoft.github.io/FASTER/
- NuGet Package: Microsoft.FASTER.Core
- Research Paper (SIGMOD 2018): FASTER KV detaylı akademik analiz[7]
- Sample Projects: https://github.com/microsoft/FASTER/tree/main/cs/samples
Şimdi sıra sizde: FASTER’ı projenizde deneyin, toplulukla etkileşime geçin ve Microsoft Research’e feedback verin. Açık kaynak topluluğunun gücüyle, FASTER daha da güçlü hale gelmeye devam edecek.
Veri yönetiminin geleceği hızlı, ölçeklenebilir ve dayanıklıdır – ve FASTER, bu geleceği bugünden sunuyor.
Referanslar
[1] Microsoft. (2025). FASTER: A Concurrent Key-Value Store. Microsoft Open Source. https://microsoft.github.io/FASTER/
[2] Microsoft Research. (2018). microsoft/FASTER: Fast persistent recoverable log and key-value store. GitHub. https://github.com/microsoft/FASTER
[3] Chandramouli, B., et al. (2018). FASTER: A Concurrent Key-Value Store with In-Place Updates. SIGMOD 2018. https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2018/03/faster-sigmod18.pdf
[4] Microsoft. (2022). FasterKV Basics – FASTER. Microsoft Documentation. https://microsoft.github.io/FASTER/docs/fasterkv-basics/
[5] Repo Telematika. (2023). microsoft/FASTER – Fast persistent recoverable log and key-value store, in C# and C++. https://repo.telematika.org/project/microsoft_faster/
[6] Microsoft. (2020). FasterLog Basics – FASTER. Microsoft Documentation. https://microsoft.github.io/FASTER/docs/fasterlog-basics/
[7] Chandramouli, B., et al. (2018). A Concurrent Key-Value Store with In-Place Updates. SIGMOD ’18: Proceedings of the 2018 International Conference on Management of Data. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3183713.3196898
[8] Microsoft. (2022). Performance of FASTER in C# · microsoft/FASTER Wiki. GitHub. https://github.com/microsoft/FASTER/wiki/Performance-of-FASTER-in-C%23
[9] Microsoft Research. (2019). FASTER: An Embedded Key-Value Store for State Management. Microsoft Research Faculty Summit 2019. https://www.microsoft.com/en-us/research/video/faster-an-embedded-key-value-store-for-state-management/
[10] Microsoft. (2022). Quick-Start Guide – FASTER. Microsoft Documentation. https://microsoft.github.io/FASTER/docs/quick-start-guide/
[11] Kanellis, K., Chandramouli, B., Hart, T., & Venkataraman, S. (2023). From FASTER to F2: Evolving Concurrent Key-Value Store Designs for Large Skewed Workloads. Proceedings of the VLDB Endowment, 17(1). https://dl.acm.org/doi/10.14778/3750601.3750615
[12] Ali, H. (2025). .NET 10 and Memory: Less Heap, Smarter GC, Faster Apps. Microsoft Tech Community. https://techcommunity.microsoft.com/blog/educatordeveloperblog/-net-10-and-memory-less-heap-smarter-gc-faster-apps/4474165