GAE 数据存储读取性能

Question

我们需要定期处理数以千计的时间序列实体，并且我们在从数据存储区读取那么多数据时遇到性能问题，processins 的计算量很小，不会引起问题。我们创建了一个模拟真实服务器流量的综合测试，我们在其中测试了 25k 个实体。

我们使用 Java 运行时和 Objectify（5.1.1 和 5.1.8）来访问数据存储。

实体

@Entity(name="logs")
@Cache
public class Log {
    @Id
    public Long id;

    @Index
    public Ref<User> user;

    public String deviceId;
    public String nonce;
    public String version;

    public String data;

    @Index
    public Date timestamp;

    @OnSave
    private void prePersist() {
        if (timestamp == null) {
            timestamp = new Date();
        }
    }
}

查询

query = ofy().load().type(Log.class).
        filter("timestamp >", startDate).
        order("timestamp").
        limit(25000);

我们尝试了不同的实体加载方式。首先 query.list() 然后 ofy().load().keys(query.keys()) 所以查找将通过 GAE 的内存缓存，但结果是相同的。检索 25k 个实体大约需要 8 秒（通过 System.nanoTime() 测量）。在 query.list() 的情况下，该调用本身很快但遍历实体很慢。看起来实体是在那一刻从数据存储中检索到的，而不是在 query.list() 中。所有这些都是 F4 前端实例上的一个简单的 servlet，具有专用的内存缓存，没有任务。

读取 25k 个实体只是一个测试，目的是获取有关我们的服务器实现性能的一些数字。在现实世界中，我们希望一次读取多达 500k 个实体，这是否可以使用 GAE 的数据存储和专用内存缓存在 30-60 秒内完成？在 2 年内它可能是数百万个实体。

另一个问题是 RAM 有限，但这可以通过 GAE 的托管 VM 或 GCE 解决。

问题是从 Datastore 检索时间序列实体的最快方法是什么 + 使用 Objectify 的专用内存缓存。在我们的案例中，内存缓存似乎对 Objectify 没有帮助。 memcache 内部有数以万计的 Objectify 项目，但加载时间与空 memcache 相同。 Objectify's/Datastore的最佳实践是批量获取操作，如何实现？ Objectify 是在后台使用我们的实体和查询执行此操作，还是我们必须更改某些内容？底层Datastore API 能否帮助我们提高读取性能？谢谢。

编辑我们已经着手合并日志，因此每个日志实体都将包含多个当前日志。这将为我们提供大约 10 倍的簧片改进，这对于数十万条记录来说仍然不够。

Answer 1

此解决方案不太可能按您希望的方式扩展。

@Cache 实体的查询默认为 "hybrid" 仅键查询（非常快），然后是批量获取（相对较慢）。如果缓存是温暖的，这可以很好地执行，但可能不会达到您正在谈论的规模。最终，即使使用专用内存缓存，缓存也会被重置——然后您的操作可能会超时并失败几次，直到缓存再次预热。

您可以禁用此混合功能：ofy().load().hybrid(false) 或仅通过删除 @Cache 注释。使用冷缓存的常规查询将执行得更好。您也可以尝试将 chunk() 大小更改为更大的值。默认值很小，比如 20。

托管 VM 通过标准 API 访问数据存储（目前）比从 Classic GAE 中访问要慢得多。这可能会导致这种规模的问题。

数据存储通常不适合涉及大量实体的批量读取和写入的操作。为此，它也往往非常昂贵。您可能会考虑使用数据存储作为可靠的 "master" 复制和索引其他使用聚集索引的从属数据库中的数据。或者，根据您的持久性要求，仅使用辅助数据存储作为主副本。

GAE 数据存储读取性能

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