Практическая работа №13 Развертывание реализации паттерна Ambassador и сервиса memcache для организации шардированного кэша

Практическая работа №13


Развертывание реализации паттерна Ambassador и сервиса memcache для организации шардированного кэша.


Цель работы: Научится развертывать реализации паттерна Ambassador и сервиса memcache для организации шардированного кэша.
Теоретическая часть.
В случае с шардированным кэшем все оказывается несколько иначе. Поскольку конкретный пользователь или запрос всегда соответствует одному и тому же шарду, в случае его отказа кэш-промахи будут происходить до тех пор, пока шард не будет восстановлен. Учитывая временность нахождения данных в кэше, такие кэш-промахи не являются проблемой сами по себе — система должна знать, где взять данные. Однако извлечение данных в отсутствие кэша происходит намного медленнее, что означает снижение производительности для конечных пользователей.
Производительность кэша выражается в виде коэффициента попадания запросов. Коэффициент попадания — доля запросов, ответ на которые содержится в кэше. В конечном итоге коэффициент попадания характеризует общую максимальную нагрузку на распределенную систему и влияет на производительность и мощность системы в целом.
Представьте, что уровень обработки запросов вашего приложения поддерживает обработку 1000 запросов в секунду.
При превышении этого показателя система начинает возвращать HTTP-ошибки с кодом 500. Если вы добавите кэш с 50%-ной вероятностью попадания, количество обрабатываемых запросов возрастет до 2000 в секунду. Так происходит потому, что из 2000 запросов одна половина может быть обслужена кэшем, а другая — уровнем обработки запросов. В данном примере кэш довольно критичен для работы сервиса, поскольку в случае его отказа уровень обработки запросов окажется перегружен и половина запросов завершится ошибкой. Именно поэтому имеет смысл оценить емкость сервиса в 1500 запросов в секунду, а не в полные 2000. Это позволит удержать сервис в стабильном состоянии даже при отказе половины экземпляров кэша.
Производительность системы, однако, не ограничивается количеством обрабатываемых в единицу времени запросов. Производительность, с точки зрения конечного пользователя, также определяется задержкой выполнения запросов. Получить результат из кэша, как правило, гораздо быстрее, чем сформировать его с нуля. Следовательно, кэш повышает не только количество одновременно обрабатываемых запросов, но и скорость их обработки. Почему? Представьте, что система обслуживает запрос пользователя за 100 миллисекунд. Добавим кэш с вероятностью попадания 25 %, который возвращает результат за 10 миллисекунд. Средняя задержка обработки запроса, таким образом, уменьшилась до 77,5 миллисекунд. Кэш не только увеличивает количество обрабатываемых в секунду запросов, но и ускоряет выполнение каждого отдельного запроса, поэтому замедление обработки запросов в результате отказа части экземпляров кэша или развертывания новой его версии беспокоит нас не слишком сильно. Однако в некоторых случаях влияние на производительность окажется настолько велико, что запросы начнут скапливаться в очередях и часть из них будет отклоняться по истечении времени ожидания. Никогда не будет лишним выполнять нагрузочное тестирование сервиса как при наличии, так и при отсутствии кэша, чтобы понять его влияние на общую производительность системы.
Наконец, нужно думать не только об отказах. Если вы хотите обновить или повторно развернуть шардированный кэш, не получится просто развернуть новую копию сервиса и рассчитывать на то, что он сразу же возьмет на себя нагрузку. Развертывание новой версии шардированного кэша в общем случае приведет к временной потере производительности. Другим, более сложным решением будет репликация шардов.
В Android имеется встроенная поддержка одной из распространенных систем управления базами данных - SQLite. Для этого в пакете android.database.sqlite определен набор классов, которые позволяют работать с базами данных SQLite. И каждое приложение может создать свою базу данных.
Чтобы использовать SQLite в Android, надо создать базу данных с помощью выражение на языке SQL. После этого база данных будет храниться в каталоге приложения по пути:

1	DATA/data/[Название_приложения]/databases/ [Название_файла_базы_данных]

Сохраняемые данные должны представлять соответствующие типы в java.