אנטי-תבנית: אחסון נתונים בגודל של יותר מ-256KB במטמון

הדף הזה רלוונטי ל-Apigee ול-Apigee Hybrid.

לעיון במסמכי התיעוד של Apigee Edge

‫Apigee מאפשרת לאחסן נתונים במטמון בזמן הריצה כדי לשמור אותם ולאחזר אותם מהר יותר.

  • הנתונים מאוחסנים בהתחלה במטמון בזיכרון של מעבד ההודעות, שנקרא מטמון L1.
  • המטמון L1 מוגבל בכמות הזיכרון ששמורה לו כאחוז מזיכרון ה-JVM.
  • הערכים שנשמרו במטמון נשמרים בהמשך במטמון L2, שכל מעבדי ההודעות יכולים לגשת אליו. פרטים נוספים מופיעים בקטע הבא.
  • אין הגבלה קשיחה על מספר הרשומות במטמון L2, אבל הגודל המקסימלי של הרשומה שאפשר לשמור במטמון מוגבל ל-256KB. גודל המטמון המומלץ לביצועים אופטימליים הוא 256KB.

תבנית אנטי

האנטי-דפוס הזה מתייחס להשלכות של חריגה מההגבלות הנוכחיות על גודל המטמון ב-Apigee.

אם נשמר במטמון נתון שגדול מ-256KB, התוצאות הן:

  • בקשות API שמופעלות בפעם הראשונה בכל אחד ממעבדי ההודעות צריכות לקבל את הנתונים באופן עצמאי מהמקור המקורי (מדיניות או שרת יעד), כי רשומות בגודל > 256KB לא זמינות במטמון L2.
  • אחסון של נתונים גדולים יותר (מעל 256KB) במטמון L1 נוטה להפעיל יותר לחץ על משאבי הפלטפורמה. כתוצאה מכך, זיכרון המטמון L1 מתמלא מהר יותר, ולכן יש פחות מקום לנתונים אחרים. לכן, לא ניתן לשמור את הנתונים במטמון בצורה אגרסיבית כמו שהייתם רוצים.
  • רשומות שנשמרו במטמון ממעבדי ההודעות יוסרו כשהמגבלה על מספר הרשומות תושג. כתוצאה מכך, הנתונים יאוחזרו שוב מהמקור המקורי במעבדי ההודעות המתאימים.

שני תרשימי זרימה.
  אחד לגודל של ‎512KB ומטה, שמציג את התנועה בין API Proxy לבין Message Processors, ואת התנועה בין Message Processors לבין Persistent Storage L2 Cache. אחד לגודל>512KB שמציג זרימות בין API Proxy לבין Message Processors וזרימות בין Message Processors לבין Data/Response שלא מאוחסנים ב-L2 Cache.

השפעה

  • נתונים בגודל > 256KB לא יאוחסנו במטמון L2 או במטמון קבוע.
  • קריאות תכופות יותר למקור המקורי (מדיניות או שרת יעד) מובילות לזמני אחזור ארוכים יותר לבקשות ה-API.

שיטה מומלצת

  • כדי לקבל ביצועים אופטימליים, מומלץ לאחסן במטמון נתונים בגודל של פחות מ-256KB.
  • אם יש צורך לאחסן נתונים בגודל של יותר מ-256KB, כדאי לשקול את האפשרויות הבאות:
    • שימוש במסד נתונים מתאים לאחסון נתונים גדולים

      או

    • דחיסת הנתונים

קריאה נוספת