Вопрос или проблема
Я работаю над распределенной библиотекой, где у меня есть класс Config, который создается динамически и инициализирует атрибуты из именованных аргументов, как показано ниже:
from typing import TypeVar, Any
Serializable = TypeVar('Serializable', int, float, str, bool, list, set, dict)
def _init(self, **kwargs: dict[str, Serializable]) -> None:
for key, value in kwargs.items():
setattr(self, key, value)
def _repr(self) -> str:
return f'{self.__class__.__name__}({", ".join([f"{key}={value}" for key, value in vars(self).items()])})'
Config = type('Config',
(object,),
{'__init__': _init,
'__repr__': _repr,
'to_dict': lambda self: vars(self)})
У меня есть функция get_data, которая получает данные на основе параметров Config. Если данные недоступны, она запрашивает SQL базу данных:
def get_data(config: Config) -> Any:
data: Any = ... # получить данные из config
if data is None:
# искать в SQL базе данных, используя параметры config
...
return data
Проблема
Мне нужно кэшировать Config и соответствующие данные таким образом, чтобы данные можно было получать даже после перезапуска сервиса. Использование кэша в памяти, такого как lru_cache, не сохраняет данные между перезапусками, поэтому это не подходит для данного требования.
Требования:
- Постоянный кэш: Кэш должен сохранять данные на диск или в другую форму длительного хранения.
- Эффективность извлечения: Кэш должен обеспечивать эффективное извлечение данных на основе параметров Config.
- Поддержка сложных ключей: Механизм кэширования должен поддерживать сложные объекты в качестве ключей. Например, пользователь может предоставить несколько запросов на извлечение
item, но решение для кэширования должно кэшировать их по одному (если нет лучшего решения), чтобы предотвратить множественные поиски, если один и тот же элемент запрашивается дважды в разных наборах элементов.
Вопросы:
- Какие подходы или библиотеки для постоянного кэширования данных в Python подходят для этого случая использования?
- Как я могу сериализовать и хранить объекты Config и гарантировать, что они могут быть десериализованы для поиска в кэше после перезапуска сервиса?
- Есть ли какие-либо специфические соображения или подводные камни, о которых мне следует знать при реализации постоянного кэширования в распределенной системе?
PS: Я не ищу реализацию кода. Просто руководство по хорошим практикам / соображениям перед реализациями. Спасибо.
Ответ или решение
Для обеспечения долговременного кэширования конфигурации и связанных с ней данных в распределенной системе, необходимо учитывать несколько принципов и лучших практик. Рассмотрим основные аспекты, от библиотек до вопросов сериализации и соображений по аспектам распределенной архитектуры.
1. Выбор подходящих библиотек для кэширования
Существует множество библиотек и подходов для реализации постоянного кэширования в Python. Рассмотрим наиболее распространённые:
-
SQLite: Встраиваемая база данных, которая позволяет хранить данные в файлах и обеспечивает быструю выборку. Вы можете использовать SQLite, чтобы сохранять конфигурации и результаты запросов к данным. Это будет обеспечивать простоту использования и отсутствие дополнительных зависимостей.
-
Redis: Это хранилище ключ-значение, которое поддерживает постоянное хранилище посредством записи данных на диск. Redis позволяет эффективно управлять сложными ключами и предоставляет хорошую производительность для больших объемов данных. С помощью библиотеки
redis-pyможно легко интегрировать Redis в ваше приложение. -
Pickle/JSON: Если ваши данные не слишком объемны, вы можете использовать модули
pickleилиjsonдля сериализации объектов конфигурации и данных. Это позволит сохранить объекты в файлы и восстанавливать их при перезапуске приложения.
2. Сериализация и десериализация объектов Config
Формат хранения конфигурации и данных должен быть таким, чтобы гарантировать легкость и безопасность десериализации. Обратите внимание на следующее:
-
Выбор формата: JSON является удобным и человекочитаемым форматом, тогда как Pickle — более компактный, но потенциально менее безопасный, если данные приходят из ненадежных источников. Поскольку вы работаете с динамически создаваемыми объектами, вам также может потребоваться реализовать специальную логику сериализации.
-
Методы сериализации: Вам потребуется реализовать методы
to_dictи видимые методы (например,from_dict) для вашей конфигурации. Это позволит вам конвертировать объектыConfigв структуры данных, которые можно сохранить. -
Обработка изменений: Если структура вашего объекта
Configизменится, необходимо будет обеспечить обратную совместимость миграционных скриптов, чтобы обновлять старые форматы данных на новые.
3. Учитывайте соображения для распределенной системы
При проектировании системы кэширования в распределенном контексте, обратите внимание на следующие аспекты:
-
Консистентность данных: Важно понимать, что данные могут изменяться в разных узлах системы. Используйте механизмы, такие как TTL (Time-to-Live) для кэшированных данных, чтобы избежать использования устаревшей информации.
-
Избежание конфликтов: Если несколько запросов пытаются кэшировать данные одновременно, это может привести к проблемам. Обязательно реализуйте механизм блокировки или используйте atomics операции, если ваша база данных поддерживает это.
-
Мониторинг и логирование: Внедрите систему мониторинга для отслеживания кэшируемых объектов и их производительности. Это поможет вам выявить узкие места и обеспечит возможность диагностики в случае появления проблем.
В заключении, для реализации эффективного постоянного кэширования конфигураций и связанных с ними данных в различный образах системы, учитывайте приведенные рекомендации и выбирайте оптимальные инструменты, соответствующие вашим требованиям. Успех достижения эффективности по кэшированию будет зависеть от выбора правильно сбалансированного подхода.