באפליקציות רבות בזמן אמת יש מסמכים שפועלים כמונים. לדוגמה, אפשר לספור לייקים לפוסט או הוספות של פריט מסוים למועדפים.
ב-Cloud Firestore, אי אפשר לעדכן מסמך אחד בקצב בלתי מוגבל. אם יש לכם מונה שמבוסס על מסמך יחיד והוא גדל בתדירות גבוהה, בסופו של דבר תראו תחרות על העדכונים במסמך. עדכונים במסמך יחיד
הפתרון: מונים מבוזרים
כדי לתמוך בעדכונים תכופים יותר של המונה, צריך ליצור מונה מבוזר. כל מונה הוא מסמך עם אוסף משנה של "רסיסים", וערך המונה הוא סכום הערכים של הרסיסים.
קצב העברת הנתונים בכתיבה גדל באופן לינארי עם מספר הפיצולים, כך שמונה מבוזר עם 10 פיצולים יכול לטפל בכתיבה פי 10 יותר ממונה רגיל.
אינטרנט
// counters/${ID}
{
"num_shards": NUM_SHARDS,
"shards": [subcollection]
}
// counters/${ID}/shards/${NUM}
{
"count": 123
}
Swift
// counters/${ID} struct Counter { let numShards: Int init(numShards: Int) { self.numShards = numShards } } // counters/${ID}/shards/${NUM} struct Shard { let count: Int init(count: Int) { self.count = count } }
Objective-C
// counters/${ID} @interface FIRCounter : NSObject @property (nonatomic, readonly) NSInteger shardCount; @end @implementation FIRCounter - (instancetype)initWithShardCount:(NSInteger)shardCount { self = [super init]; if (self != nil) { _shardCount = shardCount; } return self; } @end // counters/${ID}/shards/${NUM} @interface FIRShard : NSObject @property (nonatomic, readonly) NSInteger count; @end @implementation FIRShard - (instancetype)initWithCount:(NSInteger)count { self = [super init]; if (self != nil) { _count = count; } return self; } @end
Kotlin
// counters/${ID} data class Counter(var numShards: Int) // counters/${ID}/shards/${NUM} data class Shard(var count: Int)
Java
// counters/${ID} public class Counter { int numShards; public Counter(int numShards) { this.numShards = numShards; } } // counters/${ID}/shards/${NUM} public class Shard { int count; public Shard(int count) { this.count = count; } }
Python
Python
Node.js
לא רלוונטי, ראו את קטע הקוד להגדלת המונה בהמשך.
המשך
PHP
לא רלוונטי, אפשר לעיין בקטע הקוד של אתחול המונה שבהמשך.
C#
הקוד הבא מאתחל מונה מבוזר:
אינטרנט
function createCounter(ref, num_shards) { var batch = db.batch(); // Initialize the counter document batch.set(ref, { num_shards: num_shards }); // Initialize each shard with count=0 for (let i = 0; i < num_shards; i++) { const shardRef = ref.collection('shards').doc(i.toString()); batch.set(shardRef, { count: 0 }); } // Commit the write batch return batch.commit(); }
Swift
func createCounter(ref: DocumentReference, numShards: Int) async { do { try await ref.setData(["numShards": numShards]) for i in 0...numShards { try await ref.collection("shards").document(String(i)).setData(["count": 0]) } } catch { // ... } }
Objective-C
- (void)createCounterAtReference:(FIRDocumentReference *)reference shardCount:(NSInteger)shardCount { [reference setData:@{ @"numShards": @(shardCount) } completion:^(NSError * _Nullable error) { for (NSInteger i = 0; i < shardCount; i++) { NSString *shardName = [NSString stringWithFormat:@"%ld", (long)shardCount]; [[[reference collectionWithPath:@"shards"] documentWithPath:shardName] setData:@{ @"count": @(0) }]; } }]; }
Kotlin
fun createCounter(ref: DocumentReference, numShards: Int): Task<Void> { // Initialize the counter document, then initialize each shard. return ref.set(Counter(numShards)) .continueWithTask { task -> if (!task.isSuccessful) { throw task.exception!! } val tasks = arrayListOf<Task<Void>>() // Initialize each shard with count=0 for (i in 0 until numShards) { val makeShard = ref.collection("shards") .document(i.toString()) .set(Shard(0)) tasks.add(makeShard) } Tasks.whenAll(tasks) } }
Java
public Task<Void> createCounter(final DocumentReference ref, final int numShards) { // Initialize the counter document, then initialize each shard. return ref.set(new Counter(numShards)) .continueWithTask(new Continuation<Void, Task<Void>>() { @Override public Task<Void> then(@NonNull Task<Void> task) throws Exception { if (!task.isSuccessful()) { throw task.getException(); } List<Task<Void>> tasks = new ArrayList<>(); // Initialize each shard with count=0 for (int i = 0; i < numShards; i++) { Task<Void> makeShard = ref.collection("shards") .document(String.valueOf(i)) .set(new Shard(0)); tasks.add(makeShard); } return Tasks.whenAll(tasks); } }); }
Python
Python
Node.js
לא רלוונטי, ראו את קטע הקוד להגדלת המונה בהמשך.
המשך
PHP
C#
Ruby
כדי להגדיל את המונה, בוחרים פיסת מידע אקראית ומגדילים את הספירה:
אינטרנט
function incrementCounter(ref, num_shards) { // Select a shard of the counter at random const shard_id = Math.floor(Math.random() * num_shards).toString(); const shard_ref = ref.collection('shards').doc(shard_id); // Update count return shard_ref.update("count", firebase.firestore.FieldValue.increment(1)); }
Swift
func incrementCounter(ref: DocumentReference, numShards: Int) { // Select a shard of the counter at random let shardId = Int(arc4random_uniform(UInt32(numShards))) let shardRef = ref.collection("shards").document(String(shardId)) shardRef.updateData([ "count": FieldValue.increment(Int64(1)) ]) }
Objective-C
- (void)incrementCounterAtReference:(FIRDocumentReference *)reference shardCount:(NSInteger)shardCount { // Select a shard of the counter at random NSInteger shardID = (NSInteger)arc4random_uniform((uint32_t)shardCount); NSString *shardName = [NSString stringWithFormat:@"%ld", (long)shardID]; FIRDocumentReference *shardReference = [[reference collectionWithPath:@"shards"] documentWithPath:shardName]; [shardReference updateData:@{ @"count": [FIRFieldValue fieldValueForIntegerIncrement:1] }]; }
Kotlin
fun incrementCounter(ref: DocumentReference, numShards: Int): Task<Void> { val shardId = Math.floor(Math.random() * numShards).toInt() val shardRef = ref.collection("shards").document(shardId.toString()) return shardRef.update("count", FieldValue.increment(1)) }
Java
public Task<Void> incrementCounter(final DocumentReference ref, final int numShards) { int shardId = (int) Math.floor(Math.random() * numShards); DocumentReference shardRef = ref.collection("shards").document(String.valueOf(shardId)); return shardRef.update("count", FieldValue.increment(1)); }
Python
Python
Node.js
המשך
PHP
C#
Ruby
כדי לקבל את הספירה הכוללת, שולחים שאילתה לכל המקטעים ומסכמים את השדות count שלהם:
אינטרנט
function getCount(ref) { // Sum the count of each shard in the subcollection return ref.collection('shards').get().then((snapshot) => { let total_count = 0; snapshot.forEach((doc) => { total_count += doc.data().count; }); return total_count; }); }
Swift
func getCount(ref: DocumentReference) async { do { let querySnapshot = try await ref.collection("shards").getDocuments() var totalCount = 0 for document in querySnapshot.documents { let count = document.data()["count"] as! Int totalCount += count } print("Total count is \(totalCount)") } catch { // handle error } }
Objective-C
- (void)getCountWithReference:(FIRDocumentReference *)reference { [[reference collectionWithPath:@"shards"] getDocumentsWithCompletion:^(FIRQuerySnapshot *snapshot, NSError *error) { NSInteger totalCount = 0; if (error != nil) { // Error getting shards // ... } else { for (FIRDocumentSnapshot *document in snapshot.documents) { NSInteger count = [document[@"count"] integerValue]; totalCount += count; } NSLog(@"Total count is %ld", (long)totalCount); } }]; }
Kotlin
fun getCount(ref: DocumentReference): Task<Int> { // Sum the count of each shard in the subcollection return ref.collection("shards").get() .continueWith { task -> var count = 0 for (snap in task.result!!) { val shard = snap.toObject<Shard>() count += shard.count } count } }
Java
public Task<Integer> getCount(final DocumentReference ref) { // Sum the count of each shard in the subcollection return ref.collection("shards").get() .continueWith(new Continuation<QuerySnapshot, Integer>() { @Override public Integer then(@NonNull Task<QuerySnapshot> task) throws Exception { int count = 0; for (DocumentSnapshot snap : task.getResult()) { Shard shard = snap.toObject(Shard.class); count += shard.count; } return count; } }); }
Python
Python
Node.js
המשך
PHP
C#
Ruby
מגבלות
הפתרון שמוצג למעלה הוא דרך שניתנת להתאמה ליצירת מונים משותפים ב-Cloud Firestore, אבל חשוב לשים לב למגבלות הבאות:
- מספר המקטעים – מספר המקטעים קובע את הביצועים של המונה המבוזר. אם יש מעט מדי פיצולים, יכול להיות שחלק מהטרנזקציות יצטרכו לנסות שוב לפני שיצליחו, מה שיאט את הכתיבות. אם יש יותר מדי פיצולים, פעולות הקריאה יהיו איטיות ויקרות יותר. כדי לקזז את עלות הקריאה, אפשר לשמור את סך כל המונה במסמך סיכום נפרד שמתעדכן בקצב איטי יותר, ולגרום ללקוחות לקרוא מהמסמך הזה כדי לקבל את הסכום הכולל. החיסרון הוא שהלקוחות יצטרכו לחכות עד שהמסמך המצטבר יתעדכן, במקום לחשב את הסכום הכולל על ידי קריאת כל החלקים מיד אחרי כל עדכון.
- עלות – העלות של קריאת ערך מונה עולה באופן ליניארי עם מספר המאגרים, כי צריך לטעון את כל אוסף המשנה של המאגרים.