2013-06-12 5 views
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this answer पर आधारित, ऐसा लगता है कि उल्का सर्वर प्रत्येक कनेक्टेड क्लाइंट के लिए कैश की इन-मेमोरी प्रति रखता है। मेरी समझ यह है कि क्लाइंट पर ओवरलैपिंग सब्सक्रिप्शन से निपटने के दौरान डेटा की कई प्रतियां भेजने से बचने के लिए इसका उपयोग किया जाता है। (मेरा जोर है)हजारों समवर्ती उपयोगकर्ताओं के लिए उल्का सर्वर-साइड मेमोरी उपयोग

जुड़ा हुआ जवाब के प्रासंगिक भाग:

मर्ज बॉक्स: मर्ज बॉक्स का काम एक के सभी के परिणाम (जोड़ा, बदल गया है और हटाया कॉल) गठबंधन करने के लिए है क्लाइंट का सक्रिय प्रकाशन एक डेटा स्ट्रीम में काम करता है। प्रत्येक कनेक्टेड क्लाइंट के लिए एक मर्ज बॉक्स है। इसमें ग्राहक के मिनीमोंगो कैश की पूरी प्रति है।

है कि इसका जवाब मान लिया जाये कि अभी भी उल्का के वर्तमान संस्करण में, है कि उपयोगकर्ताओं को बढ़ जाती है की संख्या के रूप में सर्वर पर स्मृति का एक बड़ा बेकार नहीं बना सकता है सही है?

ऑफ-द-कफ गणना के रूप में, यदि किसी ऐप के प्रति क्लाइंट के बारे में 100 केबी कैश था, तो 10,000 समवर्ती उपयोगकर्ता सर्वर पर 1 जीबी मेमोरी का उपयोग करेंगे, और 100,000 उपयोगकर्ता 10 जीबी का विशाल उपयोग करेंगे! यह तब भी सही होगा जब प्रत्येक ग्राहक लगभग समान डेटा देख रहा था। ऐसा लगता है कि एक ऐप के प्रति उस क्लाइंट की तुलना में अधिक डेटा का उपयोग करने के लिए व्यावहारिक लगता है, जो समस्या को और बढ़ा देगा।

क्या यह समस्या उल्का के वर्तमान संस्करण में मौजूद है? यदि हां, तो सभी क्लाइंट सदस्यता प्रबंधित करने के लिए सर्वर को उपयोग की जाने वाली स्मृति की मात्रा को सीमित करने के लिए किन तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है?

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मेरे पास आपके प्रश्न का उत्तर नहीं है, हालांकि केवल एक त्वरित टिप्पणी: मुझे लगता है कि यदि आप 100,000 समवर्ती उपयोगकर्ताओं की सेवा करने की सोच रहे थे, तो आप इससे पहले किसी और तरीके से बाधा डालेंगे। 10 जीबी कुछ नहीं है, यहां तक ​​कि सबसे छोटा एचपी डीएल 160 'पिज्जा बॉक्स' सर्वर भी 1 9 2 जीबी के साथ लोड किया जा सकता है। ध्यान दें कि एमडीजी 'गैलेक्सी' नामक किसी चीज़ के माध्यम से उल्का को मापने की योजना बना रहा है - नवीनतम अपडेट यहां है: https://groups.google.com/forum/?fromgroups#!topic/meteor-core/fM50Lbo2D3U –

उत्तर

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उसकी meteorhacks.com ब्लॉग पर Arunoda द्वारा इस पोस्ट पर एक नज़र डालें:
http://meteorhacks.com/making-meteor-500-faster-with-smart-collections.html

जो अपने स्मार्ट संग्रहण पृष्ठ के बारे में बात:
http://meteorhacks.com/introducing-smart-collections.html

वह एक विकल्प के संग्रह ढेर बनाई जो सफल रहा है गति, दक्षता (स्मृति & सीपीयू) के लिए इसके लक्ष्यों में और स्केलेबिलिटी (आप पोस्ट में एक समेकित तुलना देख सकते हैं)। माना जाता है कि उनके परीक्षणों में राम उपयोग दोनों संग्रह प्रकारों के साथ लापरवाह था, हालांकि जिस तरह से उन्होंने चीजों को लागू किया है, वहां आपके द्वारा उल्लेखित उपयोग के प्रकार के साथ एक बहुत ही स्पष्ट अंतर होना चाहिए।

इसके अलावा, आप उल्का कोर पर इस पोस्ट में देख सकते हैं:
https://groups.google.com/d/msg/meteor-core/jG1KLObX1bM/39aP4kxqWZUJ
कि उल्का डेवलपर्स अपने काम के बारे में पता कर रहे हैं और उल्का में ही लेकिन तब तक उसकी स्मार्ट पैकेज सुधार के कुछ को लागू करने (में सहयोग कर रहे हैं बहुत अच्छा काम करता है)।

महत्वपूर्ण नोट! स्मार्ट संग्रह मोंगो ओप्लोग तक पहुंच पर निर्भर करता है। यदि आप अपनी मशीन या होस्टेड इंफ्रास्ट्रक्चर पर चल रहे हैं तो यह आसान है। यदि आप क्लाउड आधारित डेटाबेस का उपयोग कर रहे हैं, तो यह विकल्प उपलब्ध नहीं होगा, या यदि यह है, तो छोटे पैकेजों की तुलना में बहुत अधिक खर्च होंगे।

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