Codemountain, Paulo Suzart's Blog

Oracle Coherence: Além do Put e do Get

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Segundo a querida Wikipedia, “Cache é uma coleção de dados duplicando valores existentes em algum lugar ou previamente calculados, …” [Tradução minha]. Aplicações frequentemente utilizam cache para poupar recursos com custo alto de acesso tais como Bases de Dados Relacionais, arquivos, comunicações remotas. A intenção é manter o mais próximo da aplicação, de maneira rápida e barata o acesso a dados necessários para alguma computação, ou seja: Caches são em sua maioria um conjunto de dados em memória.

Alguma vez na vida já utilizamos Cache no desenvolvimento de uma aplicação. E muito frequentemente este Cache está fortemente integrado a um framework ORM como Hibernate ou TopLink. O lado bom é que abstrai-se para o desenvolvedor os meios necessários para obtenção de dados a partir do cache, ou a partir da fonte de dados real (Banco de Dados nesse caso).  Mas essa é de longe a estratégia mais simples e, de fato, mais pobre quando se trata de tirar o máximo da sua ferramenta de Caching ou data grid.

Outro uso comum de Cache são os Caches locais, os que residem na memória da aplicação. É aí que o uso dos cache.get(key) e cache.put(key, value) aparecem, mas o simples uso destes dois métodos traz uma série de questões:

  • Toda vez que uma entrada no cache é atualizada, como e quando devo aplicar tais mudanças para a fonte de dados original (ex.:  Base de Dados)?
  • E se eu obtiver uma entrada no cache, iniciar um processamento e, antes de concluir este processamento a entrada for alterada?
  • Eu tenho servidores geograficamente distribuídos, como compartilhar um mesmo cache para um recurso extremamente custoso entre estes servidores?
  • Utilizo Cache para evitar acesso constante à Base Relacional, mas minha aplicação é “Clusterizada” e uma próxima requisição frequentemente é destinada a um servidor cuja entrada ainda não foi inserida no Cache. Como evitar acessos repetidos para os mesmos dados processados em servidores diferentes?
  • Acessar uma entrada pela chave não é suficiente, isso me força a criar chaves modificadas – como “SP-Republica”, uma junção entre dados de dois campos distintos de uma mesma entidade (supondo Endereco(UF, Bairro)) – ou mesmo ignorar o cache e efetuar consultas constantemente na Base de Dados.
  • Preciso realizar uma operação em milhares de entradas no cache, mas cada get() executado traz os dados para a memória local o que pode causar OutOfMemory, como contornar isso?

Poderíamos ter um Post inteiro só com questionamentos do gênero. Pelo menos um destas dúvidas você já teve, certo? Resolvi apresentar o Oracle Coherence desta maneira, respondendo estas. O Coherence é uma suite poderosa para Data Grid e Cache provida pela Oracle e permite a replicação (particionada) de dados em cluster.

Não é minha intenção (nem seria possível) cobrir todos os aspectos da ferramenta, mas sim de oferecer um Overview, um ponto de vista e até mesmo dicas para o uso da ferramenta baseado na minha experiência.

Neste Post trago uma resposta ao menos à primeira pergunta:

Toda vez que uma entrada no cache é atualizada, como e quando devo aplicar tais mudanças para a fonte de dados original (ex.:  Base de Dados)?

A técnica comumente utilizada para escrita simultânea no cache e na fonte de dados é conhecida por Write-Through (veja artigo na Wikipedia). É possível utilizar um DAO conhecedor do Cache que faz um put e um insert em uma tabela, por exemplo. Dessa maneira o Write-Through é feito com o Cache-aside, ou seja o cache participa passivamente neste processo.

O Oracle Coherence utiliza o conceito de CacheStore e oferece a interface com.tangosol.net.cache.CacheStore para onde a operação de persistência é delegada:


public class YourCacheStore implements com.tangosol.net.cache.CacheStore {
   ...
   @Override
   public void store(Object key, Object value) {
   ... // code to actually persist the value.
   }

   @Override
   public void storeAll(Map cached) {
      for (Object key : cached.keySet()) {
        ... //persist it!
      }
   }
}

O CacheStore é uma classe qualquer que conhece como obter e salvar definitivamente as informações para uma entrada no Cache. Logo, não é relevante para o Coherence como o dado é acessado, seja via JDBC, JPA, WebService, RMI, etc. O Coherece delagará a execução para a classe configurada em um cache do tipo read-write-backing-map-scheme:

	<read-write-backing-map-scheme>
		<scheme-name>DB</scheme-name>
		<internal-cache-scheme>
			<local-scheme/>
		</internal-cache-scheme>
		<cachestore-scheme>
			<class-scheme>
				<class-name>com.codemountain.grid.store.YourCacheStore</class-name>
			</class-scheme>
		</cachestore-scheme>
		<write-delay>5s</write-delay>
                <write-batch-factor>0.3</write-batch-factor>
	</read-write-backing-map-scheme>

Note o parâmetro write-delay:5s, isso significa que o Coherence vai iniciar a escrita após o tempo especificado de 5 segundos. Assim passamos a fazer o uso da técnica de Write-Behind, ou seja os dados se mantém consistentes e disponíveis para a aplicação, enquanto num momento futuro o Coherence iniciará uma escrita Assíncrona para o repositório de dados.

Até aqui temos um mecanismo integrado à ferramenta de Cache, garantindo consistência dos dados em cache e em Base de Dados. O Coherence executa o que ele chama de coalescing , ou seja, sucessivas escritas a uma mesma entrada não gerarão diversos updates/inserts para a entrada.

Write-Behind é uma técnica particularmente interessante e pode reduzir drasticamente o acesso a uma base de dados enviando em lote uma quantidade maior de registros alterados ou inseridos. É possível configurar um fator (write-bacth-factor:0.3), tal que, toda entrada cujo tempo de espera para persistência tenha atingido uma percentagem do  tempo total de delay, será enviada em lote para escrita. A formula para o wirte-batch-factor é : (1 – 0.3) * 5 = 3.5s.

Sem esta possibilidade de definir uma janela de tempo, as escritas só aconteceriam num momento diferente do insert da entrada no cache, mantendo a alta carga carga no banco de dados.  Um CacheStore implementado corretamente deve tirar proveito disso e utilizar apenas uma conexão/transação para a escrita do lote através do método storeAll(). Ah! Fique atento as necessidades de negócio e até mesmo acesso de outras aplicações a esta base dedados, estes são pontos determinantes para a adoção desta técnica.

Com o Write-Behind você pode cortar pela metade a quantidade de acesso à base de dados. Numa aplicação onde eu e minha equipe aplicamos o Oracle Coherence, eliminamos um INSERT + SELECT + UPDATE por apenas um INSERT. Ou seja, o dado era criado em memória no cluster, obtido em um momento posterior e então atualizado. Com o Coherence, e as operações ocorrendo em memória, todas as manipulações se traduzem para um único INSERT no final do procedimento. Multiplique 3 acesso à base de dados por 2 milhoes de transações e note que uma operação é muito menos custosa para todo o seu ambiente.

A geração de IDs para registros na base de dados pode ser feita em cluster de forma segura (leia-se consistente) evitando até mesmo um MY_SEQUENCE.nextval.🙂

É importante saber que há também aqueles que não acreditam em Caches como a melhor solução. Como disse Greg Linden: “Camadas de Cache adicionam complexidade ao design, latência para entradas não encontradas no cache, e uso infeficiente de recursos ‘clusterizados’” (Tradução livre minha). Greg ainda advoga a favor da remoção das camadas de cache e transferência de tais máquinas para a camada de banco de dados, que por sua vez deve apostar alto no particionamento e em seus próprios mecanismos de cache.

Ao tomar decisões de design para aplicações que demandam alta disponibilidade, baixar latência e alta performance, esteja ciente das vantagens e desvantagens das diversas topologias e abordagens disponíveis, inclusive o caching.

Todas as informações sobre o produto podem ser encontradas na documentação do próprio produto Oracle Coherence de propriedade da Oracle. Este blog não expressa direta ou indiretamente quaisquer opinião da Oracle.

Written by paulosuzart

novembro 3, 2009 às 12:59 am

Publicado em coherence, escalabilidade, Java, oracle

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4 Respostas

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  1. Muito Bom Artigo! Parabéns! Estou estudando para certificação de coherence e com certeza a leitura deste artigo agregou muito.

    Rafael Icibaci

    maio 17, 2010 at 3:04 pm

    • Obrigado por escrever. Você tem o link para o site dessa certificação? Não conhecia embora tenha trabalhado com o Coherence.

      paulosuzart

      maio 20, 2010 at 6:42 pm

  2. Muito bom mesmo. Estou estudando o Coherence, mas ainda não sei dizer se vai ajudar ou complicar ainda mais.
    De qualquer forma, muito bom este seu artigo.

    Eder Maritns

    fevereiro 18, 2011 at 11:25 pm

    • Que bom que gostou. O Post já é antigo. Já existe uma nova versão do Coherence, mas não muda a coisa drasticamente.
      O ponto é decidir onde usar e como usar, a ferramenta é simplesmente fenomenal.

      Obrigado por comentar.

      paulosuzart

      fevereiro 19, 2011 at 12:11 am


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