באפליקציות רבות בזמן אמת יש מסמכים שמשמשים כמספרים. לדוגמה, אפשר ספירת 'לייקים' בפוסט, או 'מועדפים' לגבי פריט ספציפי.
ב-Cloud Firestore, אי אפשר לעדכן מסמך אחד בקצב בלתי מוגבל. אם יש לך מונה שמבוסס על מסמך יחיד ומתבצעים בתדירות גבוהה מספיק פעמים, בסופו של דבר תוצג תחרות לגבי העדכונים במסמך. עדכונים למסמך יחיד
פתרון: מונים מבוזרים
כדי לתמוך בעדכוני נגדיים תכופים יותר, אפשר ליצור מונה מבוזר. כל מונה הוא מסמך עם אוסף משנה של "פיצולים", והערך של המונה הוא סכום ערכי הפיצולים.
תפוקת הכתיבה גדלת באופן לינארי עם מספר הפיצולים, כך מונה עם 10 פיצולים יכול לטפל פי 10 בכמות גדולה יותר מכתיבה רגילה.
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/${NUM} @interface FIRShard : NSObject @property (nonatomic, readonly) NSInteger count; @end @implementation FIRShard - (instancetype)initWithCount:(NSInteger)count { self = [super init]; if (self != nil) { _count = count; } return self; } @end
Kotlin+KTX
// counters/${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. כדאי לעיין בקטע הקוד של ההגדלה הנגדית למטה.
Go
PHP
לא רלוונטי. כדאי לעיין בקטע הקוד של האתחול הנגדי 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+KTX
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. כדאי לעיין בקטע הקוד של ההגדלה הנגדית למטה.
Go
PHP
C#
Ruby
כדי להגדיל את המונה, בוחרים פיצול אקראי ומגדילים the count:
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+KTX
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
Go
PHP
C#
Ruby
כדי לקבל את הספירה הכוללת, שולחים שאילתה על כל הפיצולים וסכם את שדות ה-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+KTX
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
Go
PHP
C#
Ruby
מגבלות
הפתרון שמוצג למעלה הוא דרך גמישה ליצירת ספירות משותפות ב-Cloud Firestore, אבל חשוב לדעת על המגבלות הבאות:
- מספר הפיצולים – מספר הפיצולים קובע את הביצועים של מונה מבוזר. עם מעט מדי פיצולים, חלק מהעסקאות ייתכן שיהיה צורך לנסות שוב לפני הצלחה, דבר שיאט את הכתיבה. עם יותר מדי ומפוצלים, הקריאה נהיית איטית יותר ויקרה יותר. כדי לצמצם את עלות הקריאה, אפשר לשמור את הסכום הכולל של המונה במסמך סיכום נפרד שמתעדכן בקצב איטי יותר, ולאפשר ללקוחות לקרוא מהמסמך הזה כדי לקבל את הסכום הכולל. החסרון הוא הלקוחות יצטרכו להמתין לעדכון של מסמך-העל, של חישוב הסכום הכולל על ידי קריאת כל הפיצולים מיד אחרי
- עלות – העלות של קריאת ערך מונה עולה באופן לינארי עם מספר פיצולים, כי יש לטעון את כל אוסף המשנה של המפוצים.