Статьи

Алгоритм хай-лоу

Апрель 14, 2019

Вступление

В моем предыдущем посте я говорил о различных стратегиях идентификатора базы данных, которые необходимо учитывать при разработке модели базы данных. Мы пришли к выводу, что последовательности базы данных очень удобны, потому что они гибки и эффективны для большинства случаев использования.

Но даже с кэшированными последовательностями , приложению требуется двустороннее обращение к базе данных для каждого нового значения последовательности. Если вашим приложениям требуется большое количество операций вставки на транзакцию, распределение последовательности может быть оптимизировано с помощью алгоритма hi / lo.

Алгоритм хай-лоу

Алгоритмы hi / lo разбивают область последовательностей на группы «hi». «Привет» значение назначается синхронно. Каждой группе «hi» дается максимальное количество записей «lo», которые могут быть назначены в автономном режиме, не беспокоясь о параллельных повторяющихся записях.

  1. Токен «hi» назначается базой данных, и два одновременных вызова гарантированно видят уникальные последовательные значения
  2. После получения токена «hi» нам нужен только «incrementSize» (количество записей «lo»)
  3. Диапазон идентификаторов задается следующей формулой:

    4. латекс

    и значение «lo» будет взято из:

    latex1

    начиная с:

    latex2

  4. Когда используются все значения «lo», выбирается новое значение «hi» и цикл продолжается

Здесь вы можете получить пример двух одновременных транзакций, каждая из которых вставляет несколько сущностей:

hi_lo_algorithm

Проверка теории

Если у нас есть следующий объект:

01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
14
15
16
@Entity
public class Hilo {
 
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.SEQUENCE, generator = "hilo_sequence_generator")
    @GenericGenerator(
            name = "hilo_sequence_generator",
            strategy = "org.hibernate.id.enhanced.SequenceStyleGenerator",
            parameters = {
                    @Parameter(name = "sequence_name", value = "hilo_seqeunce"),
                    @Parameter(name = "initial_value", value = "1"),
                    @Parameter(name = "increment_size", value = "3"),
                    @Parameter(name = "optimizer", value = "hilo")
            })
    @Id
    private Long id;
}

Мы можем проверить, сколько обходов последовательности базы данных выдается при вставке нескольких объектов:

01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
14
@Test
public void testHiloIdentifierGenerator() {
    doInTransaction(new TransactionCallable<Void>() {
        @Override
        public Void execute(Session session) {
            for(int i = 0; i < 8; i++) {
                Hilo hilo = new Hilo();
                session.persist(hilo);
                session.flush();
            }
            return null;
        }
    });
}

Какие элементы генерируют следующие SQL-запросы:

01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
Query:{[call next value for hilo_seqeunce][]}
Query:{[insert into Hilo (id) values (?)][1]}
Query:{[insert into Hilo (id) values (?)][2]}
Query:{[insert into Hilo (id) values (?)][3]}
Query:{[call next value for hilo_seqeunce][]}
Query:{[insert into Hilo (id) values (?)][4]}
Query:{[insert into Hilo (id) values (?)][5]}
Query:{[insert into Hilo (id) values (?)][6]}
Query:{[call next value for hilo_seqeunce][]}
Query:{[insert into Hilo (id) values (?)][7]}
Query:{[insert into Hilo (id) values (?)][8]}

Как видите, у нас есть только 3 последовательных вызова для 8 вставленных объектов. Чем больше сущностей вставит транзакцию, тем нам потребуется больший прирост производительности, который мы получим благодаря уменьшению количества обращений к последовательности базы данных.

Ссылка: Алгоритм hi / lo от нашего партнера JCG Влада Михалча в блоге Влада Михалча .
52
Share: