推荐学习书目
› Python Cookbook
› Using Google App Engine
推荐下载
› Latest Google App Engine SDK
其他兼容技术
› AppScale
这是一个创建于 5083 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
经常遇到这样的事情：
有很多很多实体，有些实体保存的内容是有效的，有些是无效的。
现在要将那些无效的实体清理掉。
我暂时考虑到如下几点：
1、要判断一个实体是否有效，需要一番计算。
2、从 datastore 获取实体不能超过一定数量，太多了也会造成麻烦。
3、考虑到实体有很多，不可能在一次请求中完成有效性判断，会超时。
所以，要把取实体的工作和判断实体有效性的工作都分成很多次进行。
==设想：
实现的时候，利用 taskqueue 这个东西。
把任务分成两个 Handler ，一个 FetchHandler 用于从 datastore 取得实体；另一个 CleanUpHandler 于判断每个实体的有效性并完成清理。
运行的时候，首先调用 FetchHandler ，取得从 datastore 里边取得一定数量的实体，并获得当前 query 的游标(cursor)，然后将每个实体 key 作为参数通过 CleanUpHandler 加入 taskqueue ，最后将 cursor 作为参数通过 FetchHandler 加入 taskqueue 。
这样，通过先加入 taskqueue 的每个 CleanUpHandler 将每个 key 所代表的实体清理完成后，又通过后加入 taskqueue 的 FetchHandler 根据之前提供的 cursor 取得新一批实体并加入 taskqueue，然后再用新的 cursor 作为参数将 FetchHandler 加入 taskqueue。 这样周而复始，直至 cursor 为空。
==实测：
我用 Twitdao 测试了几次，感觉还能用。
Twitdao 目前大概保存了400多个 access tokens。
每个 access token 必须通过 urlfetch 调用 twitter api 的 account/verify_credentials 方法根据返回的状态判断有效性。而众所周知 urlfetch 效率是非常低的。
实际运行发现，FetchHandler 每次取得大约 60 个实体左右的时候，后台 log 有时会出现叹号，说这个请求需要一点优化；FetchHandler 每次取得大约 40-50 个实体的时候，后台 log 的叹号会减少或消失。
所有 400 多个实体清理完成大约需要几十秒左右(没测，只是后台观察taskqueue的变化)，一眨眼就没了，很快。
==缺点：
1、taskqueue 限量很少(好像是10万次调用)，如果实体很多很多，太容易超限了。我只测试了几次就用掉了1%。
2、跟所有递归迭代的东西一样，必须注意那个退出的条件，稍不注意肯定就会无限自我调用而耗尽资源。
3、CleanUpHandler 只负责清理一个实体，任务有些太轻了，看来需要考虑一次请求清理若干实体才好。
4、。。。
5、...
有很多很多实体，有些实体保存的内容是有效的，有些是无效的。
现在要将那些无效的实体清理掉。
我暂时考虑到如下几点：
1、要判断一个实体是否有效，需要一番计算。
2、从 datastore 获取实体不能超过一定数量，太多了也会造成麻烦。
3、考虑到实体有很多，不可能在一次请求中完成有效性判断，会超时。
所以，要把取实体的工作和判断实体有效性的工作都分成很多次进行。
==设想：
实现的时候，利用 taskqueue 这个东西。
把任务分成两个 Handler ，一个 FetchHandler 用于从 datastore 取得实体；另一个 CleanUpHandler 于判断每个实体的有效性并完成清理。
运行的时候，首先调用 FetchHandler ，取得从 datastore 里边取得一定数量的实体，并获得当前 query 的游标(cursor)，然后将每个实体 key 作为参数通过 CleanUpHandler 加入 taskqueue ，最后将 cursor 作为参数通过 FetchHandler 加入 taskqueue 。
这样，通过先加入 taskqueue 的每个 CleanUpHandler 将每个 key 所代表的实体清理完成后，又通过后加入 taskqueue 的 FetchHandler 根据之前提供的 cursor 取得新一批实体并加入 taskqueue，然后再用新的 cursor 作为参数将 FetchHandler 加入 taskqueue。 这样周而复始，直至 cursor 为空。
==实测：
我用 Twitdao 测试了几次，感觉还能用。
Twitdao 目前大概保存了400多个 access tokens。
每个 access token 必须通过 urlfetch 调用 twitter api 的 account/verify_credentials 方法根据返回的状态判断有效性。而众所周知 urlfetch 效率是非常低的。
实际运行发现，FetchHandler 每次取得大约 60 个实体左右的时候，后台 log 有时会出现叹号，说这个请求需要一点优化；FetchHandler 每次取得大约 40-50 个实体的时候，后台 log 的叹号会减少或消失。
所有 400 多个实体清理完成大约需要几十秒左右(没测，只是后台观察taskqueue的变化)，一眨眼就没了，很快。
==缺点：
1、taskqueue 限量很少(好像是10万次调用)，如果实体很多很多，太容易超限了。我只测试了几次就用掉了1%。
2、跟所有递归迭代的东西一样，必须注意那个退出的条件，稍不注意肯定就会无限自我调用而耗尽资源。
3、CleanUpHandler 只负责清理一个实体，任务有些太轻了，看来需要考虑一次请求清理若干实体才好。
4、。。。
5、...
8 条回复 • 1970-01-01 08:00:00 +08:00
 |
1
julia 2010-12-19 16:58:07 +08:00
学习
|
 |
2
jeeson 2010-12-19 21:27:03 +08:00
加上时间戳，最后的验证/使用时间，多少时间内的不需要再次验证，这样可以减少验证数量
否则，如果你的数据够多，短时间内突发访问，对方(twitter)的服务器要遭殃。万一对方来不及5秒-10秒内响应（URLFetch timeout），你的队列会堵塞、重试 就token数据而言，需要专门验证有效性吗？我觉得使用时发现无效做标志或者清除就好。也可能我没明白 |
 |
3
darasion OP @jeeson 如果使用时验证，响应可能会很慢。
urlfetch 相对别的服务特别慢。比访问datastore数据似乎要慢很多。所以我认为使用时应尽量减少使用时访问 twitter api 的次数。 另外全世界访问 twitter api 的应用那么多，一定不会在乎我这一个小小的应用，如果真的因为我造成twitter服务器遭殃，那我就太荣幸了。呵呵。 再说，任务队列是可以通过 queue.yaml 调整执行频度的，GAE限制死了，不必担心什么太多突发请求。每次入队的任务数量也可以通过 FetchHandler 来调整每次取出实体的数量来限制，这样队列中总能保持有限数量的任务而不会冒漾。 触发批量清理过程，可以设置cron来找个没人访问的时候进行，或者自己手动也可以。 |
|
4
jeeson 2010-12-19 22:38:56 +08:00
@darasion 我不确定是否理解你的意思
如果是OAuth，除非用户取消了授权，否则会一直有效。而如果无效，访问的时候，会得到一个401 Unauthorized的错误，把这个token做无效标识就好 URLFetch 是远程请求，当然很慢 :) |
|
5
darasion OP @jeeson 光是判断 401 不行。
因为如果一个用户 protect 了它自己的推。而持有 token 的用户并没有通过这个用户的验证，那么这个这个持有token的用户用他的 token 访问 statuses/user_timeline 的时候仍然会返回 401 。即便这token是有效的。 所以并不是只有当 token 无效时返回才返回 401 。 |
 |
6
jorakura 2010-12-20 10:38:07 +08:00
> 1、taskqueue 限量很少(好像是10万次调用)，如果实体很多很多，太容易超限了。我只测试了几次就用掉了1%。
我这边显示：20,000,000 |
 |
8
Livid MOD MapReduce。
V2EX 用来清理数据的办法，源代码里有。 |
Select Language