Записочки Java Бэкендера

Пример Представим себе БД услуг барбершопа в Южном Бутово. Данные лежат в одной табличке в PostgreSQL и используются внутренней системой для составления расписания мастеров, расчета премий и т. д. Бородачей в Бутово оказалось сильно больше, чем предполагалось в изначальном бизнес-плане. Владельцам барбершопа пришлось выкупить соседний спортзал и нанять еще 100 барберов. Бизнес процветает. Роскошные бороды заполонили Бутово. Однако, БД начала подводить: • из-за выхода из строя сервера БД 400...

PostgreSQL стал тормозить? Давай разбираться! Установка экстеншенов Для получения необходимой инфы, нужно поставить 2 extension: CREATE EXTENSION pg_stat_statements; CREATE EXTENSION pg_stat_kcache; Есть 2 ментальных ловушки Не хочу еще больше грузить бедную БД Оба этих расширения создают несколько системных табличек и вьюшек, в которые скидывается инфа о выполнении запросов. Звучит страшно? На практике при нагрузке 5000 запросов/сек включение этих экстеншенов никак не повлияло ни на CPU, ни на latency...

Проблема У тебя есть сервер в продакшене. Он успешно работает какое-то время. Но ты стал замечать, что • раз в минуту он уходит в себя на пару секунд • через неделю работы падает с OutOfMemoryError • любые другие симптомы, которые намекают на проблемы с утилизацией памяти Значит пора уже разобраться со своим garbage collector. Тем более, что это совсем не сложно! План такой 1. Включаем специальные флажки JVM при следующем редеплое, чтобы она писала логи GC 2. Закачиваем логи на специальный бесплатный сайт gceasy...

Коротко о Mark-Sweep Чтобы чистить ненужные объекты GC делает так: 1. Обходит граф всех объектов в хипе (heap) и помечает их 2. Не помеченные объекты никто не использует - их можно удалить. Пример кода Рассмотрим такой код: Так будет выглядеть дерево зависимостей для каждого телефона Nokia. Коротко о поколениях Чтобы каждый раз не обходить полностью весь граф объектов, GC разделяет объекты на поколения: Объекты из Old generation хранятся в Old регионе GC. Объекты из Young generation хранятся в регионах Eden или Survivor...

Пример задачи: У нас есть сайт по учёту павлинов всего мира. Он неожиданно для всех стал безумно популярным и мы хотим масштабироваться. Мы храним информацию о павлинах в PostgreSQL в таблице peacock: * Новые павлины рождаются примерно 1 раз в секунду. * Различные запросы по этой таблице выполняются около 100 раз в секунду. Наш PostgreSQL спокойно выдерживает такую нагрузку. Но тут мы решили добавить на главную страницу сайта диаграмму распределения павлинов по зонам в стране пользователя в реальном времени...