Как можно оптимизировать большое количество запросов, генерируемых одним пользователем для секундомера, и сохранять эти данные в базе данных? Может быть полезным использование NoSQL базы данных вместо реляционной? Следует ли внедрить websocket соединение или использовать брокера типа Kafka для управления данными приложения? Какие другие эффективные методы оптимизации запросов с большой нагрузкой на сервер можно применить?
Для улучшения производительности сервера при обработке большого количества запросов можно применить следующие методы: 1. Масштабирование сервера: использование кластеризации серверов или облачных решений для распределения нагрузки и увеличения пропускной способности. 2. Оптимизация кода: избегать ненужных запросов к базе данных, использовать кэширование, асинхронное выполнение запросов и другие техники для оптимизации работы приложения. 3. Использование NoSQL базы данных: в некоторых случаях использование NoSQL базы данных может быть более эффективным, чем реляционная база данных, для хранения и обработки большого объема данных. 4. Использование WebSocket соединения или брокера сообщений типа Kafka: для управления данными приложения и обмена сообщениями между компонентами приложения можно использовать WebSocket соединение или брокера сообщений, что может улучшить производительность и масштабируемость приложения. 5. Кэширование данных: использование кэширования данных в памяти сервера или во внешних кэш-хранилищах может значительно снизить нагрузку на сервер и ускорить обработку запросов. 6. Оптимизация инфраструктуры: настройка и оптимизация инфраструктуры сервера, включая использование CDN, балансировщиков нагрузки, мониторинга производительности и других инструментов, может помочь повысить производительность сервера при большой нагрузке. 7. Параллельное выполнение запросов: использование механизмов параллельного выполнения запросов и распределенных вычислений для эффективной обработки большого количества запросов одновременно. Применение вышеперечисленных методов, в зависимости от специфики приложения и требований к производительности, поможет оптимизировать обработку большого количества запросов на сервере.
Как понял схема данных следующая:
- Есть замер времени - отедльный объект со своим ID
- У каждого замера времени есть список штампов - конкретного времени
- Эти штампы создают пользователи - отправляют запросы
Для данного кейса мне видится такое решение:
- Используем Redis в качестве БД
- Для ID замеров используем snowflake
- Тип данных Redis для замеров - list (список)
- В каждом списке храним эти штампы - строка или unix timestamp (неважно)
Таким образом, на каждый запрос просто добавляем новый элемент в этот список.
Redis хорошо выдерживает высокую нагрузку + его можно масштабировать.
Благодаря snowflake можно горизонтально мастшабировать свои сервисы.
Также, ты указал websocket - здесь как хочешь. Но в .NET есть реализация Redis которая использует мультиплексирование - здесь он будет уместен.
Интересная задача, и если прям про высокую нагрузку говорить, то действительно лучше использовать in-memory базу типа Redis как предлагали выше. Для безопасности можно ее периодически копировать в обычную базу на диске.
2йвариант, если хочется меньше заморачиваться - выбрать облачную бд, которую просто масштабируешь под свои нагрузки и не пытаешься вникнуть, как это сделано. Потипу DTU-based бд в Azure.
Ну а само веб приложение - горизонтальное масштабирование, т.е. много экзепляров приложения + балансер нагрузки, которые лезут все в одну и туже базу.