আপনি Apigee Edge-এর ডকুমেন্টেশন দেখছেন।
Apigee X ডকুমেন্টেশন .info- তে যান।
Apigee Edge ডেটাকে স্থায়ীভাবে সংরক্ষণ এবং দ্রুত পুনরুদ্ধারের জন্য রানটাইমে ক্যাশে সংরক্ষণ করার সুবিধা প্রদান করে।
- ডেটা প্রাথমিকভাবে মেসেজ প্রসেসরের ইন-মেমরি ক্যাশে সংরক্ষিত হয়, যা L1 ক্যাশে নামে পরিচিত।
- JVM মেমরির শতাংশ হিসাবে L1 ক্যাশের জন্য সংরক্ষিত মেমরির পরিমাণ দ্বারা এটি সীমাবদ্ধ থাকে।
- ক্যাশ করা এন্ট্রিগুলো পরবর্তীতে L2 ক্যাশে সংরক্ষিত হয়, যা সকল মেসেজ প্রসেসরের জন্য অ্যাক্সেসযোগ্য। আরও বিস্তারিত তথ্য নিচের অংশে পাওয়া যাবে।
- L2 ক্যাশে এন্ট্রি সংখ্যার উপর কোনো নির্দিষ্ট সীমা নেই, তবে ক্যাশ করা যায় এমন এন্ট্রির সর্বোচ্চ আকার ২৫৬ কিলোবাইটে সীমাবদ্ধ। সর্বোত্তম পারফরম্যান্সের জন্য ২৫৬ কিলোবাইট ক্যাশ সাইজই সুপারিশ করা হয়।
অ্যান্টিপ্যাটার্ন
এই নির্দিষ্ট অ্যান্টিপ্যাটার্নটি Apigee Edge প্ল্যাটফর্মের মধ্যে বর্তমান ক্যাশে আকারের সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করার পরিণতি নিয়ে আলোচনা করে।
যখন ২৫৬ কেবি-র বেশি ডেটা ক্যাশ করা হয়, তখন তার ফলাফলগুলো নিম্নরূপ:
- প্রতিটি মেসেজ প্রসেসরে প্রথমবারের জন্য সম্পাদিত API অনুরোধগুলিকে মূল উৎস (পলিসি বা টার্গেট সার্ভার) থেকে স্বাধীনভাবে ডেটা সংগ্রহ করতে হবে, কারণ ২৫৬ কেবি-র বেশি আকারের এন্ট্রিগুলি L2 ক্যাশে উপলব্ধ থাকে না।
- L1 ক্যাশে বড় আকারের ডেটা (> ২৫৬ কেবি) সংরক্ষণ করলে তা প্ল্যাটফর্ম রিসোর্সের উপর বেশি চাপ সৃষ্টি করে। এর ফলে L1 ক্যাশ মেমরি দ্রুত ভরে যায় এবং অন্যান্য ডেটার জন্য কম জায়গা উপলব্ধ থাকে। ফলস্বরূপ, ডেটা ততটা কার্যকরভাবে ক্যাশ করা সম্ভব হয় না, যতটা করা উচিত।
- মেসেজ প্রসেসরগুলিতে ক্যাশ করা এন্ট্রিগুলি নির্ধারিত সংখ্যায় পৌঁছালে মুছে ফেলা হবে। এর ফলে সংশ্লিষ্ট মেসেজ প্রসেসরগুলিতে মূল উৎস থেকে ডেটা পুনরায় সংগ্রহ করা হয়।
প্রভাব
- ২৫৬ কেবি-র চেয়ে বড় আকারের ডেটা L2/পার্সিস্টেন্ট ক্যাশে সংরক্ষণ করা হবে না।
- মূল উৎসে (সেটা পলিসি বা টার্গেট সার্ভার যাই হোক না কেন) ঘন ঘন কল করার ফলে এপিআই অনুরোধগুলোর লেটেন্সি বেড়ে যায়।
সর্বোত্তম অনুশীলন
- সর্বোত্তম পারফরম্যান্স পেতে ক্যাশে ২৫৬ কেবি-র কম আকারের ডেটা সংরক্ষণ করা শ্রেয়।
- যদি ২৫৬ কেবি-র বেশি ডেটা সংরক্ষণ করার প্রয়োজন হয়, তাহলে নিম্নলিখিত বিষয়গুলো বিবেচনা করুন:
- বৃহৎ ডেটা সংরক্ষণের জন্য যেকোনো উপযুক্ত ডেটাবেস ব্যবহার করা
অথবা
- ডেটা সংকুচিত করা
- বৃহৎ ডেটা সংরক্ষণের জন্য যেকোনো উপযুক্ত ডেটাবেস ব্যবহার করা