D 的个人博客

自从 GAE 毕业后，新的计费模型开始了实行。

新版的计费模型主要瓶颈在于数据库操作次数，特别是读操作（Datastore Read Operations）以及“密集”操作（Datastore Small Operations）。

配额

在官方文档 Limits 中对于数据操作的描述如下：

* Hight-Level 对应的其实是 Low-level APIs 调用

目前的免费配额情况：

从中我们可以得知，正真的瓶颈是 Read 操作，因为一天只能有 5 万次调用。

特别是条件查询，假设返回结果集大小为 N，则实际是进行了 1 Read + N 次 Read 操作（1 Read + N per entity returned）。

读操作

例如 B3log Solo 首页渲染，文章列表部分用的是一个条件查询：

final Query query = new Query().setCurrentPageNum(currentPageNum).
                    setPageSize(pageSize).
                    addFilter(Article.ARTICLE_IS_PUBLISHED,
                              FilterOperator.EQUAL, PUBLISHED).
                    addSort(Article.ARTICLE_PUT_TOP, SortDirection.DESCENDING);

查询页号为 currentPageNum 的、页最多显示 pageSize 条记录、文章必须是已发布的、按置顶排序的文章列表。

假设满足条件的文章为 15 篇，则这次查询一共调用 16 次 Read 操作。

分页

分页需求是大多数应用的基础需求之一，分页所必须的参数是：

• 页大小
• 总记录数

然后我们可以计算出这两个参数计算出总页数（pageCount = ceil(sum/pageSize)），以便进行分页控制。

其中总记录数就是符合查询条件的结果集大小。GAE 上我们可以使用 count API。

但是，count API 有个严重损耗配额的问题，count 执行相当于使用 keys 进行查询遍历。

假设满足查询条件的总记录数为 N，那么一次 count 调用相当于执行了 1 Read + N Small 次操作。

而通常情况下，N 会比较大。比如前面文章列表查询的例子中，如果我有 1,000 篇发布了的文章，那么一次 count 调用相当于使用了 1 Read + 1000 Small 操作配额。

也就是说，在不考虑缓存的情况下，访问有 1,000 篇文章博客的首页至少需要花费 2% 的 Small 配额，50 次请求今天的免费配额就玩完了。

优化策略

在 《GAE Java 应用性能优化》 一文中提到了缓存 HTML 页面以及缓存数据查询结果，这是比较通用的做法。而应用本身也需要考虑优化设计：

维护条件查询的总记录计数

还是以前面文章列表查询的例子来看，如果应用维护了已发布文章的总数，那也就不必调用 count 接口了，而只需要查询这个总数（1 Read）。

隐式分页

也可以换个思路，对于查询量大的地方使用隐式分页，也就是不计算完整的分页结果，而只是提供“下一页”/“上一页”的请求入口。

结论

新的计费模型让一些没有足够优化的 GAE 应用瞬间倒下，即使是在实现上进行了足够优化的应用，也必须在功能上进行一定的精简，否则要想完全使用免费配额也是不可能的。

在应用设计之初就应该考虑尽量少的依赖数据 API（例如 count），能在应用中维护的数据就应该维护住，虽然这可能比较繁琐，但这也为将来的优化提供了数据支撑。

另外，我觉得我们也应该为使用 GAE 而付费 ;-)