Świetna – właśnie – prezentacja, polecam:

W poprzednim poście pisałem iż czas życia instancji aplikacji w kontenerze GAE jest bardzo ograniczony ? aplikacja ładowana jest w momencie zapytania ? pozostaje w pamięci przez krótki czas ? o ile nie nadejdzie kolejne zapytanie.
Przy małym ruchu powoduje to w praktyce ładowanie aplikacji dla każdego zapytania – używając np. Springframework powoduje to kilkunasto sekundowe opóźnienie w obsłudze zapytania ? co jest niedopuszczalne.
Jak na razie jedynym rozwiązaniem, choć nie jestem w 100% przekonany, iż można założyć, że kolejne zapytanie zostanie obsłużone przez tą samą instancję, a po drugie zjada to …

Zanim zdecydujesz się na Google App Engine warto wiedzieć o pewnych przypadłościach i zastosowanych rozwiązaniach.

[-] Zapytania do Datastore mogą zwrócić jedynie do 1000 rekordów, zespół GAE pracuje nad propozycją kursora, który będzie pozwalał na iteracje po większej ilości danych.
[--] Duże limitacje GQL – w sortowaniu oraz użyciu operatorów. Szczegóły można przeczytać tutaj.
[---] Znaczne zużycie API CPU dla zapisu i odczytu danych z Datastore, zwłaszcza gdy ich hierarchia jest dość głęboka (więcej na ten temat w moim poprzednim poście – i o rozwiązaniu używając pola Serializowalnego).
[-] Długi czas tworzenia indeksów – …

W poprzednim poście napisałem o problemach z niebywale dużym zużyciem CPU podczas operacji zapisu do datastore Google App Engine. Od kilku dni zastanawiałem się, jak zaradzić temu problemowi – rozwiązanie znalazłem i zaimplementowałem dosłownie przed chwileczką.
Struktura rekordu z danymi zapisywany podczas zapytania do API była dość rozgałęziona – coś w stylu drzewa o 3 poziomach na drugim poziomie około 3-4 rekordów – na kolnym po około 2-3 dla każdego elementu z poziomu wyżej. Co ważne, żaden z elementów poniżej głównego rekordu nie był używany w zapytaniach.

Bawiąc się z małym projektem aplikacji dla Google App Engine doszedłem do różnych interesujących wniosków.
Jednym z ciekawszych jest użycie CPU – i bynajmniej nie CPU generowanego przez kod samej aplikacji – a CPU użyte przez datastore (jak wywnioskować można z panelu administracyjnego – około 90% użycia CPU jest generowane przez API Calls CPU).
Konsumowane jest ono w dość dużym tempie. Moja przykładowa aplikacja zapisuje pewne dane przy zapytaniu przesłanym do API. Zapytanie takie może zapisać/uaktualnić około (oszacowane manualnie na podstawie definicji modelu klas danych) 20 wierszy, musi załadować również dwa troszkę …