Google App Engine上的CPU帶寬是否太貴或是我的代碼？

我想基準GAE讀取性能。正在從數據存儲中獲取大約10,000個實體。這些實體包含3個屬性名稱（約16個字符），描述（約130個字符）和時間戳。沒有什麼特別大的。Google App Engine上的CPU帶寬是否太貴或是我的代碼？

這是我看到：

上的平均約需11秒讀取10k的實體。不確定這是否被認爲是快速，緩慢或合理，但無論如何都不太刺激。

更有趣的發現是CPU測光。 執行此讀取操作100次會消耗大約3.0個CPU小時。成本是0.30美元。

鑑於此處沒有CPU密集型算法，難道它不會使GAE的CPU帶寬相當昂貴嗎？（肯定的是，它配備了全天候SYS-管理員在Python腳本等等等等，但仍形式...）

或者是這個東西在我的Java代碼：

2010-08-27 akirekadu

這對我來說聽起來不合理，通過互聯網每秒1000個實體對象......通過互聯網選擇3500個實體（每個包含比您的示例更多的數據）的快速測試花費了大約三秒鐘。你知道有多少數據正在傳輸嗎？ – darri 2010-08-27 15:53:27

@darri，「數據存儲」是內部GAE設施 – 2010-08-27 16:43:43

（a）我提到的*時間不包括網絡往返。閱讀實體需要花費時間（並構建HTML代碼）。（b）所提取的數據大致爲3 MB。 – akirekadu 2010-08-27 16:48:09

這是不是你的代碼，我相信你的結果。在我們自己的實驗中，我們發現在CPU配額方面，檢索和（特別是）存儲是非常昂貴的操作。

我們注意到：

索引是昂貴的。如果你寫的不僅僅是閱讀，而且對你的索引要小心。確保你知道模型屬性的indexed=False屬性，並密切關注自動生成到index.yaml中的內容。
如果您閱讀的內容比寫作內容多，那麼大量的多指標可能會有意義。儘可能使用memcache。如果它們有意義，請使用實體組。
應用程序引擎API爲您提供了提高效率的工具。他們很重要。如果您正在編寫100行，則使用單個bulk put（）與100個獨立put（）調用將大大減少CPU使用量。

如果你的程序是要經常進行大讀爲你所描述，您不妨選擇不同的解決方案（例如，像Slicehost或一個的Linode VPS）或不同的數據模型。每個應用程序都有不同的需求，WRT磁盤，CPU，內存等，因此我將後臺計算作爲練習讀者。

HTH！

2010-08-29 17:38:09 Max

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