Skip to main content

Azure AppFabric Cache API

Nu de mult a fost lansat CTP pentru Azure AppFabric Caching. In ultima perioada am început sa studiez API-ul acestuia mai în detaliu. O sa încerc în urmatoarele rânduri sa trec în revista API-ul acestuia si sa fac highlight la cea ce ii mai important.
In primul rand este bine de stiut ca Azure AppFabric nu este totuna cu Windows Server AppFabric. Chiar daca cele doua se aseamana, acestea au assembly-uri diferite pe partea de client. Totodata nu avem posibilitatea sa facem switch intre Windows Server AppFabric si Azure AppFabric. API-ul care îl ofera Azure în acest moment nu este atât de larg, partea de notificari si regiuni înca nu este suportata în întregime.
Am scris într-un post trecut modul în care trebuie sa se configureze Azure AppFabric. In momentul în care am configurat cache-ul în cloud, acesta ne pune la dispozitie sectiunea care trebuie sa adaugam în fisierul de configurare (aceasta v-a contine inclusiv token-ul de autentificare). http://vunvulearadu.blogspot.com/2011/03/outputcache-in-windows-azure-folosind.html
In cache putem sa punem orice fel de obiect serializabil. In acest moment dimensiunea maxima a unui obiect poate sa fie de 8MB, dar aceasta valoare se poate schimba.
Pentru a putea folosii un obiect de tip Datacache trebuie sa folosim factory-ul DataCacheFactory. Acesta poate sa primeasca în constructor un obiect de tip DataCacheFactoryConfiguration, prin intermediul caruia se poate configura cache-ul.
Pe partea de configurare cred ca merita sa mentionez faptul ca în mod default, un obiect expira în cache dupa 10 minute, daca nu este setata o alta valoare, iar în cazul în care salvati în cache foarte mult text putem sa ne folosim de flag-ul IsCompressionEnabled. O setare care nu trebuie niciodata sa ne scape, este MaxConnectionsToServer. In functie de dimensiunea instantei pe care rulam aceasta valoare trebuie aleasa cu grija.
Odata ce avem o instanta a unui obiect de tip DataCacheFactory, putem sa obtinem orice cache pe baza numelui. Cache-ul default are numele "default" si se poate obtine prin metoda GetDefaultCache(). Pentru a obtine un cache pe baza numelui trebuie sa apelam metoda GetCache(numeCache).
DataCacheFactory citeste toata partea de configurarea din fisierul de configurare, dar daca dorim putem sa specificam si din cod aceste date (de exemplu token-ul de autentificare).
Mai jos, puteti sa gasiti un exemplu unde cream un DataCacheFactory, iar apoi obtinem o referinta la cache-ul default:
 DataCacheFactoryConfiguration dataCacheConfig = new DataCacheFactoryConfiguration()
{
RequestTimeout = new TimeSpan(0, 0, 60),
};
dataCacheFactory = new DataCacheFactoru(dataCacheConfig);
DataCache defaultCache = dataCacheFactory.GetDefaultCache();
Nu trebuie sa uitam ca daca adaugam un obiect intr-un cache, acesta nu o sa fie vizibil in celelalte cache-uri, asa ca aveti grija pe ce cache executati put si get.
In cazul în care vrem sa folosim si un cache-ul local putem sa îl cream în felul urmator:
 DataCacheFactoryConfiguration dataCacheConfig = new DataCacheFactoryConfiguration()
{
RequestTimeout = new TimeSpan(0, 0, 60),
LocalCacheProperties = new DataCacheLocalCacheProperties(5, new TimeSpan(0, 0, 10),
DataCacheLocalCacheInvalidationPolicy.TimeoutBased)
};
Mai sus avem un cache local, care poate sa stocheze maxim 5 obiecte. In momentul in care vrei sa luam din cache un obiect, acesta este cautat in cache-ul local, iar versiunea este verificata. Daca acesta nu este gasit obiectul urmeaza sa fiu cautat in cache-ul de pe cloud.
Înainte sa trecem la modul în care un obiect se poate adauga sau extrage din cache trebuie sa stim ca Azure AppFabric cache suporta doua tipuri de concurenta:
  • Optimist
  • Pesimist
In cazul în care lucram cu modelul optimist, în momentul în care luam un obiect din cache un version number vine însotit cu acesta. In momentul în care editam acest obiect si vrem sa facem update, version number poate sa fie specificat.
Pentru modelul pesimist, lucrurile stau diferit. In momentul în care se face get pe un obiect, se face automat si lock pe acest obiect pana când nu mai este nevoie de el. Dar trebuie avut grija cum este folosit acest model, deoarece lock-ul o sa fie valabil doar pentru cei care folosesc acelasi mecanism de concurenta. Pe obiectul pe care s-a facut lock se va putea face oricând update prin modelul optimist (nu e tocmai nice).
dataCache.Add("currentUser",user);    //Adauga un cache obiectul user.
var user = dataCache.Get("currentUser"); // Se obtine obiectul "currentUser" din cache.
user = dataCache["currentUser"];
user = dataCache.GetCacheItem("currentUser");
user = dataCache.GetAndLock("currentUser", TimeSpan.FromSeconds(10), out lockHandlerUser); // Se obtine un obiect din cache prin modelul pesimist, pentru obiectul dat se face un lock timp de 10 secunde;
Daca mai sus am vazut cum se poate adauga sau obtine un element din cache mai jos o sa prezint 2 mecanisme prin care putem sa stergem obiecte din cache:
dataCache.Remove("currentUser");
datacache["currentUser"] = null;
In cazul in care vrem adaugam un element in cache si sa controlam timpul de expirare putem sa facem acest lucru prin intermediul metodei Put:
dataCache.Put("currentUser",user,TimeSpan.FromMinutes(100);
Metoda Put poate sa fie folosita si pentru a face update la un element care este deja in cache. In cazul in care avem doua instante a unui obiect din cache si incercam sa facem put pentru fiecare in parte fara sa verificam versiunea, cel de-al doilea put nu o sa se termine cu succes, deoarece versiunea este prea vechie:
DataCacheItem dci1 = dataCache.GetCacheItem("currentUser");
DataCacheItem dci2 = dataCache.GetCacheItem("currentUser");
dataCache.Put("currentUser", new User(),dci1.Version);
dataCache.Put("currentUser", new User(), dci2.Version); // Acest Put esueaza.
Daca nu folosim versiunea atunci ambele update-uri s-ar termina cu succes. Acesta a fost modelul optimist de concurenta. In cazul modelului pesimis, lucrurile sunt destul de clare cand si cine poate sa faca update. Nu uitati doar daca mergeti pe modelul pesimist atunci orice consumator trebuie sa foloseasca API-ul specific pentru acest model:
  • GetAndLock
  • PutAndUnlock
Cam astea sunt cele mai importante lucruri pe care trebuie sa le stim despre Azure AppCache. Maine o sa vedem cum putem sa avem sesiune în Azure AppCache si cum ne putem folosii de ea.

Comments

Popular posts from this blog

Windows Docker Containers can make WIN32 API calls, use COM and ASP.NET WebForms

After the last post , I received two interesting questions related to Docker and Windows. People were interested if we do Win32 API calls from a Docker container and if there is support for COM. WIN32 Support To test calls to WIN32 API, let’s try to populate SYSTEM_INFO class. [StructLayout(LayoutKind.Sequential)] public struct SYSTEM_INFO { public uint dwOemId; public uint dwPageSize; public uint lpMinimumApplicationAddress; public uint lpMaximumApplicationAddress; public uint dwActiveProcessorMask; public uint dwNumberOfProcessors; public uint dwProcessorType; public uint dwAllocationGranularity; public uint dwProcessorLevel; public uint dwProcessorRevision; } ... [DllImport("kernel32")] static extern void GetSystemInfo(ref SYSTEM_INFO pSI); ... SYSTEM_INFO pSI = new SYSTEM_INFO(

Azure AD and AWS Cognito side-by-side

In the last few weeks, I was involved in multiple opportunities on Microsoft Azure and Amazon, where we had to analyse AWS Cognito, Azure AD and other solutions that are available on the market. I decided to consolidate in one post all features and differences that I identified for both of them that we should need to take into account. Take into account that Azure AD is an identity and access management services well integrated with Microsoft stack. In comparison, AWS Cognito is just a user sign-up, sign-in and access control and nothing more. The focus is not on the main features, is more on small things that can make a difference when you want to decide where we want to store and manage our users.  This information might be useful in the future when we need to decide where we want to keep and manage our users.  Feature Azure AD (B2C, B2C) AWS Cognito Access token lifetime Default 1h – the value is configurable 1h – cannot be modified

What to do when you hit the throughput limits of Azure Storage (Blobs)

In this post we will talk about how we can detect when we hit a throughput limit of Azure Storage and what we can do in that moment. Context If we take a look on Scalability Targets of Azure Storage ( https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/storage-scalability-targets/ ) we will observe that the limits are prety high. But, based on our business logic we can end up at this limits. If you create a system that is hitted by a high number of device, you can hit easily the total number of requests rate that can be done on a Storage Account. This limits on Azure is 20.000 IOPS (entities or messages per second) where (and this is very important) the size of the request is 1KB. Normally, if you make a load tests where 20.000 clients will hit different blobs storages from the same Azure Storage Account, this limits can be reached. How we can detect this problem? From client, we can detect that this limits was reached based on the HTTP error code that is returned by HTTP