Skip to content

hardcode-dev/rails-optimization-task3

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

6 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Задание №3

В этом задании вам предлагается оптимизировать учебное rails-приложение.

Для запуска потребуется:

  • ruby 2.6.3
  • postgres

Запуск и использование:

  • bundle install
  • bin/setup
  • rails s
  • open http://localhost:3000/автобусы/Самара/Москва

Описание учебного приложения

Зайдя на страницу автобусы/Самара/Москва вы увидите расписание автобусов по этому направлению.

Что оптимизировать

A. Импорт данных

При выполнении bin/setup в базу данных загружаются данные о рейсах из файла fixtures/small.json

Сама загрузка данных из файла делается очень наивно (и не эффективно).

В комплекте с заданием поставляются файлы

  • example.json
  • small.json (1K трипов)
  • medium.json (10K трипов)
  • large.json (100K трипов)

Нужно оптимизировать механизм перезагрузки расписания из файла так, чтобы он импортировал файл large.json в пределах минуты.

rake reload_json[fixtures/large.json]

Для импорта этого объёма данных

  • вам может помочь гем https://github.com/zdennis/activerecord-import
  • избегайте создания лишних транзакций
  • профилируйте скрипт импорта изученными инструментами и оптимизируйте его!

Б. Отображение расписаний

Сами страницы расписаний тоже формируются не эффективно и при росте объёмов начинают сильно тормозить.

Нужно найти и устранить проблемы, замедляющие формирование этих страниц.

Попробуйте воспользоваться

  • rack-mini-profiler
  • rails panel
  • bullet
  • explain запросов

Сдача задания

PR в этот репозиторий с кодом и case-study наподобие первых двух недель. На этот раз шаблона нет, законспектируйте ваш процесс оптимизации в свободной форме.

В case-study указать:

  • за какое время выполняется импорт файла fixtures/large.json
  • за какое время рендерится страница автобусы/Самара/Москва

Перед сдачей нужно убедиться, что результат работы страницы автобусы/Самара/Москва для данных из файла fixtures/example.json не изменился, то есть не было внесено никаких функциональных изменений, только оптимизации.

Лучше защититься от такой регрессии тестом.

bonus

Советую приступать к бонусу только после завершения основной части ДЗ.

В качестве бонуса нужно справиться с импортом файлов 1M.json (codename mega) и 10M.json (codename hardcore)

Подсказки

Мета-информация о данных

При реализации импорта нужно учесть наши инсайдерские знания о данных:

  • первичным ключом для автобуса считаем (model, number)
  • уникальных автобусов в файле 10M.json ~ 10_000
  • ункикльных городов в файле 10M.json ~ 100
  • сервисов ровно 10, те что перечислены в Service::SERVICES

Стриминг

Файл 10M.json весит ~ 3Gb. Поэтому лучше не пытаться грузить его целиком в память и парсить.

Вместо этого лучше читать и парсить его потоково.

Это более-менее привычная схема, но знали ли вы, что в Posgtres тоже можно импортировать данные потоком?

Вот набросок потокового чтения из файла с потоковой записью в Postgres:

@cities = {}

ActiveRecord::Base.transaction do
  trips_command =
    "copy trips (from_id, to_id, start_time, duration_minutes, price_cents, bus_id) from stdin with csv delimiter ';'"

  ActiveRecord::Base.connection.raw_connection.copy_data trips_command do
    File.open(file_name) do |ff|
      nesting = 0
      str = +""

      while !ff.eof?
        ch = ff.read(1) # читаем по одному символу
        case
        when ch == '{' # начинается объект, повышается вложенность
          nesting += 1
          str << ch
        when ch == '}' # заканчивается объект, понижается вложенность
          nesting -= 1
          str << ch
          if nesting == 0 # если закончился объкет уровня trip, парсим и импортируем его
            trip = Oj.load(str)
            import(trip)
            progress_bar.increment
            str = +""
          end
        when nesting >= 1
          str << ch
        end
      end
    end
  end
end

def import(trip)
  from_id = @cities[trip['from']]
  if !from_id
    from_id = cities.size + 1
    @cities[trip['from']] = from_id
  end

  # ...

  # стримим подготовленный чанк данных в postgres
  connection.put_copy_data("#{from_id};#{to_id};#{trip['start_time']};#{trip['duration_minutes']};#{trip['price_cents']};#{bus_id}\n")
end

Plan

  • чистим базу
  • идём по огромному файлу
  • по пути формируем в памяти вспомогательные справочники ограниченного размера (cities, buses, buses_services)
  • сразу же стримим основные данные в базу (trips), чтобы не накапливать их
  • после завершения файла сохраняем в базу сформированные справочники

Notes

Можно использовать любые библиотеки для потоковой обработки json и вообще

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published