Эффективное обновление данных для 5000 клиентов на Delphi с использованием облачных технологийDelphi , Интернет и Сети , СокетыАвтор вопроса сталкивается с задачей обновления данных для 5000 клиентских приложений, написанных на Delphi, которые находятся в офисных локальных сетях и должны получать обновления данных из облачного сервиса, работающего на PHP с реплицированной базой данных MySQL. Клиенты расположены за офисными фаерволами, что усложняет задачу прямого подключения к серверу. Сравнение методов обновления данных1. СокетыЭтот метод подразумевает запуск сервера сокетов на Windows VPS, к которому будут подключаться все клиенты. Преимуществом является отсутствие необходимости в сторонних кодах, но есть и недостатки, такие как низкий уровень абстракции и неизвестная масштабируемость при большом количестве одновременных подключений. Кроме того, данный метод ограничен Windows платформой, если не использовать Lazarus, который на момент вопроса не был достаточно стабилен. 2. RabbitMQИспользование RabbitMQ позволяет клиентам получать данные, не заботясь о управлении очередями, что может быть выполнено самой системой RabbitMQ. Однако, это вносит дополнительную сложность в управление и может потребовать значительного объема памяти. 3. HTTP запросыПрограммирование клиентов для отправки HTTP GET запросов на VPS каждые несколько секунд может быть простым решением, особенно если использовать Apache или Nginx в сочетании с PHP. Однако, это может вызвать проблемы с масштабируемостью, если 5000 клиентов будут запрашивать данные одновременно. 4. Long PollingЭтот метод предполагает ожидание ответа сервера, который может задержаться, если обновлений нет. Он может быть перспективным, но неизвестно, как он будет работать с большим количеством клиентов. Подтвержденный ответПосле дополнительного исследования было выяснено, что HTTP запросы могут обрабатывать больше пользователей на один ГБ памяти, чем long polling. Это связано с меньшим использованием CPU, что может быть не критично, если запрос отправляется каждые 5-10 секунд. Следующим шагом является определение максимального числа одновременных подключений, которое может обслуживать HTTP сервер. Альтернативный ответАльтернативный ответ не предоставляет новых методов, но подчеркивает важность масштабируемости и стабильности при выборе метода обновления данных для большого количества клиентов. РекомендацияУчитывая ограниченные ресурсы сервера и необходимость масштабируемости, рекомендуется рассмотреть использование HTTP запросов с Apache или Nginx. Для улучшения производительности и снижения нагрузки на базу данных можно использовать файлы-флаги или Memcached для отслеживания клиентов, которым необходимо получить обновления. Пример кода на Object Pascal
ЗаключениеВыбор метода обновления данных зависит от множества факторов, включая доступные ресурсы сервера, требования к безопасности и масштабируемости. HTTP запросы, с учетом оптимизации и использования кэширования, могут быть предпочтительным решением для данной задачи. Автор вопроса рассматривает различные методы для эффективного обновления данных для 5000 клиентских приложений на Delphi, используя облачные технологии, и сталкивается с проблемами, связанными с масштабируемостью и безопасностью данных. Комментарии и вопросыПолучайте свежие новости и обновления по Object Pascal, Delphi и Lazarus прямо в свой смартфон. Подпишитесь на наш Telegram-канал delphi_kansoftware и будьте в курсе последних тенденций в разработке под Linux, Windows, Android и iOS Материалы статей собраны из открытых источников, владелец сайта не претендует на авторство. Там где авторство установить не удалось, материал подаётся без имени автора. В случае если Вы считаете, что Ваши права нарушены, пожалуйста, свяжитесь с владельцем сайта.
|
||||
©KANSoftWare (разработка программного обеспечения, создание программ, создание интерактивных сайтов), 2007 |