Firebase Firestore分布式计数器：如何知道我们需要的理想碎片总数？

TL；DR:这里有没有数学方法来预测我应该使用多少碎片作为计数器？

我非常喜欢计数器（是的，这很奇怪），我正在写一个小的民意测验应用程序

我有计数器集合，其中每个文档都是计数器，每个计数器都有碎片的子集合

<root_level>
├── [counters]
│   └── counterID
│       ├── num_shards: 20
│       └── [shards]
│           ├── 1
│           │   └── counts: 2
│           ├── 2
│           │   └── counts: 7
│           └── 3...
├── [votes]
    └── voteId
        ...

在我的客户机中，我合并了两个观察值：一个用于计数器，另一个用于它的相关碎片子集合，我使用一个基本的reduce（）来求和总计数

combineLatest(counter$, shards$)
      .pipe(
        map(([counter, shards]) => {
          const count = shards.reduce(
            (acc: any, shards: any) => shards.count + acc,
            0
          )

          return { ...counter, count }
        })
      )
      .subscribe(counter => /* display counter */)

我用5、10、15个碎片和1000张选票做了几次测试，结果发现数据争用错误。但是有了100个碎片，我没有出错。但这似乎是一个掷硬币游戏。事实上，有时候它只需要很少的碎片，有时候我需要更多的碎片

因此，我的问题是：这里是否有数学公式可以准确预测我应该使用多少碎片作为计数器？我希望以最低的成本获得最佳的性能

---

您需要预测最大负载，并根据该负载进行切分。文档可以处理持续的写入，而不会生成拒绝写入的错误。因此，如果您想每秒处理50次写操作，则需要至少50个文档进行切分，前提是写操作完全分布在这些文档之间。如果您不想假设完美的分发，请选择更高的级别，以减少单个文档因写入而承受过大压力的可能性

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如果您不能提前知道最大负载，那么您将无法优化要使用的文档碎片的数量。在这种情况下，您需要任意调高，并希望它能满足您的实际需求。

我正在使用firebase，感觉firebase并不是移动应用程序（如实时计数器）的完整解决方案@Doug建议，50个文档碎片，但成本非常高。总的来说，firebase成本高昂+不是完整的解决方案。据我所知，Firebase不包含一些必要的功能，包括计数器（写入限制）、实时搜索、随机文档等。我认为，所有这些功能都非常基本。Firebase的替代方案是什么？

combineLatest(counter$, shards$)
      .pipe(
        map(([counter, shards]) => {
          const count = shards.reduce(
            (acc: any, shards: any) => shards.count + acc,
            0
          )

          return { ...counter, count }
        })
      )
      .subscribe(counter => /* display counter */)