Python 谷歌应用引擎计数器

对于GAE数据存储中的所有数据，我有一个跟踪计数器/记录总数的模型（因为我们不能使用传统的求和查询）。我想知道在插入/删除记录时增加这些全局计数值的最有效方法。这就是我目前正在做的：

counter = DBCounter.all().fetch(1)
dbc = DBCounter(totalTopics=counter[0].totalTopics+1)
dbc.put()

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但这对我来说似乎太草率了。有什么更好的方法可以做到这一点吗？

如果您需要在计算时保持可伸缩性，您应该查看Joe Gregorio的文章和DocSavage的文章

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AppEngineFan的优秀博客还提供了关于可伸缩非分片计数器的信息，请参阅使用任务队列的方法，并指向上一篇关于使用cron作业的文章。

您的方法存在一些问题：

• 由于您不使用事务以原子方式更新计数器，因此它可能计数不足
• 这是低效的：
  • 如果需要频繁更新此计数器，争用可能会成为问题。因为你只有一个计数器，它不能很好地伸缩。数据存储实体只能以每秒最多5次的速率写入
  • 每次插入记录时，都要向数据存储写入两次。如果您最终使用事务来解决上述问题，那么每次插入记录时，您都将对数据存储进行两次往返（一次插入，一次更新计数器）。您可以使用一种方法来避免数据存储的额外往返

以下是一些备选方法（从最不准确[和最快]到最准确[和最慢]）：

• 如果只需要粗略计算数据存储中特定种类的实体的数量，那么可以使用。但是，您检索的计数不会不断更新
• 如果您需要更高的粒度，但偶尔计数不足的可能性很小，则可以使用memcache增强型计数器。中讨论了几个好的实现。具体请参见中注释中的代码
如果你真的想避免被低估，那么你应该考虑一下。这将从上面消除争用问题