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wiki:software:beuthbot:registry:cache

Dies ist eine alte Version des Dokuments!


cache

Motivation

# Warum erstellen wir den Cache?

Free

Startup
40 USD / month
Developer
180 USD / month
Professional
470 USD / month
Enterprise
2.000 USD / month
60 calls/minute
1,000,000 calls/month
600 calls/minute
10,000,000 calls/month
3,000 calls/minute
100,000,000 calls/month
30,000 calls/minute
1,000,000,000 calls/month
200,000 calls/minute
5,000,000,000 calls/month
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Weather widgets Weather widgets Weather widgets Weather widgets Weather widgets
Uptime 95% Uptime 95% Uptime 99.5% Uptime 99.5% Uptime 99.9%

∗ - 1,000 API calls per day by using One Call API
∗∗ - 2,000 API calls per day by using One Call API

Requirements

# Was soll der Cache können?

# Muss hier nicht viel sein denke ich…

Functional

  • /CAF100/ The system must …
  • /CAF100/ The system must …
  • /CAF100/ The system must …
  • /CAF200/ The cache must …
  • /CAF200/ The cache must …
  • /CAF200/ The cache must …

Non Functional

  • /CANF100/ The system must …
  • /CANF100/ The system must …
  • /CANF100/ The system must …
  • /CANF200/ The cache must …
  • /CANF200/ The cache must …
  • /CANF200/ The cache must …

User Stories

# Brauchen wir hier glaube ich garnicht, bzw. sollte das mit den User Stories für den BeuthBot oder die Registry definiert werden…

"Als <Rolle> möchte ich <Ziel/Wunsch>, um <Nutzen>"
  • /CAUS100/ Als Student möchte ich …
  • /CAUS101/ Als Student möchte ich …
  • /CAUS102/ Als Student möchte ich …

Use Cases (?)

Technologies

Für Node.js existieren mehrere Caching Lösungen. Bei den ersten recherchen fielen die npm packages “memory-cache” und “node-cache” auf. Da “memory-cache” seit drei Jahren kein Update bekommen hat, haben wir uns letzten endes für “node-cache” entschieden.

“node-cache” ist eine simple Caching Lösung, die nach dem Key-Value prinzip funktioniert. Der Funktionsumfang besteht dabei aus den Methoden “set”, “get” und “delete”, wobei die Methode “set” einem zusätzlich erlaubt noch einen Timeout (“ttl” bzw. “time to live” genannt) zu übergeben. Ist der Timeout überschritten, wird der Eintrag automatisch aus dem Cache gelöscht. Der Nachteil dieser Lösung ist, dass nur eine Millionen einträge pro Cache Instanz eingetragen werden können. Da aber gleich viel in den Cache eingetragen wird, wie die Anzahl angebotener Funktionen aller Microservices, wird dieser Nachteil nicht eintreffen.

Integration

# An welcher Stelle wird der Cache in das System eingebaut? (Registry)

# Wie wird sie eingebaut?

# Wie sieht das Endprodukt aus?

registry internalregistrycachecachemicroservicesgatewayregistrycachemicroservicesgatewaygatewayregistryregistrycachecachemicroservicesmicroservicesregistrycachecachemicroservicesIntention RequestCache LookupCache Responsealt[requested resource is not in cache]Service RequestService ResponseCache PersistFinal Response

Abnahmekriterien

# Was musst der Cache / die Registry können, damit wir das Projekt als erfolgreich definieren können?

Resultierende Aufgaben

# Was müssen wir also tun?

# Auflistung der Tickets die entstehen…

# Vielleicht lieber direkt bei GitHub

wiki/software/beuthbot/registry/cache.1591716945.txt.gz · Zuletzt geändert: 09.06.2020 17:35 von Denny Schumann