Datorzinātnē metodes, ar kurām tiek apstrādāti dati, būtiski ietekmē sistēmas arhitektūru un vispārējo veiktspēju. Divas pamata pieejas datu apstrādei ir push un pull apstrāde. Šīs metodes nosaka, kā dati plūst caur sistēmu un kā dažādi komponenti mijiedarbojas. Izpratne par niansēm starp šīm divām paradigmām ir ļoti svarīga, lai izstrādātu efektīvas un mērogojamas lietojumprogrammas.
Izpratne par push apstrādi
Push apstrāde, kas pazīstama arī kā uz notikumu balstīta apstrāde, ietver datu avotu, kas aktīvi uzsāk datu pārsūtīšanu saņēmējam. Datu ražotājs tos “nospiež” patērētājam. Patērētājs pasīvi gaida datu saņemšanu. Šo modeli bieži izmanto scenārijos, kad ir nepieciešami reāllaika atjauninājumi vai tūlītējas darbības.
Apsveriet iespēju izmantot akciju biržas rādītāju. Mainoties akciju cenām, datu sniedzējs nekavējoties nosūta (nospiež) atjaunināto cenu visiem abonētajiem klientiem. Katrs klients saņem atjauninājumu bez nepieciešamības to pieprasīt. Tas nodrošina, ka klientiem vienmēr ir pieejama jaunākā informācija.
Push apstrādes galvenās īpašības
- Datu avota iniciators: datu avots ir atbildīgs par datu pārsūtīšanas sākšanu.
- Reāllaika atjauninājumi: ideāli piemērots lietojumprogrammām, kurām nepieciešama tūlītēja datu atjaunināšana.
- Pasīvs patērētājs: patērētājs pasīvi gaida, lai saņemtu datus.
- Pārslodzes potenciāls: ja datu avots pārāk ātri nospiež pārāk daudz datu, patērētājs var kļūt pārslogots.
Push apstrādes priekšrocības
- Zems latentums: dati tiek piegādāti nekavējoties, samazinot aizkavi.
- Reāllaika atsaucība: sistēmas nekavējoties reaģē uz izmaiņām datos.
- Efektīva apraidei: viens datu avots var viegli atjaunināt vairākus patērētājus.
Push apstrādes trūkumi
- Patērētāja pārslodze: patērētājs var nespēt apstrādāt datus tik ātri, cik tie ir saņemti.
- Resursu ietilpīgs: nepārtraukta datu pārsūtīšana var patērēt ievērojamus resursus, īpaši, ja dati bieži mainās.
- Sarežģītība kļūdu apstrādē: kļūmju pārvaldība un datu piegādes nodrošināšana var būt sarežģīta.
Izpratne par vilkšanas apstrādi
Izvilkšanas apstrāde, kas pazīstama arī kā datu vadīta apstrāde, ietver datu patērētāju, kas aktīvi pieprasa datus no avota. Patērētājs “izvelk” datus no ražotāja. Ražotājs pasīvi gaida pieprasījumus. Šis modelis ir piemērots, ja patērētājam ir specifiskas datu vajadzības vai ja datu apjoms ir liels un nav nepieciešami nepārtraukti atjauninājumi.
Iedomājieties datu bāzes vaicājumu. Lietojumprogramma (patērētājs) nosūta datubāzei (ražotājam) pieprasījumu pēc konkrētiem datiem. Datu bāze apstrādā vaicājumu un atgriež pieprasītos datus lietojumprogrammai. Lietojumprogramma saņem tikai tos datus, kurus tā skaidri pieprasīja.
Vilkšanas apstrādes galvenās īpašības
- Datu patērētāja iniciators: Patērētājs ir atbildīgs par datu pārsūtīšanas uzsākšanu.
- Dati pēc pieprasījuma: dati tiek pārsūtīti tikai tad, kad tie ir nepieciešami.
- Pasīvais ražotājs: ražotājs pasīvi gaida datu pieprasījumus.
- Samazināta pārslodze: patērētājs kontrolē datu saņemšanas ātrumu.
Vilkšanas apstrādes priekšrocības
- Patērētāju kontrole: Patērētājs diktē datu plūsmu un apjomu.
- Resursu efektivitāte: dati tiek pārsūtīti tikai pēc pieprasījuma, ietaupot resursus.
- Mērogojamība: vieglāk mērogojamās sistēmas, jo patērētāji pieprasa tikai tiem nepieciešamos datus.
Vilkšanas apstrādes trūkumi
- Lielāks latentums: datu izguve ietver pieprasījuma-atbildes ciklu, palielinot aizkavi.
- Novecojušu datu potenciāls: dati ne vienmēr var būt visjaunākie.
- Palielināta reāllaika atjauninājumu sarežģītība: lai ieviestu reāllaika atjauninājumus, ir nepieciešama aptauja vai citi paņēmieni.
Detalizēts salīdzinājums: Push vs Pull
Šajā tabulā ir sniegts detalizētāks stumšanas un vilkšanas apstrādes salīdzinājums, pamatojoties uz dažādiem faktoriem.
| Funkcija | Push apstrāde | Vilkšanas apstrāde |
|---|---|---|
| Iniciācija | Datu avots | Datu patērētājs |
| Datu plūsma | Avots patērētājam | No patērētāja avotam (pieprasījums), no avota līdz patērētājam (atbilde) |
| Latentums | Zems | Augsts |
| Resursu izmantošana | Potenciāli augsts | Efektīva |
| Kontrole | Kontrolēts avots | Patērētāju kontrolēts |
| Mērogojamība | Izaicinoši | Vieglāk |
| Reāllaika atjauninājumi | Ideāli | Nepieciešama aptauja vai citi paņēmieni |
| Pārslodzes risks | Augsts | Zems |
Izvēle starp push un pull apstrādi lielā mērā ir atkarīga no lietojumprogrammas īpašajām prasībām. Apsveriet tādus faktorus kā latentuma prasības, datu apjoms, resursu ierobežojumi un reāllaika atjauninājumu nepieciešamība.
Izmantojiet futrāļus stumšanas un vilkšanas apstrādei
Dažādas lietojumprogrammas gūst labumu no dažādiem apstrādes modeļiem. Šeit ir daži izplatīti lietošanas gadījumi katram:
Push apstrādes lietošanas gadījumi
- Reāllaika akciju cenas: tūlītēju akciju cenu atjauninājumu nodrošināšana.
- Tērzēšanas lietojumprogrammas: tūlītējo ziņojumu sūtīšana starp lietotājiem.
- Sensoru tīkli: sensoru datu pārsūtīšana, tiklīdz tie ir savākti.
- IoT ierīces: ziņošana par statusa atjauninājumiem un notikumiem reāllaikā.
Vilkšanas apstrādes lietošanas gadījumi
- Datu bāzes vaicājumi: konkrētu datu izgūšana no datu bāzes.
- Web pārlūkošana: Web lapu pieprasīšana un saņemšana no servera.
- Failu lejupielādes: failu lejupielāde no attālā servera.
- API mijiedarbības: datu pieprasīšana un saņemšana no API galapunkta.
Stumšanas un vilkšanas apstrādes apvienošana
Dažos gadījumos vislabākos rezultātus var nodrošināt hibrīda pieeja, kas apvieno gan push, gan pull apstrādi. Piemēram, sistēma var izmantot push apstrādi, lai informētu patērētājus par datu atjauninājumiem, un pēc tam izmantot vilkšanas apstrādi, lai izgūtu atjauninātos datus. Šī pieeja var līdzsvarot zema latentuma un patērētāju kontroles priekšrocības.
Apsveriet sociālo mediju plūsmu. Sistēma var izmantot pašpiegādes paziņojumus, lai brīdinātu lietotājus, kad ir pieejams jauns saturs. Kad lietotājs atver lietotni, tā izmanto vilkšanas apstrādi, lai izgūtu jaunākās ziņas un atjauninājumus. Šī kombinācija nodrošina savlaicīgus paziņojumus, vienlaikus ļaujot lietotājam kontrolēt patērēto datu apjomu.
Bieži uzdotie jautājumi
Kāda ir galvenā atšķirība starp push un pull apstrādi?
Galvenā atšķirība ir datu pārsūtīšanas iniciatorā. Puspiegādes apstrādē datu avots iniciē pārsūtīšanu, savukārt pull apstrādes gadījumā datu patērētājs iniciē pārsūtīšanu.
Kad push apstrāde ir piemērotāka par vilkšanas apstrādi?
Push apstrāde ir piemērotāka, ja reāllaika atjauninājumi un zems latentums ir kritiski svarīgi, piemēram, akciju biržās vai tērzēšanas lietojumprogrammās. Tas ir ideāli piemērots, ja dati ir jāpiegādā nekavējoties, negaidot pieprasījumu.
Kad vilkšanas apstrāde ir piemērotāka nekā push apstrāde?
Izvilkšanas apstrāde ir piemērotāka, ja patērētājam ir nepieciešami konkrēti dati, viņš vēlas kontrolēt datu plūsmu vai ja prioritāte ir resursu efektivitāte. Piemēri ir datu bāzes vaicājumi un tīmekļa pārlūkošana.
Vai push un pull apstrādi var apvienot?
Jā, push un pull apstrādi var apvienot. Hibrīda pieeja var izmantot abu modeļu priekšrocības, piemēram, izmantojot push paziņojumus, lai brīdinātu patērētājus par atjauninājumiem, un pēc tam izmantot vilkšanas apstrādi, lai izgūtu atjauninātos datus.
Kādi ir push apstrādes iespējamie trūkumi?
Iespējamie trūkumi ietver patērētāju pārslodzi, kad patērētājs nevar apstrādāt datus tik ātri, cik tie ir saņemti, un lielāku resursu patēriņu nepārtrauktas datu nosūtīšanas dēļ. Vēl viena problēma ir kļūdu apstrādes sarežģītība.
Kādi ir iespējamie vilkšanas apstrādes trūkumi?
Iespējamie trūkumi ietver lielāku latentumu pieprasījuma-atbildes cikla dēļ un risku strādāt ar novecojušiem datiem, ja atjauninājumi nav bieži. Reāllaika atjauninājumu ieviešana var būt arī sarežģītāka.
