假设我有数百万用户注册了我的应用。现在有一个新用户，我想告诉他所有联系人中的哪些人都安装了这个应用程序。一个用户可以有很多联系人，比如说 500 个。现在，如果我从数据存储区为每个联系人获取一个实体，那么这将非常耗时和耗费金钱。 memcache 是一个不错的选择，但我必须让它与那种类型保持同步。我可以为这么大的数据获取专用的内存缓存，但是我该如何同步呢？我的逻辑是，如果内存缓存中不存在该联系人，则假定该联系人未在此应用中注册。具有手动缩放功能的后端模块可用于使两者保持同步。但我不知道这个设计有多好。任何帮助将不胜感激。
【问题讨论】：
标签： google-app-engine memcached
这不是 memcache 的设计用途。你永远不应该依赖内存缓存。钥匙随时可能掉落。因此，就您而言，您永远无法确定联系人是否存在。
我不知道您的数据存储有什么问题？ Datastore 旨在非常快速地读取数据 - 充分利用它。
当新用户安装您的应用时，创建一个以电话号码为键的查找实体。您不一定需要任何其他属性。像这样的：
Entity contactLookup = new Entity("ContactLookup", "somePhoneNumber");
datastore.put(contactLookup);
这将记录谁安装了应用程序。
然后，要检查您的哪些用户联系人已经在使用您的应用，您可以从用户通讯录中的电话号码中创建一个密钥数组（当然要获得他们的许可！），然后执行批量获取。像这样的：
Set<Key> keys = new HashSet<Key>();
for (String phoneNumber : phoneNumbers)
keys.add(KeyFactory.createKey("ContactLookup", phoneNumber));
Map<Key, Entity> entities = datastore.get(keys);
现在，entities 将是那些安装了您的应用的联系人。
您可能需要对密钥进行批处理以减少负载。 python api 为您执行此操作，但不确定 java api。但即使您的用户有 500 个联系人，也只有 5 个查询（假设批次为 100）。
附注：您可能需要考虑对电话号码进行哈希存储。
【讨论】：
Memcache 是降低成本和提高性能的好选择，但您不应假设它始终可用。即使是专用的 Memcache 也可能会失败，或者可能会逐出单个记录。此外，所有这些同步逻辑都会非常复杂且容易出错。
您可以使用 Memcache 来指示联系人是否已在应用中注册，在这种情况下，您无需检查该联系人的数据存储区。但我建议检查所有未在数据存储区的 Memcache 中找到的联系人。
验证数据存储中是否存在记录既快速又便宜。您可以使用.get(java.lang.Iterable<Key> keys) 方法通过单个数据存储调用检索整个列表。
您可以通过为注册用户创建一个没有属性的实体来进一步提高性能。这样，检索这些实体就不会产生任何开销。
【讨论】：
由于您不使用 python，因此无法访问 NDB，因此建议您在添加用户时，将他添加到 memcache 并创建异步查询（或任务队列作业）以推送相同的数据到您的数据存储。就像首先推送 memcache，然后最终推送数据存储一样。它们将始终保持同步。
然后，您需要做的就是在执行“获取”时首先查询您的内存缓存（因为内存缓存始终保持同步，因为您首先推送到那里），如果内存缓存返回空（易失性等等），然后查询要“重新填充”内存缓存的实际数据存储区
【讨论】：