Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Преимущества jRuby с Rails 4

В настоящее время я рассматриваю возможность перехода на jRuby, и я до сих пор не уверен, как все будет работать, но давайте рассмотрим эту гипотетическую ситуацию.

user 1 загружает страницу в моем приложении, что занимает около 2,5 секунд, и примерно в 500ms при выполнении user 2 пытается открыть другую страницу, загрузка которой занимает 1 секунду.

Если моя оценка верна, вот что произойдет, если вы запустите его в МРТ с одним процессом:

  1. Пользователь 1 ждет 2,5 секунды, пока загрузится его страница
  2. Пользователь 2 ждет 3 секунды, пока его страница загрузится (2 секунды ждет, пока пользователь 1 завершит загрузку своей страницы, и 1 секунда, пока его страница завершит рендеринг)

Верна ли моя оценка?

И скажем, если бы я запустил то же приложение под jRuby, это произошло бы:

  1. Пользователь 1 ждет 2,5 секунды, пока загрузится его страница
  2. Пользователь 2 ждет 1 или более секунд, но менее 3, в зависимости от того, сколько памяти/процессора занимает запрос от пользователя 1.

Верна ли моя другая оценка? Конечно, если ваш код является потокобезопасным. Если моя оценка неверна, поправьте меня, или, если она верна, мне нужно убедиться, что какая-то конфигурация установлена ​​​​на уровне приложения rails, или я должен быть осторожен с чем-то еще, кроме безопасного кода?

Обновлять

Я только что сделал небольшое приложение jRuby POC, использовал гем warbler для создания файла войны и развернул войну на веб-сервере Tomcat. Я не думаю, что моя оценка была правильной для jRuby, вот что я заметил:

  1. Пользователь 1 ждет 2,5 секунды, пока загрузится его страница
  2. Пользователь 2 ждет 3 секунды

Что идентично MRI с точки зрения обработки запросов, разве jRuby не должен обрабатывать их параллельно?

ruby ruby-on-rails multithreading ruby-on-rails-4 jruby
10.08.2015

  • если ваша цель - асинхронно обслуживать несколько запросов - я бы посоветовал вам посетить веб-сервер с несколькими процессами, например единорог 10.08.2015
  • @Энтони, да, это моя цель. Получил бы я то же самое с Tomcat (контейнер сервлетов Java и сервер приложений), используя вместе с jruby? 10.08.2015

Ответы:


1

мы говорим были гипотетическими вещами (и предположениями)

если «загружает страницу в моем приложении, что занимает около 2,5 секунд», все пользователи будут продолжать загружать эту вещь (одновременно), если, конечно, вы не кэшируете ее или не сохраняете ее после первой загрузки для других пользователей.

разница в том, что в MRI всякий раз, когда выполняется код Ruby (не ожидая ввода-вывода, такого как база данных или загрузка чего-либо с http://), 2 потока не будут выполняться одновременно, а в JRuby они будут.

если вы видите User 2 waits for 3 seconds на JRuby, это означает, что smt блокирует несколько запросов, например. где-то по пути есть Mutex (например, Rack::Lock).

12.08.2015
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..