Caso di studio di un'architettura distribuita basata su PHP, CouchDB e Mobile, presentato al PHP Goes Mobile di Milano il 13/04/2012

1. Esempio di Architettura Distribuita
basata su PHP, CouchDB e Mobile
PHP Goes Mobile, Milano 13-04-2012
Stefano Maraspin @maraspin

2. Stefano Maraspin
Managing Partner di MV Associati
Membro Fondatore del PUG Friuli
PHP 5 ZCE
@maraspin
s.maraspin@mvassociati.it
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3. IL CONTESTO

5. DOVE VOGLIAMO ARRIVARE?

6. RAPIDITA’

7. RISPARMIO

8. FEEDBACK

9. FASCINO

10. I CLIENTI ORDINANO…

11. LA CUCINA RICEVE

12. FEEDBACK / REAZIONE IMMEDIATI

14. Partiamo da...
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15. …E SE?

16. Allora...
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17. Cosa scegliere?
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18. Incontriamo Mr. Brewer
http://www.julianbrowne.com/article/viewer/brewers-cap-theorem
http://ksat.me/a-plain-english-introduction-to-cap-theorem/
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19. Scelta Fatta!
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20. Cos’è CouchDB?
• Datastore Documentale (schemaless)
• Database / Documenti
• JSON
• REST
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21. Incontriamo Futon
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22. Replicazione Semplice
Supporto per modalità PULL e PUSH
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23. Ma Semplice Davvero!
Aggiornati non solo i dati ma anche le viste (design docs)
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24. Versioni
• ID / _rev
• Aggiornamento ottimista, senza lock
• MVCC
• Aggiornamenti atomici sui documenti
• Coerenza Eventuale
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25. Scenario di conflitto
CouchDB – The definitive guide – O’Reilly
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26. Risoluzione del Conflitto
CouchDB – The definitive guide – O’Reilly
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27. CouchApps
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28. Implicazione
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29. SAREMO PRESTO DISOCCUPATI!

30. …o forse no
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31. Classico Backend
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32. Business Logic
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33. Poi tutto impacchettato
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34. Mandato a CouchDB
Localmente, poi si arrangia lui…
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35. E QUINDI PRESENTATO AI CLIENT

36. L’ELEFANTE LA SPUNTA SEMPRE!

37. Parecchia scelta
• Chill
• Doctrine CouchDB
• PHP CouchDB Extension
• PHPillow
• Sag
• Settee
• Plain CURL (don’t forget it’s HTTP)
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38. UNA PALLOTTOLA D’ARGENTO?

39. Alto consumo di disco
16000
DB Size (MB)
14000
12000
10000
8000
6000
4000
2000
0
NB Quanto sopra su update!
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40. Che Succede?
Questione di affidabilità, performance
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41. C’è dell’altro
• Mantenuta traccia dei documenti eliminati
(replicazione)
• Spazio su disco viene dedicato anche alle
viste (che vengono precalcolate e quindi
mantenute incrementalmente)
• Quando si esegue la compattazione, fa
prima una copia di tutti i dati
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42. COMPATTIAMO QUANDO POSSIBILE…

43. Raw Performance
• 3000 evt/sec in batch mode
• 400 evt/sec inserimento
• 100 evt/sec update
• 10 evt/sec update durante compattazione
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44. Possiamo sempre scalare…
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45. O forse no?
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46. Una soluzione al problema
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47. La Morale
• CouchDB è un’ottima soluzione per
contesti distribuiti
• Non è adatto per le situazioni in cui ci
siano frequenti aggiornamenti sui dati e
carichi (ingenti) costanti
• L’API REST ci aiuta a scalare le letture
• Bigcouch viene in aiuto sulle scritture
• L’utilizzo combinato di PHP e couchapp
sembra una strada promettente
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48. DOMANDE?

49. Photo Credits
• http://www.flickr.com/photos/saechang/4402720421/
• http://www.flickr.com/photos/koocbor/4738285092/
• http://www.flickr.com/photos/whykkk/6311281715/
• http://www.flickr.com/photos/whykkk/6311776616/
• http://www.flickr.com/photos/neeta_lind/2517034517/
• http://www.flickr.com/photos/sebastian_bergmann/2087764869/
• http://www.flickr.com/photos/mr_g_travels/863720665/sizes/l/in/photostream/
• http://www.flickr.com/photos/dobs/4128798936/sizes/l/in/photostream/
• other pictures come from fotolia archives
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50. Grazie per l’attenzione
Stefano Maraspin
@maraspin
s.maraspin@mvassociati.it