在 Google App Engine 中建立 Firestore 用戶端:按請求還是全域?
Google App Engine 中的上下文感知
Google App Engine (GAE)建議對每個客戶端庫使用範圍為 HTTP 請求的 context.Context。這確保客戶端與特定請求相關聯,為資料庫操作提供上下文特定的資料。
每個請求與全域客戶端
每個請求方法:
在提供的範例中,在處理函數中為每個request:
func (s *server) person(ctx context.Context, id int) { _, err := s.db.Client.Collection("people").Doc(uid).Set(ctx, p) }
雖然這種方法確保客戶端與當前請求隔離,但它可能效率低下並且會帶來不必要的開銷,特別是對於長時間運行的請求或高頻操作。
全域客戶端方法:
另一種方法是建立單一全域 Firestore 用戶端並將其重用於多個請求。然而,這在 GAE 中的舊 Go 運行時中是不可行的。
新的 Go 1.11 運行時
隨著 GAE 標準的 Go 1.11 運行時的引入,上下文範圍限制已經放寬。現在,您可以使用您喜歡的任何上下文。
Go 1.11 和 Firestore 的最佳實踐
在新的 GAE 標準運行時中,建議:
-
使用後台在main()或init()函數中初始化Firestore客戶端context:
func init() { var err error client, err = firestore.NewClient(context.Background()) }
-
在請求處理程序中,使用請求上下文進行API 呼叫:
func handleRequest(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { doc := client.Collection("cities").Doc("Mountain View") doc.Set(r.Context(), someData) }
透過遵循以下最佳實踐,您可以利用重複使用全域Firestore客戶端所帶來的效率提升,同時仍在資料庫操作中維護特定於請求的上下文。
以上是Google App Engine 中的 Firestore 用戶端:按請求還是全域?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Golangisidealforbuildingscalablesystemsduetoitsefficiencyandconcurrency,whilePythonexcelsinquickscriptinganddataanalysisduetoitssimplicityandvastecosystem.Golang'sdesignencouragesclean,readablecodeanditsgoroutinesenableefficientconcurrentoperations,t

Golang在並發性上優於C ,而C 在原始速度上優於Golang。 1)Golang通過goroutine和channel實現高效並發,適合處理大量並發任務。 2)C 通過編譯器優化和標準庫,提供接近硬件的高性能,適合需要極致優化的應用。

選擇Golang的原因包括:1)高並發性能,2)靜態類型系統,3)垃圾回收機制,4)豐富的標準庫和生態系統,這些特性使其成為開發高效、可靠軟件的理想選擇。

Golang適合快速開發和並發場景,C 適用於需要極致性能和低級控制的場景。 1)Golang通過垃圾回收和並發機制提升性能,適合高並發Web服務開發。 2)C 通過手動內存管理和編譯器優化達到極致性能,適用於嵌入式系統開發。

Golang在編譯時間和並發處理上表現更好,而C 在運行速度和內存管理上更具優勢。 1.Golang編譯速度快,適合快速開發。 2.C 運行速度快,適合性能關鍵應用。 3.Golang並發處理簡單高效,適用於並發編程。 4.C 手動內存管理提供更高性能,但增加開發複雜度。

Golang在Web服務和系統編程中的應用主要體現在其簡潔、高效和並發性上。 1)在Web服務中,Golang通過強大的HTTP庫和並發處理能力,支持創建高性能的Web應用和API。 2)在系統編程中,Golang利用接近硬件的特性和對C語言的兼容性,適用於操作系統開發和嵌入式系統。

Golang和C 在性能對比中各有優劣:1.Golang適合高並發和快速開發,但垃圾回收可能影響性能;2.C 提供更高性能和硬件控制,但開發複雜度高。選擇時需綜合考慮項目需求和團隊技能。

Golang适合高性能和并发编程场景,Python适合快速开发和数据处理。1.Golang强调简洁和高效,适用于后端服务和微服务。2.Python以简洁语法和丰富库著称,适用于数据科学和机器学习。


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

EditPlus 中文破解版
體積小,語法高亮,不支援程式碼提示功能

SublimeText3 英文版
推薦:為Win版本,支援程式碼提示!

MinGW - Minimalist GNU for Windows
這個專案正在遷移到osdn.net/projects/mingw的過程中,你可以繼續在那裡關注我們。 MinGW:GNU編譯器集合(GCC)的本機Windows移植版本,可自由分發的導入函式庫和用於建置本機Windows應用程式的頭檔;包括對MSVC執行時間的擴展,以支援C99功能。 MinGW的所有軟體都可以在64位元Windows平台上運作。