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Netflix apresenta o Hollow, uma biblioteca Java para processamento de datasets em memória

| por Michael Redlich Seguir 6 Seguidores , traduzido por Diogo Carleto Seguir 9 Seguidores em 06 mar 2017. Tempo estimado de leitura: 3 minutos |

O Netflix recentemente apresentou o Hollow, uma biblioteca e um conjunto de ferramentas Java para processar datasets em memória que não são caracterizados como "big data." Como datasets podem conter metadata para e-commerce e motores de busca, ou no caso do Netflix, metadata sobre filmes e shows de TV. Soluções tradicionais para processar estes datasets requerem o uso de banco de dados ou serialização, mas normalmente sofrem de problemas de confiabilidade e latência. O guia de inicialização do Hollow resume os conceitos principais e a nomenclatura:

O Hollow gerencia datasets que são fornecidos por um simples producer, e disseminados somente com permissão de leitura para um ou vários consumers. Um dataset muda ao longo do tempo. A linha de tempo para um dataset em mudança pode ser dividida em discretos estados de dados, no qual cada um é um snapshot completo dos dados em um determinado ponto no tempo.

O producer e os consumer manipulam os datasets através de um state engine que transita entre os estados dos dados. Um producer usa um write state engine e um consumer usa um read state engine.

O Hollow substitui o framework anterior de dados em memória do Netflix, o Zeno. Os datasets agora são representados com uma codificação compacta, de tamanho fixo, fortemente tipada. Essa codificação minimiza o rastro dos datasets e os registros codificados são "agrupados dentro de pedaços reutilizáveis da memória que são armazenados na heap da JVM para evitar impactar o comportamento do GC em servidores muito ocupados."

Começando

Como ponto de partida, considere o seguinte POJO:

public class Movie {
    long id;
    String title;
    int releaseYear;

    public Movie(long id,String title,int releaseYear) {
        this.id = id;
        this.title = title;
        this.releaseYear = releaseYear;
        }
    }

Um simples dataset baseado no POJO acima pode ser populado como:

List movies = Arrays.asList(
    new Movie(1,"The Matrix",1999),
    new Movie(2,"Beasts of No Nation",2015),
    new Movie(3,"Goodfellas",1990),
    new Movie(4,"Inception",2010)
    );

O Hollow traduz a lista de filmes para o novo layout de codificação como mostrado a seguir:

Mais detalhes sobre essa codificação podem ser encontrados na seção Advanced Topics no website do Hollow.

O Producer

A primeira instância de um producer disponibiliza um estado dos dados inicial de um dataset (filmes neste exemplo) e consumers são notificados em onde encontrar esse conjunto de dados. Alterações subsequentes no conjunto de dados são sistematicamente publicados e comunicadas para os consumers.

Um producer usa um HollowWriteStateEngine como gerenciador para um dataset:

HollowWriteStateEngine writeEngine = new HollowWriteStateEngine();

Um HollowObjectMapper popula um HollowWriteStateEngine:

HollowObjectMapper objectMapper = new HollowObjectMapper(writeEngine);
for(Movie movie : movies) {
    objectMapper.addObject(movie);
    }

O HollowObjectMapper é thread safe e também pode ser executado em paralelo.

O producer escreve o dataset (também conhecido como blob) em um determinado output stream:

OutputStream os = new BufferedOutputStream(new FileOutputStream(snapshotFile));
HollowBlobWriter writer = new HollowBlobWriter(writeEngine);
writer.writeSnapshot(os);

Gerando uma API para Consumers

Uma API cliente gera o código Java necessário com base no modelo de dados e deve ser executado antes de escrever o código inicial do consumer:

HollowAPIGenerator codeGenerator = new HollowAPIGenerator(
    "MovieAPI", // um nome para a API
    "org.redlich.hollow.consumer.api.generated", // o path para os arquivos da API gerados
    stateEngine); // o state engine
codeGenerator.generateFiles(apiCodeFolder);

O Consumer

Uma vez que o consumer é notificado de que um dataset foi publicado, o consumer usa um HollowWriteReadEngine para manipular o dataset:

HollowReadStateEngine readEngine = new HollowReadStateEngine();

Um HollowBlobReader consome um blob do producer dentro de um HollowReadStateEngine:

HollowBlobReader reader = new HollowBlobReader(readEngine);
InputStream is = new BufferedInputStream(new FileInputStream(snapshotFile));
reader.readSnapshot(is);

Os dados dentro do dataset podem ser acessados através da API gerada:

MovieAPI movieAPI = consumer.getAPI();
for(MovieHollow movie : movieAPI.getAllMovieHollow()) {
    System.out.println(movie._getId() + ", " +
    movie._getTitle()._getValue() + ", " +
    movie._getReleaseYear());
    }

O seguinte saída será exibida:

1, "The Matrix", 1999
2, "Beasts of No Nation", 2015
3, "Goodfellas", 1990
4,"Inception", 2010

Todo o projeto Hollow pode ser encontrado no GitHub.

A InfoQ recentemente apresentou uma entrevista detalhada com Drew Koszewnik, engenheiro de software senior na Netflix e contribuidor líder do Hollow, sobre os detalhes específicos da implementação do Hollow.

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Ótimo post by Michell Matheus Sarno Silva

Leitura fácil de entender parabéns!

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