应用引擎 - 何时使用memcache vs搜索索引（和搜索API）？

Question

我有兴趣在我的应用程序中添加拼写检查程序 - 我正在计划使用difflib和〜147kB大（13,025字）的自定义单词列表。

当这个列表测试用户查询，那就更有意义：

1. 负荷字典到内存缓存（？我从数据存储猜），并保存在内存缓存或
2. 建立索引对于搜索API，并通过用户查询在那里

我想我问的是哪个更快：memcache或搜索索引？

谢谢。

Answer 1

Memcache肯定是更快。

另一个重要的考虑因素是成本。 Memcache API调用是免费的，而Search API调用有自己的quota and pricing。

顺便说一下，您可能会将您的库存储为静态文件，因为它很小且不会更改。无需将其存储在数据存储区中。

Answer 2

Memcache速度更快，但您需要考虑以下事项。

1. 它是不可靠的，在任何时刻实体可以清除。因此，您的代码需要非缓存数据的后退

2. 您只能通过密钥获取，因此如您所说，您需要将整个字典存储在memcache对象中。

3. 每个memcache实体只能存储1MB。如果你的字典比较大，你将不得不跨越多个实体。好吧，在你的情况不相关。

还有一些其他的选择。字典多久更新一次？

这是一个替代策略。

如果您想更新应用程序更新之外的字典，可以将其存储在文件系统（需要应用程序更新）或GCS中。然后，您可以在启动时或首次请求时将每个实例中的字典加载到内存中，并将其缓存在正在运行的实例级别，然后您将不会有任何服务添加延迟的往返行程。这也将是更简单的代码明智的（即没有回退，如果不在memcache等）

这里是一个例子。在这种情况下，代码位于模块中，并根据需要导入。我正在使用yaml文件进行其他配置，它可以像json加载字典一样简单，或者您可以在模块中定义一个python字典。

_modsettings = {} 

def loadSettings(settings='settings.yaml'): 

    x= _modsettings 
    if not x: 
     try: 
      _modsettings.update(load(open(settings,'r').read())) 
     except IOError: 
      pass 

    return _modsettings 

settings = loadSettings() 

然后每当我想设置字典我的代码只是指mymodule.settings。 通过在预热请求期间导入此模块，您将不会遇到竞争条件，或者在面向用户的请求期间不得不导入/解析字典。您可以根据需要添加更多错误陷阱;-)