furry.cat 06 марта 2020

Обработка миллионов строк данных потоками на Node.js

Приходилось ли вам обрабатывать с помощью Node.js одновременно миллионы строк базы данных и выводить всё это на веб-страницу? Это непросто, но у нас есть готовое решение.
4
7035

Попробуем решить описанную проблему со следующим стеком технологий:

  • Node.js
  • Sequelize (ORM-библиотека, основанная на промисах)
  • MariaDB

Что на клиенте – не имеет значения. Когда размер данных приближается к 4 Гб, Chrome в любом случае упадет.

Потоки

Очевидное решение проблемы большого объема данных – потоковая передача. Если вы попробуете отправить их одним большим куском, Node не справится.

Тут возникает первая большая проблема – Sequelize не поддерживает работу с потоками.

Вот так выглядит классический вызов библиотеки:

        await sequelize.authenticate();
const result = await sequelize.query(sql, { type: sequelize.QueryTypes.SELECT });
res.send(result);

    

Конечно, тут кое-что пропущено – вроде конфигурации базы данных и собственно определение вызова метода get() (откуда, например, приходит res?). Но вы, безусловно, разберетесь в этом самостоятельно.

Результат работы этого кода вполне предсказуем – Node падает. Вы можете, конечно, выделить больше памяти – max-old-space-size=8000, но вряд ли это можно назвать решением проблемы.

Попробуем вручную реализовать потоковую передачу данных:

        var Readable = stream.Readable;
var i = 1;
var s = new Readable({
    async read(size) {
        const result = await sequelize.query(
            sql + ` LIMIT 1000000 OFFSET ${(i - 1) * 1000000}`, { type: sequelize.QueryTypes.SELECT });
        this.push(JSON.stringify(result));
        i++;
        if (i === 5) {
            this.push(null);
        }
    }
});
s.pipe(res);

    

В этом примере мы знаем, сколько строк вернется из базы данных, отсюда строка if (i === 5). Это просто тест. Чтобы завершить поток, вы должны отправить null. Можно заранее получить значение count (количество строк).

Основная идея состоит в разделении одного большого запроса на несколько маленьких и потоковое получение отдельных чанков. Это работает, Node не падает от перегрузки, но работает очень долго. 3.5 Гб данных вы будете обрабатывать примерно 10 минут!

Нет ли другого – более быстрого – решения?

Коннектор для базы данных

Есть – это неблокирующий клиент MariaDB Node.js connector.

Вот так выглядит обычный запрос:

        const mariadb = require('mariadb');
const pool = mariadb.createPool({ host: "HOST", user: "USER", password: "PASSWORD", port: 3308, database: "DATABASE", connectionLimit: 5 });
let conn = await pool.getConnection();
const result = await conn.query(sql);
res.send(result);

    

Он уже достаточно быстрый, однако попробуем потоковый код:

        let conn = await pool.getConnection();
const queryStream = conn.queryStream(sql);
const ps = new stream.PassThrough();
const transformStream = new stream.Transform({
    objectMode: true,
    transform: function transformer(chunk, encoding, callback) {
        callback(null, JSON.stringify(chunk));
    }
});
stream.pipeline(
    queryStream,
    transformStream,
    ps,
    (err) => {
        if (err) {
            console.log(err)
            return res.sendStatus(400);
        }
    })
ps.pipe(res);

    

Выглядит загадочно, но тут не происходит ничего сложного. Мы просто создаем пайплайн для данных:

  • Поток queryStream – результат запроса к базе.
  • Поток transformStream – для отправки преобразованных в строки чанков (здесь можно использовать только строки и буферы).
  • Класс stream.PassThrough это реализация трансформирующего стрима.
  • Функция для обработки ошибок.

ps.pipe(res) – отправляет результаты обработки клиенту.

Это решение работает гораздо быстрее – те же данные передаются меньше, чем за 4 минуты без перегрузки Node.

Результат

Итак, если вам приходится работать с огромным количеством данных, у вас есть три пути:

  1. Использовать потоковую передачу.
  2. Подумать о введении пагинации – получать данные небольшими кусками.
  3. Убедить клиента, что в условиях современного веба это невозможно.

Как вы решаете подобные задачи?

Источники

РУБРИКИ В СТАТЬЕ

МЕРОПРИЯТИЯ

Комментарии 4

ВАКАНСИИ

PHP back-end developer
от 1500 USD до 2500 USD
Java back-end developer
от 1500 USD до 2500 USD
Разработчик Java (микросервисы)
по итогам собеседования
Middle/Senior Java Developers
по итогам собеседования

ЛУЧШИЕ СТАТЬИ ПО ТЕМЕ

BUG