1.
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臺北場
Microsoft Azure 資料存取策略
Dino Wang

2.
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雲端資料上的存取策略
• 資料庫
• 分散式快取
• 儲存體 / CDN (Content Delivery Network)
• 諸多適⽤用於其他不同情境的服務
• Notification Hub
• Queue
• …

3.
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資料存取必須有策略性
• 我們都知道要重視使用者體驗
• 低延遲、回應快，不是永遠靠大型機器來扛下
• 也得在乎帳單上的費用
• 大家應該會使用計算機試算在 Azure 上大概要花多少錢
• Auto-scaling 萬靈丹（？）
• SQL Database DTU

4.
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一個真實的雲使用案例
當上了雲之後的整體服務量變大
• 第一階段：用得很爽，網站頂得住使用量
• Take action: 爽爽喝咖啡，翹腳捻鬍鬚
• 第二階段：雖然服務還能跑，但回應開始變慢
• Take action: 雲端的機器怎麼那麼弱，自動 (或手動) 加開機器擋流量吧
• 第三階段：開始出現無法建立資料庫連結，網站幾乎動不了
• Take action: 重新 deploy、順便找朋友 (或到論壇) 開罵雲端服務不夠好
• Take action: 開始看 SQL Database 更高等級費用怎麼算 (然後又開始譙)
• Or take action: 樂意的話，可以找我個案研究一下（爆）

5.
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一個真實的雲使用案例
• 雲端有 auto-scaling 很好啊
• 效率低的程式需要比較多的執行個體 à 成本失控
• 任意增加執行個體 à 也只是死得更快而已
• 使用雲端不是找個墊背的來挨罵而已 :P

6.
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那麼雲端資料存取怎麼樣做才好
• 三字訣「少、多、懶」
• 應該經常思考 Azure SQL Database 的本質
• SQL Database 屬公共設施，與他人共用
• 別吃米不知米價，每一級的 Database 價差並不算小
• 當然也可以選擇雲端包養，只是成本高昂 …
VM + SQL Server (licensed) = Dedicated Service
這是我的觀察啦 …

7.
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什麼「少」
• 欄位拿得少，只拿必要的，大家都知道的基本功
• 試圖讓發出的 SQL 查詢變少

8.
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什麼「多」
• 相同（類似） 的東西一次拿足、多拿一點點無所謂
• 考慮 使用量多 以及 命中快取 為基礎的開發企圖

9.
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這麼說好像有點玄
• 舉個 這頁、上頁和下頁 的例子

10.
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11.
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12.
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SANDBOX

13.
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適用情境
• 複合查詢的做法有它適用的情境
• 這頁、上頁和下頁的例子雖然做到了減少單一頁面
的查詢量，但配合頁面快取 (output cache) 的配置，
才是真正完整的考量 (企圖)

14.
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BUT
• 但若會造成太過複雜的 SQL 還是要避免 …（爆）
來看一個負面例子

15.
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延伸：電商購物車優惠
網站有數十個優惠專案，優惠條件設定在資料庫中
SD 規劃出一個 method 抓出只和購物車商品相關的
優惠專案來進行計算，好在執行個體上執行優惠運算
優點：只拿購物車需要的優惠專案設定
缺點：每個顧客的購物車內容肯定不同，發出的 SQL
查詢執行計畫可能很複雜，且無法造成一樣的結果

16.
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延伸：電商購物車優惠
優惠專案數量有限，不如讓執行的 SQL 簡單點，且
造成能夠快取的結果
那就查詢現在作用中的所有優惠條件吧，由執行個體
去過濾需要的優惠條件（執行個體重一點，資料庫輕
一點）
少：少一點查詢的複雜性
多：多一點的快取命中率

17.
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兼顧成本與效能的考量
跟資料庫比起來，執行個體的成本會比較便宜
因執行個體可以輕易的 scale-out
資料庫要做類似的事情代價極為高昂
讓頻繁存取的查詢減少資料庫的運算，是不錯的主意

18.
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ORM 玩家請注意
• Navigation Property
• 有機會對 DB 造成巨大的影響
• 惡名昭彰的 ORM Select N+1 問題
（在有限的執行個體上造成查詢量爆炸性的增加）

19.
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SELECT N+1 可能的場景

20.
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SELECT N+1 可能的場景
• 文 article à 圖 image 會有啥問題？
@model IEnumerable<Article>
foreach (var article in Model)
{
// 1 to N relation
var image = article.Images.FirstOrDefault();
// or even … 1 to 1 relation
var image = article.Image;
…
}

21.
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SELECT N+1 可能的場景
• 只需要一道 SQL 查詢就取回文章列表
• 但實際上卻執行了 N+1 道 SQL
• N = 處理的文章數量

22.
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SELECT N+1 可能的場景

23.
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N+1 問題就像是

24.
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DB 的角度看 SELECT N+1
…咱不幹了

25.
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解法：EAGER LOADING
• Navigation Property 的使用有機會對 DB 造成巨大的影響
• 惡名昭彰的 ORM Select N+1 問題
（在有限的執行個體上造成查詢量爆炸性的增加）
• EntityFramework：使用 .Include() 避免 Lazy load
• LINQ to SQL：使用 .LoadWith<T> 避免 Lazy load
• 應用其他查詢技巧
• 寫完 LINQ 不要太過自信，善用手邊工具測試
• SQL Profiler
• LINQPad (好物!)
• Azure SQL Database 「管理」功能

26.
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PORTAL 上的資料庫效能資訊
由 Portal 進入資料庫「管理」功能

27.
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PORTAL 上的資料庫效能資訊
查詢效能以及預設檢視

28.
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最佳化的關鍵
• 相同的一段時間內，如果發現有
• 1 萬條資料庫耗時 100 ms CPU 的查詢
• 100 條資料庫耗時 10 s CPU 的查詢
• 誰會是立即提升網站效能的關鍵？

29.
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搞清楚誰是真正的消費者
強烈建議排序「執行計數」

30.
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TRADE OFF
效能調校有時候會面臨效能 與 架構上的取捨，請自
行斟酌。

31.
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資料存取之道

32.
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網 站
快 取
（我常在思考在生活上的快取倒底好不好 XD）

33.
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分散式快取
再降低資料庫負擔、提升網頁回應速度
• 頁面快取
• 資料快取
分散式架構，讓快取保存在專責主機上
• 一致性 (integrity)
• 利於擴展 (scale-out)

34.
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AZURE 快取服務的選擇性
In-Role Cache
Managed Cache Service
Redis Cache

35.
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快取即服務 CACHE AS A SERVICE
Azure Redis Cache
• 基於開放原始碼專案 Redis 的專責快取服務
• 能提供可用性達 99.9％ 的服務水準協議（SLA）
• 提供 Basic、Standard 兩種規模與計費方式，容後介紹細節
• 可用快取空間可高達 53GB

36.
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REDIS CACHE
微軟建議 Azure 用戶所有的新開發的應
用系統未來皆採用 Redis Cache。
http://blogs.technet.com/b/azuretw/archive/2014
/08/09/azure-cache.aspx

37.
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AZURE TAIWAN USER GROUP

38.
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什麼是 REDIS CACHE
開放原始碼專案，非常流行的 No-SQL 資料庫
• 既有非常多種語言程式庫的支援
不止是傳統式鍵值對 (key-value) 的快取
• 支援豐富、高效能的資料類型
hashes、lists、sets、sortedsets
• 支援高效率的操作方式
append、increase、decrease、…
• 支援 pub/sub pattern

39.
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AZURE REDIS CACHE 的優點
由微軟整合，提供具有高可用性的穩定服務
• 2014-09 推出正式版
免自行架設，不需處理繁複的容錯設定

40.
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AZURE REDIS 快取服務的種類
基本 Basic
• 單一快取節點
• 共用 或 專用
標準 Standard
• 具備兩個快取節點
• 提供複寫服務 (master/slave replication)
• 提供可用性高達 99.9% 的 SLA

41.
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如何建立 AZURE REDIS 快取
• 一律於新 Portal 建立
https://portal.azure.com/

42.
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重要的 MAXMEMORY 原則設定
• 一旦快取服務面臨「記憶體用盡」時的處理原則
原則 說明
NoEviction 直接回傳錯誤
VolatileTTL 在過期項⽬目中尋找，清除存活時間最接近項⽬目
AllKeysRandom 隨機回收項⽬目
VolatileRandom 隨機回收過期項⽬目
AllKeysLRU 在所有項⽬目中尋找，清除最近最少使⽤用的項⽬目
VolatileLRU 在過期項⽬目中尋找，清除最近最少使⽤用的項⽬目

43.
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MAXMEMORY TERMS
LRU
• Least Recently Used
• 近期最少使用為優先排除的
演算法
TTL
• Time To Live
• 存活時間優先演算法

44.
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在 ASP.NET 網站程式
應用 AZURE REDIS CACHE

45.
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網站如何應用 REDIS CACHE
• ASP.NET Session State (out-of-proc)
• ASP.NET OutputCache
自訂 Data Cache 機制
• 分散式快取替代本機快取 ObjectCache, WebCache, ...

46.
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ASP.NET SESSION
• Session 是 Web 應用程式經常需要使用到的儲存體
• 優點：ASP.NET Web 應用程式存取非常方便
• 缺點：應用程式產生內部「狀態」
• In-Proc：停留在某一部主機上，造成 Web Farm 架構瓶頸
• Out-of-Proc：付出通訊成本，但換得應用程式延展性

47.
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REDISSESSIONSTATEPROVIDER
• NuGet
• web.config

48.
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ASP.NET OUTPUTCACHE
• OutputCache 是頁面快取技術
• 避免反覆跑異動性低的頁面

49.
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REDISOUTPUTCACHEPROVIDER
• NuGet
• web.config

50.
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MSDN / ASP.NET REDIS
PROVIDERS
• RedisSessionStateProvider
https://msdn.microsoft.com/en-
us/library/azure/dn690522.aspx
• RedisOutputCacheProvider
https://msdn.microsoft.com/en-
us/library/azure/dn798898.aspx

51.
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自訂 DATA CACHE
• 適用於複雜、規模更大的網站
• 透過 API 自行管理資料快取

52.
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STACKEXCHANGE.REDIS 是基礎
• StackExchange.Redis
OR
StackExchange.Redis.StrongName
• ConnectionMultiplexer
• 建立與 redis server 之間的連線

53.
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CONNECTIONMULTIPLEXER
只需建立一次，同一個 instance 服務本機所有操作
• Thread-Safe 執行緒安全的設計
• TCP/IP 連線建立的問題
勿每次操作時都再次建立 ConnectionMultiplexer
• 耗盡 TCP port

54.
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REDIS RESOURCES
Redis for Windows – MSOpenTech
http://msopentech.com/opentech-projects/redis/
https://github.com/MSOpenTech/redis
Redis Desktop Manager – RedisDesktop.com
https://github.com/uglide/RedisDesktopManager

55.
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REDIS FOR WINDOWS
Redis 的 Windows 版可執行檔與其他平台版本完全
相同
執⾏行檔 功能說明
redis-­‐server redis 啟動程式，設定檔 redis.windows.conf
redis-­‐benchmark 執⾏行效能測試程式
redis-­‐cli 指令列程式，可下達 redis commands
redis-­‐check-­‐dump 資料匯出程式
redis-­‐check-­‐aof 資料修復程式

56.
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REDIS DESKTOP MANAGER
• GUI 圖形界面應用程式
• 開放原始碼, 目前是 0.7.6 版
• 可以方便的方式檢閱快取資料

57.
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REDIS COMMANDS
• http://redis.io/commands

58.
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講個秘訣
一個 Redis instance 中預設開啟 16 個 db，可將不同
性質的資料放置於個別的 db
• Data Cache (db=0)
• ASP.NET Session (db=1)
• ASP.NET OutputCache (db=2)

59.
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REDISSESSIONSTATEPROVIDER
• NuGet
• web.config

60.
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REDISOUTPUTCACHEPROVIDER
• NuGet
• web.config

61.
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使用 COMMANDS 清理快取
redis-­‐cli.exe –h
xxxx.redis.cache.windows.net –a "…"
flushall
select [n]
flushdb

62.
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使用 STACKEXCHANGE.REDIS API
var config = "xxxx.redis.cache.windows.net,ssl=false,allowAdmin=true,password=……";
using (var connection = ConnectionMultiplexer.Connect(config))
{
connection.GetEndPoints().ToList().ForEach(x =>
{
connection.GetServer(x).FlushAllDatabases();
// 或
//connection.GetServer(x).FlushDatabase();
});
}

63.
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http://skilltree.my
http://demoshop.tw http://www.hexdigits.com https://fb.me/studyazure
http://cacafly.com
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合作伙伴
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64.
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