Курсовой проект 2021 года курса "Проектирование высоконагруженных систем" в Технополис.

Форкните проект, склонируйте и добавьте upstream:

$ git clone [email protected]:<username>/2021-highload-dht.git
Cloning into '2021-highload-dht'...
...
$ git remote add upstream [email protected]:polis-mail-ru/2021-highload-dht.git
$ git fetch upstream
From github.com:polis-mail-ru/2021-highload-dht
 * [new branch]      master     -> upstream/master

Так можно запустить тесты:

$ ./gradlew test

А вот так -- сервер:

$ ./gradlew run

Откройте в IDE -- IntelliJ IDEA Community Edition нам будет достаточно.

ВНИМАНИЕ! При запуске тестов или сервера в IDE необходимо передавать Java опцию -Xmx128m.

В своём Java package ru.mail.polis.service.<username> реализуйте интерфейс Service и поддержите следующий HTTP REST API протокол:

• HTTP GET /v0/entity?id=<ID> -- получить данные по ключу <ID>. Возвращает 200 OK и данные или 404 Not Found.
• HTTP PUT /v0/entity?id=<ID> -- создать/перезаписать (upsert) данные по ключу <ID>. Возвращает 201 Created.
• HTTP DELETE /v0/entity?id=<ID> -- удалить данные по ключу <ID>. Возвращает 202 Accepted.

Возвращайте реализацию интерфейса в ServiceFactory.

Используем свою реализацию DAO из весеннего курса 2021-db-lsm, либо берём референсную реализацию, если курс БД не был завершён.

Проведите нагрузочное тестирование с помощью wrk в одно соединение:

• PUT запросами на стабильной нагрузке (wrk должен обеспечивать заданный с помощью -R rate запросов)
• GET запросами на стабильной нагрузке по наполненной БД

Почему не curl/F5, можно узнать здесь и здесь.

Приложите полученный консольный вывод wrk для обоих видов нагрузки.

Отпрофилируйте приложение (CPU и alloc) под PUT и GET нагрузкой с помощью async-profiler. Приложите SVG-файлы FlameGraph cpu/alloc для PUT/GET нагрузки.

Объясните результаты нагрузочного тестирования и профилирования и приложите текстовый отчёт (в Markdown).

Продолжайте запускать тесты и исправлять ошибки, не забывая подтягивать новые тесты и фиксы из upstream. Если заметите ошибку в upstream, заводите баг и присылайте pull request ;)

Когда всё будет готово, присылайте pull request со своей реализацией и оптимизациями на review. Не забывайте отвечать на комментарии в PR (в том числе автоматизированные) и исправлять замечания!

Обеспечьте потокобезопасность реализации DAO с использованием примитивов java.util.concurrent.*. Прокачаться можно с руководством Java Concurrency in Practice.

Реализуйте асинхронный flush MemTable в SSTable, чтобы не блокировать пользовательские запросы.

Сконфигурируйте HTTP сервер, чтобы он обрабатывал запросы с помощью пула из нескольких потоков.

Проведите нагрузочное тестирование с помощью wrk2 в несколько соединений (не меньше 16):

• PUT запросами на стабильной нагрузке (wrk2 должен обеспечивать заданный с помощью -R rate запросов)
• GET запросами на стабильной нагрузке по наполненной БД

Приложите полученный консольный вывод wrk2 для обоих видов нагрузки.

Отпрофилируйте приложение (CPU, alloc и lock) под PUT и GET нагрузкой с помощью async-profiler. Приложите SVG-файлы FlameGraph cpu/alloc/lock для PUT/GET нагрузки.

Объясните результаты нагрузочного тестирования и профилирования и приложите текстовый отчёт (в Markdown).

Когда всё будет готово, присылайте pull request со своей реализацией и проведёнными оптимизациями на review.