para persistência de objetos na Google App Engine

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1 capa_ Usando JSON para persistência de objetos na Google App Engine A criação de aplicações de larga escala com dados distribuídos exige que repensemos nossos modelos de persistência de objetos. Ambientes de computação em nuvem simplificam a vida do desenvolvedor ao permitir que se crie uma aplicação distribuída usando-se as mesmas técnicas e bibliotecas de uma aplicação web normal. Dessa forma, o desenvolvedor pode se concentrar em criar a lógica de negócio, enquanto questões de escalabilidade, distribuição de dados e balanceamento de carga são resolvidas de forma automática pela infraestrutura inteligente usada nesses ambientes. A Google App Engine, por exemplo, permite a criação de uma aplicação distribuída em Java usando Servlets, JSP, mapeamento objeto relacional em JPA ou JDO, e qualquer framework web tradicional. Apesar dessas facilidades, o desenvolvedor pode ser pego de surpresa com os custos (valores cobrados) associados ao volume de operações de leitura e gravação de objetos, dependendo da complexidade da aplicação e do número de usuários. Este artigo apresenta uma técnica alternativa para a persistência de objetos, que pode ser combinada com qualquer framework ou mecanismo tradicional de persistência de objetos. Para evitar a explosão no número de tabelas que está normalmente associada ao uso de mapeamento objeto-relacional, apenas objetos essenciais serão persistidos diretamente, os demais são embutidos em campos textuais no formato JSON, sendo convertidos com a biblioteca Gson. Baixando o projeto O projeto-exemplo para a ferramenta Eclipse está disponível no site da revista MundoJ, e já inclui a estrutura necessária para funcionamento. Entretanto, é preciso que o plugin para desenvolvimento com Google App Engine esteja instalado. Esse plugin e suas instruções para instalação podem ser encontrados no endereço appengine/docs/java/tools/eclipse. Para importar o projeto-exemplo, abra o Eclipse e vá em File -> New Project -> Import -> Existing Project sinto Workspace. Selecione a opção Archive File e escolha o arquivo zip baixado do site da revista. Basta clicar em Finish para concluir a operação. Qualquer aplicação sendo desenvolvida para a Google App Engine pode ser executada localmente para depuração, já que o plugin da Google inclui um sistema local de banco de dados e servidor web que funcionam com a mesma API da infraestrutura de produção. Para tanto, basta clicar com o botão direito do mouse sobre o nome do projeto e escolher a opção Debug As -> Web Application. Caso você queira executar a aplicação na nuvem da App Engine você precisa ter uma conta Google (gmail, por exemplo), e criar uma aplicação hospedeira através do site Ao criar sua aplicação, o nome escolhido para ela deve ser inserido no local correspondente no arquivo appengine-web.xml (como ilustrado na Listagem 1), contido na pasta web/web-inf/ do projeto. Isso irá informar ao plugin onde ele deve instalar a aplicação na infraestrutura da Google. Listagem 1. Configuração da aplicação para o envio à Google App Engine. / 6

2 Erick Baptista Passos Doutor em Computação pela UFF e programador Java desde É professor do IFPI e CTO da Sertão Games, onde atua no desenvolvimento de jogos e frameworks, destacando-se o Cangaço Wargame, um jogo de estratégia em turnos para Facebook. Luan Pontes luan@infoway-pi.com.br Estudante de Análise e Desenvolvimento de Sistemas no IFPI e desenvolvedor júnior da Infoway, onde cria soluções tecnológicas para a área de saúde. Apaixonado por empreendedorismo e tecnologias de desenvolvimento web. A criação de aplicações para milhões de usuários, com grandes quantidades de dados, envolve muitos desafios. Ambientes em nuvem, como a Google App Engine, simplificam o trabalho do desenvolvedor, mas a persistência de objetos nos bancos de dados distribuídos desses ambientes exige cuidados para se evitar um alto custo com operações de leitura e gravação. Este artigo mostra uma técnica para guardar parte da estrutura de objetos de uma aplicação como campos textuais no formato JSON <?xml version= 1.0 encoding= utf-8?> <appengine-web-app xmlns= > <application>nome-da-sua-aplicação </application> <version>1</version> </appengine-web-app> Descrição da aplicação-exemplo Para explicar a técnica de persistência com JSON, foi criada uma aplicação de compras bastante simples. O usuário pode ver a lista de produtos e adicioná-los ao carrinho de compras. Ao finalizar a compra, ela será persistida e o usuário pode ver a lista ou os detalhes de compras já feitas. Existe também uma tela para a criação dos produtos, para que o banco de dados possa ser inicialmente povoado. A tela de listagem de produtos exibe todos os produtos cadastrados na aplicação, e inclui um pouco de código em Javascript para manter o carrinho de compras, criado à medida que o usuário clica nos produtos. Quando o usuário clica em fechar com- O que é computação em nuvem? Muito se fala do termo computação em nuvem e o quanto isso está revolucionando a criação de aplicações e serviços, mas muito pouco do que se fala realmente ajuda a se entender o que o termo significa. Tradicionalmente, infraestrutura para computação em data-centers é disponibilizada através de máquinas (físicas ou virtuais), e computação em nuvem é uma evolução desse tipo de serviço. Existem dois níveis de abstração para os serviços de computação em nuvem: máquinas e APIs. Nuvens de máquinas, como a Amazon EC2 e a Heroku, permitem que um time crie máquinas virtuais para hospedar seus sistemas. Ferramentas de cópia e backup ajudam o time de TI, mas pouco afetam o dia a dia da equipe de desenvolvimento, já que distribuição de carga e dados ainda são tarefas realizadas pelo programador da aplicação. A principal vantagem desses serviços em relação a data-centers tradicionais é que a cobrança é feita de forma proporcional à carga utilizada. Nuvens disponibilizadas sob a forma de uma API, como a Google App Engine, são uma forma mais moderna e interessante desse tipo de serviço. Nesse caso, o programador não precisa se preocupar com a instalação e manutenção de máquinas, nem mesmo dos sistemas de banco de dados e servidores web, tudo está previamente embutido no serviço. O que é disponibilizado para a equipe é uma API, incluindo formas de persistência, que permite que se escreva a aplicação sem se preocupar diretamente com questões de distribuição de carga. 7 \

3 pra, os identificadores dos produtos incluídos no carrinho são enviados à aplicação, que irá registrar a compra incluindo um item para cada produto escolhido. Figura 1. Listagem de produtos e carrinho de compras. A listagem de compras permite que o usuário veja aquelas já realizadas, inclusive podendo clicar em uma compra para ver os detalhes como os produtos adquiridos. Nas próximas seções do artigo, mostraremos como foi feito o mapeamento objeto-relacional tradicional para os objetos principais, e a forma alternativa em JSON para os itens de uma compra. No final, será feita uma comparação do número de operações de leitura e gravação associadas às duas técnicas, mostrando como o uso de campos textuais em JSON ajuda a reduzir os custos. Figura 2. Lista de compras já efetuadas. O usuário pode clicar na compra para visualizar os produtos comprados. Mapeamento objeto-relacional Foram mapeadas de forma tradicional apenas as classes Compra e Produto, sem mapear nenhuma das relações bidirecionais indicadas no diagrama da figura 3. Os itens de cada compra serão mantidos em um campo textual em JSON ligado à classe Compra. Figura 3. Diagrama de classes da aplicação usada como exemplo. O mapeamento foi feito com a ferramenta JDO, uma das formas de persistência existentes na App Engine. O mapeamento com JDO é similar ao JPA (também disponível na App Engine), podendo ser feito com anotações como ilustrado a seguir em um trecho de código da classe Produto. Observe que apenas as anotações da classe e da chave primária são obrigatórias. Por convenção, todos os atributos não anotados serão persistidos. Listagem 2. Classe public class Produto private Long id; private BigDecimal preco; private String descricao; // métodos get e set Para quem já está acostumado a trabalhar com uma ferramenta de mapeamento objeto-relacional como hibernate, a utilização de JPA ou JDO na App Engine não é muito diferente, bastando ser observados os cuidados em relação ao modelo de propagação de transações e grupos de objetos (uma gravação pode demorar a ser propagada entre os servidores da aplicação, mas até lá as leituras são consistentes com a versão anterior dos objetos envolvidos). O projeto de exemplo também inclui uma classe utilitária (JDOUtil), que simplifica a persistência de objetos com JDO implementando alguns métodos genéricos. Essa classe é usada ao longo do projeto sempre que for necessário se fazer gravação, leitura ou busca de objetos. Persistindo objetos em texto no formato JSON O problema de se usar diretamente apenas o mapeamento objeto-relacional se manifesta quando observamos que cada objeto da classe Compra está associado a certo número de objetos da classe ItemCompra, que estão por sua vez associados a um objeto da classe Produto cada. Uma leitura de um objeto da classe Compra para a tela de detalhes, por exemplo, exige a recuperação no banco de dados dos objetos da classe ItemCompra e Produto associados. Claro que isso é feito automaticamente pela ferramenta de mapeamento objeto-relacional, mas o fato é que as operações de FETCH e JOIN são efetivamente realizadas, o que acarreta em mais processamento no banco de dados, além de cada recuperação de objeto ser contabilizadas para posterior cobrança pela Google. A solução é não se persistir a coleção de objetos da classe ItemCompra diretamente, evitando explicitamente que essa coleção seja salva pelo JDO. Para poder guardar esses objetos para posterior recuperação, cria-se um atributo privado do tipo Text (campo textual no banco de dados da App Engine), convertendo essa coleção para o formato JSON (javascript object notation). As listagens de código a seguir mostram os detalhes dessa solução. Listagem 3. Classe Compra, contendo o atributo de texto que irá guardar a coleção de objetos ItemCompra. / 8

4 (que não será persistida diretamente pelo JDO). Observe que o atributo com a coleção de itens é marcado para não ser persistido diretamente pelo JDO com public class Compra private Long id; private BigDecimal private List<ItemCompra> itens = new ArrayList<ItemCompra>(); private Text itensjson; // métodos get e set Automatizando a conversão com Gson Para fazer a conversão da coleção de objetos ItemCompra em String e vice-versa, iremos usar a biblioteca Gson, da própria Google. Isso é feito através de um objeto da classe também chamada Gson, que possui dois métodos importantes (e suas diversas variações): String tojson(object object); esse método converte uma estrutura de objetos para o formato textual JSON. T fromjson(string jsontext, Class<T> type); esse método converte um texto no formato JSON, povoando uma estrutura de objetos, iniciada pelo objeto da classe indicada por type. Na classe Compra, foram criados dois métodos (savejson e loadjson), que devem ser chamados sempre que se for salvar ou carregar um objeto no banco de dados, respectivamente. A listagem de código a seguir mostra a implementação do método savejson: Listagem 4. Implementação dos métodos savejson e loadjson na classe Compra. Esse métodos devem ser chamados antes de se salvar/atualizar, e após recuperar, um objeto dessa classe no banco de dados, public class Compra { // atributos, getters e setters omitidos public void savejson() { Gson gson = new Gson(); itensjson = new Text(gson.toJson(itens)); public void loadjson() { Gson gson = new Gson(); Type tipo = new TypeToken<List<ItemCompra>>() {.gettype(); itens = new Text(gson.fromJson(itensJson. getvalue(), tipo)); Observe que no método savejson passamos a String com a estrutura convertida em JSON para o construtor da classe Text, que cria o campo textual para ser efetivamente persistido no banco de dados. No caso do projeto em questão, será convertida toda a coleção dos objetos da classe Item, inclusive os dados dos produtos associados, como o exemplo a seguir, que mostra o resultado da conversão de uma colação com dois objetos Item, cada um de um produto diferente: [{ produto :{ descricao : Blusa, preco : ,{ produto :{ descricao : Sapato, pre co :150.00] O método loadjson funciona de forma análoga, apenas invertendo a operação. Nesse caso, também precisamos especificar o tipo (classe e genérico) da coleção que estamos recuperando do formato textual. Nessa solução, é preciso que se chame o método savejson explicitamente antes de se persistir/atualizar qualquer objeto de uma classe que faça uso de um campo textual em JSON. De forma análoga, é preciso se chamar loadjson sempre após a recuperação de cada um desses objetos. Essa chamada a esses métodos pode ser automatizada com o uso de padrões de projeto como o DAO (onde uma classe lida com a responsabilidade de persistência dos objetos do modelo), ou o Active Record (onde a própria classe cuida de lidar com esses detalhes). Deixamos a aplicação desses padrões para o leitor, já que existe muita bibliografia sobre esse assunto disponível. Um detalhe importante é que a biblioteca Gson não permite a conversão de estruturas de objetos que possuam referências cíclicas, o que resultaria em um loop infinito. Uma solução para esse problema é que se desfaçam as referências cíclicas/bidirecionais antes da conversão para JSON, podendo ser restauradas após essa operação e após cada recuperação a partir do texto/json. Número de operações de leitura e gravação A grande vantagem dessa técnica é a redução no número de objetos recuperados e gravados diretamente no banco de dados. Para ilustrar essa vantagem, vamos fazer uma análise do número de operações associadas à exibição de detalhes de uma compra. Como exemplo, vamos considerar uma compra típica com quatro itens. Essa compra, envolve de fato nove objetos, sendo um da própria classe Compra, quatro da classe ItemCompra, e os quatro objetos Produto associados aos itens. Uma operação de leitura para exibição dos detalhes dessa compra efetivamente consiste de nove operações de recuperação de objetos no banco de dados (fetch). Observe que não estamos falando de desempenho, que poderia ser melhorado com o uso 9 \

5 de operações em lote (com hibernate, por exemplo, é comum buscarmos coleções com uma única leitura em lote), mas sim no fato de que nove objetos são eventualmente recuperados do banco. Essa recuperação sempre envolve o uso de junções entre tabelas de dados, que resultam num uso de muita memória e processamento. Justamente por implicar num alto custo de memória e processamento, as fornecedoras de infraestrutura, como a Google App Engine, cobram pelas operações individuais de Fetch em função do número de objetos recuperados (e não pelo tamanho dos dados em bytes, ou número de buscas select realizadas, por exemplo). Com a técnica apresentada neste artigo, a recuperação de uma compra com quatro itens é feita com a recuperação direta de apenas UM (1) objeto. Só é necessário buscar o objeto da classe Compra, e a chamada ao método loadjson converte o campo textual recuperando a coleção de objetos ItemCompra e os dados dos produtos associados. A tabela a seguir mostra um comparativo do número de operações realizadas pela técnica de mapeamento objeto-relacional tradicional e o uso de campos textuais em JSON. Uso da técnica no Cangaço Wargame Durante o desenvolvimento do Cangaço Wargame, inicialmente todo o modelo de objetos era mapeado diretamente para o sistema de persistência da Google App Engine (foram testados tanto JPA como JDO). O número de classes no pacote de model do Cangaço Wargame não é tão grande (cerca de 30 classes), mas como as partidas envolvem turnos e muitos movimentos, uma partida envolve a criação e persistência de muitos objetos de diversas classes. Durante alguns testes de escala, percebemos que em algumas partes do sistema o número de objetos recuperados ou atualizados/criados no banco de dados era bastante grande. Quando fizemos a projeção desses números em relação à expectativa da quantidade de jogadores, vimos que somente essas operações iriam gerar custos muito altos na conta mensal com a Google. TÉCNICA NÚMERO REAL DE OBJETOS FETCHES por busca EM 1000 buscas MOR Tradicional JSON Tabela 1. Comparação no número de operações de leitura (fetch) de objetos em banco de dados entre as técnicas tradicionais e o uso de JSON para objetos da classe Compra com quatro itens associados. Quanto mais complexa for a estrutura de objetos do sistema, maior será essa diferença no número de operações, e consequentemente maior será a economia em número de leituras e gravações (e o custo associado). Na experiência da Sertão Games, que será relatada a seguir, essa diferença chega a 100 vezes menos operações, o que permitiu a viabilidade e baixo custo no uso da Google App Engine. É importante observar que certas operações, como atualização de um objeto, envolvem tanto operações de leitura quanto gravação, o que encarece ainda mais o custo das mesmas. Como um agravante, a App Engine também contabiliza de forma separada gravações de campos indexados. Por todos esses motivos combinados, a técnica apresentada neste artigo se mostra bastante interessante para aplicações de grande escala. Figura 4. Uma partida do Cangaço Wargame. Cada personagem e célula do mapa correspondem a um objeto persistente, com seus atributos associados. Ao cogitar as alternativas para resolver esse problema, chegamos a pensar em hospedar o jogo inicialmente numa máquina em nossa própria infraestrutura, abrindo mão de todas as vantagens de escala e manutenção da aplicação em nuvem. Felizmente surgiu a ideia de persistir apenas os objetos principais (Jogador e Partida) diretamente no sistema de persistência, codificando os objetos de todas as demais classes, como campos textuais dentro dos objetos principais dessas duas classes. Dessa forma, todos os objetos que compõem uma Partida (mapa, personagens, movimentos etc.) são persistidos como um grande campo textual em JSON. Mas quando recuperados do sistema de dados, esses objetos podem ser usados normalmente como POJOs. Essa solução foi tão simples que pôde ser implementada em cerca de 2 horas apenas, não necessitando nenhuma mudança nos vários módulos do jogo, apenas na classe DAO que cuida da persistência dos objetos do modelo. Para ilustrar a eficácia dessa solução, no Cangaço Wargame já foram realizadas mais de 50 mil partidas, / 10

6 cada uma envolvendo dois jogadores, desde o seu lançamento (o que corresponde a mais de 5 milhões de objetos e um número muitas vezes maior de operações de leitura e gravação). Mesmo com esses números, o custo mensal nunca ultrapassou a casa dos U$ 10,00. Atualmente, os campos textuais em JSON ocupam 75% do espaço relativo aos objetos da classe Partida, e 45% no caso da classe Jogador. O que ainda pode ser feito A ferramenta Gson apresenta muitas opções interessantes para outras situações. No Cangaço Wargame, também usamos a conversão de objetos para JSON se atualizar às telas de uma partida sempre que é feito um movimento. A tela do jogo é toda implementada em Javascript/HTML4, e a realização de uma ação/movimento modifica os objetos persistidos, cuja estrutura é convertida em JSON para ser enviada ao cliente no browser. Existem várias opções interessantes, como a possiblidade de se converter apenas parte dos objetos, entre outras. Considerações finais A criação de aplicações em APIs de computação em nuvem é hoje uma realidade bem-vinda, o que simplifica muito o desenvolvimento de soluções distribuídas altamente escaláveis. Entretanto, existem alguns detalhes que o desenvolvedor só percebe à medida em que vai criando suas aplicações nesse tipo de ambiente. Os modelos de persistência de dados são um desses detalhes complexos, que podem parecer simples (por usarem as mesmas APIs de mapeamento objeto-relacional que já usamos em aplicações web tradicionais, como JPA e JDO), mas escondem complexidades e caveats que podem atrapalhar o desenvolvedor inexperiente. Neste artigo, abordamos uma dessas questões: o alto custo associado a operações de leitura e gravação de muitos objetos em uma aplicação distribuída na Google App Engine. Esses custos são inerentes a toda infraestrutura desse tipo, porque garantir a distribuição de alterações em transações entre data-centers espalhados pelo mundo custa muito em termos de transferência de dados para o fornecedor de infraestrutura (nesse caso a Google). A técnica aqui mostrada evita que se realizem muitas operações de leitura e gravação em objetos distintos, simplificando também o número de classes persistidas no banco de dados, e não infringe nenhum regulamento associado ao serviço da Google App Engine. É importante ressaltar que a técnica apresentada também possui alguns pontos negativos. O principal é que os objetos persistidos com JSON em campos textuais fica inacessível para queries, então se perde a capacidade de fazer buscas complexas que envolvam dados desses objetos. Por esse motivo, no Cangaço Wargame optamos por manter uma cópia de alguns poucos atributos de forma redundante, e não normalizada, diretamente em colunas nas tabelas persistidas, permitindo a busca. Outra desvantagem que pode aparecer em algumas situações-exemplo é a perda de sincronia entre cópias de objetos que foram persistidos em JSON com seus originais em uma tabela. Essa situação ocorre com os objetos da classe Produto na aplicação-exemplo, onde o objeto produto persistido em JSON junto a um ItemCompra é uma cópia do objeto original. Caso o original seja atualizado na tabela, a cópia contida na compra fica com dados desatualizados. Nem sempre isso é uma desvantagem, já que nesse caso é também interessante manter os dados originais do momento da compra, como preço, por exemplo. Esse tipo de situação de cópias redundantes não é tão frequente quanto a anterior, e também é sempre possível se atualizar os dados buscando o objeto original através do seu ID, que também fica guardado em JSON. /para saber mais Diversos artigos sobre computação em nuvem, e especialmente sobre Google App Engine, já foram publicados na MundoJ. Sugerimos os seguintes como leitura complementar: > Java no Google App Engine Edição 43 > Uma introdução ao Google App Engine com GWT Edição 47 > Aspectos arquiteturais na adoção de Cloud Computing Edição 47 > Introdução ao Cloud Computing Edição 47 No site da Sertão Games ( sempre compartilhamos ideias e ferramentas que criamos para solucionar os problemas encontrados no desenvolvimento dos nossos jogos. /referências > Documentação da Google App Engine. google.com/appengine/ > Google Gson: biblioteca para conversão Java-JSON. > JSON. Javascript object notation \

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