2018-db-kv
Курсовой проект 2018 года курса "Использование баз данных" в Технополис.
Этап 1. In-memory (deadline 2018-04-10)
Fork
Форкните проект, склонируйте и добавьте upstream:
$ git clone git@github.com:<username>/2018-db-kv.git
Cloning into '2018-db-kv'...
...
$ cd 2018-db-kv
$ git remote add upstream git@github.com:polis-mail-ru/2018-db-kv.git
$ git fetch upstream
From github.com:polis-mail-ru/2018-db-kv
* [new branch] master -> upstream/master
Make
Так можно запустить интерактивную консоль:
$ gradle run
А вот так -- тесты:
$ gradle test
Develop
Откройте в IDE -- IntelliJ IDEA Community Edition нам будет достаточно.
В своём Java package ru.mail.polis.<username> реализуйте интерфейс KVDao, используя одну из реализаций java.util.Map.
Возвращайте свою реализацию интерфейса в KVServiceFactory.
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 ;)
Report
Когда всё будет готово, присылайте pull request со своей реализацией на review. Не забывайте отвечать на комментарии в PR и исправлять замечания!
Этап 2. Persistence (deadline 2018-05-02)
На данном этапе необходимо реализовать персистентное хранение данных на диске. Папка, в которую нужно складывать файлы, передаётся в качестве параметра KVDaoFactory.create(), где конструируется Ваша реализация KVDao.
Как и раньше необходимо обеспечить прохождение существующих модульных тестов, а также желательно добавить свои тесты и включить их в pull request.
Предложения по реализации:
- Начать необходимо с хранения каждого значения в отдельном файле, но этого недостаточно, чтобы пройти этап 2.1
- Далее можно перейти на одно из существующих Key-Value хранилищ
- Либо самостоятельно реализовать идею LSM как в Cassandra или LevelDB, но без дополнительных индексов, сжатия и Bloom Filter
Этап 2.1. Load test (deadline 2018-05-09)
Удалите аннотации @Ignore в наборе тестов LoadTest и обеспечьте прохождение тестов за разумное время (меньше 10 с).
Возможно, придётся пересмотреть подход к хранению данных.