你在Firebase Realtime Database上，原子方式递增一个数值的速度有多快？
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TL;DR
以下是我测试的案例：
使用
transaction调用增加一个值：ref.transaction(function(value) { return (value || 0) + 1; });increment操作符来增加一个值：
ref.set(admin.database.ServerValue.increment(1));
虽然增量操作更快并不会让人感到惊讶，但实际上速度有多快呢？
结果：
- 使用事务，我每秒可以增加大约60-70个值。
- 使用“increment”运算符，我每秒可以增加大约200-300个值。
如何进行测试并得出这些数字
我在我的2016款MacBook Pro上运行了测试，并将以上内容包装在一个简单的Node.js脚本中，该脚本使用客户端Node SDK。操作的包装脚本也非常基本：
timer = setInterval(function() {
... the increment or transaction from above ...
}, 100);
setTimeout(function() {
clearInterval(timer);
process.exit(1);
}, 60000)
所以：每秒增加值10次，1分钟后停止。我使用以下脚本生成了此过程的实例：
for instance in {1..10}
do
node increment.js &
done
这将使用increment操作符运行10个并行进程，每秒增加值10次，总共每秒增加100次。然后我更改了实例的数量，直到“每秒增量”达到峰值。
我随后在jsbin上编写了一个小脚本script on jsbin监听值，并通过简单的低通移动平均滤波器确定每秒增量。我在这里遇到了一些麻烦，所以不确定计算是否完全正确。根据我的测试结果，它们已经足够接近，但如果有人想编写一个更好的观察者：请随意。 :)
关于测试需要注意的事项：
- 我不断增加进程数，直到“每秒增量”似乎达到最大值，但我注意到这与我的笔记本电脑风扇全速运转相吻合。因此，我可能没有找到服务器端操作的真正最大吞吐量，而是考虑了我的测试环境和服务器的组合。因此，当您尝试重现此测试时，很可能（实际上很可能）会得到不同的结果，尽管当然
increment吞吐量应始终显着高于transaction。无论您得到什么结果，请分享它们。:) - 我使用了客户端Node.js SDK，因为这是最容易使用的。使用不同的SDK可能会产生稍微不同的结果，尽管我希望主要的SDK（iOS、Android和Web）与我的结果相当接近。
- 两个不同的团队成员立即问我是否在单个节点上运行了此操作，或者是否同时增加了多个值。同时并行增加多个值可以显示是否存在系统范围的吞吐量瓶颈，或者是否是特定于节点的（我期望是后者）。
- 如前所述：我的测试工具并不特别，但是我的jsbin观察器代码尤其值得怀疑。如果有人感觉编写相同数据的更好的观察程序很棒。
事务和增量操作符在内部如何工作
要理解transaction和increment之间的性能差异，真正有帮助的是了解这些操作在内部如何工作。对于Firebase实时数据库，“内部”意味着在客户端和服务器之间通过Web套接字连接发送的命令和响应。
事务在Firebase中使用比较并设置方法。每当我们开始像上面这样的事务时，客户端都会猜测节点的当前值。如果它以前从未看到过该节点，则猜测为null。它调用我们的事务处理程序，并将该猜测返回给我们的代码，然后我们的代码返回新值。客户端将猜测和新值发送到服务器，服务器执行比较并设置操作：如果猜测是正确的，请设置新值。如果猜测不正确，则服务器拒绝操作并将实际当前值返回给客户端。
在完美的情况下，初始猜测是正确的，并且立即将值写入服务器的磁盘上（之后发送到所有侦听器）。在流程图中，它看起来像这样：
Client Server
+ +
transaction() | |
| |
null | |
+---<-----+ |
| | |
+--->-----+ |
1 | (null, 1) |
+--------->---------+
| |
+---------<---------+
| (ack, 3) |
| |
v v
但如果节点在服务器上已经有一个值，它会拒绝写入并发送实际的值回来，客户端会再次尝试：
Client Server
+ +
transaction() | |
| |
null | |
+---<-----+ |
| | |
+--->-----+ |
1 | |
| (null, 1) |
+--------->---------+
| |
+---------<---------+
| (nack, 2) |
| |
2 | |
+---<-----+ |
| | |
+--->-----+ |
3 | (2, 3) |
+--------->---------+
| |
+---------<---------+
| (ack, 3) |
| |
| |
v v
这并不太糟糕，只多了一次往返。即使Firebase使用悲观锁定，也需要这个往返，所以我们没有失去任何东西。
问题在于如果多个客户端同时修改相同的值，就会出现所谓的节点争用，它看起来像这样：
Client Server Client
+ + +
transaction() | | |
| | | transaction()
null | | |
+---<-----+ | | null
| | | +--->----+
+--->-----+ | | |
1 | | +---<----+
| (null, 1) | | 1
+--------->---------+ (null, 1) |
| |---------<---------+
+---------<---------+ |
| (nack, 2) |--------->---------+
| | (nack, 2) |
2 | | |
+---<-----+ | | 2
| | | |--->----+
+--->-----+ | | |
3 | (2, 3) | |---<----+
+--------->---------+ | 3
| | |
+---------<---------+ |
| (ack, 3) | (2, 3) |
| |---------<---------+
| | |
| |--------->---------+
| | (nack, 3) |
| | | 3
| | |--->----+
| | | |
| | |---<----+
| | | 4
| | (3, 4) |
| |---------<---------+
| | |
| |--------->---------+
| | (ack, 4) |
| | |
v v v
TODO: 更新上面的图表，以使服务器上的操作不重叠。
第二个客户端必须重新尝试其操作，因为在它的第一次尝试和第二次尝试之间，服务器端的值已被修改。我们有越来越多的客户端写入此位置，就越有可能看到重试。Firebase客户端会自动执行这些重试，但经过多次重试后，它会放弃并向应用程序引发Error：maxretry异常。
这就是为什么我每秒只能增加计数器60-70次的原因：如果有更多的写入，节点上的争用就太大了。
增量操作本质上是原子性的。您告诉数据库：无论当前值是什么，都将其增加x。这意味着客户端永远不必知道节点的当前值，因此它也不可能猜错。它只是告诉服务器要做什么。
使用increment时，我们具有多个客户端的流程图如下：
Client Server Client
+ + +
increment(1) | | |
| | | increment(1)
| (increment, 1) | |
+--------->---------+ (increment, 1) |
| |---------<---------+
+---------<---------+ |
| (ack, 2) |--------->---------+
| | (ack, 3) |
| | |
v v v
这两个最后的流程图的长度已经足以解释为什么在这种情况下increment如此快了：该操作是为此而设计的，因此电线协议更接近于我们试图实现的目标。这种简单性导致在我的简单测试中，性能差异达到3倍至4倍，在生产场景中可能会更高。
当然，事务仍然有用，因为除了增量/减量操作之外还有许多原子操作。
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0。是的，这是手动工作，所以额外的赞总是受欢迎的。 :) - Frank van Puffelen原文链接
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