在分布式环境中模拟多个策略决策点（PDP）

Question

让我们假设一个场景，对象将每秒请求访问许多对象。单个PDP上的沉重负担意味着每个请求的等待和读写时间会增加。

到目前为止，我已经使用AuthzForce Core project来设置一个PDP，为此我有一个for循环发送多个请求（可以使用线程同时完成）。但是，这似乎不适合在分布式环境中评估我的策略。

有什么办法可以做到？也许使用AuthzForce Server？

修改：

我正在运行一个使用Authzforce Core的Java应用程序。该程序创建一个加载单个策略文档的PDP实例，然后for循环执行多个请求。这些都是在程序本身内部完成的。

Answer 1

Authzforce服务器具有高可用性选项： https://github.com/authzforce/fiware/blob/master/doc/InstallationAndAdministrationGuide.rst#high-availability

您可以遵循相同的准则来使用单个pdp实施此操作。

Answer 2

在不查看代码或体系结构的情况下，很难在此处帮助提高性能，但是我可以给出一些一般性的提示（其中一些可能对您很明显，但只是为了更全面）：

1. 由于PDP嵌入在Java应用程序中，因此我假设（或确保您这样做）您正在使用AuthzForce native Java API（自述文件中的示例），这是最有效的评估方法。 / p>

2. 我还假设您在应用程序的整个生命周期中都在（重新）使用相同的PDP（BasePdpEngine）实例。它应该是线程安全的。

3. 为了一次评估多个请求，您可以尝试使用PDP引擎的evaluate(List)方法（javadoc）来代替通常的evaluate(DecisionRequest)，在某些情况下这样做会更快

4. 如果使用“分布式环境”，则表示您可能在不同位置部署了Java应用程序的多个实例，因此，多个PDP，正确的设置取决于加载策略文档的位置/方式。 ：本地文件，远程数据库等。请参阅我的最新评论。如Rafael Sisto的回答所述，您可以在AuthzForce Server安装指南的“高可用性”部分重用一些指南。