Отказоустойчивое хранилище обновлений на приложения двигателя

Хранилище данных движка приложений, конечно, имеетпростои . Тем не менее, я хотел бы иметь "fail-safe" put, который является более надежным перед лицом ошибок хранилища данных (см. мотивацию ниже). Похоже, что очередь задач-это очевидное место для отложенной записи, когда хранилище данных недоступно. Однако я не знаю никаких других решений (кроме отправки данных третьей стороне через urlfetch).

Мотивация : у меня есть сущность, которая действительно должна быть помещенным в хранилище данных-просто показывая сообщение об ошибке пользователю не будет делать. Например, возможно, произошел какой-то побочный эффект, который не может быть легко устранен (возможно, какое-то взаимодействие со сторонним сайтом).

Я придумал простую оболочку, которая (я думаю) обеспечивает разумную "безотказность" (см. ниже). Видите ли вы какие-либо проблемы с этим, или у вас есть идея для более надежной реализации? (Примечание: благодаря предложениям, опубликованным в ответах ником Джонсоном и Саксоном Дрюс, этот пост был отредактирован с некоторыми улучшениями в коде.)

import logging
from google.appengine.api.labs.taskqueue import taskqueue
from google.appengine.datastore import entity_pb
from google.appengine.ext import db
from google.appengine.runtime.apiproxy_errors import CapabilityDisabledError

def put_failsafe(e, db_put_deadline=20, retry_countdown=60, queue_name='default'):
    """Tries to e.put().  On success, 1 is returned.  If this raises a db.Error
    or CapabilityDisabledError, then a task will be enqueued to try to put the
    entity (the task will execute after retry_countdown seconds) and 2 will be
    returned.  If the task cannot be enqueued, then 0 will be returned.  Thus a
    falsey value is only returned on complete failure.

    Note that since the taskqueue payloads are limited to 10kB, if the protobuf
    representing e is larger than 10kB then the put will be unable to be
    deferred to the taskqueue.

    If a put is deferred to the taskqueue, then it won't necessarily be
    completed as soon as the datastore is back up.  Thus it is possible that
    e.put() will occur *after* other, later puts when 1 is returned.

    Ensure e's model is imported in the code which defines the task which tries
    to re-put e (so that e can be deserialized).
    """
    try:
        e.put(rpc=db.create_rpc(deadline=db_put_deadline))
        return 1
    except (db.Error, CapabilityDisabledError), ex1:
        try:
            taskqueue.add(queue_name=queue_name,
                          countdown=retry_countdown,
                          url='/task/retry_put',
                          payload=db.model_to_protobuf(e).Encode())
            logging.info('failed to put to db now, but deferred put to the taskqueue e=%s ex=%s' % (e, ex1))
            return 2
        except (taskqueue.Error, CapabilityDisabledError), ex2:
            return 0

Обработчик запроса для задачи:

from google.appengine.ext import db, webapp

# IMPORTANT: This task deserializes entity protobufs.  To ensure that this is
#            successful, you must import any db.Model that may need to be
#            deserialized here (otherwise this task may raise a KindError).

class RetryPut(webapp.RequestHandler):
    def post(self):
        e = db.model_from_protobuf(entity_pb.EntityProto(self.request.body))
        e.put() # failure will raise an exception => the task to be retried

Я не ожидаю использовать это для каждого put - большую часть времени, показывая сообщение об ошибке просто отлично. Заманчиво использовать его для каждого пут, но я думаю, что иногда это может быть более запутанным для пользователя, если я скажу им, что их изменения появятся позже (и продолжу показывать им старые данные, пока хранилище данных не будет восстановлено и отложенный ставит execute).