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，主题将每秒请求访问多个对象。 单个PDP上的沉重负担意味着每个请求的等待和读取/写入时间增加。

到目前为止，我已经使用AuthzForce Core项目设置了一个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吗？ 也许使用AuthzForce服务器 ？

编辑 ：

我正在运行使用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。 所有这些都在程序本身内部完成。

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（其中一些可能对您显而易见，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本机Java API （自述文件中的示例），这是最有效的评估方法。

2. 我还假设您在应用程序的整个生命周期中都（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 ），而不是通常的evaluate(DecisionRequest) ，这种方法在某些情况下会更快。

4. 如果使用“分布式环境”，则意味着您可能在不同位置部署了Java应用程序的多个实例，因此部署了多个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，等等。请参阅我的最后评论。 如Rafael Sisto的答案中所述，您可以在此处重复使用AuthzForce Server安装指南的“高可用性”部分中的一些指南。