我的小游戏今天测试大概才5、6个人，3个小时，就超过了开发版的API调用次数限制，我看网页上说的开发版API调用限制是30000/天。
请问商用版API调用是什么价格的收费？是否指的就是对象存储次数的意思(1元/万次)？
另外我是第一次开发网络游戏，请问我这个数据API存储的访问量设计是不是有问题啊，那么快就用了那么多。
我在考虑如何进行重构，有没有办法得知某一条云函数调用API的量啊？
谢谢～
18年2月10日
18年4月27日
在另外一个帖子回复了你：
后续请在这个帖子讨论吧，可以把你的游戏类型描述一下。
感谢回复！
我目前用了4个自定义类，每个用户各1个自定义的“userData”表、每个userData会引用card表中多个数据、一个保存临时card数据的cardCopy表、还一个类似于装备表（一张卡多个装备）。因为这样的话云函数每调用一次，在服务器端都会查询好几次、以及存储删除等操作，就导致API调用过多。
我思考后计划重构为只用一个表，所有的数据全部存在userData中，虽然会让这个表的数据结构非常复杂，但根据昨天的API调用统计，这样会节省一半的API调用。但是重构后的调用数量级也很可怕，3万调用才支持20个玩家玩3小时，跟你之前提到支持上千用户也差的很远。我是个人辞职自学的开发，比较担心正式上线用户多起来后这个成本我个人承担不了。
不管怎么样我先进行重构后看一下统计。BTW因为我编程经验少水平低，重构可能会花些时间，完成后会再来这里更新一下情况。
谢谢～
您将各个类型的数据拆成多个表是合理的设计。
您现在可能需要看一下下面几点是否有改进的空间：
谢谢！我再仔细梳理一下自己的代码，看看有没有可以优化的地方。
1 4个表合成1个，能节省一半API调用，这个优化不好吗？
2 请问“可以使用内存”是什么意思？我有一些热点的固定的游戏配置数据是写死在python代码中而不是保存在存储服务中，这就算是利用了内存吧。但是这必须是固定不能改变的数据，如果需要改动，就需要改代码后重新deploy一次。是不是指的使用redis(1元128MB/天的云缓存实例)？
3 综合你的1、2点，无论用几个表，每次调用云引擎函数都尽量只用到1～3次API调用是不是我的优化目标？（情况1 查询用户数据，则只需要fetch1次；情况2 客户端有数据变化，fetch1次，然后改变后save1次；情况3 服务器端也需要查询的操作比如匹配对手，则fetch1次自己的user、根据条件查询一次对手user、做各种运算后save1次，这样看还是用1个表会最节约API调用）。
===========更新===========
我了解了一下redis，准备用云缓存或者python cloud.py里全局声明个dctionary来缓存，所以还是分成多个表结构更清晰一些吧，不合为1张表了。
我有个细节设计部分想要请教一下。
目前我每个用户的主要数据存储在一个叫DEUser的表中，因此每次客户端调用云函数，几乎都是以这样的开头写的：
current_user = engine.current.user #第1次查询请求
if current_user is not None:
DEUser = current_user.get("DEUser")
DEUser.fetch() #第2次查询请求
#下面是业务操作代码问题1：
current_user = engine.current.user #查询请求1次这个代码的查询请求是否没有计入API调用请求中？因为在API统计中看到_User表的请求总计才49次而已，但所有带这样开头代码的云函数被调用的次数至少是几千次，所以我这样猜想。
问题2：
是否应该将DEUser的数据都保存在_User表中，这样每次调用了engine.current.user就可以用数据了。如果问题1中的调用不耗费API请求数，那么这样优化都合并在_User表中之后，会节省非常巨大量的请求数。
=========更新==========
这个回复中的两个问题还请回答一下，谢谢！
我看了一下LeanCache相关的文档，请问：
1 开发版的LeanCache有什么限制？因为有最低限制的消费，如果要使用Redis，就算在开发期间，也需要至少每天30元吗？还是说可以用开发版的云引擎配合按需求单独计费的比如1元128MB/天的LeanCache?
===更新===
这个问题找到了一个销售咨询，没错，开发版+LeanCache没有30元最低消费限制。
2 我准备把所有表的数据都以objectId为key都set到Redis里或者是自己声明的dictionary里，不同项目不同表之间、相同项目不同表之间的objectId是否会有重复的？
3 每次Deploy python云引擎的时候，云引擎实例会重启。Redis不会跟着一并重启吧？因为云引擎会经常deploy进行重启，不希望Redis每次都重启清空。
谢谢！
用内存做缓存不是指写死在代码里，是指从服务端取到数据后就存在客户端程序的数据结构里，以后直接使用，不再从服务端查询。对于一些不太会变，只会偶尔调整的数据，可以考虑保存在客户端本地的数据库里，过一段时间再查询服务端是否有新版本需要更新。
我明白了，就好比在python cloud.py文件的全局处声明的dictionary就可以用来做缓存， 谢谢！ 
我学习了Redis并给LeanCache充了钱开了一个Redis实例进行了测试，存储、读取普通数据都正常。但当使用cPickle进行dumps时遇到了报错，可否请人帮我看一下，谢谢！
错误：
STDERR web1 22:36:37
Traceback (most recent call last):
STDERR web1 22:36:37
File "/opt/pyenv/versions/2.7.13/lib/python2.7/site-packages/leancloud/engine/leanengine.py", line 128, in dispatch_request
STDERR web1 22:36:37
result = {'result': dispatch_cloud_func(self.cloud_codes, app_params, decode_object=False, **values)}
STDERR web1 22:36:37
File "/opt/pyenv/versions/2.7.13/lib/python2.7/site-packages/leancloud/engine/leanengine.py", line 222, in dispatch_cloud_func
STDERR web1 22:36:37
result = func(**params)
STDERR web1 22:36:37
File "/home/leanengine/app/cloud.py", line 148, in cacheTest
STDERR web1 22:36:37
cache.test()
STDERR web1 22:36:37
File "/home/leanengine/app/cacheModule.py", line 31, in test
STDERR web1 22:36:37
u = cPickle.dumps(user, protocol=2)
STDERR web1 22:36:37
PicklingError: Can't pickle <class 'leancloud.object_.DEUser'>: attribute lookup leancloud.object_.DEUser failed代码：
q = leancloud.Query('DEUser')
key = '5a7f8747d50eee0042dab717'
user = q.get(key)
print 'user deckAll = ', user.get('deckAll'), ', type = ', user.__class__.__name__
u = cPickle.dumps(user, protocol=2)
u0 = cPickle.dumps(user)
print 'user size = ', sys.getsizeof(user), ', u size = ', sys.getsizeof(u), ', u0 size = ', sys.getsizeof(u0), ', user type = ', user.__class__.__name__
self.r.set(key, u)
print 'exists(key1) = ', self.r.exists(key)
loadData = self.r.get(key)
d = cPickle.loads(loadData)
print 'deckAll = ', d.get('deckAll'), ', type = ', d.__class__.__name__============更新===============
我尝试了不用pickle，直接将查询到的数据set到Redis里，然后从中读取，但是读到的数据结果直接print看类型没错，但type其实不对，是str不是DEUser(我的数据类型)：
代码：
q = leancloud.Query('DEUser')
key = '5a7f8747d50eee0042dab717'
user = q.get(key)
print 'user deckAll = ', user.get('deckAll'), 'user = ', user, ', type = ', user.__class__.__name__
self.r.set(key, user)
print 'exists(key) = ', self.r.exists(key)
loadData = self.r.get(key)
print 'loadData = ', loadData, ', type = ', loadData.__class__.__name__
print 'deckAll = ', loadData.get('deckAll')输出：
STDOUT web1 23:57:05
user deckAll = [u'5a82a7dd128fe1003799fd44', u'5a82ab299f54544d44178f45', u'5a82ac079f54544d44179512', u'5a82ae64fe88c200385329fc', u'5a82d7e69f54544fd1453da7', u'5a82dde39f545441043aa7c6', u'5a82e0cf128fe100379b9c3c', u'5a82e1409f54544fd1459fdc', u'5a82e1d09f545441043ad20d', u'5a82e301756571003c81e5d3', u'5a82e3539f545441043ae226', u'5a82e3dc128fe100379bbdd5', u'5a82e5949f54544d44194a66', u'5a82e6179f545441043afe44', u'5a82e647ee920a004468a9f2', u'5a82e71e9f545441043b078d', u'5a82e7af9f545441043b0e0f', u'5a82e7f3fe88c2003854e746', u'5a82e950ac502e00327ea4a8', u'5a82e98cd50eee0042ed8c41'] user = <leancloud.object_.DEUser object at 0x7ff00799fdd0> , type = DEUser
STDOUT web1 23:57:05
exists(key) = True
STDOUT web1 23:57:05
loadData = <leancloud.object_.DEUser object at 0x7ff00799fdd0> , type = str
STDERR web1 23:57:05
Traceback (most recent call last):
STDERR web1 23:57:05
File "/opt/pyenv/versions/2.7.13/lib/python2.7/site-packages/leancloud/engine/leanengine.py", line 128, in dispatch_request
STDERR web1 23:57:05
result = {'result': dispatch_cloud_func(self.cloud_codes, app_params, decode_object=False, **values)}
STDERR web1 23:57:05
File "/opt/pyenv/versions/2.7.13/lib/python2.7/site-packages/leancloud/engine/leanengine.py", line 222, in dispatch_cloud_func
STDERR web1 23:57:05
result = func(**params)
STDERR web1 23:57:05
cache.test()
STDERR web1 23:57:05
File "/home/leanengine/app/cacheModule.py", line 34, in test
STDERR web1 23:57:05
print 'deckAll = ', loadData.get('deckAll')
STDERR web1 23:57:05
AttributeError: 'str' object has no attribute 'get'
hi,
redis 并不知道 python 的数据类型，只认识 bytes（或者 str，如果是 python2），所以需要序列化。
Python SDK 不支持序列化后再还原的用法，所以你这边只能通过 Object.dump 方法将 object 的内容转换成 dict，然后序列化后（pickle/json/msgpack 都可以)存入 redis。拿出来后再反序列化，直接使用反序列化后得到的 dict。
非常感谢回复！
我也是昨天发现了Object.dump这个方法，正准备尝试一下。代码是不是就是这样
bar = foo.dump() #foo是查询好的leancloud数据Objecct类1 请问怎么从反序列化后得到的dict再处理成为leancloud.Object呢？
2 我看Redis好像是支持dict(hash表)类型的，所以以上的bar不进行cPickle直接set进Redis也是可以的吧？是否推荐进行pickle呢？
3 我之前尝试的直接将leancloud.Object用set存入Redis，再取出来，那个存进去的实际上是失败的吗？是不是并没有包含各个字段的数据？
dump 出来的数据吧。这里确实不太合理，之后会修正。
请问你指的是不支持bar = foo.dump()这个用法吗？那么应该如何使用Object.dump方法呢？可否给一下示例代码看一下，谢谢！
另外1我主要想问的是这个：我明白如何存储了(当你dump后再进行pickle/json/msgpack处理后，再set进Redis)；但是不太明白如何恢复成leancloud.Object(我会从Redis中get出来，然后用pickle/json/msgpack恢复成dictionary；但是怎么将这个dicttionary处理成为和查询到的数据格式一样的leancloud.Object呢？)
谢谢！！
不支持从 dump 出来的 dict 还原成相应的 object
那存在Redis里怎么起到缓存作用啊？...必须得根据业务每个数据表都各自分别设计处理吗？如果这样还不如全局声明一个dict做缓存方便.......
有没有办法让Object支持cPickle也行。或者有没有leancache推荐的比较通用的设计方案思路或者示例？
你看我这样的思路对不对：
1 以前旧有的代码使用'Object.set','Object.get'方法，现在用了Redis后get出来的虽然是dictionary，但也是用set、get方法，语法上一样，所以如何使用数据的代码其实并不需要修改(这样就没有恢复成leancloud.Object类型的需求了)，只要把查询替换为先从Redis中查，查不到再去存储服务里查。
2 缓存的策略就是在各个需要缓存的类的@engine.before_save('Todo')方法里，将数据进行dump()、cPickle后按key存入Redis里。
1 非常感谢！我正在测1，准备按1的方法去将项目完全重构一遍，这是我目前能想到的办法。请问你们没有官方推荐的设计思路吗？
我正准备再测试一下2，看看before_save这样的hook函数是不是可以正常运行。
2 按照我的理解before_save是新建一条数据项目时被触发、before_update是更新一条已存在数据时被触发；所以按照我的设计思路，应该在两个函数里都进行dumps、pickle后存在Redis里，请问对吗？
3 另外您建议是用before_save和before_update方案，还是用after_save和after_update方案呢？谢谢！
所以是after_save和after_update里都进行dumps、pickle、set到Redis里的操作对吧？