Anfrage-Batching bei Frontend-Edge-Funktionen: Die Verarbeitung mehrerer Anfragen beschleunigen

In der heutigen Webentwicklungslandschaft ist die Performance von entscheidender Bedeutung. Benutzer erwarten blitzschnelle Reaktionszeiten, und selbst geringfügige Verzögerungen können zu Frustration und dem Verlassen der Seite führen. Frontend-Edge-Funktionen bieten eine leistungsstarke Möglichkeit, die Performance zu optimieren, indem sie die Berechnungen näher an den Benutzer verlagern. Eine naive Implementierung mehrerer Anfragen an diese Funktionen kann jedoch erheblichen Overhead verursachen. Hier kommt das Anfrage-Batching ins Spiel. Dieser Artikel untersucht das Konzept des Anfrage-Batchings bei Frontend-Edge-Funktionen, seine Vorteile, Implementierungsstrategien und Best Practices zur Erzielung optimaler Leistung.

Was sind Edge-Funktionen?

Edge-Funktionen sind serverlose Funktionen, die in einem globalen Netzwerk von Servern ausgeführt werden und die Berechnungen näher an Ihre Benutzer bringen. Diese Nähe reduziert die Latenz, da Anfragen keine weiten Wege zurücklegen müssen, um verarbeitet zu werden. Sie sind ideal für Aufgaben wie:

• A/B-Tests: Dynamisches Weiterleiten von Benutzern zu verschiedenen Versionen Ihrer Website oder Anwendung.
• Personalisierung: Anpassen von Inhalten basierend auf dem Standort, den Vorlieben oder anderen Faktoren des Benutzers.
• Authentifizierung: Überprüfen von Benutzeranmeldeinformationen und Steuern des Zugriffs auf Ressourcen.
• Bildoptimierung: Ändern der Größe und Komprimieren von Bildern im laufenden Betrieb, um sie für verschiedene Geräte und Netzwerkbedingungen zu optimieren.
• Umschreiben von Inhalten: Ändern von Inhalten basierend auf dem Anfragekontext.

Beliebte Plattformen, die Edge-Funktionen anbieten, sind Netlify Functions, Vercel Edge Functions, Cloudflare Workers und AWS Lambda@Edge.

Das Problem: Ineffiziente Verarbeitung mehrerer Anfragen

Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem Ihr Frontend mehrere Daten von einer Edge-Funktion abrufen muss – zum Beispiel das Abrufen von Produktdetails für mehrere Artikel in einem Warenkorb oder das Abrufen personalisierter Empfehlungen für mehrere Benutzer. Wenn jede Anfrage einzeln gestellt wird, kann sich der Overhead, der mit dem Herstellen einer Verbindung, dem Übertragen der Anfrage und deren Verarbeitung in der Edge-Funktion verbunden ist, schnell summieren. Dieser Overhead umfasst:

• Netzwerklatenz: Jede Anfrage verursacht Netzwerklatenz, die erheblich sein kann, insbesondere für Benutzer, die sich weit vom Server der Edge-Funktion entfernt befinden.
• Kaltstarts von Funktionen: Bei Edge-Funktionen kann es zu Kaltstarts kommen, bei denen die Funktionsinstanz initialisiert werden muss, bevor sie die Anfrage bearbeiten kann. Diese Initialisierung kann eine erhebliche Verzögerung verursachen, insbesondere wenn die Funktion nicht häufig aufgerufen wird.
• Overhead beim Aufbau mehrerer Verbindungen: Das Erstellen und Beenden von Verbindungen für jede Anfrage ist ressourcenintensiv.

Das Durchführen separater Aufrufe für jede Anfrage kann die Gesamtleistung drastisch reduzieren und die vom Benutzer wahrgenommene Latenz erhöhen.

Die Lösung: Anfrage-Batching

Anfrage-Batching ist eine Technik, die mehrere einzelne Anfragen zu einer einzigen, größeren Anfrage zusammenfasst. Anstatt separate Anfragen für jedes Produkt in einem Warenkorb zu senden, sendet das Frontend eine einzige Anfrage, die alle Produkt-IDs enthält. Die Edge-Funktion verarbeitet dann diese Batch-Anfrage und gibt die entsprechenden Produktdetails in einer einzigen Antwort zurück.

Durch das Bündeln von Anfragen können wir den mit Netzwerklatenz, Kaltstarts von Funktionen und dem Verbindungsaufbau verbundenen Overhead erheblich reduzieren. Dies führt zu einer verbesserten Leistung und einer besseren Benutzererfahrung.

Vorteile des Anfrage-Batchings

Das Anfrage-Batching bietet mehrere wesentliche Vorteile:

• Reduzierte Netzwerklatenz: Weniger Anfragen bedeuten weniger Netzwerk-Overhead, was besonders für geografisch verteilte Benutzer von Vorteil ist.
• Minimierte Kaltstarts von Funktionen: Eine einzige Anfrage kann mehrere Operationen verarbeiten, wodurch die Auswirkungen von Kaltstarts reduziert werden.
• Verbesserte Serverauslastung: Das Batching reduziert die Anzahl der Verbindungen, die der Server verarbeiten muss, was zu einer besseren Ressourcennutzung führt.
• Geringere Kosten: Viele Anbieter von Edge-Funktionen berechnen die Kosten basierend auf der Anzahl der Aufrufe. Das Batching reduziert die Anzahl der Aufrufe und kann so die Kosten senken.
• Verbesserte Benutzererfahrung: Schnellere Antwortzeiten führen zu einer reibungsloseren und reaktionsschnelleren Benutzererfahrung.

Implementierungsstrategien

Es gibt mehrere Möglichkeiten, das Anfrage-Batching in Ihrer Frontend-Edge-Funktionsarchitektur zu implementieren:

1. Frontend-Batching mit einem einzigen Endpunkt

Dies ist der einfachste Ansatz, bei dem das Frontend mehrere Anfragen zu einer einzigen Anfrage zusammenfasst und an einen einzigen Edge-Funktionsendpunkt sendet. Die Edge-Funktion verarbeitet dann die gebündelte Anfrage und gibt eine gebündelte Antwort zurück.

Frontend-Implementierung:

Das Frontend muss die einzelnen Anfragen sammeln und in einer einzigen Datenstruktur zusammenfassen, typischerweise einem JSON-Array oder -Objekt. Anschließend sendet es diese gebündelten Daten an die Edge-Funktion.

Beispiel (JavaScript):

async function fetchProductDetails(productIds) {
 const response = await fetch('/.netlify/functions/getProductDetails', {
 method: 'POST',
 headers: {
 'Content-Type': 'application/json'
 },
 body: JSON.stringify({ productIds })
 });

 const data = await response.json();
 return data;
}

// Beispielverwendung:
const productIds = ['product1', 'product2', 'product3'];
const productDetails = await fetchProductDetails(productIds);
console.log(productDetails);

Edge-Funktions-Implementierung:

Die Edge-Funktion muss die gebündelte Anfrage parsen, jede einzelne Anfrage innerhalb des Batches verarbeiten und eine gebündelte Antwort erstellen.

Beispiel (Netlify Function - JavaScript):

exports.handler = async (event) => {
 try {
 const { productIds } = JSON.parse(event.body);

 // Simulieren des Abrufs von Produktdetails aus einer Datenbank
 const productDetails = productIds.map(id => ({
 id: id,
 name: `Produkt ${id}`,
 price: Math.random() * 100
 }));

 return {
 statusCode: 200,
 body: JSON.stringify(productDetails)
 };
 } catch (error) {
 return {
 statusCode: 500,
 body: JSON.stringify({ error: error.message })
 };
 }
};

2. Backend-gesteuertes Batching mit Warteschlangen

In komplexeren Szenarien, in denen Anfragen asynchron eintreffen oder von verschiedenen Teilen der Anwendung generiert werden, kann ein auf Warteschlangen basierender Ansatz besser geeignet sein. Das Frontend fügt Anfragen zu einer Warteschlange hinzu, und ein separater Prozess (z. B. eine Hintergrundaufgabe oder eine andere Edge-Funktion) bündelt die Anfragen in der Warteschlange in regelmäßigen Abständen und sendet sie an die Edge-Funktion.

Frontend-Implementierung:

Anstatt die Edge-Funktion direkt aufzurufen, fügt das Frontend Anfragen zu einer Warteschlange hinzu (z. B. einer Redis-Warteschlange oder einem Message-Broker wie RabbitMQ). Die Warteschlange fungiert als Puffer, sodass sich Anfragen ansammeln können, bevor sie verarbeitet werden.

Backend-Implementierung:

Ein separater Prozess oder eine Edge-Funktion überwacht die Warteschlange. Wenn ein bestimmter Schwellenwert (z. B. eine maximale Batch-Größe oder ein Zeitintervall) erreicht ist, ruft er die Anfragen aus der Warteschlange ab, bündelt sie und sendet sie zur Verarbeitung an die Haupt-Edge-Funktion.

Dieser Ansatz ist komplexer, bietet aber mehr Flexibilität und Skalierbarkeit, insbesondere bei der Verarbeitung von hochvolumigen und asynchronen Anfragen.

3. GraphQL-Batching

Wenn Sie GraphQL verwenden, wird das Anfrage-Batching oft automatisch von GraphQL-Servern und -Clients gehandhabt. GraphQL ermöglicht es Ihnen, mehrere zusammengehörige Daten in einer einzigen Abfrage abzurufen. Der GraphQL-Server kann dann die Ausführung der Abfrage optimieren, indem er Anfragen an die zugrunde liegenden Datenquellen bündelt.

GraphQL-Bibliotheken wie Apollo Client bieten integrierte Mechanismen zum Bündeln von GraphQL-Abfragen, was die Implementierung weiter vereinfacht.

Best Practices für das Anfrage-Batching

Um das Anfrage-Batching effektiv zu implementieren, sollten Sie die folgenden Best Practices berücksichtigen:

• Bestimmen der optimalen Batch-Größe: Die optimale Batch-Größe hängt von Faktoren wie Netzwerklatenz, Funktionsausführungszeit und der Art der zu verarbeitenden Daten ab. Experimentieren Sie mit verschiedenen Batch-Größen, um den idealen Punkt zu finden, der die Leistung maximiert, ohne die Edge-Funktion zu überlasten. Ein zu kleiner Batch hebt die Leistungsvorteile auf. Ein zu großer Batch kann zu Timeouts oder Speicherproblemen führen.
• Implementieren der Fehlerbehandlung: Behandeln Sie Fehler, die während der Batch-Verarbeitung auftreten können, ordnungsgemäß. Ziehen Sie Strategien wie Teil-Erfolgsantworten in Betracht, bei denen die Edge-Funktion die Ergebnisse für die erfolgreich verarbeiteten Anfragen zurückgibt und anzeigt, welche Anfragen fehlgeschlagen sind. Dies ermöglicht es dem Frontend, nur die fehlgeschlagenen Anfragen erneut zu versuchen.
• Überwachen der Leistung: Überwachen Sie kontinuierlich die Leistung Ihrer gebündelten Anfragen. Verfolgen Sie Metriken wie Anfragelatenz, Fehlerraten und Funktionsausführungszeit, um potenzielle Engpässe zu identifizieren und Ihre Implementierung zu optimieren. Edge-Funktionsplattformen bieten oft Überwachungstools, die dabei helfen.
• Berücksichtigen der Daten-Serialisierung und -Deserialisierung: Die Serialisierung und Deserialisierung von gebündelten Daten kann Overhead verursachen. Wählen Sie effiziente Serialisierungsformate wie JSON oder MessagePack, um diesen Overhead zu minimieren.
• Implementieren von Timeouts: Legen Sie angemessene Timeouts für gebündelte Anfragen fest, um zu verhindern, dass sie auf unbestimmte Zeit hängen bleiben. Das Timeout sollte lang genug sein, um der Edge-Funktion die Verarbeitung des gesamten Batches zu ermöglichen, aber kurz genug, um übermäßige Verzögerungen zu vermeiden, wenn etwas schief geht.
• Sicherheitsaspekte: Stellen Sie sicher, dass Ihre gebündelten Anfragen ordnungsgemäß authentifiziert und autorisiert sind, um unbefugten Zugriff auf Daten zu verhindern. Implementieren Sie Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz vor Injection-Angriffen und anderen Sicherheitslücken. Bereinigen und validieren Sie alle Eingabedaten.
• Idempotenz: Berücksichtigen Sie die Bedeutung der Idempotenz, insbesondere wenn Batch-Anfragen Teil kritischer Transaktionen sind. In Fällen, in denen ein Netzwerkfehler dazu führen kann, dass eine Anfrage mehr als einmal gesendet wird, stellen Sie sicher, dass eine mehrfache Verarbeitung keine Probleme verursacht.

Beispiele und Anwendungsfälle

Hier sind einige praktische Beispiele und Anwendungsfälle, in denen das Anfrage-Batching besonders vorteilhaft sein kann:

• E-Commerce: Abrufen von Produktdetails für mehrere Artikel in einem Warenkorb, Abrufen von Kundenbewertungen für eine Liste von Produkten, Verarbeiten mehrerer Bestellungen in einer einzigen Transaktion. Zum Beispiel könnte eine E-Commerce-Website in Japan, die ein globales CDN und Edge-Funktionen verwendet, Produktdetailanfragen bündeln, um die Latenz für Benutzer im ganzen Land zu minimieren.
• Soziale Medien: Abrufen von Beiträgen von mehreren Benutzern in einem Newsfeed, Abrufen von Kommentaren für eine Liste von Beiträgen, Aktualisieren der Like-Zahlen für mehrere Elemente in einer einzigen Operation. Eine globale Social-Media-Plattform könnte Batching nutzen, wenn ein Benutzer seinen Newsfeed lädt, um Inhalte unabhängig von seinem Standort schnell zu rendern.
• Echtzeit-Analyse: Aggregieren und Verarbeiten mehrerer Datenpunkte aus verschiedenen Quellen in Echtzeit, Berechnen von aggregierten Statistiken für einen Batch von Ereignissen, Senden von Batch-Updates an ein Data Warehouse. Ein europäisches Fintech-Unternehmen, das das Benutzerverhalten in Echtzeit analysiert, könnte Datenpunkte bündeln, bevor sie an ein Analyse-Dashboard gesendet werden.
• Personalisierungs-Engines: Abrufen personalisierter Empfehlungen für mehrere Benutzer, Aktualisieren von Benutzerprofilen basierend auf einem Batch von Ereignissen, Bereitstellen personalisierter Inhalte für eine Gruppe von Benutzern. Ein Streaming-Dienst, der Inhalte in Nordamerika, Südamerika, Europa, Asien und Ozeanien anbietet, kann von gebündelten Personalisierungsanfragen profitieren.
• Gaming: Abrufen von Spielerprofilen für mehrere Benutzer in einer Spielelobby, Aktualisieren des Spielzustands für eine Gruppe von Spielern, Verarbeiten mehrerer Spielereignisse in einer einzigen Operation. Bei Multiplayer-Online-Spielen, bei denen eine geringe Latenz entscheidend ist, kann das Anfrage-Batching einen erheblichen Unterschied für das Spielerlebnis ausmachen.

Fazit

Das Anfrage-Batching bei Frontend-Edge-Funktionen ist eine leistungsstarke Technik zur Optimierung der Leistung und zur Verbesserung der Benutzererfahrung. Durch das Kombinieren mehrerer Anfragen zu einem einzigen Batch können Sie die Netzwerklatenz erheblich reduzieren, Kaltstarts von Funktionen minimieren und die Serverauslastung verbessern. Egal, ob Sie eine E-Commerce-Plattform, eine Social-Media-Anwendung oder ein Echtzeit-Analyse-System erstellen, das Anfrage-Batching kann Ihnen helfen, schnellere, reaktionsschnellere und kostengünstigere Lösungen zu liefern.

Indem Sie die in diesem Artikel beschriebenen Implementierungsstrategien und Best Practices sorgfältig berücksichtigen, können Sie die Leistungsfähigkeit des Anfrage-Batchings nutzen, um Ihre Multi-Request-Verarbeitung zu beschleunigen und Ihrem globalen Publikum eine überlegene Benutzererfahrung zu bieten.

Weitere Ressourcen

Hier sind einige zusätzliche Ressourcen, die hilfreich sein könnten:

• Dokumentation Ihres spezifischen Edge-Funktionsanbieters (z. B. Netlify Functions, Vercel Edge Functions, Cloudflare Workers, AWS Lambda@Edge).
• Artikel und Tutorials zu allgemeinen Techniken des Anfrage-Batchings.
• GraphQL-Dokumentation und Tutorials, falls Sie GraphQL verwenden.
• Blogs und Foren zur Frontend-Performance-Optimierung.