Frontend krašto funkcijų užklausų grupavimas: kelių užklausų apdorojimo paspartinimas

Šiuolaikinėje svetainių kūrimo aplinkoje našumas yra svarbiausias dalykas. Vartotojai tikisi žaibiško atsako laiko, o net menkiausi vėlavimai gali sukelti nusivylimą ir paskatinti juos išeiti. Frontend krašto funkcijos siūlo galingą būdą optimizuoti našumą, perkeliant skaičiavimus arčiau vartotojo. Tačiau naivus kelių užklausų įgyvendinimas šioms funkcijoms gali sukelti dideles papildomas išlaidas. Čia ir praverčia užklausų grupavimas. Šiame straipsnyje nagrinėjama frontend krašto funkcijų užklausų grupavimo koncepcija, jos privalumai, įgyvendinimo strategijos ir geriausios praktikos, siekiant optimalaus našumo.

Kas yra krašto funkcijos?

Krašto funkcijos yra beserverės funkcijos, veikiančios pasauliniame serverių tinkle, priartinančios skaičiavimus prie jūsų vartotojų. Šis artumas sumažina delsą, nes užklausoms nereikia keliauti taip toli, kad būtų apdorotos. Jos idealiai tinka tokioms užduotims kaip:

• A/B testavimas: Dinamiškas vartotojų nukreipimas į skirtingas jūsų svetainės ar programos versijas.
• Personalizavimas: Turinio pritaikymas pagal vartotojo vietą, pomėgius ar kitus veiksnius.
• Autentifikavimas: Vartotojo kredencialų tikrinimas ir prieigos prie išteklių valdymas.
• Vaizdų optimizavimas: Vaizdų dydžio keitimas ir suspaudimas realiu laiku, siekiant juos optimizuoti skirtingiems įrenginiams ir tinklo sąlygoms.
• Turinio perrašymas: Turinio modifikavimas atsižvelgiant į užklausos kontekstą.

Populiarios platformos, siūlančios krašto funkcijas, yra „Netlify Functions“, „Vercel Edge Functions“, „Cloudflare Workers“ ir „AWS Lambda@Edge“.

Problema: neefektyvus kelių užklausų apdorojimas

Apsvarstykite scenarijų, kai jūsų frontend'ui reikia gauti kelis duomenų rinkinius iš krašto funkcijos – pavyzdžiui, gauti informaciją apie kelias prekes pirkinių krepšelyje arba gauti asmenines rekomendacijas keliems vartotojams. Jei kiekviena užklausa teikiama atskirai, papildomos išlaidos, susijusios su ryšio užmezgimu, užklausos perdavimu ir jos apdorojimu krašto funkcijoje, gali greitai susidėti. Šios papildomos išlaidos apima:

• Tinklo delsa: Kiekviena užklausa patiria tinklo delsą, kuri gali būti reikšminga, ypač vartotojams, esantiems toli nuo krašto funkcijos serverio.
• Funkcijos „šaltasis startas“: Krašto funkcijos gali patirti „šaltuosius startus“, kai funkcijos egzempliorių reikia inicializuoti prieš pradedant apdoroti užklausą. Šis inicializavimas gali pridėti didelį vėlavimą, ypač jei funkcija nėra dažnai iškviečiama.
• Kelių ryšių užmezgimo papildomos išlaidos: Ryšių kūrimas ir nutraukimas kiekvienai užklausai reikalauja daug išteklių.

Atskirų užklausų siuntimas kiekvienam elementui gali drastiškai sumažinti bendrą našumą ir padidinti vartotojo jaučiamą delsą.

Sprendimas: užklausų grupavimas

Užklausų grupavimas yra technika, kuri sujungia kelias atskiras užklausas į vieną, didesnę užklausą. Užuot siuntus atskiras užklausas kiekvienam produktui pirkinių krepšelyje, frontend'as siunčia vieną užklausą, kurioje yra visi produktų ID. Tada krašto funkcija apdoroja šią grupinę užklausą ir grąžina atitinkamą informaciją apie produktus vienu atsakymu.

Grupuodami užklausas, galime žymiai sumažinti papildomas išlaidas, susijusias su tinklo delsa, funkcijos „šaltaisiais startais“ ir ryšio užmezgimu. Tai lemia geresnį našumą ir geresnę vartotojo patirtį.

Užklausų grupavimo privalumai

Užklausų grupavimas siūlo kelis reikšmingus privalumus:

• Sumažinta tinklo delsa: Mažiau užklausų reiškia mažesnes tinklo išlaidas, o tai ypač naudinga geografiškai išsklaidytiems vartotojams.
• Sumažinti funkcijos „šaltieji startai“: Viena užklausa gali apdoroti kelias operacijas, sumažindama „šaltųjų startų“ poveikį.
• Geresnis serverio išteklių panaudojimas: Grupavimas sumažina ryšių, kuriuos serveris turi apdoroti, skaičių, todėl geriau panaudojami ištekliai.
• Mažesnės išlaidos: Daugelis krašto funkcijų teikėjų apmokestina pagal iškvietimų skaičių. Grupavimas sumažina iškvietimų skaičių, potencialiai sumažindamas išlaidas.
• Pagerinta vartotojo patirtis: Greitesnis atsako laikas lemia sklandesnę ir jautresnę vartotojo patirtį.

Įgyvendinimo strategijos

Yra keli būdai, kaip įgyvendinti užklausų grupavimą jūsų frontend krašto funkcijų architektūroje:

1. Frontend grupavimas su vienu galiniu tašku

Tai yra paprasčiausias metodas, kai frontend'as sujungia kelias užklausas į vieną užklausą ir siunčia ją į vieną krašto funkcijos galinį tašką. Tada krašto funkcija apdoroja sugrupuotą užklausą ir grąžina sugrupuotą atsakymą.

Frontend įgyvendinimas:

Frontend'as turi surinkti atskiras užklausas ir sujungti jas į vieną duomenų struktūrą, paprastai JSON masyvą ar objektą. Tada jis siunčia šiuos sugrupuotus duomenis į krašto funkciją.

Pavyzdys (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;
}

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

Krašto funkcijos įgyvendinimas:

Krašto funkcija turi išanalizuoti sugrupuotą užklausą, apdoroti kiekvieną atskirą užklausą grupėje ir sukurti sugrupuotą atsakymą.

Pavyzdys („Netlify Function“ - JavaScript):

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

 // Simuliuojame produkto informacijos gavimą iš duomenų bazės
 const productDetails = productIds.map(id => ({
 id: id,
 name: `Product ${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 valdomas grupavimas su eilėmis

Sudėtingesniais atvejais, kai užklausos gaunamos asinchroniškai arba yra generuojamos iš skirtingų programos dalių, labiau tinka eilėmis pagrįstas metodas. Frontend'as prideda užklausas į eilę, o atskiras procesas (pvz., foninė užduotis ar kita krašto funkcija) periodiškai grupuoja užklausas eilėje ir siunčia jas į krašto funkciją.

Frontend įgyvendinimas:

Užuot tiesiogiai iškvietus krašto funkciją, frontend'as prideda užklausas į eilę (pvz., Redis eilę arba pranešimų tarpininką, pvz., RabbitMQ). Eilė veikia kaip buferis, leidžiantis užklausoms kauptis prieš jas apdorojant.

Backend įgyvendinimas:

Atskiras procesas arba krašto funkcija stebi eilę. Pasiekus tam tikrą ribą (pvz., maksimalų grupės dydį ar laiko intervalą), ji paima užklausas iš eilės, sugrupuoja jas ir siunčia pagrindinei krašto funkcijai apdoroti.

Šis metodas yra sudėtingesnis, bet siūlo didesnį lankstumą ir mastelį, ypač dirbant su didelės apimties ir asinchroninėmis užklausomis.

3. GraphQL grupavimas

Jei naudojate GraphQL, užklausų grupavimą dažnai automatiškai tvarko GraphQL serveriai ir klientai. GraphQL leidžia gauti kelis susijusius duomenų rinkinius vienoje užklausoje. Tada GraphQL serveris gali optimizuoti užklausos vykdymą grupuodamas užklausas į pagrindinius duomenų šaltinius.

GraphQL bibliotekos, tokios kaip „Apollo Client“, suteikia integruotus mechanizmus GraphQL užklausų grupavimui, dar labiau supaprastindamos įgyvendinimą.

Geriausios užklausų grupavimo praktikos

Norėdami efektyviai įgyvendinti užklausų grupavimą, atsižvelkite į šias geriausias praktikas:

• Nustatykite optimalų grupės dydį: Optimalus grupės dydis priklauso nuo tokių veiksnių kaip tinklo delsa, funkcijos vykdymo laikas ir apdorojamų duomenų pobūdis. Eksperimentuokite su skirtingais grupės dydžiais, kad rastumėte geriausią variantą, kuris maksimaliai padidintų našumą neperkraunant krašto funkcijos. Per maža grupė panaikins našumo privalumus. Per didelė grupė gali sukelti skirtųjų laikų viršijimą arba atminties problemų.
• Įgyvendinkite klaidų apdorojimą: Tinkamai apdorokite klaidas, kurios gali atsirasti grupinio apdorojimo metu. Apsvarstykite tokias strategijas kaip dalinės sėkmės atsakymai, kai krašto funkcija grąžina rezultatus sėkmingai apdorotoms užklausoms ir nurodo, kurios užklausos nepavyko. Tai leidžia frontend'ui bandyti iš naujo tik nepavykusias užklausas.
• Stebėkite našumą: Nuolat stebėkite sugrupuotų užklausų našumą. Sekite metrikas, tokias kaip užklausos delsa, klaidų dažnis ir funkcijos vykdymo laikas, kad nustatytumėte galimas kliūtis ir optimizuotumėte savo įgyvendinimą. Krašto funkcijų platformos dažnai suteikia stebėjimo įrankius, kurie padeda tai padaryti.
• Atsižvelkite į duomenų serializavimą ir deserializavimą: Sugrupuotų duomenų serializavimas ir deserializavimas gali sukelti papildomų išlaidų. Pasirinkite efektyvius serializavimo formatus, tokius kaip JSON ar MessagePack, kad sumažintumėte šias išlaidas.
• Įgyvendinkite skirtuosius laikus: Nustatykite tinkamus skirtuosius laikus sugrupuotoms užklausoms, kad jos nekabėtų neribotą laiką. Skirtasis laikas turėtų būti pakankamai ilgas, kad krašto funkcija galėtų apdoroti visą grupę, bet pakankamai trumpas, kad būtų išvengta pernelyg didelių vėlavimų, jei kas nors nepavyktų.
• Saugumo aspektai: Užtikrinkite, kad jūsų sugrupuotos užklausos būtų tinkamai autentifikuotos ir autorizuotos, kad būtų išvengta neteisėtos prieigos prie duomenų. Įgyvendinkite saugumo priemones, apsaugančias nuo injekcijos atakų ir kitų saugumo pažeidžiamumų. Valykite ir tikrinkite visus įvesties duomenis.
• Idempotentiškumas: Apsvarstykite idempotentiškumo svarbą, ypač jei grupinės užklausos yra svarbių transakcijų dalis. Tais atvejais, kai tinklo klaida gali sukelti užklausos pateikimą daugiau nei vieną kartą, užtikrinkite, kad jos apdorojimas daugiau nei vieną kartą nesukels problemų.

Pavyzdžiai ir naudojimo atvejai

Štai keletas praktinių pavyzdžių ir naudojimo atvejų, kur užklausų grupavimas gali būti ypač naudingas:

• Elektroninė komercija: Produktų informacijos gavimas kelioms prekėms pirkinių krepšelyje, klientų atsiliepimų gavimas produktų sąrašui, kelių užsakymų apdorojimas vienoje transakcijoje. Pavyzdžiui, el. prekybos svetainė Japonijoje, naudojanti pasaulinį CDN ir krašto funkcijas, galėtų grupuoti produktų informacijos užklausas, kad sumažintų delsą vartotojams visoje šalyje.
• Socialiniai tinklai: Įrašų iš kelių vartotojų gavimas naujienų sraute, komentarų gavimas įrašų sąrašui, „patinka“ skaičių atnaujinimas keliems elementams viena operacija. Pasaulinė socialinių tinklų platforma galėtų naudoti grupavimą, kai vartotojas įkelia savo naujienų srautą, kad greitai pateiktų turinį, nepriklausomai nuo jo buvimo vietos.
• Realaus laiko analitika: Kelių duomenų taškų iš įvairių šaltinių agregavimas ir apdorojimas realiu laiku, agreguotos statistikos skaičiavimas įvykių grupei, grupinių atnaujinimų siuntimas į duomenų saugyklą. Europos „fintech“ įmonė, analizuojanti vartotojų elgseną realiu laiku, galėtų grupuoti duomenų taškus prieš siunčiant juos į analizės prietaisų skydelį.
• Personalizavimo varikliai: Asmeninių rekomendacijų gavimas keliems vartotojams, vartotojų profilių atnaujinimas pagal įvykių grupę, asmeninio turinio pristatymas vartotojų grupei. Transliacijos paslauga, siūlanti turinį Šiaurės Amerikoje, Pietų Amerikoje, Europoje, Azijoje ir Okeanijoje, gali gauti naudos iš sugrupuotų personalizavimo užklausų.
• Žaidimai: Žaidėjų profilių gavimas keliems vartotojams žaidimo fojė, žaidimo būsenos atnaujinimas žaidėjų grupei, kelių žaidimo įvykių apdorojimas viena operacija. Daugelio žaidėjų internetiniuose žaidimuose, kur maža delsa yra labai svarbi, užklausų grupavimas gali ženkliai pagerinti žaidėjo patirtį.

Išvada

Frontend krašto funkcijų užklausų grupavimas yra galinga technika našumui optimizuoti ir vartotojo patirčiai gerinti. Sujungdami kelias užklausas į vieną grupę, galite žymiai sumažinti tinklo delsą, minimizuoti funkcijos „šaltuosius startus“ ir pagerinti serverio išteklių panaudojimą. Nesvarbu, ar kuriate el. prekybos platformą, socialinių tinklų programą ar realaus laiko analizės sistemą, užklausų grupavimas gali padėti jums pateikti greitesnius, jautresnius ir ekonomiškesnius sprendimus.

Atidžiai apsvarstydami šiame straipsnyje aprašytas įgyvendinimo strategijas ir geriausias praktikas, galite pasinaudoti užklausų grupavimo galia, kad paspartintumėte kelių užklausų apdorojimą ir suteiktumėte puikią vartotojo patirtį savo pasaulinei auditorijai.

Papildomi ištekliai

Štai keletas papildomų išteklių, kurie gali būti naudingi:

• Jūsų konkretaus krašto funkcijų teikėjo dokumentacija (pvz., „Netlify Functions“, „Vercel Edge Functions“, „Cloudflare Workers“, „AWS Lambda@Edge“).
• Straipsniai ir pamokos apie bendras užklausų grupavimo technikas.
• GraphQL dokumentacija ir pamokos, jei naudojate GraphQL.
• Tinklaraščiai ir forumai, susiję su frontend našumo optimizavimu.