Frontend Edge funkciju pieprasījumu pakešapstrāde: vairāku pieprasījumu apstrādes paātrināšana

Mūsdienu tīmekļa izstrādes vidē veiktspēja ir vissvarīgākā. Lietotāji sagaida zibenīgi ātru reakcijas laiku, un pat neliela kavēšanās var radīt vilšanos un vietnes pamešanu. Frontend edge funkcijas piedāvā jaudīgu veidu, kā optimizēt veiktspēju, pārvietojot aprēķinus tuvāk lietotājam. Tomēr naiva vairāku pieprasījumu ieviešana šīm funkcijām var radīt ievērojamas papildu izmaksas. Šeit noder pieprasījumu pakešapstrāde. Šis raksts pēta frontend edge funkciju pieprasījumu pakešapstrādes koncepciju, tās priekšrocības, ieviešanas stratēģijas un labākās prakses optimālas veiktspējas sasniegšanai.

Kas ir Edge funkcijas?

Edge funkcijas ir bezservera funkcijas, kas darbojas globālā serveru tīklā, pietuvinot aprēķinus jūsu lietotājiem. Šis tuvums samazina latentumu, jo pieprasījumiem nav jāceļo tik tālu, lai tos apstrādātu. Tās ir ideāli piemērotas tādiem uzdevumiem kā:

• A/B testēšana: Dinamiski novirzot lietotājus uz dažādām jūsu vietnes vai lietojumprogrammas versijām.
• Personalizācija: Satura pielāgošana, pamatojoties uz lietotāja atrašanās vietu, preferencēm vai citiem faktoriem.
• Autentifikācija: Lietotāja akreditācijas datu pārbaude un piekļuves kontrole resursiem.
• Attēlu optimizācija: Attēlu izmēru maiņa un saspiešana lidojuma laikā, lai tos optimizētu dažādām ierīcēm un tīkla apstākļiem.
• Satura pārrakstīšana: Satura modificēšana, pamatojoties uz pieprasījuma kontekstu.

Populāras platformas, kas piedāvā edge funkcijas, ir Netlify Functions, Vercel Edge Functions, Cloudflare Workers un AWS Lambda@Edge.

Problēma: neefektīva vairāku pieprasījumu apstrāde

Apsveriet scenāriju, kurā jūsu frontend ir nepieciešams iegūt vairākus datu fragmentus no edge funkcijas – piemēram, iegūt produkta informāciju vairākām precēm iepirkumu grozā vai iegūt personalizētus ieteikumus vairākiem lietotājiem. Ja katrs pieprasījums tiek veikts atsevišķi, papildu izmaksas, kas saistītas ar savienojuma izveidi, pieprasījuma nosūtīšanu un tā apstrādi edge funkcijā, var ātri summēties. Šīs papildu izmaksas ietver:

• Tīkla latentums: Katrs pieprasījums rada tīkla latentumu, kas var būt ievērojams, īpaši lietotājiem, kas atrodas tālu no edge funkcijas servera.
• Funkcijas aukstie starti: Edge funkcijām var būt aukstie starti, kad funkcijas instance ir jāinicializē, pirms tā var apstrādāt pieprasījumu. Šī inicializācija var pievienot ievērojamu aizkavi, īpaši, ja funkcija netiek izsaukta bieži.
• Papildu izmaksas, veidojot vairākus savienojumus: Savienojumu izveide un pārtraukšana katram pieprasījumam ir resursietilpīga.

Atsevišķu izsaukumu veikšana katram pieprasījumam var krasi samazināt kopējo veiktspēju un palielināt lietotāja uztverto latentumu.

Risinājums: pieprasījumu pakešapstrāde

Pieprasījumu pakešapstrāde ir tehnika, kas apvieno vairākus atsevišķus pieprasījumus vienā, lielākā pieprasījumā. Tā vietā, lai nosūtītu atsevišķus pieprasījumus katram produktam iepirkumu grozā, frontend nosūta vienu pieprasījumu, kas satur visu produktu ID. Pēc tam edge funkcija apstrādā šo pakešpieprasījumu un atgriež atbilstošo produkta informāciju vienā atbildē.

Apvienojot pieprasījumus paketēs, mēs varam ievērojami samazināt papildu izmaksas, kas saistītas ar tīkla latentumu, funkciju aukstajiem startiem un savienojuma izveidi. Tas nodrošina uzlabotu veiktspēju un labāku lietotāja pieredzi.

Pieprasījumu pakešapstrādes priekšrocības

Pieprasījumu pakešapstrāde piedāvā vairākas būtiskas priekšrocības:

• Samazināts tīkla latentums: Mazāk pieprasījumu nozīmē mazākas tīkla papildu izmaksas, kas ir īpaši izdevīgi ģeogrāfiski izkliedētiem lietotājiem.
• Minimizēti funkciju aukstie starti: Viens pieprasījums var apstrādāt vairākas darbības, samazinot auksto startu ietekmi.
• Uzlabota servera izmantošana: Pakešapstrāde samazina savienojumu skaitu, kas serverim jāapstrādā, tādējādi uzlabojot resursu izmantošanu.
• Zemākas izmaksas: Daudzi edge funkciju nodrošinātāji iekasē maksu, pamatojoties uz izsaukumu skaitu. Pakešapstrāde samazina izsaukumu skaitu, potenciāli samazinot izmaksas.
• Uzlabota lietotāja pieredze: Ātrāks reakcijas laiks nodrošina vienmērīgāku un atsaucīgāku lietotāja pieredzi.

Ieviešanas stratēģijas

Ir vairāki veidi, kā ieviest pieprasījumu pakešapstrādi jūsu frontend edge funkciju arhitektūrā:

1. Frontend pakešapstrāde ar vienu galapunktu

Šī ir vienkāršākā pieeja, kur frontend apkopo vairākus pieprasījumus vienā pieprasījumā un nosūta to uz vienu edge funkcijas galapunktu. Pēc tam edge funkcija apstrādā pakešpieprasījumu un atgriež pakešatbildi.

Frontend ieviešana:

Frontend ir jāsavāc atsevišķie pieprasījumi un jāapvieno tie vienā datu struktūrā, parasti JSON masīvā vai objektā. Pēc tam tas nosūta šos pakešdatus uz edge funkciju.

Piemērs (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;
}

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

Edge funkcijas ieviešana:

Edge funkcijai ir jāanalizē pakešpieprasījums, jāapstrādā katrs atsevišķais pieprasījums paketē un jāizveido pakešatbilde.

Piemērs (Netlify funkcija - JavaScript):

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

 // Simulate fetching product details from a database
 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. Aizmugursistēmas vadīta pakešapstrāde ar rindām

Sarežģītākos scenārijos, kur pieprasījumi tiek saņemti asinhroni vai tiek ģenerēti no dažādām lietojumprogrammas daļām, piemērotāka var būt uz rindām balstīta pieeja. Frontend pievieno pieprasījumus rindai, un atsevišķs process (piemēram, fona uzdevums vai cita edge funkcija) periodiski apvieno pieprasījumus rindā paketēs un nosūta tos uz edge funkciju.

Frontend ieviešana:

Tā vietā, lai tieši izsauktu edge funkciju, frontend pievieno pieprasījumus rindai (piemēram, Redis rindai vai ziņojumu brokerim kā RabbitMQ). Rinda darbojas kā buferis, ļaujot pieprasījumiem uzkrāties pirms apstrādes.

Aizmugursistēmas ieviešana:

Atsevišķs process vai edge funkcija pārrauga rindu. Kad tiek sasniegts noteikts slieksnis (piemēram, maksimālais paketes lielums vai laika intervāls), tas izgūst pieprasījumus no rindas, apvieno tos paketēs un nosūta tos uz galveno edge funkciju apstrādei.

Šī pieeja ir sarežģītāka, bet piedāvā lielāku elastību un mērogojamību, īpaši strādājot ar liela apjoma un asinhroniem pieprasījumiem.

3. GraphQL pakešapstrāde

Ja izmantojat GraphQL, pieprasījumu pakešapstrādi bieži automātiski veic GraphQL serveri un klienti. GraphQL ļauj iegūt vairākus saistītus datu fragmentus vienā vaicājumā. Pēc tam GraphQL serveris var optimizēt vaicājuma izpildi, apvienojot pieprasījumus pamatā esošajiem datu avotiem paketēs.

GraphQL bibliotēkas, piemēram, Apollo Client, nodrošina iebūvētus mehānismus GraphQL vaicājumu pakešapstrādei, vēl vairāk vienkāršojot ieviešanu.

Labākās prakses pieprasījumu pakešapstrādei

Lai efektīvi ieviestu pieprasījumu pakešapstrādi, apsveriet šādas labākās prakses:

• Nosakiet optimālo paketes lielumu: Optimālais paketes lielums ir atkarīgs no tādiem faktoriem kā tīkla latentums, funkcijas izpildes laiks un apstrādājamo datu raksturs. Eksperimentējiet ar dažādiem pakešu izmēriem, lai atrastu ideālo variantu, kas maksimizē veiktspēju, nepārslogojot edge funkciju. Pārāk maza pakete nenodrošinās veiktspējas ieguvumus. Pārāk liela pakete var izraisīt noilgumu vai atmiņas problēmas.
• Ieviesiet kļūdu apstrādi: Pareizi apstrādājiet kļūdas, kas var rasties pakešapstrādes laikā. Apsveriet tādas stratēģijas kā daļējas veiksmes atbildes, kur edge funkcija atgriež rezultātus par veiksmīgi apstrādātajiem pieprasījumiem un norāda, kuri pieprasījumi neizdevās. Tas ļauj frontend mēģināt atkārtoti tikai neizdevušos pieprasījumus.
• Pārraugiet veiktspēju: Nepārtraukti pārraugiet savu pakešpieprasījumu veiktspēju. Sekojiet līdzi tādiem rādītājiem kā pieprasījuma latentums, kļūdu līmenis un funkcijas izpildes laiks, lai identificētu potenciālās vājās vietas un optimizētu savu ieviešanu. Edge funkciju platformas bieži nodrošina uzraudzības rīkus, lai palīdzētu šajā procesā.
• Apsveriet datu serializāciju un deserializāciju: Pakešdatu serializācija un deserializācija var radīt papildu izmaksas. Izvēlieties efektīvus serializācijas formātus, piemēram, JSON vai MessagePack, lai samazinātu šīs papildu izmaksas.
• Ieviesiet noilguma laikus: Iestatiet atbilstošus noilguma laikus pakešpieprasījumiem, lai novērstu to bezgalīgu karāšanos. Noilguma laikam jābūt pietiekami ilgam, lai edge funkcija varētu apstrādāt visu paketi, bet pietiekami īsam, lai novērstu pārmērīgu aizkavēšanos, ja kaut kas noiet greizi.
• Drošības apsvērumi: Nodrošiniet, ka jūsu pakešpieprasījumi ir pareizi autentificēti un autorizēti, lai novērstu neatļautu piekļuvi datiem. Ieviesiet drošības pasākumus, lai aizsargātos pret injekciju uzbrukumiem un citām drošības ievainojamībām. Dezinficējiet un validējiet visus ievades datus.
• Idempotence: Apsveriet idempotences nozīmi, īpaši, ja pakešpieprasījumi ir daļa no kritiskiem darījumiem. Gadījumos, kad tīkla kļūda var izraisīt pieprasījuma iesniegšanu vairāk nekā vienu reizi, nodrošiniet, ka tā apstrāde vairākas reizes neradīs problēmas.

Piemēri un lietošanas gadījumi

Šeit ir daži praktiski piemēri un lietošanas gadījumi, kur pieprasījumu pakešapstrāde var būt īpaši noderīga:

• E-komercija: Produktu informācijas iegūšana vairākām precēm iepirkumu grozā, klientu atsauksmju iegūšana produktu sarakstam, vairāku pasūtījumu apstrāde vienā darījumā. Piemēram, e-komercijas vietne Japānā, kas izmanto globālu CDN un edge funkcijas, varētu apvienot produktu informācijas pieprasījumus paketēs, lai samazinātu latentumu lietotājiem visā valstī.
• Sociālie mediji: Ziņu iegūšana no vairākiem lietotājiem ziņu plūsmā, komentāru iegūšana ziņu sarakstam, "patīk" skaita atjaunināšana vairākiem elementiem vienā operācijā. Globāla sociālo mediju platforma varētu izmantot pakešapstrādi, kad lietotājs ielādē savu ziņu plūsmu, lai ātri attēlotu saturu neatkarīgi no viņa atrašanās vietas.
• Reāllaika analītika: Vairāku datu punktu apkopošana un apstrāde no dažādiem avotiem reāllaikā, apkopoto statistikas datu aprēķināšana notikumu paketei, pakešatjauninājumu nosūtīšana uz datu noliktavu. Eiropas fintech uzņēmums, kas analizē lietotāju uzvedību reāllaikā, varētu apvienot datu punktus paketēs pirms to nosūtīšanas uz analītikas paneli.
• Personalizācijas dzinēji: Personalizētu ieteikumu iegūšana vairākiem lietotājiem, lietotāju profilu atjaunināšana, pamatojoties uz notikumu paketi, personalizēta satura piegāde lietotāju grupai. Straumēšanas pakalpojums, kas piedāvā saturu Ziemeļamerikā, Dienvidamerikā, Eiropā, Āzijā un Okeānijā, var gūt labumu no pakešpersonalizācijas pieprasījumiem.
• Spēles: Spēlētāju profilu iegūšana vairākiem lietotājiem spēles vestibilā, spēles stāvokļa atjaunināšana spēlētāju grupai, vairāku spēles notikumu apstrāde vienā operācijā. Vairāku spēlētāju tiešsaistes spēlēs, kur zems latentums ir ļoti svarīgs, pieprasījumu pakešapstrāde var būtiski ietekmēt spēlētāja pieredzi.

Noslēgums

Frontend edge funkciju pieprasījumu pakešapstrāde ir spēcīga tehnika veiktspējas optimizēšanai un lietotāja pieredzes uzlabošanai. Apvienojot vairākus pieprasījumus vienā paketē, jūs varat ievērojami samazināt tīkla latentumu, minimizēt funkciju aukstos startus un uzlabot servera izmantošanu. Neatkarīgi no tā, vai veidojat e-komercijas platformu, sociālo mediju lietojumprogrammu vai reāllaika analītikas sistēmu, pieprasījumu pakešapstrāde var palīdzēt jums nodrošināt ātrākus, atsaucīgākus un rentablākus risinājumus.

Rūpīgi apsverot šajā rakstā izklāstītās ieviešanas stratēģijas un labākās prakses, jūs varat izmantot pieprasījumu pakešapstrādes spēku, lai paātrinātu vairāku pieprasījumu apstrādi un nodrošinātu izcilu lietotāja pieredzi savai globālajai auditorijai.

Papildu resursi

Šeit ir daži papildu resursi, kas varētu būt noderīgi:

• Dokumentācija jūsu konkrētajam edge funkciju nodrošinātājam (piemēram, Netlify Functions, Vercel Edge Functions, Cloudflare Workers, AWS Lambda@Edge).
• Raksti un pamācības par pieprasījumu pakešapstrādes tehnikām kopumā.
• GraphQL dokumentācija un pamācības, ja izmantojat GraphQL.
• Blogi un forumi, kas saistīti ar frontend veiktspējas optimizāciju.