Batchning av förfrågningar med edge-funktioner i frontend: Superladdning av hantering av multipla förfrågningar

I dagens landskap för webbutveckling är prestanda av yttersta vikt. Användare förväntar sig blixtsnabba svarstider, och även små förseningar kan leda till frustration och att de lämnar sidan. Frontend edge-funktioner erbjuder ett kraftfullt sätt att optimera prestanda genom att flytta beräkningar närmare användaren. Men att naivt implementera flera förfrågningar till dessa funktioner kan medföra betydande overhead. Det är här batchning av förfrågningar kommer in i bilden. Den här artikeln utforskar konceptet med batchning av förfrågningar till frontend edge-funktioner, dess fördelar, implementeringsstrategier och bästa praxis för att uppnå optimal prestanda.

Vad är edge-funktioner?

Edge-funktioner är serverlösa funktioner som körs på ett globalt nätverk av servrar, vilket för beräkningarna närmare dina användare. Denna närhet minskar latensen, eftersom förfrågningar inte behöver färdas lika långt för att bearbetas. De är idealiska för uppgifter som:

• A/B-testning: Dynamiskt dirigera användare till olika versioner av din webbplats eller applikation.
• Personalisering: Skräddarsy innehåll baserat på användarens plats, preferenser или andra faktorer.
• Autentisering: Verifiera användaruppgifter och kontrollera åtkomst till resurser.
• Bildoptimering: Ändra storlek och komprimera bilder i realtid för att optimera dem för olika enheter och nätverksförhållanden.
• Omskrivning av innehåll: Modifiera innehåll baserat på förfrågans kontext.

Populära plattformar som erbjuder edge-funktioner inkluderar Netlify Functions, Vercel Edge Functions, Cloudflare Workers och AWS Lambda@Edge.

Problemet: Ineffektiv hantering av flera förfrågningar

Tänk dig ett scenario där din frontend behöver hämta flera datadelar från en edge-funktion – till exempel att hämta produktinformation för flera varor i en kundvagn eller personliga rekommendationer för flera användare. Om varje förfrågan görs individuellt kan den overhead som är förknippad med att etablera en anslutning, överföra förfrågan och bearbeta den på edge-funktionen snabbt ackumuleras. Denna overhead inkluderar:

• Nätverkslatens: Varje förfrågan medför nätverkslatens, vilket kan vara betydande, särskilt för användare som befinner sig långt från edge-funktionens server.
• Kallstarter av funktioner: Edge-funktioner kan uppleva kallstarter, där funktionsinstansen måste initieras innan den kan hantera förfrågan. Denna initiering kan lägga till en betydande fördröjning, särskilt om funktionen inte anropas ofta.
• Overhead för att etablera flera anslutningar: Att skapa och avsluta anslutningar för varje förfrågan är resurskrävande.

Att göra separata anrop för varje förfrågan kan drastiskt minska den totala prestandan och öka den upplevda latensen för användaren.

Lösningen: Batchning av förfrågningar

Batchning av förfrågningar är en teknik som kombinerar flera enskilda förfrågningar till en enda, större förfrågan. Istället för att skicka separata förfrågningar för varje produkt i en kundvagn skickar frontenden en enda förfrågan som innehåller alla produkt-ID:n. Edge-funktionen bearbetar sedan denna batchförfrågan och returnerar motsvarande produktinformation i ett enda svar.

Genom att batcha förfrågningar kan vi avsevärt minska den overhead som är förknippad med nätverkslatens, kallstarter av funktioner och anslutningsetablering. Detta leder till förbättrad prestanda och en bättre användarupplevelse.

Fördelar med batchning av förfrågningar

Batchning av förfrågningar erbjuder flera betydande fördelar:

• Minskad nätverkslatens: Färre förfrågningar innebär mindre nätverks-overhead, vilket är särskilt fördelaktigt för geografiskt spridda användare.
• Minimerade kallstarter av funktioner: En enda förfrågan kan hantera flera operationer, vilket minskar effekten av kallstarter.
• Förbättrat serverutnyttjande: Batchning minskar antalet anslutningar som servern behöver hantera, vilket leder till bättre resursutnyttjande.
• Lägre kostnader: Många leverantörer av edge-funktioner debiterar baserat på antalet anrop. Batchning minskar antalet anrop, vilket potentiellt sänker kostnaderna.
• Förbättrad användarupplevelse: Snabbare svarstider leder till en smidigare och mer responsiv användarupplevelse.

Implementeringsstrategier

Det finns flera sätt att implementera batchning av förfrågningar i din arkitektur för frontend edge-funktioner:

1. Frontend-batchning med en enda endpoint

Detta är det enklaste tillvägagångssättet, där frontenden aggregerar flera förfrågningar till en enda förfrågan och skickar den till en enda endpoint för en edge-funktion. Edge-funktionen bearbetar sedan den batchade förfrågan och returnerar ett batchat svar.

Frontend-implementering:

Frontenden behöver samla in de enskilda förfrågningarna och kombinera dem till en enda datastruktur, vanligtvis en JSON-array eller ett JSON-objekt. Den skickar sedan denna batchade data till edge-funktionen.

Exempel (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);

Implementering av edge-funktion:

Edge-funktionen behöver tolka den batchade förfrågan, bearbeta varje enskild förfrågan inom batchen och konstruera ett batchat svar.

Exempel (Netlify-funktion - 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. Backend-driven batchning med köer

I mer komplexa scenarier, där förfrågningar anländer asynkront eller genereras från olika delar av applikationen, kan ett köbaserat tillvägagångssätt vara mer lämpligt. Frontenden lägger till förfrågningar i en kö, och en separat process (t.ex. en bakgrundsuppgift eller en annan edge-funktion) batchar periodvis förfrågningarna i kön och skickar dem till edge-funktionen.

Frontend-implementering:

Istället för att direkt anropa edge-funktionen lägger frontenden till förfrågningar i en kö (t.ex. en Redis-kö eller en meddelandekö som RabbitMQ). Kön fungerar som en buffert, vilket gör att förfrågningar kan ackumuleras innan de bearbetas.

Backend-implementering:

En separat process eller edge-funktion övervakar kön. När en viss tröskel (t.ex. en maximal batchstorlek eller ett tidsintervall) uppnås, hämtar den förfrågningarna från kön, batchar dem och skickar dem till huvud-edge-funktionen för bearbetning.

Detta tillvägagångssätt är mer komplext men erbjuder större flexibilitet och skalbarhet, särskilt vid hantering av stora volymer och asynkrona förfrågningar.

3. GraphQL-batchning

Om du använder GraphQL hanteras batchning av förfrågningar ofta automatiskt av GraphQL-servrar och -klienter. GraphQL låter dig hämta flera relaterade datadelar i en enda query. GraphQL-servern kan sedan optimera exekveringen av queryn genom att batcha förfrågningar till underliggande datakällor.

GraphQL-bibliotek som Apollo Client tillhandahåller inbyggda mekanismer för att batcha GraphQL-queries, vilket ytterligare förenklar implementeringen.

Bästa praxis för batchning av förfrågningar

För att effektivt implementera batchning av förfrågningar, överväg följande bästa praxis:

• Bestäm optimal batchstorlek: Den optimala batchstorleken beror på faktorer som nätverkslatens, funktionens exekveringstid och typen av data som bearbetas. Experimentera med olika batchstorlekar för att hitta den optimala punkten som maximerar prestanda utan att överbelasta edge-funktionen. En för liten batch kommer att motverka prestandafördelarna. En för stor batch kan leda till timeouts eller minnesproblem.
• Implementera felhantering: Hantera fel som kan uppstå under batchbearbetning korrekt. Överväg strategier som partiella framgångssvar, där edge-funktionen returnerar resultaten för de lyckade förfrågningarna och indikerar vilka förfrågningar som misslyckades. Detta gör att frontenden endast kan försöka igen med de misslyckade förfrågningarna.
• Övervaka prestanda: Övervaka kontinuerligt prestandan för dina batchade förfrågningar. Spåra mätvärden som förfrågningslatens, felfrekvenser och funktionens exekveringstid för att identifiera potentiella flaskhalsar och optimera din implementering. Plattformar för edge-funktioner erbjuder ofta övervakningsverktyg för att hjälpa till med detta.
• Tänk på dataserialisering och deserialisering: Serialisering och deserialisering av batchad data kan medföra overhead. Välj effektiva serialiseringsformat som JSON eller MessagePack för att minimera denna overhead.
• Implementera timeouts: Sätt lämpliga timeouts för batchade förfrågningar för att förhindra att de hänger sig på obestämd tid. Timeouten bör vara tillräckligt lång för att tillåta edge-funktionen att bearbeta hela batchen, men tillräckligt kort för att förhindra överdrivna förseningar om något går fel.
• Säkerhetsaspekter: Se till att dina batchade förfrågningar är korrekt autentiserade och auktoriserade för att förhindra obehörig åtkomst till data. Implementera säkerhetsåtgärder för att skydda mot injektionsattacker och andra säkerhetssårbarheter. Sanera och validera all indata.
• Idempotens: Överväg vikten av idempotens, särskilt om batchförfrågningar är en del av kritiska transaktioner. I fall där ett nätverksfel kan orsaka att en förfrågan skickas mer än en gång, se till att bearbetning av den mer än en gång inte orsakar problem.

Exempel och användningsfall

Här är några praktiska exempel och användningsfall där batchning av förfrågningar kan vara särskilt fördelaktigt:

• E-handel: Hämta produktinformation för flera varor i en kundvagn, hämta kundrecensioner för en lista med produkter, bearbeta flera beställningar i en enda transaktion. Till exempel kan en e-handelssajt i Japan som använder ett globalt CDN och edge-funktioner batcha produktinformationsförfrågningar för att minimera latensen för användare över hela landet.
• Sociala medier: Hämta inlägg från flera användare i ett nyhetsflöde, hämta kommentarer för en lista med inlägg, uppdatera antalet gillamarkeringar för flera objekt i en enda operation. En global social medieplattform kan använda batchning när en användare laddar sitt nyhetsflöde för att rendera innehåll snabbt oavsett deras plats.
• Realtidsanalys: Aggregera och bearbeta flera datapunkter från olika källor i realtid, beräkna aggregerad statistik för en batch av händelser, skicka batchuppdateringar till ett datalager. Ett europeiskt fintech-företag som analyserar användarbeteende i realtid kan batcha datapunkter innan de skickas till en analys-dashboard.
• Personaliseringsmotorer: Hämta personliga rekommendationer för flera användare, uppdatera användarprofiler baserat på en batch av händelser, leverera personligt anpassat innehåll till en grupp användare. En streamingtjänst som erbjuder innehåll över Nordamerika, Sydamerika, Europa, Asien och Oceanien kan dra nytta av batchade personaliseringsförfrågningar.
• Spel: Hämta spelarprofiler för flera användare i en spellobby, uppdatera speltillståndet för en grupp spelare, bearbeta flera spelhändelser i en enda operation. För flerspelarspel online där låg latens är avgörande kan batchning av förfrågningar göra en betydande skillnad i spelarupplevelsen.

Slutsats

Batchning av förfrågningar till frontend edge-funktioner är en kraftfull teknik för att optimera prestanda och förbättra användarupplevelsen. Genom att kombinera flera förfrågningar i en enda batch kan du avsevärt minska nätverkslatens, minimera kallstarter av funktioner och förbättra serverutnyttjandet. Oavsett om du bygger en e-handelsplattform, en social medieapplikation eller ett realtidsanalyssystem kan batchning av förfrågningar hjälpa dig att leverera snabbare, mer responsiva och mer kostnadseffektiva lösningar.

Genom att noggrant överväga de implementeringsstrategier och bästa praxis som beskrivs i denna artikel kan du utnyttja kraften i batchning av förfrågningar för att superladda din hantering av multipla förfrågningar och leverera en överlägsen användarupplevelse till din globala publik.

Ytterligare resurser

Här är några ytterligare resurser som kan vara till hjälp:

• Dokumentation för din specifika leverantör av edge-funktioner (t.ex. Netlify Functions, Vercel Edge Functions, Cloudflare Workers, AWS Lambda@Edge).
• Artiklar och guider om tekniker för batchning av förfrågningar i allmänhet.
• GraphQL-dokumentation och guider, om du använder GraphQL.
• Bloggar och forum relaterade till prestandaoptimering för frontend.