การรวมคำขอใน Frontend Edge Function: เพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลหลายคำขอ

ในวงการพัฒนาเว็บปัจจุบัน ประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญสูงสุด ผู้ใช้คาดหวังเวลาตอบสนองที่รวดเร็วปานสายฟ้า และความล่าช้าเพียงเล็กน้อยก็อาจนำไปสู่ความไม่พอใจและการเลิกใช้งานได้ Frontend edge functions เป็นวิธีที่ทรงพลังในการเพิ่มประสิทธิภาพโดยการย้ายการประมวลผลไปอยู่ใกล้กับผู้ใช้มากขึ้น อย่างไรก็ตาม การส่งคำขอหลายๆ ครั้งไปยังฟังก์ชันเหล่านี้โดยไม่มีการวางแผนอาจสร้างภาระงานที่สำคัญได้ นี่คือจุดที่การรวมคำขอ (request batching) เข้ามามีบทบาท บทความนี้จะสำรวจแนวคิดของการรวมคำขอใน frontend edge function, ประโยชน์, กลยุทธ์การนำไปใช้ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด

Edge Functions คืออะไร?

Edge functions คือฟังก์ชันแบบ serverless ที่ทำงานบนเครือข่ายเซิร์ฟเวอร์ทั่วโลก ทำให้การประมวลผลใกล้ชิดกับผู้ใช้ของคุณมากขึ้น ความใกล้ชิดนี้ช่วยลดความหน่วง (latency) เนื่องจากคำขอไม่ต้องเดินทางไกลเพื่อประมวลผล เหมาะสำหรับงานต่างๆ เช่น:

• การทดสอบ A/B: กำหนดเส้นทางผู้ใช้ไปยังเวอร์ชันต่างๆ ของเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชันของคุณแบบไดนามิก
• การปรับเนื้อหาให้เหมาะกับบุคคล (Personalization): ปรับแต่งเนื้อหาตามตำแหน่งที่ตั้ง ความชอบ หรือปัจจัยอื่นๆ ของผู้ใช้
• การยืนยันตัวตน (Authentication): ตรวจสอบข้อมูลประจำตัวของผู้ใช้และควบคุมการเข้าถึงทรัพยากร
• การปรับแต่งรูปภาพ (Image optimization): ปรับขนาดและบีบอัดรูปภาพทันทีเพื่อให้เหมาะสมกับอุปกรณ์และสภาพเครือข่ายที่แตกต่างกัน
• การเขียนเนื้อหาใหม่ (Content rewriting): แก้ไขเนื้อหาตามบริบทของคำขอ

แพลตฟอร์มยอดนิยมที่ให้บริการ edge functions ได้แก่ Netlify Functions, Vercel Edge Functions, Cloudflare Workers และ AWS Lambda@Edge

ปัญหา: การประมวลผลหลายคำขอที่ไม่มีประสิทธิภาพ

ลองพิจารณาสถานการณ์ที่ frontend ของคุณต้องการดึงข้อมูลหลายส่วนจาก edge function เช่น การดึงรายละเอียดสินค้าหลายรายการในตะกร้าสินค้า หรือการดึงคำแนะนำส่วนบุคคลสำหรับผู้ใช้หลายคน หากส่งแต่ละคำขอแยกกัน ภาระงานที่เกี่ยวข้องกับการสร้างการเชื่อมต่อ การส่งคำขอ และการประมวลผลบน edge function อาจเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ภาระงานนี้รวมถึง:

• ความหน่วงของเครือข่าย (Network Latency): แต่ละคำขอมีความหน่วงของเครือข่าย ซึ่งอาจมีความสำคัญ โดยเฉพาะสำหรับผู้ใช้ที่อยู่ห่างไกลจากเซิร์ฟเวอร์ของ edge function
• การเริ่มทำงานแบบเย็น (Function Cold Starts): Edge functions อาจประสบกับ cold starts ซึ่งอินสแตนซ์ของฟังก์ชันจำเป็นต้องเริ่มต้นทำงานก่อนจึงจะสามารถจัดการกับคำขอได้ การเริ่มต้นนี้อาจเพิ่มความล่าช้าอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากฟังก์ชันไม่ได้ถูกเรียกใช้งานบ่อยครั้ง
• ภาระงานในการสร้างการเชื่อมต่อหลายครั้ง: การสร้างและยกเลิกการเชื่อมต่อสำหรับแต่ละคำขอใช้ทรัพยากรมาก

การเรียกแยกกันสำหรับแต่ละคำขอสามารถลดประสิทธิภาพโดยรวมลงอย่างมากและเพิ่มความหน่วงที่ผู้ใช้รับรู้ได้

ทางออก: การรวมคำขอ (Request Batching)

Request batching คือเทคนิคที่รวมคำขอแต่ละรายการหลายๆ คำขอมารวมกันเป็นคำขอขนาดใหญ่เพียงคำขอเดียว แทนที่จะส่งคำขอแยกกันสำหรับสินค้าแต่ละรายการในตะกร้าสินค้า frontend จะส่งคำขอเดียวที่มี ID สินค้าทั้งหมด จากนั้น edge function จะประมวลผลคำขอที่รวมมานี้และส่งคืนรายละเอียดสินค้าที่เกี่ยวข้องทั้งหมดในการตอบกลับเพียงครั้งเดียว

ด้วยการรวมคำขอ เราสามารถลดภาระงานที่เกี่ยวข้องกับความหน่วงของเครือข่าย, cold starts ของฟังก์ชัน และการสร้างการเชื่อมต่อได้อย่างมาก ซึ่งนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นและประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น

ประโยชน์ของการรวมคำขอ

การรวมคำขอมีข้อดีที่สำคัญหลายประการ:

• ลดความหน่วงของเครือข่าย: คำขอน้อยลงหมายถึงภาระงานของเครือข่ายน้อยลง ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับผู้ใช้ที่กระจายตัวอยู่ตามพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ต่างๆ
• ลดปัญหา Cold Starts ของฟังก์ชัน: คำขอเดียวสามารถจัดการกับการทำงานหลายอย่างได้ ซึ่งช่วยลดผลกระทบของ cold starts
• ปรับปรุงการใช้ทรัพยากรเซิร์ฟเวอร์: การรวมคำขอช่วยลดจำนวนการเชื่อมต่อที่เซิร์ฟเวอร์ต้องจัดการ ทำให้ใช้ทรัพยากรได้ดีขึ้น
• ลดค่าใช้จ่าย: ผู้ให้บริการ edge function หลายรายคิดค่าบริการตามจำนวนการเรียกใช้งาน การรวมคำขอช่วยลดจำนวนการเรียกใช้งาน ซึ่งอาจช่วยลดค่าใช้จ่ายได้
• ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้: เวลาตอบสนองที่เร็วขึ้นนำไปสู่ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ราบรื่นและตอบสนองได้ดียิ่งขึ้น

กลยุทธ์การนำไปใช้

มีหลายวิธีในการนำ request batching ไปใช้ในสถาปัตยกรรม frontend edge function ของคุณ:

1. การรวมคำขอที่ Frontend ด้วย Endpoint เดียว

นี่เป็นวิธีที่ง่ายที่สุด โดยที่ frontend จะรวบรวมคำขอหลายรายการเป็นคำขอเดียวและส่งไปยัง endpoint ของ edge function เพียงแห่งเดียว จากนั้น edge function จะประมวลผลคำขอที่รวมมาและส่งคืนการตอบกลับที่รวมมาเช่นกัน

การนำไปใช้ฝั่ง Frontend:

ฝั่ง frontend จำเป็นต้องรวบรวมคำขอแต่ละรายการและรวมเข้าไว้ในโครงสร้างข้อมูลเดียว โดยทั่วไปคือ JSON array หรือ object จากนั้นจึงส่งข้อมูลที่รวมแล้วนี้ไปยัง edge function

ตัวอย่าง (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);

การนำไปใช้ฝั่ง Edge Function:

ฝั่ง edge function จำเป็นต้องแยกวิเคราะห์คำขอที่รวมมา ประมวลผลแต่ละคำขอย่อยภายในกลุ่ม และสร้างการตอบกลับที่รวมมา

ตัวอย่าง (Netlify Function - JavaScript):

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

 // จำลองการดึงรายละเอียดสินค้าจากฐานข้อมูล
 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. การรวมคำขอโดยใช้คิวฝั่ง Backend

ในสถานการณ์ที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งคำขอมาถึงแบบอะซิงโครนัสหรือสร้างขึ้นจากส่วนต่างๆ ของแอปพลิเคชัน การใช้คิวอาจเหมาะสมกว่า frontend จะเพิ่มคำขอเข้าไปในคิว และกระบวนการแยกต่างหาก (เช่น background task หรือ edge function อื่น) จะรวมคำขอในคิวเป็นระยะๆ และส่งไปยัง edge function

การนำไปใช้ฝั่ง Frontend:

แทนที่จะเรียก edge function โดยตรง frontend จะเพิ่มคำขอเข้าไปในคิว (เช่น Redis queue หรือ message broker อย่าง RabbitMQ) คิวจะทำหน้าที่เป็นบัฟเฟอร์ ทำให้คำขอสามารถสะสมก่อนที่จะถูกประมวลผล

การนำไปใช้ฝั่ง Backend:

กระบวนการหรือ edge function ที่แยกต่างหากจะคอยตรวจสอบคิว เมื่อถึงเกณฑ์ที่กำหนด (เช่น ขนาดแบตช์สูงสุดหรือช่วงเวลาที่กำหนด) มันจะดึงคำขอออกจากคิว รวมเข้าด้วยกัน และส่งไปยัง edge function หลักเพื่อประมวลผล

แนวทางนี้ซับซ้อนกว่าแต่ให้ความยืดหยุ่นและความสามารถในการขยายขนาดได้ดีกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับคำขอที่มีปริมาณมากและเป็นแบบอะซิงโครนัส

3. การรวมคำขอด้วย GraphQL

หากคุณใช้ GraphQL การรวมคำขอมักจะถูกจัดการโดยอัตโนมัติโดยเซิร์ฟเวอร์และไคลเอนต์ GraphQL อนุญาตให้คุณดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกันหลายชิ้นในคิวรีเดียว จากนั้นเซิร์ฟเวอร์ GraphQL สามารถปรับปรุงการดำเนินการของคิวรีโดยการรวมคำขอไปยังแหล่งข้อมูลเบื้องหลัง

ไลบรารี GraphQL เช่น Apollo Client มีกลไกในตัวสำหรับการรวมคิวรี GraphQL ซึ่งช่วยให้การนำไปใช้ง่ายยิ่งขึ้น

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการรวมคำขอ

เพื่อนำการรวมคำขอไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพ ควรพิจารณาแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดต่อไปนี้:

• กำหนดขนาดแบตช์ที่เหมาะสมที่สุด: ขนาดแบตช์ที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ความหน่วงของเครือข่าย เวลาในการทำงานของฟังก์ชัน และลักษณะของข้อมูลที่กำลังประมวลผล ทดลองกับขนาดแบตช์ที่แตกต่างกันเพื่อหาจุดที่เหมาะสมที่สุดที่ให้ประสิทธิภาพสูงสุดโดยไม่ทำให้ edge function ทำงานหนักเกินไป แบตช์ที่เล็กเกินไปจะลดทอนประโยชน์ด้านประสิทธิภาพ ส่วนแบตช์ที่ใหญ่เกินไปอาจนำไปสู่การหมดเวลา (timeout) หรือปัญหาหน่วยความจำ
• จัดการข้อผิดพลาด (Error Handling): จัดการข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการประมวลผลแบบแบตช์อย่างเหมาะสม พิจารณากลยุทธ์เช่นการตอบกลับแบบสำเร็จบางส่วน ซึ่ง edge function จะส่งคืนผลลัพธ์สำหรับคำขอที่ประมวลผลสำเร็จและระบุว่าคำขอใดล้มเหลว ซึ่งช่วยให้ frontend สามารถลองส่งใหม่เฉพาะคำขอที่ล้มเหลวได้
• ติดตามประสิทธิภาพ: ติดตามประสิทธิภาพของคำขอที่รวมแล้วของคุณอย่างต่อเนื่อง ติดตามเมตริกต่างๆ เช่น ความหน่วงของคำขอ อัตราข้อผิดพลาด และเวลาในการทำงานของฟังก์ชัน เพื่อระบุปัญหาคอขวดที่อาจเกิดขึ้นและปรับปรุงการใช้งานของคุณ แพลตฟอร์ม edge function มักมีเครื่องมือติดตามเพื่อช่วยในเรื่องนี้
• พิจารณาการ Serialization และ Deserialization ของข้อมูล: การทำ serialization และ deserialization ของข้อมูลที่รวมมาอาจเพิ่มภาระงานได้ ควรเลือกใช้รูปแบบ serialization ที่มีประสิทธิภาพเช่น JSON หรือ MessagePack เพื่อลดภาระงานนี้
• ตั้งค่าการหมดเวลา (Timeouts): ตั้งค่าการหมดเวลาที่เหมาะสมสำหรับคำขอที่รวมมาเพื่อป้องกันไม่ให้ค้างนานเกินไป การหมดเวลาควรนานพอที่จะให้ edge function ประมวลผลทั้งแบตช์ได้ แต่สั้นพอที่จะป้องกันความล่าช้าที่มากเกินไปหากเกิดข้อผิดพลาด
• ข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัย: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคำขอที่รวมมาของคุณได้รับการยืนยันตัวตนและอนุญาตอย่างถูกต้องเพื่อป้องกันการเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต ใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยเพื่อป้องกันการโจมตีแบบ injection และช่องโหว่ด้านความปลอดภัยอื่นๆ ทำความสะอาดและตรวจสอบข้อมูลที่ป้อนเข้ามาทั้งหมด
• การทำงานซ้ำได้โดยให้ผลลัพธ์เดิม (Idempotency): พิจารณาความสำคัญของ idempotency โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคำขอแบบแบตช์เป็นส่วนหนึ่งของธุรกรรมที่สำคัญ ในกรณีที่ข้อผิดพลาดของเครือข่ายอาจทำให้คำขอถูกส่งมากกว่าหนึ่งครั้ง ต้องแน่ใจว่าการประมวลผลคำขอซ้ำมากกว่าหนึ่งครั้งจะไม่ทำให้เกิดปัญหา

ตัวอย่างและกรณีการใช้งาน

นี่คือตัวอย่างและกรณีการใช้งานจริงที่การรวมคำขอจะมีประโยชน์เป็นพิเศษ:

• อีคอมเมิร์ซ: การดึงรายละเอียดสินค้าสำหรับหลายรายการในตะกร้าสินค้า, การดึงรีวิวของลูกค้าสำหรับรายการสินค้า, การประมวลผลคำสั่งซื้อหลายรายการในธุรกรรมเดียว ตัวอย่างเช่น เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซในญี่ปุ่นที่ใช้ CDN และ edge functions ทั่วโลกสามารถรวมคำขอดึงรายละเอียดสินค้าเพื่อลดความหน่วงสำหรับผู้ใช้ทั่วประเทศ
• โซเชียลมีเดีย: การดึงโพสต์จากผู้ใช้หลายคนในฟีดข่าว, การดึงความคิดเห็นสำหรับรายการโพสต์, การอัปเดตจำนวนไลค์สำหรับหลายรายการในการดำเนินการเดียว แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียระดับโลกสามารถใช้การรวมคำขอเมื่อผู้ใช้โหลดฟีดข่าวของตนเพื่อแสดงเนื้อหาอย่างรวดเร็วโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่ตั้งของผู้ใช้
• การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์: การรวบรวมและประมวลผลข้อมูลหลายจุดจากแหล่งต่างๆ แบบเรียลไทม์, การคำนวณสถิติรวมสำหรับชุดเหตุการณ์, การส่งอัปเดตแบบแบตช์ไปยังคลังข้อมูล (data warehouse) บริษัทฟินเทคในยุโรปที่วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้แบบเรียลไทม์อาจรวมจุดข้อมูลต่างๆ ก่อนส่งไปยังแดชบอร์ดการวิเคราะห์
• เครื่องมือปรับแต่งเนื้อหาเฉพาะบุคคล: การดึงคำแนะนำส่วนบุคคลสำหรับผู้ใช้หลายคน, การอัปเดตโปรไฟล์ผู้ใช้ตามชุดเหตุการณ์, การส่งมอบเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะกับกลุ่มผู้ใช้ บริการสตรีมมิ่งที่ให้บริการเนื้อหาทั่วอเมริกาเหนือ, อเมริกาใต้, ยุโรป, เอเชีย และโอเชียเนีย สามารถได้รับประโยชน์จากการรวมคำขอเพื่อปรับแต่งเนื้อหา
• เกม: การดึงโปรไฟล์ผู้เล่นสำหรับผู้ใช้หลายคนในล็อบบี้เกม, การอัปเดตสถานะเกมสำหรับกลุ่มผู้เล่น, การประมวลผลเหตุการณ์ในเกมหลายรายการในการดำเนินการเดียว สำหรับเกมออนไลน์แบบผู้เล่นหลายคนที่ความหน่วงต่ำเป็นสิ่งสำคัญ การรวมคำขอสามารถสร้างความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในประสบการณ์ของผู้เล่น

บทสรุป

การรวมคำขอใน Frontend edge function เป็นเทคนิคที่ทรงพลังในการเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ ด้วยการรวมคำขอหลายรายการเป็นแบตช์เดียว คุณสามารถลดความหน่วงของเครือข่าย ลดปัญหา cold starts ของฟังก์ชัน และปรับปรุงการใช้ทรัพยากรเซิร์ฟเวอร์ได้อย่างมาก ไม่ว่าคุณจะสร้างแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ แอปพลิเคชันโซเชียลมีเดีย หรือระบบวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ การรวมคำขอสามารถช่วยให้คุณส่งมอบโซลูชันที่รวดเร็ว ตอบสนองได้ดีขึ้น และคุ้มค่ามากขึ้น

โดยการพิจารณากลยุทธ์การนำไปใช้และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่ระบุไว้ในบทความนี้อย่างรอบคอบ คุณสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของการรวมคำขอเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลหลายคำขอของคุณและมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่เหนือกว่าให้กับผู้ชมทั่วโลกของคุณ

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

นี่คือแหล่งข้อมูลเพิ่มเติมที่อาจเป็นประโยชน์:

• เอกสารประกอบสำหรับผู้ให้บริการ edge function ของคุณโดยเฉพาะ (เช่น Netlify Functions, Vercel Edge Functions, Cloudflare Workers, AWS Lambda@Edge)
• บทความและบทช่วยสอนเกี่ยวกับเทคนิคการรวมคำขอโดยทั่วไป
• เอกสารประกอบและบทช่วยสอนของ GraphQL หากคุณใช้ GraphQL
• บล็อกและฟอรัมที่เกี่ยวข้องกับการเพิ่มประสิทธิภาพของ frontend