Работа мечты в один клик 💼
💭Мечтаешь работать в Сбере, но не хочешь проходить десять кругов HR-собеседований? Теперь это проще, чем когда-либо!
💡AI-интервью за 15 минут – и ты уже на шаг ближе к своей новой работе.
Как получить оффер? 📌 Зарегистрируйся 📌 Пройди AI-интервью 📌 Получи обратную связь сразу же!
HR больше не тянут время – рекрутеры свяжутся с тобой в течение двух дней! 🚀
Реклама. ПАО СБЕРБАНК, ИНН 7707083893. Erid 2VtzquscAwp
Разработка API кажется делом простым и понятным, но эксплуатация – совсем другое дело: рано или поздно нагрузка вырастет настолько, что пользователи будут недовольны – и это понятно, никому не хочется использовать медленный API. Решить эту проблему можно только с помощью оптимизации, а выполнить ее можно одним из перечисленных ниже способов.
Кэширование
В теории суть кэширования проста:
- Нужно хранить часто запрашиваемые данные в кэше (высокоскоростном буферном хранилище), чтобы предоставлять быстрый доступ к ним, когда это необходимо.
- Если какого-то запроса в кэше нет, данные загружаются из базы данных.
- Если какие-то данные в кэше больше не пользуются спросом или утратили актуальность, нужно их удалить.
Практическая реализация кэширования сложнее – нужно решить две главные проблемы:
- Выбрать оптимальную стратегию кэширования (неправильный выбор может привести к снижению производительности или к использованию устаревших данных). Чаще всего используется кэширование на стороне, кэширование со сквозным чтением или сквозной записью и кэш с отложенной записью.
Найти эффективный подход к инвалидации кэша — процессу удаления устаревших данных, который обеспечивает актуальность информации.
Готовое решение можно подсмотреть у высоконагруженных платформ – например, разработчики LinkedIn рассказали, как им удалось обеспечить более 4,8 млн запросов в секунду с помощью кэша Couchbase, а программисты Facebook* поделились секретами масштабирования Memcache.
С 28 августа по 4 сентября Proglib Academy предлагает скидку 35% на курсы:
- Онлайн-курс по математике для Data Science
- Базовые модели ML и приложения
- Алгоритмы и структуры данных
- Основы программирования на Python
- Основы IT для непрограммистов
- Frontend Basic
Масштабирование с помощью балансировки нагрузки
Асинхронная обработка
Иногда невозможно решить несколько сложных задач одновременно. В таких случаях лучший подход – отложить их на потом. С помощью асинхронной обработки можно сообщить клиентам, что их запросы зарегистрированы и находятся в процессе выполнения. Затем сервер обрабатывает запросы по одному и сообщает результаты клиентам в порядке очереди. Этот метод позволяет вашему серверу приложений не выйти из строя и обеспечить максимальную производительность. Однако, конечно же, асинхронная обработка подходит не для каждого приложения.
Пагинация
Если ваш API возвращает большое количество записей, нужно рассмотреть пагинацию – это процесс разбиения данных на отдельные страницы или пакеты. С помощью пагинации можно ограничить количество записей в каждом запросе, тем самым уменьшая объем передаваемых данных по сети. Это улучшает время ответа API с точки зрения клиента. Например, вместо того чтобы загружать 1000 записей сразу, можно загружать их по 20-50 за раз. Клиенту будет предложено получить первую страницу из списка записей. Когда клиент захочет увидеть больше записей, он может запросить следующую страницу, и так далее.
Пул соединений
Эта техника улучшает производительность приложений, которым необходимо часто подключаться к базам данных, особенно в системах с высокой степенью конкурентности. Вместо создания нового соединения с базой данных для каждого запроса, что может существенно замедлить работу из-за времени, необходимого на установку соединения, пул соединений позволяет заранее создать набор активных соединений, которые могут быть повторно использованы различными запросами.
* Facebook принадлежит компании Meta, деятельность которой признана экстремистской и запрещена на территории РФ
Какие стратегии оптимизации вы уже применяли в своих проектах? Поделитесь своим опытом!
Комментарии