[Перевод] Продвинутые техники извлечения данных для достижения максимальной производительности
В этой статье мы поговорим на тему оптимизации производительности для масштабируемых систем.
В современной постоянно развивающейся цифровой среде необходимо держать фокус внимания не только на функциональности программных систем — нужно создавать системы, способные беспроблемно и эффективно масштабироваться при значительных нагрузках.
Однако, как могут подтвердить многие опытные разработчики и архитекторы, масштабируемость несет в себе уникальный набор сложных проблем. Даже незаметные на первый взгляд неэффективные моменты, будучи многократно умноженными, способны нарушить работу систем.
В этой статье мы рассмотрим хорошо зарекомендовавшие себя стратегии, которые можно легко интегрировать в кодовые базы, независимо от того, находятся ли они во фронтенде или бэкенде, и независимо от используемого языка программирования. Эти стратегии выходят за рамки теоретических предположений; они были тщательно протестированы и проверены в самых требовательных технологических средах по всему миру.
Опираясь на личный опыт работы в команде Facebook, я имел честь внедрить несколько из этих техник оптимизации, что позволило повысить качество продукта по оптимизации создания объявлений на Facebook и продукта Meta Business Suite.
Если вы приступаете к разработке следующей крупной социальной сети, создаете программный комплекс корпоративного уровня или стремитесь повысить эффективность личных проектов, стратегии, о которых мы поговорим, станут бесценным подспорьем в вашем арсенале.
Содержание:
Префетчинг для повышения производительности
Префетчинг — это техника из арсенала стратегий оптимизации производительности. Она революционизирует пользовательский опыт в приложениях за счет интеллектуального прогнозирования и получения данных до их явного запроса. В результате применения этого подхода приложение получается молниеносным и невероятно отзывчивым, поскольку данные становятся мгновенно доступными, когда это необходимо.
Однако, несмотря на большие перспективы префетчинга, излишнее его применение может привести к нерациональному использованию ресурсов, включая пропускную способность, память и вычислительную мощность. Следует отметить, что такие технологические гиганты, как Facebook, успешно используют префетчинг, особенно в операциях машинного обучения, требующих больших объемов данных (например, функция по предложению друзей).
Когда использовать префетчинг
Префетчинг подразумевает заблаговременный сбор данных — отправку запросов на сервер еще до того, как пользователь их явно потребует. Однако, чтобы избежать неэффективности, важно найти правильный баланс.
Оптимизация времени работы сервера (оптимизация кода бэкенда)
Прежде чем перейти к префетчингу, необходимо убедиться, что время отклика сервера находится на оптимальном уровне. Достижение оптимальной производительности сервера включает в себя ряд оптимизаций кода бэкенда, в том числе:
оптимизация запросов к базе данных для сокращения времени сбора данных;
обеспечение одновременного выполнения сложных операций для достижения максимальной эффективности;
сокращение избыточных вызовов API, и как следствие, устранение ненужного получения данных;
устранение лишних вычислений, которые могут снижать скорость отклика сервера.
Подтверждение намерений пользователя
Суть префетчинга заключается в его способности точно предсказывать действия пользователя. Однако иногда предсказания могут быть ошибочными, что приводит к неправильному распределению ресурсов. Чтобы решить эту проблему, разработчики должны внедрить механизмы, позволяющие определить намерения пользователя. Этого можно добиться путем отслеживания модели поведения пользователей или наблюдения за активными взаимодействиями, чтобы убедиться, что префетчинг происходит только тогда, когда вероятность их использования достаточно высока.
Реализация префетчинга: практический пример
Чтобы наглядно продемонстрировать принцип префетчинга, давайте рассмотрим реальную реализацию с помощью фреймворка React.
Рассмотрим простой компонент React с именем PrefetchComponent. При рендеринге этот компонент запускает AJAX-вызов для префетчинга данных. После инициированного пользователем действия (например, нажатия кнопки внутри компонента) другой компонент, SecondComponent, использует предварительно загруженные данные:
import React, { useState, useEffect } from 'react';
import axios from 'axios';
function PrefetchComponent() {
const [data, setData] = useState(null);
const [showSecondComponent, setShowSecondComponent] = useState(false);
// Prefetch data as soon as the component finishes rendering
useEffect(() => {
axios.get('https://api.example.com/data-to-prefetch')
.then(response => {
setData(response.data);
});
}, []);
return (
{showSecondComponent && В этом примере PrefetchComponent оперативно извлекает данные при рендеринге, а SecondComponent эффективно использует предварительно извлеченные данные при взаимодействии с пользователем. Эта практическая реализация демонстрирует мощь и эффективность префетчинга в действии, обогащая пользовательский опыт и повышая производительность приложения.
Мемоизация: стратегическая техника оптимизации
В программировании завет DRY («Don«t repeat yourself») — это не просто принцип кодирования. Он лежит в основе одной из самых мощных методик оптимизации производительности — мемоизации. Мемоизация учитывает тот факт, что повторные вычисления некоторых операций могут быть ресурсоемкими, особенно когда результаты остаются статичными. Таким образом, возникает фундаментальный вопрос: зачем повторно вычислять то, что уже было сделано?
Мемоизация позволяет значительно повысить производительность приложений путем внедрения механизма кэширования результатов вычислений. Когда конкретное вычисление требуется еще раз, система проверяет, не находится ли результат в кэше. Если результат в кэше найден, система извлекает его напрямую, минуя необходимость в лишних вычислениях.
По сути, мемоизация создает резервуар памяти, вполне оправдывая свое название. Этот подход особенно эффективен при работе с функциями, обремененными вычислительной сложностью и подверженными многократным вызовам с одинаковыми входными данными. Это похоже на то, как студент решает сложную математическую задачу и записывает решение на полях учебника. Когда в будущем на экзамене возникнет похожий вопрос, студент сможет быстро обратиться к своим заметкам на полях, минуя необходимость переделывать задачу с нуля.
Как определить подходящее время для мемоизации
Мемоизация, хотя и является мощным инструментом, тем не менее не является универсальной панацеей. Ее разумное применение зависит от распознавания подходящих сценариев. Некоторые примеры приведены ниже.
Когда преобладает стабильность данных. Мемоизация особенно эффективна при работе с функциями, которые постоянно выдают одинаковые результаты при одних и тех же входных данных. Это особенно актуально для функций, требующих интенсивных вычислений, где мемоизация предотвращает избыточные вычисления и оптимизирует производительность.
Чувствительность данных имеет значение. В современных приложениях большое значение имеют вопросы безопасности и конфиденциальности. Необходимо проявлять осторожность и сдержанность при применении мемоизации. Хотя может возникнуть соблазн кэшировать все данные, определенная конфиденциальная информация — например, платежные реквизиты и пароли — никогда не должна кэшироваться. Напротив, неопасные данные, такие как количество лайков и комментариев к посту в социальной сети, можно смело подвергать мемоизации для повышения общей производительности системы.
Реализация мемоизации: практическая иллюстрация
Используя React, мы можем задействовать силу хуков useCallback и useMemo, чтобы эффективно реализовать мемоизацию. Давайте рассмотрим практический пример:
import React, { useState, useCallback, useMemo } from 'react';
function ExpensiveOperationComponent() {
const [input, setInput] = useState(0);
const [count, setCount] = useState(0);
// A hypothetical expensive operation
const expensiveOperation = useCallback((num) => {
console.log('Computing...');
// Simulating a long computation
for(let i = 0; i < 1000000000; i++) {}
return num * num;
}, []);
const memoizedResult = useMemo(() => expensiveOperation(input), [input, expensiveOperation]);
return (
setInput(e.target.value)} />
Result of Expensive Operation: {memoizedResult}
Component re-render count: {count}
);
}
export default ExpensiveOperationComponent;
В этом примере кода мы видим компонент ExpensiveOperationComponent в действии. Этот компонент эмулирует операцию, требующую больших вычислений. Реализация использует хук useCallback, чтобы функция не переопределялась при каждом рендере, а хук useMemo сохраняет результат expensiveOperation. Если входные данные остаются неизменными даже при повторном рендеринге компонента, вычисления блокируются, демонстрируя эффективность и элегантность мемоизации в действии.
Параллельное извлечение данных: повышение эффективности сбора данных
В сфере обработки данных и оптимизации систем параллельное извлечение данных становится стратегической практикой, которая значительно повышает эффективность сбора данных. Эта техника предполагает одновременное извлечение нескольких наборов данных, в отличие от традиционного последовательного подхода. Это можно сравнить со сценарием, когда в продуктовом магазине с большим количеством посетителей кассы обслуживают несколько кассиров вместо одного, при этом покупатели обслуживаются быстрее, очереди быстро рассасываются, а общая эффективность работы заметно повышается.
В контексте операций с данными параллельное извлечение является идеальным решением, особенно при работе со сложными массивами данных, требующими большого времени на сбор.
Когда использование параллельного извлечения является оптимальным
Эффективное использование параллельного извлечения требует разумного понимания его применимости. Чтобы определить, когда следует использовать эту технику, рассмотрим следующие сценарии:
Независимость данных. Параллельное извлечение данных наиболее выгодно, когда извлекаемые наборы данных не имеют взаимозависимости — другими словами, когда каждый набор данных может быть извлечен самостоятельно, вне зависимости от завершения работы других. Такой подход оказывается исключительно полезным при работе с разнообразными наборами данных, которые не имеют последовательной зависимости.
Сложность сбора данных. Параллельное извлечение становится необходимым, когда процесс сбора данных сложен с точки зрения вычислений и отнимает много времени. Параллельное извлечение нескольких наборов данных позволяет значительно сэкономить время, что приводит к ускорению получения данных.
Бэкэнд vs фронтэнд. В то время как параллельное извлечение данных может стать переломным моментом в бэкенд-операциях, при разработке фронтенда ее следует использовать с осторожностью. Среда фронтенда, часто ограниченная ресурсами клиентской стороны, при параллельном запросе данных может оказаться перегруженной. Поэтому для обеспечения хорошего пользовательского опыта необходимо придерживаться взвешенного подхода.
Приоритет сетевых вызовов. В сценариях с многочисленными сетевыми вызовами стратегическим подходом является определение приоритета критически важных вызовов и их обработка на переднем плане с параллельным получением второстепенных наборов данных в фоновом режиме. Такая тактика гарантирует, что важные данные будут собраны быстро, что улучшит пользовательский опыт;, а второстепенные данные будут извлечены одновременно, не мешая выполнению критически важных операций.
Реализация параллельного извлечения данных: практический пример на PHP
Современные языки программирования и фреймворки предлагают инструменты для упрощения параллельной обработки данных. В экосистеме PHP внедрение современных расширений и библиотек сделало параллельную обработку более доступной. Здесь мы приводим базовый пример с использованием блока concurrent {}:
fetchDataA(),
"b" => fetchDataB(),
};
echo $result["a"]; // Outputs: Data A
echo $result["b"]; // Outputs: Data B
?>В этом примере у нас есть две функции, fetchDataA и fetchDataB, имитирующие операции сбора данных с задержками. Благодаря использованию блока concurrent {} эти функции выполняются параллельно, что значительно сокращает время, необходимое для извлечения обоих наборов данных. Это служит практической иллюстрацией возможностей параллельного извлечения данных для оптимизации процессов сбора данных.
Ленивая загрузка: повышение эффективности загрузки ресурсов
Ленивая загрузка (Lazy Load) — это устоявшийся паттерн проектирования в области разработки программного обеспечения и веб-оптимизации. Он работает по принципу откладывания загрузки данных или ресурсов до того момента, когда они потребуются. В отличие от традиционного подхода, когда все ресурсы загружаются заранее, ленивая загрузка использует более разумный подход, загружая только основные элементы, необходимые для первоначального представления, и извлекая дополнительные ресурсы по запросу. Чтобы лучше понять концепцию, представьте себе шведский стол, где блюда подаются только по определенным запросам гостей, а не выкладывается все подряд.
Для эффективной и удобной работы с ленивой загрузкой необходимо обеспечить пользователей обратной связью, указывающей на то, что данные активно извлекаются. Распространенным способом достижения этой цели является отображение спиннера или анимации загрузки во время процесса сбора данных. Такая визуальная обратная связь убеждает пользователей в том, что их запрос обрабатывается, даже если запрашиваемые данные не становятся доступными мгновенно.
Демонстрация ленивой загрузки с помощью React
Давайте рассмотрим практическую реализацию ленивой загрузки с помощью компонента React. В этом примере мы сосредоточимся на извлечении данных для модального окна только тогда, когда пользователь вызовет его, нажав на указанную кнопку:
import React, { useState } from 'react';
function LazyLoadedModal() {
const [data, setData] = useState(null);
const [isLoading, setIsLoading] = useState(false);
const [isModalOpen, setIsModalOpen] = useState(false);
const fetchDataForModal = async () => {
setIsLoading(true);
// Simulating an AJAX call to fetch data
const response = await fetch('https://api.example.com/data');
const result = await response.json();
setData(result);
setIsLoading(false);
setIsModalOpen(true);
};
return (
{isModalOpen && (
{isLoading ? (
Loading...
// Spinner or loading animation can be used here
) : (
{data}
)}
)}
);
}
export default LazyLoadedModal;
In the React example above, data for the modal is fetched only when the user initiates the process by clicking the Open Modal button. This strategic approach ensures that no unnecessary network requests are made until the data is genuinely required. Additionally, it incorporates a loading message or spinner during data retrieval, offering users a transparent indication of ongoing progress.
Conclusion: Elevating Digital Performance in a Rapid World
In the contemporary digital landscape, the value of every millisecond can’t be overstated. Users in today’s fast-paced world expect instant responses, and businesses are compelled to meet these demands promptly. Performance optimization has transcended from being a "nice-to-have” feature to an imperative necessity for anyone committed to delivering a cutting-edge digital experience.
This article has explored a range of advanced techniques, including prefetching, memoization, concurrent fetching, and lazy loading, which serve as formidable tools in the arsenal of developers. These strategies, while distinctive in their applications and methodologies, converge on a shared objective: ensuring that applications operate with optimal efficiency and speed.
Nevertheless, it’s important to acknowledge that there’s no one-size-fits-all solution in the realm of performance optimization. Each application possesses its unique attributes and intricacies. To achieve the highest level of optimization, developers must possess a profound understanding of the application’s specific requirements, align them with the expectations of end-users, and adeptly apply the most fitting techniques. This process isn’t static; it’s an ongoing journey, characterized by continuous refinement and learning — a journey that’s indispensable for delivering exceptional digital experiences in today’s competitive landscape.
Share This ArticleВ приведенном выше примере React данные для модала извлекаются только тогда, когда пользователь инициирует процесс, нажав кнопку Open Modal. Такой стратегический подход гарантирует отсутствие лишних сетевых запросов до тех пор, пока данные действительно не понадобятся. Кроме того, во время сбора данных для пользователей отображается сообщение о загрузке или спиннер с прозрачным индикатором текущего прогресса.
Заключение
В современном цифровом пространстве важна каждая миллисекунда. Пользователи в сегодняшнем быстро меняющемся мире ожидают мгновенных ответов, и компании вынуждены оперативно удовлетворять эти требования. Оптимизация производительности превратилась из «желательной, но необязательной» в насущную необходимость для всех, кто стремится обеспечить передовой цифровой опыт.
В этой статье мы рассмотрели ряд продвинутых техник, включая префетчинг, мемоизацию, паралельное извлечение и ленивую загрузку, которые служат полезными инструментами в арсенале разработчиков. Эти стратегии, несмотря на различия в их применении и методологиях, сходятся к общей цели: обеспечить оптимальную эффективность и скорость работы приложений.
Тем не менее, важно признать, что в области оптимизации производительности не существует единственного универсального решения. Каждое приложение обладает своими уникальными атрибутами и тонкостями. Чтобы достичь наивысшего уровня оптимизации, разработчики должны глубоко понимать специфические требования приложения, согласовывать их с ожиданиями конечных пользователей и умело применять наиболее подходящие методы. Этот процесс не является статичным, это постоянное путешествие, характеризующееся непрерывной доработкой и обучением — путешествие, которое необходимо для обеспечения исключительного цифрового опыта в современном высококонкурентном мире.
А весь арсенал продвинутых техник и инструметов для разработки производительных веб-приложений можно на онлнай-курсах OTUS под руководством экспертов области.
