前端菜鸟让接口提速60%的优化技巧

背景

好久没写文章了，沉寂了大半年

持续性萎靡不振，间歇性癫痫发作

天天来大姨爹，在迷茫、焦虑中度过每一天

不得不承认，其实自己就是个废物

作为一名低级前端工程师

最近处理了一个十几年的祖传老接口

它继承了一切至尊级复杂度逻辑

传说中调用一次就能让cpu负载飙升90%的日天服务

专治各种不服与老年痴呆

我们欣赏一下这个接口的耗时

平均调用时间在3s以上

导致页面出现严重的转菊花

经过各种深度剖析与专业人士答疑

最后得出结论是：放弃医疗

鲁迅在《狂人日记》里曾说过：“能打败我的，只有女人和酒精，而不是bug”

每当身处黑暗之时

这句话总能让我看到光

所以这次要硬起来

我决定做一个node代理层

用下面三个方法进行优化：

按需加载 -> graphQL

数据缓存 -> redis

轮询更新 -> schedule

代码地址：github

按需加载 -> graphQL

天秀老接口存在一个问题，我们每次请求1000条数据，返回的数组中，每一条数据都有上百个字段，其实我们前端只用到其中的10个字段而已。

如何从一百多个字段中，抽取任意n个字段，这就用到graphQL。

graphQL按需加载数据只需要三步：

定义数据池 root

描述数据池中数据结构 schema

自定义查询数据 query

定义数据池

我们针对屌丝追求女神的场景，定义一个数据池，如下：

// 数据池

var root = {

girls: [{

id: 1,

name: ‘女神一’,

iphone: 12345678910,

weixin: ‘xixixixi’,

height: 175,

school: ‘剑桥大学’,

wheel: [{ name: ‘备胎1号’, money: ‘24万元’ }, { name: ‘备胎2号’, money: ‘26万元’ }]

},

{

id: 2,

name: ‘女神二’,

iphone: 12345678910,

weixin: ‘hahahahah’,

height: 168,

school: ‘哈佛大学’,

wheel: [{ name: ‘备胎3号’, money: ‘80万元’ }, { name: ‘备胎4号’, money: ‘200万元’ }]

}]

}

复制代码

里面有两个女神的所有信息，包括女神的名字、手机、微信、身高、学校、备胎集合等信息。

接下来我们就要对这些数据结构进行描述。

描述数据池中数据结构

const { buildSchema } = require(‘graphql’);

// 描述数据结构 schema

var schema = buildSchema(`

type Wheel {

name: String,

money: String

}

type Info {

id: Int

name: String

iphone: Int

weixin: String

height: Int

school: String

wheel: [Wheel]

}

type Query {

girls: [Info]

}

`);

复制代码

上面这段代码就是女神信息的schema。

首先我们用type Query定义了一个对女神信息的查询，里面包含了很多女孩girls的信息Info，这些信息是一堆数组，所以是[Info]

我们在type Info中描述了一个女孩的所有信息的维度，包括了名字(name)、手机(iphone)、微信(weixin)、身高(height)、学校(school)、备胎集合(wheel)

定义查询规则

得到女神的信息描述(schema)后，就可以自定义获取女神的各种信息组合了。

比如我想和女神认识，只需要拿到她的名字(name)和微信号(weixin)。查询规则代码如下：

const { graphql } = require(‘graphql’);

// 定义查询内容

const query = `

{

girls {

name

weixin

}

}

`;

// 查询数据

const result = await graphql(schema, query, root)

复制代码

筛选结果如下：

又比如我想进一步和女神发展，我需要拿到她备胎信息，查询一下她备胎们(wheel)的家产(money)分别是多少，分析一下自己能不能获取优先择偶权。查询规则代码如下：

const { graphql } = require(‘graphql’);

// 定义查询内容

const query = `

{

girls {

name

wheel {

money

}

}

}

`;

// 查询数据

const result = await graphql(schema, query, root)

复制代码

筛选结果如下：

" alt="" width=“28” height=“30” align="">

我们通过女神的例子，展现了如何通过graphQL按需加载数据。

映射到我们业务具体场景中，天秀接口返回的每条数据都包含100个字段，我们配置schema，获取其中的10个字段，这样就避免了剩下90个不必要字段的传输。

graphQL还有另一个好处就是可以灵活配置，这个接口需要10个字段，另一个接口要5个字段，第n个接口需要另外x个字段

按照传统的做法我们要做出n个接口才能满足，现在只需要一个接口配置不同schema就能满足所有情况了。

感悟

在生活中，咱们舔狗真的很缺少graphQL按需加载的思维

渣男渣女，各取所需

你的真情在名媛面前不值一提

我们要学会投其所好

上来就亮车钥匙，没有车就秀才艺

今晚我有一条祖传的染色体想与您分享一下

行就行，不行就换下一个

直奔主题，简单粗暴

缓存 -> redis

第二个优化手段，使用redis缓存

天秀老接口内部调用了另外三个老接口，而且是串行调用，极其耗时耗资源，秀到你头皮发麻

我们用redis来缓存天秀接口的聚合数据，下次再调用天秀接口，直接从缓存中获取数据即可，避免高耗时的复杂调用，简化后代码如下：

const redis = require(“redis”);

const { promisify } = require(“util”);

// 链接redis服务

const client = redis.createClient(6379, ‘127.0.0.1’);

// promise化redis方法，以便用async/await

const getAsync = promisify(client.get).bind(client);

const setAsync = promisify(client.set).bind(client);

async function list() {

// 先获取缓存中数据，没有缓存就去拉取天秀接口

let result = await getAsync(“缓存”);

if (!result) {

// 拉接口

const data = await 天秀接口();

result = data;

// 设置缓存数据

await setAsync(“缓存”, data)

}

return result;

}

list();

复制代码

先通过getAsync来读取redis缓存中的数据，如果有数据，直接返回，绕过接口调用，如果没有数据，就会调用天秀接口，然后setAsync更新到缓存中，以便下次调用。因为redis存储的是字符串，所以在设置缓存的时候，需要加上JSON.stringify(data)，为了便于大家理解，我就不加了，会把具体细节代码放在github中。

将数据放在redis缓存里有几个好处

可以实现多接口复用、多机共享缓存

这就是传说中的云备胎

追求一个女神的成功率是1%

同时追求100个女神，那你获取到一个女神的概率就是100%

鲁迅《狂人日记》里曾说过：“舔一个是舔狗，舔一百个你就是战狼”

你是想当舔狗还是当战狼?

来吧，缓存用起来，redis用起来

轮询更新 -> schedule

最后一个优化手段：轮询更新 -> schedule

女神的备胎用久了，会定时换一批备胎，让新鲜血液进来，发现新的快乐

缓存也一样，需要定时更新，保持与数据源的一致性，代码如下：

const schedule = require(‘node-schedule’);

// 每个小时更新一次缓存

schedule.scheduleJob(’* * 0 * * *’, async () => {

const data = await 天秀接口();

// 设置redis缓存数据

await setAsync(“缓存”, data)

});

复制代码

天秀接口不是一个强实时性接口，数据源一周可能才会变一次

所以我们根据实际情况用轮询来设置更新缓存频率

我们用node-schedule这个库来轮询更新缓存，* * 0 * * *这个的意思就是设置每个小时的第0分钟就开始执行缓存更新逻辑，将获取到的数据更新到缓存中，这样其他接口和机器在调用缓存的时候，就能获取到最新数据，这就是共享缓存和轮询更新的好处。

早年我在当舔狗的时候，就将轮询机制发挥到淋漓尽致

每天向白名单里的女神，定时轮询发消息

无限循环云跪舔三件套：

“啊宝贝，最近有没有想我”

“啊宝贝早安安”

“宝贝晚安，么么哒”

虽然女神依然看不上我

但仍然时刻准备着为女神服务

结尾

经过以上三个方法优化后

接口请求耗时从3s降到了860ms

这些代码都是从业务中简化后的逻辑

真实的业务场景远比这要复杂：分段式数据存储、主从同步 读写分离、高并发同步策略等等

每一个模块都晦涩难懂

就好像每一个女神都高不可攀

屌丝战胜了所有bug，唯独战胜不了她的心

受伤了只能在深夜里独自买醉

但每当梦到女神打开我做的页面

被极致流畅的体验惊艳到

在精神高潮中享受灵魂升华

那一刻

我觉得我又行了

(完)

代码地址：github

作者：第一名的小蝌蚪

链接：https://juejin.im/post/6893286451711049742

来源：掘金

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