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前端的批量接口如何快速響應(yīng)?有沒有通用解決方案?

開發(fā) 前端
昨天我們討論了服務(wù)間是否應(yīng)該提供批量接口的問題,很多同學(xué)留言討論,非常好,一起討論一起進步。其中,留言最多的一種觀點是說可以提供,但是要限制條數(shù),比如每次最多傳1000條數(shù)據(jù)過來。

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昨天我們討論了服務(wù)間是否應(yīng)該提供批量接口的問題,很多同學(xué)留言討論,非常好,一起討論一起進步。

其中,留言最多的一種觀點是說可以提供,但是要限制條數(shù),比如每次最多傳1000條數(shù)據(jù)過來。

說句實話,我們的項目很多也是這么做的。

不過我還是堅持我的觀點,最好就不要提供批量接口。

因為隨著數(shù)據(jù)量的不斷增大,勢必導(dǎo)致存儲架構(gòu)升級。

我們以商品查詢?yōu)槔瑪?shù)據(jù)量變大,肯定是要上Redis的吧,以前批量接口可能直接一個數(shù)據(jù)庫in就解決了,現(xiàn)在你是先走緩存還是不走呢?走的話要改代碼,不走的話性能肯定不高。數(shù)據(jù)量再繼續(xù)增大,分庫分表了,批量接口怎么處理?上Elasticsearch了,怎么處理?

這里,我們舉例是說的批量查詢,如果換成批量操作呢?每次存儲架構(gòu)升級可能都要改這塊的代碼,而且還有另外一個操蛋的問題,比如你們規(guī)定服務(wù)間調(diào)用超時最大是1秒鐘,超過1秒就有熔斷邏輯,那么,你要不要單獨為這個批量接口配置超時?

所以,批量接口極其容易形成瓶頸,需要花費巨大的代價去維護這個代碼,還是不提供比較好。

當然,如果你們的數(shù)據(jù)量在可以預(yù)見的未來都不會增長到那么大,提供一個批量接口也不是不可以,視情況自行決定哈。(數(shù)據(jù)量都沒有,還不趕緊跑路😂)

好了,關(guān)于昨天的問題先嘮這么多,今天,我們看另外一個問題:對前端提供的批量接口,后端如何快速響應(yīng)?有沒有通用的解決方案呢?

首先,我們分析一下這個場景。

這里說的批量接口,肯定不是查詢哈,而是批量操作類的接口,比如批量導(dǎo)入,批量發(fā)貨,批量刪除,批量流轉(zhuǎn),批量修改某種狀態(tài),等等,有很多,不過做2C系統(tǒng)的可能比較少見,一般2B的系統(tǒng)會有非常多這種批量的接口,往往他們也是系統(tǒng)中的頑固,需要投入很多精力不斷打磨不斷優(yōu)化。

好了,場景我們清楚了,那么,怎么解決這類難題呢?

一般地,我們提供一個批量接口,前端傳一堆id過來,或者數(shù)據(jù)過來,后端慢慢處理,處理完了再給前端返回,因為是2B的系統(tǒng),用戶也愿意等待。

但是,這里其實有很多問題,最典型的就是超時問題,超時這個問題說簡單也簡單,說復(fù)雜也復(fù)雜,以我們的系統(tǒng)為例,我們部署到華為云上面,可能會有這么幾個超時的地方:

  • 1、華為云的防火墻有超時;
  • 2、華為云ELB有超時;
  • 3、前端nginx有超時;
  • 4、前端代碼里寫死了超時;
  • 5、后端網(wǎng)關(guān)有超時;
  • 6、后端服務(wù)有超時;
  • 7、遠程調(diào)用有超時;

所以,你看,一個超時問題能把你折磨死,而且,這種問題非常難排查,當然,你躺完一次這個坑之后后面可能會好很多。(所以,我為什么知道這么多地方可能有問題呢😂)

超時只是一個典型的問題,并不是全部,再說一個情形,以批量發(fā)貨為例,晚上,很多商家都喜歡批量發(fā)貨,比如一次1000條,這么多商家的請求呢,一不小心就會出現(xiàn)很多打到同一臺機器上面去了,然后大家都在搞批量,都要申請大量的內(nèi)存,都在搞內(nèi)存,內(nèi)存扛不住呀,然后就OOM了,這是典型的請求傾斜的問題,所以,怎么設(shè)置你的負載均衡策略呢?目前,并沒有很好的解決方案。

基于以上這些可能會出現(xiàn)的問題,我一直在思考,能不能提供一種通用解決方案呢?

其實是有的,但是,要改原型。

比如,批量發(fā)貨,本來狀態(tài)只有未發(fā)貨、已發(fā)貨、發(fā)貨失敗,能不能加一個“發(fā)貨中”呢?

別小看這個發(fā)貨中的威力,真的很強大。

后端接收到批量發(fā)貨這個請求,先檢查數(shù)據(jù)的正確性,然后把數(shù)據(jù)庫這些單據(jù)的狀態(tài)改成發(fā)貨中,接著把這些數(shù)據(jù)一個一個的丟到消息隊列中,就可以返回了,前端查詢的時候就顯示發(fā)貨中,旁邊放一個刷新按鈕。此時,用戶完全去干別的事,比如去建商品,等會回來再看有沒有發(fā)貨完成或者發(fā)貨失敗的。

最后,有一組消費者不斷的從消息隊列中消費數(shù)據(jù),調(diào)用物流服務(wù)發(fā)貨等等。

經(jīng)過這么一折騰,本來前端要hang死幾分鐘的請求幾秒鐘就返回了,用戶體驗上去了,也不用去搞超時、請求傾斜等問題了,解放了生產(chǎn)力,可以多劃水了。

而且,這還是一個可以無限橫向擴展的架構(gòu),隨著用戶量的不斷增大,理論上來說,只要堆機器就可以了。

好了,關(guān)于前端批量接口的處理就到這里了。

最后,我想問,你們系統(tǒng)中是怎么處理前端批量接口的呢?

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責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 彤哥讀源碼
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