Как мы сокращали количество запросов по фичам в API
Контекст: я отвечаю за разработку конструктора Telegram-приложений. Начинались мы как конструктор кликеров (еще до хомяка). Со временем эволюционировали в конструктор курсов, сообществ, визиток, мероприятий и любых других приложений
Одна из основных сущностей в коде — это BotUser. То есть пользователь, который появился в приложении (зашёл хотя бы раз), имеет имя и Telegram ID
За ~полгода проекта у нас добавилось много фич, привязанных к пользователю. Практически все сопоставляются 1 к 1 по ключу User ID. Например, квизы, бонусные дни, купленные страницы, купленный карточки апгрейдов, тариф и т.д.
Раньше для каждой новой фичи мы добавляли новый запрос в API с фронтенда. И вот мы заметили, что на каждый заход пользователя стало уходить >10 запросов в API ⚠️.
Примерно вот так:
GET /users/user
// Response
{
"tgUsername": ...,
"tgId": ...,
...
}
GET /users/features/quizzes/completed
// Response
{
"completedQuizzes": ...,
}
GET /users/features/pages/bought
// Response
{
"boughtPages": ...,
}
GET /users/features/rates/rate
// Response
{
"userRate": ...,
}При этом, на каждый запрос мы проверяли авторизацию. В Telegram это делается с помощью хеша от Telegram + проверка подписи токеном бота
Следовательно, на каждый запрос мы делали JOIN пользователя, брали бота (сущность Bot) из кэша и мэтчили подпись (+ логгировали). Это лишняя нагрузка
Сейчас подсобрали все фичи в один запрос. Теперь, на каждый заход пользователя получается только один GET /app/account/data, который возвращает данные пользователя вместе с данными фичей:
GET /app/account/data
// Response
{
...
"user": ...,
"completedQuizzes": ...,
"boughtPages": ...,
"currentRate": ...,
...
}За одно перепроверили, что:
не подгружаем связанные сущности, где не нужно (one-to-one, one-to-many);
если подгружаем сущности, всегда делаем это одним JOIN'ом (а не бегаем по 2-3 раза в БД, как любит делать Hibernate);
берём общие часто запрашиваемые данные из кэшей.
Это позволило снизить нагрузку на сервер и БД. К посту прикрепляю график загрузки части наших серверов по CPU до и после оптимизации.
---
Если вам понравился пост или оказался полезным, поставьте, пожалуйста лайк ❤️. Это мотивирует делиться опытом из разработки. И, как полагается, у меня есть Telegram-канал, в котором я рассказываю про разработку, развитие SaaS-сервисов и управление IT проектами.
