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.