റെൻഡർ ഡോട്ട് കോമിൽ സ sot ജന്യ ബാക്കെൻഡ് ഹോസ്റ്റിംഗിൽ ലേറ്റൻസി മനസിലാക്കുക

റെൻഡർ.കോം ഫ്രീ അപ്പികൾക്ക് മന്ദഗതിയിലുള്ള പ്രതികരണ സമയങ്ങളുണ്ടോ?

ഒരു ബാക്കെൻഡ് സേവനം അല്ലെങ്കിൽ API വിന്യസിക്കുമ്പോൾ, പ്രതികരണ സമയം ഒരു നിർണായക ഘടകമാണ്. റെൻഡർ.കോമിന്റെ സ hostig ജന്യ ഹോസ്റ്റിംഗ് നോട്ടീസ് ഉപയോഗിക്കുന്ന നിരവധി ഡവലപ്പർമാർ പ്രതികരണങ്ങളിൽ 500-600 മി. ഈ ലേറ്റൻസിക്ക് ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തെ ബാധിക്കും, പ്രത്യേകിച്ച് തത്സമയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി.

വേഗത പ്രാധാന്യമുള്ള ഒരു ചെറിയ പ്രോജക്റ്റ് ആരംഭിക്കുന്നത് സങ്കൽപ്പിക്കുക - ഒരുപക്ഷേ ഒരു ചാറ്റ്ബോട്ട് അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റോക്ക് വില ട്രാക്കർ. പ്രതികരിക്കാൻ ഓരോ അഭ്യർത്ഥനയും അര സെക്കൻഡ് എടുക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ഇത് ശ്രദ്ധേയമായ ലാഗ് ചേർക്കുന്നു. ഈ കാലതാമസം വലിയ തോതിൽ തോന്നുകയില്ല, പക്ഷേ ഒന്നിലധികം ഇടപെടലുകളിൽ, അത് നിരാശാജനകമാകും.

ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ഡവലപ്പർമാർ വ്യത്യസ്ത റെൻഡർ.കോം പ്രദേശങ്ങളിൽ ഹോസ്റ്റിംഗ് പരീക്ഷിച്ചു, പക്ഷേ പ്രശ്നം നിലനിൽക്കുന്നു. യുഎസ്, യൂറോപ്പ് അല്ലെങ്കിൽ ഏഷ്യ എന്നിവിടങ്ങളിൽ, ബാക്കെൻഡ് പ്രതികരണ സമയം താരതമ്യേന ഉയർന്നതായി തുടരുന്നു. ഇത് കാലതാമസത്തിന് കാരണമാകുന്ന കാര്യങ്ങളെക്കുറിച്ചും അത് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാമെന്നതിനെക്കുറിച്ചും ചോദ്യങ്ങൾ ഉയർത്തുന്നു.

പരിഹാരങ്ങളിലേക്ക് ചാടുന്നതിനുമുമ്പ്, ഇത് എന്തുകൊണ്ടാണ് സംഭവിക്കുന്നതെന്ന് മനസിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. തണുപ്പ് ആരംഭിക്കുന്നത്, ഫ്രീ-ടയർ സേവനങ്ങളിലെ നെറ്റ്വർക്ക് ഓവർഹെഡ് അല്ലെങ്കിൽ റിസോഴ്സ് പരിമിതികൾ കാരണം ഇത് സാധ്യമാണോ? ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഞങ്ങൾ അത് തകർക്കുകയും API പ്രതികരണ സമയത്തെ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള വഴികൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയും ചെയ്യും. പതനം

റെൻഡർ.കോമിന്റെ സ t ജന്യ ടയറിൽ API പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു

APIO ഹോസ്റ്റുചെയ്ത ഒരു പ്രധാന കാരണങ്ങളിലൊന്ന് Render.com ഫ്രീ-ടയർ സേവനങ്ങളിൽ സ്ഥിരമായ ഉറവിടങ്ങളുടെ അഭാവമാണ് അനുഭവ കാലതാമസമാണിത്. ഇത് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ, ഞങ്ങളുടെ ആദ്യ സമീപനം നോഡ്.ജെയും എക്സ്പ്രസും ഉപയോഗിച്ച് കാഷിംഗ് ഉപയോഗിച്ചു. നടപ്പിലാക്കുന്നതിലൂടെ നോഡെകേചി, ഞങ്ങൾ പതിവായി അഭ്യർത്ഥിച്ച ഡാറ്റ സൂക്ഷിക്കുന്നു, ആവർത്തിച്ചുള്ള ഡാറ്റാബേസ് ചോദ്യങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ബാഹ്യ API കോളുകൾക്കുള്ള ആവശ്യകത കുറയ്ക്കുന്നു. ഒരു ഉപയോക്താവ് ഡാറ്റ അഭ്യർത്ഥിക്കുമ്പോൾ, സിസ്റ്റം ആദ്യം കാഷെ പരിശോധിക്കുന്നു. ഡാറ്റ നിലവിലുണ്ടെങ്കിൽ, അത് തൽക്ഷണം മടക്കിനൽകുന്നു, നൂറുകണക്കിന് മില്ലിസെക്കൻഡുകൾ സംരക്ഷിക്കുന്നു. ലൈവ് അനലിറ്റിക്സ് ഡാഷ്ബോർഡുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ പോലുള്ള പ്രതികരണ സമയം നിർണായകമാണെന്നതിന് ഈ രീതി നിർണായകമാണ്. പതനം

മുൻകാല പരിഹാരം പ്രതികരണ സമയങ്ങളും പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിന് ലഭ്യമാകുന്ന ഫലങ്ങളും ചലനാത്മകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉപയോക്താവ് ഒരു ബട്ടൺ ക്ലിക്കുചെയ്യുമ്പോൾ, ഒരു അസിൻക്രണസ് അഭ്യർത്ഥന ബാക്കെന്റിലേക്ക് അയയ്ക്കുന്നു, പ്രതികരണത്തിനായി എടുത്ത സമയം റെക്കോർഡുചെയ്യുന്നു person.now (). ഇത് ഡവലപ്പർമാരെ ലേറ്റൻസി നിരീക്ഷിക്കാനും API ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും അനുവദിക്കുന്നു. യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ, ഉപയോക്തൃ അനുഭവം ഡീബഗ്ഗിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും അത്തരമൊരു സംവിധാനം സഹായകരമാണ്. ഓരോ സെക്കൻഡിലും എണ്ണത്തിൽ ഒരു സ്റ്റോക്ക് മാർക്കറ്റ് ആപ്ലിക്കേഷൻ സങ്കൽപ്പിക്കുക; API പ്രകടനത്തെ നിരീക്ഷിക്കുന്നത് ലാഭകരമായ ഒരു വ്യാപാരവും നഷ്ടമായ അവസരവും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസമാണ്.

കൂടുതൽ സ്കോർ ചെയ്യാവുന്ന സമീപനത്തിനായി, ഞങ്ങൾ AWS LAMDA ഉപയോഗിച്ച് സെർവർലെസ്സ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്തു. തുടർച്ചയായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന സെർവർ പരിപാലിക്കുന്നതിന്റെ ഓവർഹെഡ് കുറയ്ക്കുന്നതിനിടയിൽ മാത്രം നിർവ്വഹിക്കുന്ന ലളിതമായ പ്രവർത്തനമായിട്ടാണ് ബാക്കെൻഡ് സ്ക്രിപ്റ്റ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. റെൻഡർ ഡോട്ട് കോം പോലുള്ള റെൻഡർ.കോം പോലുള്ള ഫ്രീ-ടയർ സേവനങ്ങളിൽ API- യുടെ ഹോസ്റ്റിംഗ് ചെയ്യുമ്പോൾ ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത പ്രവർത്തനങ്ങൾ സ്വാധീനിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡവലപ്പർമാർക്ക് മികച്ച പ്രകടനവും വിശ്വാസ്യതയും നേടാൻ കഴിയും. ഇതിന്റെ ഒരു യഥാർത്ഥ മറ്റൊരു ഉദാഹരണം ഒരു ഇ-കൊമേഴ്സ് സൈറ്റാണ് ഉൽപ്പന്ന ശുപാർശകൾ-പ്രോത്സാഹനരഹിതമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഒരു സമർപ്പിത ബാക്കെൻഡ് സെർവർ ആവശ്യമില്ലാത്ത ദ്രുത പ്രതികരണങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുക.

അവസാനമായി, ഞങ്ങളുടെ API- ന്റെ കാര്യക്ഷമതയെ സാധൂകരിക്കാൻ ജെസ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ സംയോജിപ്പിച്ചു. ടെസ്റ്റ് സ്ക്രിപ്റ്റ് ബാക്കെൻഡിന് ഒരു അഭ്യർത്ഥന അയയ്ക്കുകയും 600M ന് താഴെ പ്രതികരണ സമയം തുടരുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉൽപാദന പരിതസ്ഥിതികളിൽ പ്രകടനം നിലനിർത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു അവശ്യ പരിശീലനമാണ് യാന്ത്രിക പരിശോധന. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പുതിയ വിന്യാസം API ലേറ്റൻസി വർദ്ധിപ്പിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഉപയോക്താക്കളെ ബാധിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഡവലപ്പർമാർക്ക് പ്രശ്നം വേഗത്തിൽ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. കാഷിംഗ്, ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ഫ്രണ്ട്ൻഡ് കോളുകൾ, സെർവർലെസ്ലെസ്മെന്റ്, ഓട്ടോമേറ്റഡ് പരിശോധന എന്നിവ സംയോജിപ്പിച്ച്, റെൻഡർ.കോമിന്റെ സ in ജന്യ ടയറിലെ API പ്രതികരണ സമയങ്ങൾ നമുക്ക് ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. പതനം

const express = require('express');
const NodeCache = require('node-cache');
const app = express();
const cache = new NodeCache({ stdTTL: 60 });

app.get('/api/data', (req, res) => {
    const cachedData = cache.get('data');
    if (cachedData) {
        return res.json({ source: 'cache', data: cachedData });
    }

    const data = { message: 'Hello from the backend!' };
    cache.set('data', data);
    res.json({ source: 'server', data });
});

app.listen(3000, () => console.log('Server running on port 3000'));

document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => {
    const fetchData = async () => {
        try {
            const start = performance.now();
            const response = await fetch('https://your-api-url.com/api/data');
            const data = await response.json();
            const end = performance.now();
            document.getElementById('output').innerText = `Data: ${JSON.stringify(data)}, Time: ${end - start}ms`;
        } catch (error) {
            console.error('Error fetching data:', error);
        }
    };

    document.getElementById('fetch-btn').addEventListener('click', fetchData);
});

exports.handler = async (event) => {
    return {
        statusCode: 200,
        headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
        body: JSON.stringify({ message: 'Hello from Lambda!' })
    };
};

const fetch = require('node-fetch');

test('API should respond within 600ms', async () => {
    const start = Date.now();
    const response = await fetch('https://your-api-url.com/api/data');
    const data = await response.json();
    const end = Date.now();

    expect(response.status).toBe(200);
    expect(end - start).toBeLessThanOrEqual(600);
});

തണുത്ത ആരംഭ കാലതാമസം ഹോസ്റ്റിംഗിൽ തണുത്ത ആരംഭ കാലതാമസം കുറയ്ക്കുന്നു

500-600M ന് പിന്നിലെ പ്രധാന കാരണങ്ങളിലൊന്ന് Render.com "തണുത്ത ആരംഭിക്കുന്നത്" എന്നറിയപ്പെടുന്ന പ്രതിഭാസമാണ് ഫ്രീ-ടയർ API- കൾ. ഒരു നിശ്ചിത കാലയളവിൽ ഒരു API ഉപയോഗത്തിലില്ലാത്തപ്പോൾ, ഹോസ്റ്റിംഗ് ദാതാവ് വിഭവങ്ങൾ സംരക്ഷിക്കാൻ ഉറക്കപ്രതിയിലേക്കാണ്. ഒരു പുതിയ അഭ്യർത്ഥന വരുമ്പോൾ, അഭ്യർത്ഥന പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് സെർവറിന് "ഉണരുവാൻ" ആവശ്യമാണ്. ഉപയോക്താക്കൾക്കിടയിൽ ന്യായമായ ഉപയോഗം ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് ഉറവിടങ്ങൾ പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നതും ഫ്രീ-ടൈയർ ഹോസ്റ്റിംഗ് സേവനങ്ങളിലും ഇത് സാധാരണമാണ്. പതനം

തണുത്ത ആരംഭ കാലതാമസം കുറയ്ക്കുന്നതിന്, ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്ത "സന്നാഹ" അഭ്യർത്ഥനകളോടെ ബാക്കെൻഡ് സേവനം സജീവമായി സൂക്ഷിക്കുന്നതുപോലെ ഡവലപ്പർമാർക്ക് തന്ത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം. ഇത് ചെയ്യാനുള്ള ലളിതമായ മാർഗം, ആനുകാലിക പിന്മാറുന്ന ഒരു ക്രോൺ ജോലി സജ്ജമാക്കുക, ഒരു ഉറക്കമില്ലാത്ത അവസ്ഥയിലേക്ക് പ്രവേശിക്കുന്നത് തടയുന്നു. കൂടാതെ, എക്സ്പ്രസിന് പകരം ബെറ്റ്വെയ്റ്റ് സെർവർ-സൈഡ് ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ആരംഭിക്കുന്നതിന് സ്റ്റാർട്ടപ്പ് സമയം കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും, കാരണം അവയ്ക്ക് സമാരംഭിക്കാൻ കുറഞ്ഞ വിഭവങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്. യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ, ഒരു API warm ഷ്മളമായി സൂക്ഷിക്കുന്നത് നിർണായകമാകും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു കാലാവസ്ഥാ ഡാറ്റ API പ്രതികരിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ഉപയോക്താക്കൾ പ്രവചനം ലഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അപ്ലിക്കേഷൻ ഉപേക്ഷിച്ചേക്കാം.

മറ്റൊരു ഫലപ്രദമായ ഹോസ്റ്റിംഗ് പ്ലാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന മറ്റൊരു രീതി കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ രീതിയിലാണ് കൂടുതൽ സമർപ്പിത ഉറവിടങ്ങൾ നൽകുന്നത്. സ in ജന്യ തലക്കാർ പരിശോധിക്കുന്നതിനും ചെറിയ പ്രോജക്റ്റുകൾക്കും ഉപയോഗപ്രദമാണെങ്കിലും, പ്രൊഡക്ഷൻ-റെഡി അപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് കൂടുതൽ സ്ഥിരതയുള്ള പ്രകടനമുള്ള പണമടച്ചുള്ള പ്ലാൻ ആവശ്യമാണ്. ഉപയോക്താവിനോട് അടുത്തുള്ള സ്ഥലങ്ങളിൽ നിന്ന് API അഭ്യർത്ഥനകൾ നൽകുന്നതിലൂടെ പ്രതികരണ സമയങ്ങൾ കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെ ഡവലപ്പർമാർക്ക് ക്ലൗഡ്ഫ്ലെയർ തൊഴിലാളികൾ പോലുള്ള എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പരിഹാരങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്താം. മില്ലിസെക്കൻഡ് എന്ന തത്സമയ സ്പോർട്സ് സ്കോർബോർഡ് പോലുള്ള ആഗോള പ്രയോഗങ്ങൾക്ക് ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും പ്രയോജനകരമാണ്. പതനം