𝗛𝗼𝘄 𝘁𝗼 𝗜𝗺𝗽𝗿𝗼𝘃𝗲 𝗔𝗣𝗜 𝗣𝗲𝗿𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝗻𝗰𝗲? .
Here’s a detailed breakdown of techniques you can use:
𝗣𝗮𝗴𝗶𝗻𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻:-
When APIs return thousands (or millions) of rows in one response, clients can slow down or even crash. With pagination, data is split into smaller pages (page 1, page 2, page 3). Clients fetch only what they need, making the API faster and more memory-friendly
𝗔𝘀𝘆𝗻𝗰 𝗟𝗼𝗴𝗴𝗶𝗻𝗴:-
If every API call waits for logs to be written to disk, it slows down the request. Async logging solves this by writing logs to a buffer first and saving them in the background. This means the API can respond quickly while logs are handled separately.
𝗖𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗴:-
Databases are slower than in-memory storage. Instead of fetching the same data from DB again and again, APIs can store the result in cache (like Redis or Memcached). Next time the same request comes, the response is returned instantly from cache, making it much faster.
𝗣𝗮𝘆𝗹𝗼𝗮𝗱 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻:-
Large JSON or XML responses can take time to travel over the network. By compressing payloads (using Gzip, Brotli, etc.), you reduce the size of data being transferred. Smaller data = faster uploads and downloads.
𝗖𝗼𝗻𝗻𝗲𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗣𝗼𝗼𝗹:-
Opening and closing a database connection every time is slow and expensive. A connection pool keeps a set of ready-to-use connections. APIs just reuse them instead of creating new ones, which saves time and resources.
𝗔𝗱𝘃𝗮𝗻𝗰𝗲𝗱 𝗧𝗲𝗰𝗵𝗻𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀
𝗟𝗼𝗮𝗱 𝗕𝗮𝗹𝗮𝗻𝗰𝗶𝗻𝗴 → distribute traffic across servers.
𝗥𝗮𝘁𝗲 𝗟𝗶𝗺𝗶𝘁𝗶𝗻𝗴 → protect from abuse & overload.
𝗕𝗮𝘁𝗰𝗵𝗶𝗻𝗴 → combine multiple requests in one.
𝗤𝘂𝗲𝗿𝘆 𝗢𝗽𝘁𝗶𝗺𝗶𝘇𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 → indexes + avoid SELECT *.
𝗖𝗗𝗡 → deliver static content closer to users.
𝗔𝘀𝘆𝗻𝗰 𝗔𝗣𝗜𝘀 → use WebSockets, SSE, Kafka for real-time.
𝗚𝗿𝗮𝗽𝗵𝗤𝗟 / 𝗔𝗣𝗜 𝗚𝗮𝘁𝗲𝘄𝗮𝘆 → avoid over-fetching & simplify access.
Each of these techniques addresses a different performance bottleneck. When combined, they make APIs not just faster, but also highly scalable and reliable for millions of users.
#API #Performance #SystemDesign #Backend #Microservices #Developers #NodeJS #Java #Scalability #100DaysOfCode #CloudComputing #WebDevelopment #sad3
ترجمه:
𝗛𝗼𝘄 𝘁𝗼 𝗜𝗺𝗽𝗿𝗼𝘃𝗲 𝗔𝗣
در اینجا یک تفکیک دقیق از تکنیک هایی است که می توانید استفاده کنید:
𝗣𝗮𝗴𝗶𝗻𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻:-
وقتی API ها هزاران (یا میلیون ها) ردیف را در یک پاسخ برمی گرداند، کلاینت ها می توانند کاهش یا حتی خراب شوند. با صفحه بندی، داده ها به صفحات کوچکتر تقسیم می شوند (صفحه 1، صفحه 2، صفحه 3). مشتریان فقط آنچه را که نیاز دارند واکشی می کنند و باعث می شود API سریعتر و حافظه سازگارتر شود
𝗔𝘀𝘆𝗻𝗰 𝗟𝗼𝗴𝗴𝗶𝗻𝗴:-
اگر هر فراخوانی API منتظر بماند تا گزارشها روی دیسک نوشته شوند، درخواست را کند میکند. ثبت نام Async با نوشتن گزارشها در بافر ابتدا و ذخیره آنها در پسزمینه، این مشکل را حل میکند. این بدان معنی است که API می تواند به سرعت پاسخ دهد در حالی که گزارش ها به طور جداگانه مدیریت می شوند.
𝗖𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗴:-
پایگاه داده ها کندتر از ذخیره سازی در حافظه هستند. API ها می توانند به جای واکشی دوباره و دوباره همان داده ها از DB، نتیجه را در حافظه پنهان (مانند Redis یا Memcached) ذخیره کنند. دفعه بعد که همان درخواست می آید، پاسخ فوراً از حافظه نهان بازگردانده می شود و آن را بسیار سریعتر می کند.
𝗣𝗮𝘆𝗹𝗼𝗮𝗱 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗿
پاسخهای بزرگ JSON یا XML ممکن است طول بکشد تا از طریق شبکه عبور کنند. با فشرده سازی محموله ها (با استفاده از Gzip، Brotli و غیره)، حجم داده های در حال انتقال را کاهش می دهید. داده های کوچکتر = آپلود و دانلود سریعتر.
𝗖𝗼𝗻𝗻𝗲𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗣𝗼𝗼𝗹:-
باز کردن و بستن اتصال پایگاه داده در هر زمان کند و پرهزینه است. یک استخر اتصال مجموعه ای از اتصالات آماده برای استفاده را نگه می دارد. APIها فقط به جای ایجاد موارد جدید از آنها استفاده مجدد می کنند، که باعث صرفه جویی در زمان و منابع می شود.
𝗔𝗱𝘃𝗮𝗻𝗰𝗲𝗱 𝗧𝗲𝗰𝗵𝗻𝗶𝗾𝘂𝗲
← توزیع ترافیک در سرورها.
𝗥𝗮𝘁𝗲 𝗟𝗶𝗺𝗶𝘁𝗶𝗻𝗴 → از سوء استفاده و اضافه بار محافظت کنید.
𝗕𝗮𝘁𝗰𝗵𝗶𝗻𝗴 → چندین درخواست را در یک ترکیب کنید.
𝗤𝘂𝗲𝗿𝘆 𝗢𝗽𝘁𝗶𝗺𝗶𝘇𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 → نمایه ها + اجتناب از SELECT *.
𝗖𝗗𝗡 → محتوای ثابت را نزدیکتر به کاربران ارائه دهید.
𝗔𝘀𝘆𝗻𝗰 𝗔𝗣𝗜𝘀 → از WebSockets، SSE، Kafka برای زمان واقعی استفاده کنید.
𝗚𝗿
هر یک از این تکنیک ها به گلوگاه عملکرد متفاوتی می پردازد. در صورت ترکیب، API ها را نه تنها سریعتر، بلکه برای میلیون ها کاربر بسیار مقیاس پذیر و قابل اعتماد می کنند.
#API #Performance #System Design #Backend #Microservices #Developers #NodeJS #Java #Scalability #100DaysOfCode #Cloud Computing #WebDevelopment #sad3