Points clés

• La prélecture est une puissante technique d'optimisation des performances qui prédit et récupére les données avant les demandes explicites, ce qui rend les applications plus rapides et plus réactives. Cependant, la préfecciation doit être mise en ?uvre avec prudence pour éviter le gaspillage de ressources.
• La mémorisation optimise les performances de l'application par les résultats de calcul de la mise en cache, évitant ainsi les calculs redondants. Cette stratégie est particulièrement efficace pour les fonctions qui produisent toujours les mêmes résultats pour la même entrée.
• La récupération des données simultanées, c'est-à-dire l'obtention de plusieurs ensembles de données en même temps, peut considérablement améliorer l'efficacité de récupération des données. Il est particulièrement utile lorsqu'il s'agit d'une variété d'ensembles de données complexes et indépendants.
• Le chargement paresseux est un modèle de conception qui retarde le chargement des données ou des ressources jusqu'à ce qu'ils soient nécessaires, ce qui peut améliorer l'efficacité du chargement des ressources. Fournir des commentaires aux utilisateurs lors de la récupération des données pour garantir une expérience utilisateur fluide cruciale.

Cet article explorera l'optimisation des performances des systèmes évolutifs.

Dans l'environnement numérique en constante évolution en constante évolution, notre concentration sur les systèmes logiciels doit aller au-delà des fonctionnalités. Nous devons construire des systèmes d'ingénierie qui peuvent évoluer de manière transparente et efficace lorsque nous avons résisté à de lourdes charges.

Cependant, comme de nombreux développeurs et architectes expérimentés peuvent prouver, l'évolutivité présente un ensemble complexe de défis. Même les inefficacités apparemment triviales, lorsqu'ils se développent de fa?on exponentielle, peuvent détruire et ralentir le système.

Dans cet article, nous plongerons dans des stratégies matures qui peuvent être intégrées de manière transparente dans la base de code, qu'elles soient sur le front-end ou le back-end, et les langages de programmation utilisés. Ces stratégies vont au-delà de la spéculation théorique; elles sont rigoureusement testées et validées dans certains des environnements technologiques les plus exigeants du monde.

En tant que contributeur à l'équipe Facebook, j'ai grandement bénéficié de mon expérience personnelle, mettant en ?uvre plusieurs de ces techniques d'optimisation pour améliorer des produits tels que l'expérience simplifiée de création d'annonces sur Facebook et la suite de méta-commerciaux innovantes.

Que vous vous proposiez de développer votre prochain réseau social majeur, de créer une suite logicielle de qualité d'entreprise ou de travailler pour améliorer l'efficacité de vos projets personnels, les stratégies énumérées ci-dessous seront des actifs précieux dans votre base de connaissances.

Préfet pour améliorer les performances

La prélecture est une technologie puissante dans la stratégie d'optimisation des performances Arsenal. Il révolutionne l'expérience utilisateur d'une application en prédisant intelligemment et en obtenant des données avant de la demander explicitement. L'avantage significatif est que l'application se sent très rapide et réactive car les données sont immédiatement disponibles en cas de besoin.

Cependant, bien que la pré-lutte est prometteuse, la sur-mise en ?uvre peut entra?ner un gaspillage de ressources, notamment la bande passante, la mémoire et la puissance de traitement. Il convient de noter que les géants de la technologie tels que Facebook ont ??réussi à exploiter la pré-lutte, en particulier dans les opérations d'apprentissage automatique à forte intensité de données telles que les ?suggestions d'amis?.

Quand dois-je utiliser la préfetch

La préfet de l'échec nécessite une récupération de données proactive - Envoi d'une demande au serveur avant même que l'utilisateur ne le demande explicitement. Cependant, trouver le bon équilibre est essentiel pour éviter l'inefficacité.

Optimiser le temps du serveur (optimisation du code backend)

Avant de commencer la pré-échantillon, il est préférable de s'assurer que le temps de réponse du serveur est à son meilleur. Atteindre les performances optimales du serveur implique la mise en ?uvre d'une série d'optimisations de code backend, notamment:

• Simplifiez les requêtes de base de données pour minimiser le temps de récupération des données
• Assurez-vous que les opérations complexes sont effectuées simultanément pour maximiser l'efficacité
• Réduire les appels d'API redondants, éliminant ainsi l'acquisition de données inutile
• éliminer les calculs redondants qui peuvent nuire à la vitesse de réponse du serveur

confirmer l'intention de l'utilisateur

L'essence de la prélecture réside dans sa capacité à prédire avec précision le comportement des utilisateurs. Cependant, les prédictions peuvent parfois se tromper, entra?nant une mauvaise allocation des ressources. Pour résoudre ce problème, les développeurs doivent combiner des mécanismes pour mesurer les intentions des utilisateurs. Cela peut être réalisé en suivant les modèles de comportement des utilisateurs ou la participation à l'activité de surveillance, en veillant à ce que la prélecture des données ne soit effectuée que lorsqu'il existe une probabilité considérable d'utilisation.

Implémentez la préfecture: un exemple pratique

Pour fournir une démonstration pratique de la pré-échantillon, vérifions l'implémentation réelle à l'aide du cadre React.

Considérons un composant de réact simple appelé PrefetchComponent. Pendant le rendu, ce composant déclenche un appel Ajax pour prédéfinir les données. Un autre composant SecondComponent utilise des données préfectées lorsqu'une action initiée par l'utilisateur (comme cliquer sur un bouton à l'intérieur d'un composant):

import React, { useState, useEffect } from 'react';
import axios from 'axios';

function PrefetchComponent() {
    const [data, setData] = useState(null);
    const [showSecondComponent, setShowSecondComponent] = useState(false);
    // 在組件完成渲染后立即預取數(shù)據
    useEffect(() => {
        axios.get('https://api.example.com/data-to-prefetch')
            .then(response => {
                setData(response.data);
            });
    }, []);
    return (
        <div>
             setShowSecondComponent(true)}>
                顯示下一個組件

            {showSecondComponent && <SecondComponent data={data} />}
        </div>
    );
}
function SecondComponent({ data }) {
    // 在此組件中使用預取的數(shù)據
    return (
        <div>
            {data ? <div>這是預取的數(shù)據：{data}</div> : <div>加載中...</div>}
        </div>
    );
}
export default PrefetchComponent;

Dans cet exemple, PrefetchComponent obtient des données immédiatement lors du rendu, tandis que SecondComponent utilise efficacement les données préfectées lorsque l'interaction utilisateur est déclenchée. Cette mise en ?uvre pratique démontre les caractéristiques puissantes et l'efficacité de la prélecture, enrichit l'expérience utilisateur et améliore les performances de l'application.

Mémorisation: une technique d'optimisation stratégique

En programmation, le principe "Ne vous répétez pas" n'est pas seulement un critère de codage. Il constitue la base de l'une des méthodes d'optimisation des performances les plus efficaces: la mémoire. La mémorisation explique le fait que recalculer certaines opérations peut nécessiter beaucoup de ressources, surtout si les résultats restent statiques. Par conséquent, cela soulève une question fondamentale: pourquoi recalculer le problème déjà résolu?

La mémorisation révolutionne les performances de l'application en introduisant un mécanisme de cache pour les résultats de calcul. Lorsqu'un calcul spécifique est à nouveau requis, le système évalue si les résultats sont mis en cache. S'il est trouvé dans le cache, le système récupérera directement les résultats, évitant la nécessité de calculs redondants.

Essentiellement, la mémoire crée une bibliothèque de mémoire qui justifie son nom. Cette approche est particulièrement excellente lorsqu'elle est appliquée aux fonctions qui supposent une complexité de calcul et passer plusieurs appels avec la même entrée. C'est comme un étudiant qui résolvait un problème mathématique difficile et sauvera la solution dans l'espace marginal d'un manuel. Lorsque des questions similaires se posent dans les futurs examens, les étudiants peuvent facilement se référer aux notes dans les zones vides de leurs pages, évitant ainsi la nécessité de résoudre le problème à partir de zéro.

Déterminez le temps correct pour mémoriser

Bien que la mémoire soit un outil efficace, ce n'est pas une panacée omnipotente. Son application sage dépend de l'identification du scénario approprié. Quelques exemples sont répertoriés ci-dessous.

• lorsque la stabilité des données prévaut. La mémorisation fonctionne mieux lors du traitement des fonctions qui produisent toujours les mêmes résultats pour la même entrée. Ceci est particulièrement important pour les fonctions intensives en calcul, où la mémoire empêche les calculs redondants et optimise les performances.
• La sensibilité des données est importante. Les considérations de sécurité et de confidentialité sont très importantes dans les applications modernes. Des précautions doivent être prises lors de l'application de la mémoire. Bien qu'il puisse être tentant de mettre en cache toutes les données, certaines informations sensibles (telles que les détails de paiement et les mots de passe) ne doivent jamais être mises en cache. Au lieu de cela, des données bénignes (telles que le nombre de go?ts et de commentaires sur les publications sur les réseaux sociaux) peuvent être mémorisées en toute sécurité pour améliorer les performances globales du système.

Implémentation de la mémorisation: un exemple pratique

En utilisant le cadre React, nous pouvons utiliser efficacement les crochets tels que UseCallback et UseMemo pour réaliser efficacement la mémoire. Préparez-nous dans un exemple pratique:

import React, { useState, useEffect } from 'react';
import axios from 'axios';

function PrefetchComponent() {
    const [data, setData] = useState(null);
    const [showSecondComponent, setShowSecondComponent] = useState(false);
    // 在組件完成渲染后立即預取數(shù)據
    useEffect(() => {
        axios.get('https://api.example.com/data-to-prefetch')
            .then(response => {
                setData(response.data);
            });
    }, []);
    return (
        <div>
             setShowSecondComponent(true)}>
                顯示下一個組件

            {showSecondComponent && <SecondComponent data={data} />}
        </div>
    );
}
function SecondComponent({ data }) {
    // 在此組件中使用預取的數(shù)據
    return (
        <div>
            {data ? <div>這是預取的數(shù)據：{data}</div> : <div>加載中...</div>}
        </div>
    );
}
export default PrefetchComponent;

Dans cet exemple de code, nous voyons l'application pratique de CHEREOPERATIONCOMPONT. Ce composant simule des opérations à forte intensité de calcul. Cette implémentation utilise le crochet UseCallback pour empêcher la redéfinie de la fonction à chaque fois qu'elle soit rendue, tandis que le hook Usememo stocke les résultats de l'Opération co?teuse. Si l'entrée reste la même, les calculs sont contournés même s'ils sont renvoyés par le composant, ce qui démontre l'efficacité et l'élégance de la mémoire dans les applications du monde réel.

Acquisition simultanée de données: améliorer l'efficacité de la récupération des données

Dans les domaines du traitement des données et de l'optimisation du système, l'acquisition simultanée est devenue une pratique stratégique, qui a complètement changé l'efficacité de la récupération des données. Par rapport aux méthodes séquentielles traditionnelles, cette technique consiste à obtenir simultanément plusieurs ensembles de données. Cela peut être comparé à la situation où plusieurs membres du personnel sont en charge du compteur de caissier dans une épicerie animée, le service client est plus rapide, les files d'attente disparaissent rapidement et l'efficacité opérationnelle globale est considérablement améliorée.

L'acquisition simultanée est particulièrement excellente dans le contexte des opérations de données, en particulier lors du traitement des ensembles de données complexes qui nécessitent beaucoup de temps pour récupérer.

Déterminez la meilleure utilisation pour l'acquisition simultanée

Une utilisation efficace de l'acquisition simultanée nécessite une sage compréhension de son applicabilité. Considérez les scénarios suivants pour déterminer quand utiliser cette technique.

• Indépendance des données. L'acquisition simultanée est la plus avantageuse lorsque les ensembles de données récupérés n'ont pas d'interdépendances - en d'autres termes, lorsque chaque ensemble de données peut être obtenu indépendamment sans s'appuyer sur l'achèvement d'autres ensembles de données. Cette approche est particulièrement utile pour traiter une variété d'ensembles de données complexes et indépendants.
• Complexité de la récupération des données. Lorsque le processus de récupération des données est complexe de calcul et prend du temps, l'acquisition simultanée devient indispensable. En acquérant plusieurs ensembles de données en même temps, vous pouvez économiser beaucoup de temps et ainsi accélérer la disponibilité des données.
• arrière et avant. Bien que l'acquisition simultanée puisse modifier les opérations back-end, elle doit être utilisée avec prudence dans le développement frontal. Les environnements frontaux sont généralement limités par les ressources du client et peuvent être dépassés lorsqu'ils sont affectés par des demandes de données simultanées. Par conséquent, une mesure doit être prise pour assurer une expérience utilisateur transparente.
• préférer la priorité aux appels réseau. Dans les cas où un grand nombre d'appels réseau sont impliqués, une approche politique consiste à hiérarchiser les appels clés et à les traiter au premier plan tout en obtenant simultanément des ensembles de données auxiliaires simultanément en arrière-plan. Cette stratégie garantit une récupération en temps opportun des données importantes, améliorant ainsi l'expérience utilisateur tout en obtenant des données non importantes sans entraver les opérations critiques.

Implémentation de la récupération simultanée: un exemple PHP réel

Les langages de programmation modernes et les cadres fournissent des outils pour simplifier le traitement des données simultanées. Dans l'écosystème PHP, les extensions modernes et l'introduction de bibliothèques facilitent le traitement simultané. Ici, nous utilisons le bloc {} simultané pour fournir un exemple de base:

import React, { useState, useEffect } from 'react';
import axios from 'axios';

function PrefetchComponent() {
    const [data, setData] = useState(null);
    const [showSecondComponent, setShowSecondComponent] = useState(false);
    // 在組件完成渲染后立即預取數(shù)據
    useEffect(() => {
        axios.get('https://api.example.com/data-to-prefetch')
            .then(response => {
                setData(response.data);
            });
    }, []);
    return (
        <div>
             setShowSecondComponent(true)}>
                顯示下一個組件

            {showSecondComponent && <SecondComponent data={data} />}
        </div>
    );
}
function SecondComponent({ data }) {
    // 在此組件中使用預取的數(shù)據
    return (
        <div>
            {data ? <div>這是預取的數(shù)據：{data}</div> : <div>加載中...</div>}
        </div>
    );
}
export default PrefetchComponent;

Dans cet exemple PHP, nous avons deux fonctions FetchDataa et FetchDatab qui simulent les opérations de récupération de données avec des retards. En utilisant des blocs {} simultanés, ces fonctions s'exécutent simultanément, réduisant considérablement le temps nécessaire pour obtenir deux ensembles de données. Cela fournit une explication pratique pour les capacités puissantes d'optimiser l'acquisition simultanée de données lors de la récupération des données.

Chargement paresseux: améliorer l'efficacité du chargement des ressources

Le chargement paresseux est un modèle de conception mature dans les champs de développement logiciel et d'optimisation Web. Il est basé sur le principe qui retarde le chargement des données ou des ressources jusqu'à ce qu'ils soient exactement nécessaires. Contrairement à la méthode traditionnelle de préchargement de toutes les ressources, le chargement paresseux adopte une approche plus intelligente, chargeant uniquement les éléments nécessaires nécessaires à la vue initiale et obtenant d'autres ressources au besoin. Pour mieux comprendre ce concept, imaginez un buffet où les plats ne sont servis qu'à la demande d'un invité spécifique, plut?t que de placer continuellement tous les plats.

Effet de chargement retardé de charge

Pour une expérience de chargement tardive efficace et conviviale, assurez-vous de fournir des commentaires à l'utilisateur indiquant que les données sont activement acquises. Une fa?on courante d'y parvenir est d'afficher des filateurs ou de charger des animations pendant la récupération des données. Cette rétroaction visuelle assure à l'utilisateur que sa demande est en cours de traitement, même si les données demandées ne sont pas immédiatement disponibles.

Utilisation d'instructions de réact pour retarder le chargement

Plongeons dans l'implémentation réelle de la charge paresseuse à l'aide de composants React. Dans cet exemple, nous nous concentrerons sur l'obtention de données pour la fenêtre de mode uniquement lorsque l'utilisateur se déclenche en cliquant sur le bouton spécifié:

import React, { useState, useEffect } from 'react';
import axios from 'axios';

function PrefetchComponent() {
    const [data, setData] = useState(null);
    const [showSecondComponent, setShowSecondComponent] = useState(false);
    // 在組件完成渲染后立即預取數(shù)據
    useEffect(() => {
        axios.get('https://api.example.com/data-to-prefetch')
            .then(response => {
                setData(response.data);
            });
    }, []);
    return (
        <div>
             setShowSecondComponent(true)}>
                顯示下一個組件

            {showSecondComponent && <SecondComponent data={data} />}
        </div>
    );
}
function SecondComponent({ data }) {
    // 在此組件中使用預取的數(shù)據
    return (
        <div>
            {data ? <div>這是預取的數(shù)據：{data}</div> : <div>加載中...</div>}
        </div>
    );
}
export default PrefetchComponent;

Dans l'exemple de réaction ci-dessus, les données de la fenêtre de mode sont obtenues uniquement lorsque l'utilisateur démarre le processus en cliquant sur le bouton "Open Fenêtre du mode". Cette approche politique garantit que les demandes de réseau inutiles ne sont faites que lorsque des données sont vraiment nécessaires. De plus, il comprend le chargement de messages ou de filateurs pendant la récupération de données, fournissant aux utilisateurs des indications transparentes de progrès en cours.

Conclusion: Améliorer les performances numériques à une époque de développement rapide

Dans les environnements numériques contemporains, la valeur de chaque milliseconde ne peut pas être surestimée. Les utilisateurs du monde en rythme rapide d’aujourd’hui s'attendent à une réponse instantanée et les entreprises sont obligées de répondre rapidement à ces besoins. L'optimisation des performances est passée des capacités de ?gla?age sur le gateau? à une exigence nécessaire pour que quiconque travaille à offrir des expériences numériques de pointe.

Cet article explore une gamme de technologies avancées, notamment la prélecture, la mémoire, la récupération simultanée et le chargement paresseux, qui sont des outils puissants dans l'arsenal du développeur. Bien que ces stratégies diffèrent dans l'application et la méthodologie, elles partagent toutes un objectif commun: s'assurer que l'application fonctionne à une efficacité et une vitesse optimales.

Cependant, il faut admettre qu'il n'y a pas de solution unique dans le domaine de l'optimisation des performances. Chaque application a ses propriétés et sa complexité uniques. Pour atteindre le plus haut niveau d'optimisation, les développeurs doivent avoir une compréhension approfondie des besoins spécifiques des applications, les combiner avec les attentes des utilisateurs finaux et appliquer habilement la technologie la plus appropriée. Ce processus n'est pas statique; il s'agit d'un processus continu d'amélioration et d'apprentissage continu - un voyage qui est essentiel pour offrir une excellente expérience numérique dans l'environnement concurrentiel d'aujourd'hui.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!