好久没写文章了，沉寂了大半年
持续性萎靡不振，间歇性癫痫发作
天天来大姨爹，在迷茫、焦虑中度过每一天
不得不承认，其实自己就是个废物
作为一名低级前端工程师
最近处理了一个十几年的祖传老接口
它继承了一切至尊级复杂度逻辑
传说中调用一次就能让cpu负载飙升90%的日天服务
专治各种不服与老年痴呆
我们欣赏一下这个接口的耗时
平均调用时间在3s以上
导致页面出现严重的转菊花
经过各种深度剖析与专业人士答疑
最后得出结论是：放弃医疗
鲁迅在《狂人日记》里曾说过：“能打败我的，只有女人和酒精，而不是bug”
每当身处黑暗之时
这句话总能让我看到光
所以这次要硬起来
我决定做一个node代理层
用下面三个方法进行优化：
按需加载 -> graphQL
数据缓存 -> redis
轮询更新 -> schedule
代码地址：github
天秀老接口存在一个问题，我们每次请求1000条数据，返回的数组中，每一条数据都有上百个字段，其实我们前端只用到其中的10个字段而已。
如何从一百多个字段中，抽取任意n个字段，这就用到graphQL。
graphQL按需加载数据只需要三步：
我们针对屌丝追求女神的场景，定义一个数据池，如下：
// 数据池var root = { girls: [{ id: 1, name: '女神一', iphone: 12345678910, weixin: 'xixixixi', height: 175, school: '剑桥大学', wheel: [{ name: '备胎1号', money: '24万元' }, { name: '备胎2号', money: '26万元' }]
},
{ id: 2, name: '女神二', iphone: 12345678910, weixin: 'hahahahah', height: 168, school: '哈佛大学', wheel: [{ name: '备胎3号', money: '80万元' }, { name: '备胎4号', money: '200万元' }]
}]
}复制代码里面有两个女神的所有信息，包括女神的名字、手机、微信、身高、学校、备胎集合等信息。
接下来我们就要对这些数据结构进行描述。
const { buildSchema } = require('graphql');// 描述数据结构 schemavar schema = buildSchema(`
type Wheel {
name: String,
money: String
}
type Info {
id: Int
name: String
iphone: Int
weixin: String
height: Int
school: String
wheel: [Wheel]
}
type Query {
girls: [Info]
}
`);复制代码上面这段代码就是女神信息的schema。
首先我们用type Query定义了一个对女神信息的查询，里面包含了很多女孩girls的信息Info，这些信息是一堆数组，所以是[Info]
我们在type Info中描述了一个女孩的所有信息的维度，包括了名字(name)、手机(iphone)、微信(weixin)、身高(height)、学校(school)、备胎集合(wheel)
得到女神的信息描述(schema)后，就可以自定义获取女神的各种信息组合了。
比如我想和女神认识，只需要拿到她的名字(name)和微信号(weixin)。查询规则代码如下：
const { graphql } = require('graphql');// 定义查询内容const query = `
{
girls {
name
weixin
}
}
`;// 查询数据const result = await graphql(schema, query, root)复制代码筛选结果如下：
又比如我想进一步和女神发展，我需要拿到她备胎信息，查询一下她备胎们(wheel)的家产(money)分别是多少，分析一下自己能不能获取优先择偶权。查询规则代码如下：
const { graphql } = require('graphql');// 定义查询内容const query = `
{
girls {
name
wheel {
money
}
}
}
`;// 查询数据const result = await graphql(schema, query, root)复制代码筛选结果如下：
我们通过女神的例子，展现了如何通过graphQL按需加载数据。
映射到我们业务具体场景中，天秀接口返回的每条数据都包含100个字段，我们配置schema，获取其中的10个字段，这样就避免了剩下90个不必要字段的传输。
graphQL还有另一个好处就是可以灵活配置，这个接口需要10个字段，另一个接口要5个字段，第n个接口需要另外x个字段
按照传统的做法我们要做出n个接口才能满足，现在只需要一个接口配置不同schema就能满足所有情况了。
在生活中，咱们舔狗真的很缺少graphQL按需加载的思维
渣男渣女，各取所需
你的真情在名媛面前不值一提
我们要学会投其所好
上来就亮车钥匙，没有车就秀才艺
今晚我有一条祖传的染色体想与您分享一下
行就行，不行就换下一个
直奔主题，简单粗暴
第二个优化手段，使用redis缓存
天秀老接口内部调用了另外三个老接口，而且是串行调用，极其耗时耗资源，秀到你头皮发麻
我们用redis来缓存天秀接口的聚合数据，下次再调用天秀接口，直接从缓存中获取数据即可，避免高耗时的复杂调用，简化后代码如下：
const redis = require("redis");const { promisify } = require("util");// 链接redis服务const client = redis.createClient(6379, '127.0.0.1');// promise化redis方法，以便用async/awaitconst getAsync = promisify(client.get).bind(client);const setAsync = promisify(client.set).bind(client);async function list() { // 先获取缓存中数据，没有缓存就去拉取天秀接口
let result = await getAsync("缓存"); if (!result) { // 拉接口
const data = await 天秀接口();
result = data; // 设置缓存数据
await setAsync("缓存", data)
} return result;
}
list();
复制代码先通过getAsync来读取redis缓存中的数据，如果有数据，直接返回，绕过接口调用，如果没有数据，就会调用天秀接口，然后setAsync更新到缓存中，以便下次调用。因为redis存储的是字符串，所以在设置缓存的时候，需要加上JSON.stringify(data)，为了便于大家理解，我就不加了，会把具体细节代码放在github中。
将数据放在redis缓存里有几个好处
可以实现多接口复用、多机共享缓存
这就是传说中的云备胎
追求一个女神的成功率是1%
同时追求100个女神，那你获取到一个女神的概率就是100%
鲁迅《狂人日记》里曾说过：“舔一个是舔狗，舔一百个你就是战狼”
你是想当舔狗还是当战狼？
来吧，缓存用起来，redis用起来
最后一个优化手段：轮询更新 -> schedule
女神的备胎用久了，会定时换一批备胎，让新鲜血液进来，发现新的快乐
缓存也一样，需要定时更新，保持与数据源的一致性，代码如下：
const schedule = require('node-schedule');// 每个小时更新一次缓存schedule.scheduleJob('* * 0 * * *', async () => { const data = await 天秀接口(); // 设置redis缓存数据
await setAsync("缓存", data)
});复制代码天秀接口不是一个强实时性接口，数据源一周可能才会变一次
所以我们根据实际情况用轮询来设置更新缓存频率
我们用node-schedule这个库来轮询更新缓存，* * 0 * * *这个的意思就是设置每个小时的第0分钟就开始执行缓存更新逻辑，将获取到的数据更新到缓存中，这样其他接口和机器在调用缓存的时候，就能获取到最新数据，这就是共享缓存和轮询更新的好处。
早年我在当舔狗的时候，就将轮询机制发挥到淋漓尽致
每天向白名单里的女神，定时轮询发消息
无限循环云跪舔三件套：
虽然女神依然看不上我
但仍然时刻准备着为女神服务
经过以上三个方法优化后
接口请求耗时从3s降到了860ms
这些代码都是从业务中简化后的逻辑
真实的业务场景远比这要复杂：分段式数据存储、主从同步 读写分离、高并发同步策略等等
每一个模块都晦涩难懂
就好像每一个女神都高不可攀
屌丝战胜了所有bug，唯独战胜不了她的心
受伤了只能在深夜里独自买醉
但每当梦到女神打开我做的页面
被极致流畅的体验惊艳到
在精神高潮中享受灵魂升华
那一刻
我觉得我又行了
（完）
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