Кратко: сочетайте батчинг, параллелизм с контролем, кэширование/условные запросы и сокращение полезной нагрузки; при этом проверьте идемпотентность и порядок вызовов, чтобы не потерять корректность.
Почему и как (с формулами для оценки):
- Последовательные вызовы (n запросов) дают время
$$T_{seq}=\sum _{i=1}^n(L_i+S_i/B),$$ где $L_i$ — сетевой RTT/латентность для i-го запроса, $S_i$ — размер полезной нагрузки ответа, $B$ — пропускная способность канала.
- Параллелизм с конкаррентностью $p$ примерно даёт
$$T_{par}\approx \lceil \frac{n}{p}\rceil \cdot (L+S/B),$$ при допущении похожих задержек/размеров; уменьшает суммарное время, не уменьшая суммарный трафик.
- Батчинг по $m$ элементов:
$$T_{batch}\approx \lceil \frac{n}{m}\rceil \cdot (L+S_{batch}/B),$$ где $S_{batch}\approx \sum S_i+O_{batch}$. Батчинг часто сокращает число RTT и служебный оверхед.
- Кэширование с долей попаданий $h$ снижает трафик и число вызовов примерно на фактор $(1-h)$.
Конкретные техники и примечания по корректности:
1. Батчинг запросов
- Попросите API предоставить bulk-эндпоинт, или на клиенте объединяйте независимые запросы в один серверный вызов.
- Корректность: сохраняйте семантику последовательности и атомарности, если порядок/побочные эффекты важны — нельзя просто байтично менять порядок.
2. Управляемый параллелизм (пул воркеров)
- Параллелизация уменьшает время ожидания: используйте ограниченный пул (tuned $p$), чтобы не перегрузить сервер/сеть.
- Корректность: если вызовы зависят друг от друга — их нельзя параллелить без изменений логики.
3. Кэширование и условные запросы
- Локальный/распределённый кэш (Redis, in-process) с TTL; используйте ETag/If-Modified-Since, чтобы получать 304 вместо полного тела.
- Корректность: выберите TTL и политику инвалидации, чтобы не вернуть устаревшие данные при строгих требованиях.
4. Сведение дубликатов и coalescing
- Объединяйте одинаковые параллельные запросы в один (request coalescing).
- Корректность: результаты для одинаковых параметров должны быть одинаковыми — иначе нельзя.
5. Сжатие и уменьшение полезной нагрузки
- Включите gzip/brotli; запрашивайте только нужные поля (partial responses, field masks).
- Корректность: убедитесь, что параметры запроса идентичны по смыслу.
6. Постоянные соединения и HTTP/2 / gRPC
- HTTP keep-alive, HTTP/2 мультиплексирование или gRPC снижают накладные RTT и ускоряют обмен.
- Корректность: прозрачна — просто меняется транспорт.
7. Стриминг / подписки вместо циклических запросов
- Для частых обновлений используйте WebSocket, SSE или gRPC stream вместо polling.
- Корректность: обеспечивает те же данные, но требует обработки событий.
8. Умные ретраи и backoff
- Экспоненциальный backoff, ограничение общей нагрузки; поддерживайте идемпотентность для безопасных повторов.
- Корректность: повторные POST/изменяющие операции должны быть идемпотентны или иметь уникальные idempotency-key.
9. Снижение частоты / агрегация изменений
- Агрегируйте мелкие обновления на клиенте и отправляйте пакетно; debounce/throttle.
- Корректность: должен быть допустим компромисс по свежести данных.
Практический план действий (коротко):
1. Измерьте: профилируйте $L$, $S$, частоту вызовов, шаблоны запросов и дубликаты.
2. Найдите независимые запросы и сгруппируйте их для батчинга/параллелизма.
3. Добавьте кэш/ETag и реализуйте coalescing дубликатов.
4. Включите persistent connections / HTTP/2 и сжатие.
5. Тестируйте корректность: сценарии порядка, повторов, инвалидации кэша.
6. Мониторьте: метрики задержки, трафика и ошибок; подгоняйте параметры (размер батча $m$, конкаррентность $p$, TTL).
Заключение: комбинируйте батчинг (сокращает RTT и оверхед) и кэш/условные запросы (сокращают трафик), добавляя контролируемый параллелизм и сжатие. Главное — обеспечить идемпотентность/порядок и корректную стратегию инвалидации, чтобы не потерять корректность результатов.