En el panorama digital actual, no se trata sólo de construir sistemas funcionales; se trata de crear sistemas que escale sin problemas y de manera eficiente bajo cargas exigentes. Pero, como pueden atestiguar muchos desarrolladores y arquitectos, la escalabilidad a menudo conlleva su propio conjunto de desafíos. Una ineficiencia aparentemente mínima, cuando se multiplica un millón de veces, puede hacer que los sistemas se detengan. Entonces, ¿cómo puede garantizar que sus aplicaciones sigan siendo rápidas y receptivas, independientemente de la demanda? En este boletín, profundizaremos en el mundo de la optimización del rendimiento para sistemas escalables. Exploraremos estrategias comunes que puede integrar en cualquier código base, ya sea front-end o back-end, independientemente del lenguaje con el que esté trabajando. Entonces, ya sea que esté creando la próxima gran red social, un paquete de software de nivel empresarial o simplemente esté buscando optimizar sus proyectos personales, las estrategias que discutiremos aquí serán activos invaluables en su conjunto de herramientas. Profundicemos.PrefetchingPrefetching es una técnica de optimización del rendimiento que gira en torno a la idea de anticipación. Imagine a un usuario interactuando con una aplicación. Mientras el usuario realiza una acción, el sistema puede anticipar el siguiente movimiento del usuario y obtener los datos requeridos con anticipación. Esto da como resultado una experiencia perfecta en la que los datos están disponibles casi instantáneamente cuando se necesitan, lo que hace que la aplicación se sienta mucho más rápida y receptiva. Obtener datos de forma proactiva antes de que sean necesarios puede mejorar significativamente la experiencia del usuario, pero si se hace en exceso, puede generar un desperdicio de recursos como ancho de banda, memoria e incluso potencia de procesamiento. Facebook emplea mucho la captación previa, especialmente para sus operaciones intensivas de aprendizaje automático, como «sugerencias de amigos». ¿Cuándo debería realizar la captación previa? La captación previa implica la recuperación proactiva de datos mediante el envío de solicitudes al servidor incluso antes de que el usuario lo solicite explícitamente. Si bien esto suena prometedor, un desarrollador debe asegurarse de que el equilibrio sea el adecuado para evitar ineficiencias. Optimización del tiempo del servidor (optimizaciones del código backend) Antes de pasar a la captación previa, es aconsejable asegurarse de que el tiempo de respuesta del servidor esté optimizado. Se puede lograr un tiempo óptimo del servidor a través de varias optimizaciones del código backend, que incluyen: Optimizar las consultas de la base de datos para minimizar los tiempos de recuperación. Garantizar la ejecución simultánea de operaciones complejas. Reducir las llamadas API redundantes que obtienen los mismos datos repetidamente. Eliminar cualquier cálculo innecesario que pueda estar ralentizando la respuesta del servidor.B. Confirmación de la intención del usuario La esencia de la captación previa es predecir el próximo movimiento del usuario. Sin embargo, las predicciones a veces pueden resultar erróneas. Si el sistema obtiene datos de una página o función a la que el usuario nunca accede, se desperdician recursos. Los desarrolladores deben emplear mecanismos para medir la intención del usuario, como rastrear los patrones de comportamiento del usuario o verificar las interacciones activas, asegurando que los datos no se obtengan sin una probabilidad razonablemente alta de ser utilizados. Obtención simultánea La obtención simultánea es la práctica de recuperar múltiples conjuntos de datos simultáneamente en lugar de más de uno a la vez. Es similar a tener varios empleados trabajando en la caja de un supermercado en lugar de solo uno: los clientes son atendidos más rápido, las colas se eliminan más rápidamente y la eficiencia general mejora. En el contexto de los datos, dado que muchos conjuntos de datos no dependen unos de otros, recuperarlos simultáneamente puede acelerar en gran medida los tiempos de carga de la página, especialmente cuando se trata de datos complejos que requieren más tiempo para recuperarse. ¿Cuándo utilizar la recuperación simultánea? independientes y la recuperación de los datos es compleja: si los conjuntos de datos que se están recuperando no dependen entre sí y su recuperación requiere mucho tiempo, la recuperación simultánea puede ayudar a acelerar el proceso. Úselo principalmente en el back-end y con cuidado en el front-end. Fin: si bien la recuperación simultánea puede hacer maravillas en el back-end al mejorar los tiempos de respuesta del servidor, debe emplearse con prudencia en el front-end. Sobrecargar al cliente con solicitudes simultáneas puede obstaculizar la experiencia del usuario. Priorizar las llamadas de red: si la obtención de datos implica varias llamadas de red, es aconsejable priorizar una llamada principal y manejarla en primer plano, procesando las demás simultáneamente en segundo plano. Esto garantiza que los datos más cruciales se recuperen primero mientras que los conjuntos de datos secundarios se cargan simultáneamente. Memorización En el ámbito de la informática, «No te repitas» no es sólo una buena práctica de codificación; también es la base de una de las técnicas de optimización del rendimiento más efectivas: la memorización. La memorización aprovecha la idea de que volver a calcular ciertas operaciones puede consumir recursos, especialmente si los resultados de esas operaciones no cambian con frecuencia. Entonces, ¿por qué rehacer? ¿Qué se ha hecho ya? Memoization optimiza las aplicaciones almacenando en caché los resultados del cálculo. Cuando se necesita nuevamente un cálculo particular, el sistema verifica si el resultado existe en la memoria caché. Si es así, el resultado se recupera directamente de la caché, omitiendo el cálculo real. En esencia, la memorización implica crear un recuerdo (de ahí el nombre) de resultados pasados. Esto es especialmente útil para funciones que son costosas desde el punto de vista computacional y se llaman varias veces con las mismas entradas. Es similar a un estudiante que resuelve un problema matemático difícil y anota la respuesta en el margen de su libro. Si aparece la misma pregunta en una prueba futura, el estudiante puede simplemente consultar la nota al margen en lugar de resolver el problema nuevamente. ¿Cuándo se debe memorizar? La memorización no es una solución única para todos. En ciertos escenarios, memorizar puede consumir más memoria de la que vale. Por lo tanto, es crucial reconocer cuándo usar esta técnica: Cuando los datos no cambian muy a menudo: las funciones que devuelven resultados consistentes para las mismas entradas, especialmente si estas funciones requieren un uso intensivo de computación, son candidatas principales para la memorización. Esto garantiza que el esfuerzo realizado para calcular el resultado no se desperdicie en llamadas idénticas posteriores. Cuando los datos no son demasiado confidenciales: las preocupaciones por la seguridad y la privacidad son primordiales. Si bien puede resultar tentador almacenar todo en caché, no siempre es seguro. Nunca se deben almacenar en caché datos como información de pago, contraseñas y otros datos personales. Sin embargo, los datos más benignos (datos inofensivos), como la cantidad de Me gusta y comentarios en una publicación en las redes sociales, se pueden memorizar de forma segura para mejorar el rendimiento. Carga diferida La carga diferida es un patrón de diseño en el que los datos o recursos se difieren hasta que se necesitan explícitamente. . En lugar de precargar todo por adelantado, carga solo lo esencial para la vista inicial y luego obtiene recursos adicionales cuando sean necesarios. Piense en ello como un buffet en el que sólo se sirven platos cuando los invitados los piden específicamente, en lugar de dejarlo todo fuera todo el tiempo. Un ejemplo práctico es un modal en una página web: los datos dentro del modal no son necesarios hasta que un usuario decide abrirlo haciendo clic en un botón. Al aplicar la carga diferida, podemos posponer la recuperación de esos datos hasta el momento en que sean necesarios. Conclusión En el acelerado mundo digital actual, cada milisegundo cuenta. Los usuarios exigen respuestas rápidas y las empresas no pueden permitirse el lujo de hacerlos esperar. La optimización del rendimiento ya no es sólo algo «agradable», sino una necesidad absoluta para cualquiera que quiera ofrecer una experiencia digital de primer nivel. A través de técnicas como la búsqueda previa, la memorización, la búsqueda simultánea y la carga diferida, los desarrolladores tienen una un arsenal robusto a su disposición para perfeccionar y mejorar sus aplicaciones. Estas estrategias, si bien diversas en sus aplicaciones y metodologías, comparten un objetivo común: garantizar que las aplicaciones se ejecuten de la manera más eficiente y rápida posible. Sin embargo, es importante recordar que ninguna estrategia se adapta a todos los escenarios. Cada aplicación es única y la optimización del rendimiento requiere una combinación sensata de comprensión de las necesidades de la aplicación, reconocimiento de las expectativas de los usuarios y aplicación eficaz de las técnicas adecuadas. Es un viaje continuo de refinamiento y aprendizaje.