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优化大规模 API 数据检索:最佳实践和 PHP 延迟收集解决方案

PHPz

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发布时间:2024-09-12 17:49:50

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优化大规模 api 数据检索:最佳实践和 php 延迟收集解决方案

当使用 api 检索大量数据(可能是数千个项目)时,需要考虑几个关键方面,以确保流程高效、灵活且高性能。以下是需要管理的关键因素的细分,以及针对 php 用户的解决方案。

通过 api 检索大数据时的关键注意事项

让我分享一些通过 api 高效检索大型数据集的关键注意事项:

  • 处理分页:api 通常在页面中传递数据。要检索所有数据,您需要管理分页,执行多个 api 调用,同时跟踪光标或页码。计算所需的 api 调用数量并管理此过程对于确保您获得完整的数据集至关重要。
  • 内存管理:获取大型数据集时,一次性将所有内容加载到内存中可能会压垮您的系统。避免同时将所有结果加载到内存中至关重要。相反,以块的形式处理数据,确保您的应用程序保持响应并且不会遇到内存问题。
  • 速率限制和节流:许多 api 都会施加速率限制,例如限制每秒 x 个请求或每分钟 y 个请求。为了保持在这些限制之内,您必须实现灵活的限制机制,以适应 api 的特定限制。
  • 并行 api 请求:考虑到分页需要执行大量 api 调用,您希望尽快检索数据。一种策略是并行进行多个 api 调用,同时遵守速率限制。这可确保您的请求既快速又符合 api 限制。
  • 高效的数据收集:尽管发出了大量分页 api 请求,您仍需要将结果合并到一个集合中,有效地处理它们以避免内存过载。这确保了数据的顺利处理,同时保持较低的资源使用率。
  • 优化 json 解析:许多 api 以 json 格式返回数据。处理大型响应时,以高性能方式访问和查询 json 的特定部分非常重要,确保不会加载或处理不必要的数据。
  • 高效的异常处理:api 通常通过 http 状态代码引发异常,指示超时、未经授权的访问或服务器错误等问题。使用编程语言提供的异常机制来处理这些问题非常重要。除了基本的错误处理之外,您还应该以与应用程序逻辑一致的方式映射和引发异常,从而使错误处理过程清晰且易于管理。实施重试、记录并将错误映射到有意义的异常可确保数据检索过程顺利可靠。

“惰性 json 页面”php 解决方案

如果您使用 php,那么您很幸运。 lazy json pages 开源包提供了一个方便的、与框架无关的 api 抓取器,可以通过异步 http 请求将分页 json api 中的项目加载到 laravel 惰性集合中。该包简化了分页、限制、并行请求和内存管理,确保效率和性能。

您可以在官方 github 存储库的自述文件中找到有关该包的更多信息,以及用于自定义它的更多选项:lazy json pages。

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一款可以自动将长视频制作成短片的桌面软件

下载

我想对软件包的作者 andrea marco sartori 表示感谢。

示例:从 storyblok 中检索数千个故事

这是使用 php 中的 lazy json pages 包从 storyblok 检索数千个故事的简明示例。
首先,您可以创建一个新目录,跳转到该目录并开始安装包:

mkdir lazy-http
cd lazy-http
composer require cerbero/lazy-json-pages

安装包后,您可以开始创建脚本:

totalItems('total')
    ->async(requests: 3)
    ->throttle(requests: 10, perSeconds: 1)
    ->collect('stories.*');

foreach ($lazyCollection as $item) {
    echo $item["name"] . PHP_EOL;
}

然后您可以替换您的访问令牌,并通过 php 命令执行脚本。

它是如何运作的

  • 高效分页:api 结果分页,惰性集合处理获取所有页面,而不需要将所有内容存储在内存中。
  • 异步 api 调用:->async(requests: 3) 行并行触发三个 api 请求,从而提高性能。
  • 限制:->throttle(requests: 10, perseconds: 1) 行确保每秒发出的请求不超过 10 个,遵守速率限制。
  • 内存效率:使用惰性集合可以逐项处理数据,减少内存开销,即使对于大型数据集也是如此。

这种方法提供了可靠、高性能且内存高效的解决方案,用于从 php 中的 api 检索大量数据。

参考

  • lazy json pages 包:https://github.com/cerbero90/lazy-json-pages
  • 开源包作者:https://github.com/cerbero90

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