पल की समस्या हल करने के बारे में एक कहानी

मोमेंट्स.जेएस पार्सिंग और फॉर्मेटिंग डेट के लिए सबसे लोकप्रिय जावास्क्रिप्ट लाइब्रेरी में से एक है। जहां Node.js का उपयोग करता है, इसलिए उनके लिए, इस लाइब्रेरी का उपयोग करना पूरी तरह से प्राकृतिक कदम था। Moment.js के सर्वर उपयोग के साथ समस्याएं अपेक्षित नहीं थीं। अंत में, शुरू से ही, उन्होंने तारीखों को प्रदर्शित करने के लिए इस पुस्तकालय का उपयोग दृश्यपटल में किया और इसके काम से प्रसन्न थे। हालांकि, यह तथ्य कि लाइब्रेरी ने क्लाइंट पर अच्छा प्रदर्शन किया, इसका मतलब यह नहीं था कि सर्वर के साथ कोई समस्या नहीं होगी।



सामग्री, जिसका अनुवाद आज हम प्रकाशित करते हैं, प्रदर्शन समस्या मोमेंट.जेएस को हल करने की कहानी को समर्पित है।

परियोजना की वृद्धि और उत्पादकता में गिरावट

हाल ही में, व्हिटो प्रणाली द्वारा लौटाए गए उड़ान रिकॉर्डों की संख्या में लगभग दस गुना वृद्धि हुई है। तब हमें प्रदर्शन में बहुत मजबूत गिरावट का सामना करना पड़ा। यह पता चला कि रेंडरिंग चक्र, जिसमें 100 मिलीसेकंड से कम समय था, अब 5,000 खोज परिणामों को प्रदर्शित करने में 3 सेकंड से अधिक समय लगता है। हमारी टीम ने अनुसंधान शुरू कर दिया है। कई प्रोफाइलिंग सत्रों के बाद, हमने देखा कि इस समय का 99% से अधिक एक एकल फ़ंक्शन में खर्च किया जाता है जिसे createInZone कहा जाता है।


CreateInZone फ़ंक्शन को पूरा होने में लगभग 3.3 सेकंड लगते हैं।

स्थिति की हमारी जांच जारी रखते हुए, हमने पाया कि इस फ़ंक्शन को मोमेंट.जेएस parseZone फ़ंक्शन द्वारा कहा जाता है। वह इतनी धीमी क्यों है? हमें लग रहा था कि Moment.js लाइब्रेरी को आम उपयोग परिदृश्यों के लिए डिज़ाइन किया गया था, और परिणामस्वरूप, यह इनपुट स्ट्रिंग को विभिन्न तरीकों से संसाधित करने का प्रयास करेगा। शायद आपको इसे सीमित करना चाहिए? दस्तावेज़ पढ़ने के बाद, हमें पता चला कि parseZone फ़ंक्शन दिनांक प्रारूप को निर्दिष्ट करने वाले एक वैकल्पिक तर्क को स्वीकार करता है:

 moment.parseZone(input, [format]) 

हमने जो पहली चीज की थी, parseZone फ़ंक्शन का उपयोग करने की कोशिश की गई थी, parseZone तारीख प्रारूप के बारे में जानकारी मिल जाए, लेकिन यह, जैसा कि प्रदर्शन परीक्षण से पता चला है, इससे कुछ भी parseZone नहीं हुआ:

 $ node bench.js moment#parseZone x 22,999 ops/sec ±7.57% (68 runs sampled) moment#parseZone (with format) x 30,010 ops/sec ±8.09% (77 runs sampled) 

हालांकि अब parseZone फ़ंक्शन ने थोड़ी तेजी से काम किया, हमारी जरूरतों के लिए यह गति स्पष्ट रूप से पर्याप्त नहीं थी।

परियोजना-विशिष्ट अनुकूलन

हमने अपने प्रदाता के एपीआई (ट्रैवेलपोर्ट) से प्राप्त तारीखों को पार्स करने के लिए मोमेंट.जे का उपयोग किया। हमने महसूस किया कि यह हमेशा एक ही प्रारूप में डेटा लौटाता है:

 "2019-12-03T14:05:00.000-07:00" 

यह जानने के बाद, हमने मोमेंट की आंतरिक संरचना को समझना शुरू किया। जेएस (जैसा कि हमें उम्मीद थी) एक और अधिक कुशल फ़ंक्शन लिखता है जो समान परिणाम उत्पन्न करता है।

ParseZone के लिए एक तेज़ विकल्प बनाना

आरंभ करने के लिए, हमें यह पता लगाने की आवश्यकता है कि मोमेंट.जे ऑब्जेक्ट्स कैसे दिखते हैं। यह समझना बहुत आसान था:

 > const m = moment() > console.log(m) Moment {  _isAMomentObject: true,  _i: '2019-12-03T14:05:00.000-07:00',  _f: 'YYYY-MM-DDTHH:mm:ss.SSSSZ',  _tzm: -420,  _isUTC: true,  _pf: { ...snip },  _locale: [object Locale],  _d: 2019-12-03T14:05:00.000Z,  _isValid: true,  _offset: -420 } 

अगला कदम एक कंस्ट्रक्टर का उपयोग किए बिना पल को त्वरित करना था:

 export function parseTravelportTimestamp(input: string) {  const m = {}  // $FlowIgnore  m.__proto__ = moment.prototype  return m } 

अब ऐसा लग रहा था कि हमारे पास मोमेंट इंस्टेंस के बहुत सारे गुण हैं जो हम बस सेट कर सकते हैं (इस बारे में हमें पता नहीं चला कि हम इसके बारे में कैसे जानते हैं, लेकिन अगर आप Moment.js के सोर्स कोड को देखेंगे तो आप समझ जाएंगे):

 const FAKE = moment() const TRAVELPORT_FORMAT = 'YYYY-MM-DDTHH:mm:ss.SSSSZ' export function parseTravelportTimestamp(input: string) {  const m = {}  // $FlowIgnore  m.__proto__ = moment.prototype  const offset = 0 // TODO  const date = new Date(input.slice(0, 23))  m._isAMomentObject = true  m._i = input  m._f = TRAVELPORT_FORMAT  m._tzm = offset  m._isUTC = true  m._locale = FAKE._locale  m._d = date  m._isValid = true  m._offset = offset  return m } 

हमारे काम का अंतिम चरण यह पता लगाना था कि टाइमस्टैम्प के offset मूल्य को पार्स कैसे किया जाए। यह पता चला कि यह लाइन में हमेशा एक ही स्थिति है। परिणामस्वरूप, हम इसे अनुकूलित करने में सक्षम थे:

 function parseTravelportDateOffset(input: string) {  const hrs = +input.slice(23, 26)  const mins = +input.slice(27, 29)  return hrs * 60 + (hrs < 0 ? -mins : mins) } 

यहाँ हम इसे एक साथ रखने के बाद क्या हुआ है:

 const FAKE = moment() const TRAVELPORT_FORMAT = 'YYYY-MM-DDTHH:mm:ss.SSSSZ' function parseTravelportDateOffset(input: string) {  const hrs = +input.slice(23, 26)  const mins = +input.slice(27, 29)  return hrs * 60 + (hrs < 0 ? -mins : mins) } /** *     ISO-8601,    : * - "2019-12-03T12:30:00.000-07:00" */ export function parseTravelportTimestamp(input: string): moment {  const m = {}  // $FlowIgnore  m.__proto__ = moment.prototype  const offset = parseTravelportDateOffset(input)  const date = new Date(input.slice(0, 23))  m._isAMomentObject = true  m._i = input  m._f = TRAVELPORT_FORMAT  m._tzm = offset  m._isUTC = true  m._locale = FAKE._locale  m._d = date  m._isValid = true  m._offset = offset  return m } 

प्रदर्शन परीक्षण

हमने बेंचमार्क एनपीएम मॉड्यूल का उपयोग करके परिणामी समाधान के प्रदर्शन का परीक्षण किया। यहाँ बेंचमार्क कोड है:

 const FAKE = moment() const TRAVELPORT_FORMAT = 'YYYY-MM-DDTHH:mm:ss.SSSSZ' function parseTravelportDateOffset(input: string) {  const hrs = +input.slice(23, 26)  const mins = +input.slice(27, 29)  return hrs * 60 + (hrs < 0 ? -mins : mins) } /** *     ISO-8601,    : * - "2019-12-03T12:30:00.000-07:00" */ export function parseTravelportTimestamp(input: string): moment {  const m = {}  // $FlowIgnore  m.__proto__ = moment.prototype  const offset = parseTravelportDateOffset(input)  const date = new Date(input.slice(0, 23))  m._isAMomentObject = true  m._i = input  m._f = TRAVELPORT_FORMAT  m._tzm = offset  m._isUTC = true  m._locale = FAKE._locale  m._d = date  m._isValid = true  m._offset = offset  return m } 

हमारे प्रदर्शन अनुसंधान के परिणाम इस प्रकार हैं:

 $ node fastMoment.bench.js moment#parseZone x 21,063 ops/sec ±7.62% (73 runs sampled) moment#parseZone (with format) x 24,620 ops/sec ±6.11% (71 runs sampled) fast#parseTravelportTimestamp x 1,357,870 ops/sec ±5.24% (79 runs sampled) Fastest is fast#parseTravelportTimestamp 

जैसा कि यह निकला, हम लगभग 64 बार टाइमस्टैम्प के विश्लेषण को गति देने में कामयाब रहे। लेकिन इसने सिस्टम के वास्तविक संचालन को कैसे प्रभावित किया? यहाँ प्रोफाइलिंग के परिणामस्वरूप क्या हुआ।


ParseTravelportTimestamp का कुल निष्पादन समय 40 एमएस से कम है।

परिणाम केवल आश्चर्यजनक थे: हमने 3.3 सेकंड से शुरुआत की, पार्सिंग की तारीखों में जा रहे थे, और 40 मिलीसेकंड से भी कम समय के लिए आए।

परिणाम

जब हमने अपने प्लेटफॉर्म पर काम करना शुरू किया, तो हमें बस एक भयानक समस्या का समाधान करना था। हम केवल यह जानते थे कि हम खुद को दोहरा रहे थे: "इसे पहले काम करने दो, लेकिन आप बाद में अनुकूलन कर सकते हैं"।

पिछले कुछ वर्षों में, हमारी परियोजना की जटिलता काफी बढ़ गई है। सौभाग्य से, अब हम उस स्थान पर आ गए हैं जहां हम अपने "मंत्र" के दूसरे भाग पर जा सकते हैं - अनुकूलन।

लाइब्रेरी सॉल्यूशंस ने प्रोजेक्ट को आज जहां तक ​​पहुंचाने में मदद की। लेकिन हम एक "पुस्तकालय" समस्या का सामना कर रहे हैं। इसे हल करते हुए, हमने सीखा कि अपनी जरूरतों पर ध्यान केंद्रित करके अपना तंत्र बनाकर, हम उपभोक्ता संसाधनों के उपभोग के मामले में कोड को "आसान" बना सकते हैं और अपने उपयोगकर्ताओं के लिए मूल्यवान समय बचा सकते हैं।

प्रिय पाठकों! क्या आपको इस आलेख में चर्चा की गई समस्याओं के समान सामना करना पड़ा है?