Melhorando o desempenho de integrações com paginação de API

Ao lidar com grandes volumes de dados, carregar todos os dados de uma vez pode impactar a eficiência, levando a tempos de resposta lentos, aumento do tráfego de rede e uma experiência frustrante.

Neste artigo, vamos demonstrar como você pode utilizar a Digibee para enfrentar esses desafios, implementando técnicas de paginação em suas integrações para melhorar o desempenho geral da aplicação.

Os desafios dos dados sem paginação

Sem uma paginação eficaz, as aplicações enfrentam vários problemas:

• Tempos de carregamento lentos: Os usuários experimentam atrasos, afetando a interação com a aplicação.

• Diminuição de desempenho: As aplicações podem se tornar não responsivas ou travar devido à carga excessiva de dados.

• Aumento do tráfego de rede: O manuseio de grandes volumes de dados em uma única solicitação pode degradar o desempenho.

• Erros e timeouts: Altos volumes de dados podem levar a timeouts e erros de falta de memória.

Considere um dashboard para gestão de clientes que precisa exibir milhares de registros. Carregar todas as entradas de uma vez seria ineficiente e lento. Agora imagine uma plataforma de e-commerce que tenta carregar todas as listagens de produtos em uma única solicitação. Ambos os cenários destacam a importância da paginação. Ao dividir grandes volumes de dados em partes menores, a paginação pode melhorar significativamente o desempenho e a experiência do usuário.

Considerações para implementar paginação

• Requisitos gerais: Avalie fatores como volume de dados e restrições de tempo ao determinar a abordagem de paginação adequada.

• Paginação no server-side vs. client-side: Decida se a paginação será implementada no lado do servidor, onde o servidor gerencia o corte de dados e retorna apenas o subconjunto necessário, ou no lado do cliente, onde todo o conjunto de dados é carregado e paginado dentro da aplicação.

• Processamento paralelo: Para grandes volumes de dados e prazos apertados, explore técnicas de processamento paralelo para acelerar o manuseio de dados.

• Arquitetura orientada a eventos: Considere o uso de consultas paginadas em conjunto com arquitetura orientada a eventos para melhorar o processamento e a capacidade de resposta dos dados

Colocando a teoria em prática

Neste exemplo, vamos focar na paginação de uma API REST, um método comumente utilizado em plataformas de e-commerce. Nesses cenários, os usuários navegam por catálogos de produtos usando os botões "Próximo" e "Anterior", garantindo que apenas uma parte dos produtos seja carregada por solicitação.

Embora exploraremos este exemplo específico de API em detalhes, é importante notar que a paginação pode ser aplicada em vários contextos, pois cada cenário de integração apresenta um caso de uso único.

Conceitos-chave:

• Offset: Especifica o ponto de partida para a recuperação de dados.

• Limit: Define o número de registros a serem buscados em cada solicitação.

Na prática, o offset corresponderá ao número da página e o limit representará o tamanho da página.

Exemplo de solicitação de API:

GET /products?page=1&pageSize=20

Configuração da solução

O diagrama abaixo oferece uma visão geral da nossa arquitetura.

Implementação do pipeline

Esta seção explora como a paginação é implementada em um pipeline.

1. API e validação (query parameters): O pipeline é exposto como uma API REST que aceita page e pageSize como parâmetros de consulta. Um conector Validator garante que esses parâmetros sejam válidos e lança um erro se os parâmetros forem inválidos ou estiverem ausentes. Além disso, o pipeline pode impor um limite de pageSize para manter o desempenho ideal.

2. Cálculo de valores: O pipeline calcula o valor de skip, que determina o ponto de partida para a recuperação de dados com base no page e no pageSize. O valor de skip é calculado multiplicando o número da página pelo tamanho da página e subtraindo o tamanho da página do resultado. Por exemplo, se o usuário solicitar a página 3 com um tamanho de página de 50, o cálculo seria (3 * 50) - 50, o que resulta em 100. Este valor determina o ponto de partida para a recuperação de dados. Enquanto isso, o valor do limite é simplesmente o pageSize.

3. Recuperação de dados: O pipeline consulta o banco de dados usando skip e limit para recuperar um subconjunto específico de dados.

4. Resposta final: A resposta final pode incluir informações como os dados recuperados do banco de dados, a contagem de linhas, o tamanho da página e até mesmo uma flag hasMoreData, indicando se há mais dados disponíveis.

Exemplo:

• Usuário solicita a page 4 com um pageSize de 3.

• O pipeline recupera dados a partir do registro 9 (skip calculado) e busca 3 registros (definidos por pageSize).

• A resposta inclui os dados recuperados (3 registros de usuários) junto com rowCount (3), pageSize (3) e hasMoreData (true, indicando mais dados).

Como o tempo de resposta é impactado pela paginação

Gráfico #1

Gráfico #2

• Sem paginação (Gráfico #1): Recuperar todos os registros de uma vez sobrecarrega o servidor, aumentando o tempo de processamento.

• Com paginação (Gráfico #2): Melhoria nos tempos de resposta ao buscar dados em partes gerenciáveis.

Encontrando o equilíbrio certo

Embora a paginação melhore significativamente o desempenho, é importante evitar extremos. Consultar registros excessivamente grandes ou pequenos pode levar a uma sobrecarga do servidor e tráfego de rede ineficiente. A chave é determinar o tamanho ideal dos blocos para o seu servidor. Experimente diferentes tamanhos de página para identificar a configuração mais eficiente para o seu caso de uso específico.

Considerações finais

Em um mundo de dados em crescimento exponencial, a abordagem ilustrada fornece um mecanismo para recuperar e apresentar dados de forma eficaz. Você pode explorar mais possibilidades no nosso Portal de Documentação, no Digibee Academy para cursos sobre Paginação, ou visitar nosso Blog para descobrir mais recursos e insights.