마이크로 서비스의 확산으로 인해 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)가 현대 소프트웨어 개발의 주요 통신 모드로 자리 잡았습니다. API는 클라이언트 애플리케이션과 서버 측 플랫폼 간은 물론 다양한 백엔드 시스템 간에 데이터를 전송할 수 있는 실용적인 메커니즘을 제공합니다.
Express.js는 RESTful 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 구축하기 위한 정교한 접근 방식을 제공하지만, 개발 과정에서 성능 메트릭을 주요 관심사로 고려하는 것이 중요합니다.
이 서비스를 활용하면 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)의 효율성과 최적의 운영을 모두 보장할 수 있습니다. 결과적으로 고기능 웹 애플리케이션은 사용자 만족도를 향상시키고 성공 가능성을 높입니다.
Express.js REST API의 성능 최적화
Express.js는 Node.js 고유의 비동기적 특성과 이벤트 중심 설계를 활용하여 전례 없는 속도와 성능 표준을 달성할 수 있습니다.
그럼에도 불구하고 Express.js REST API를 최적화하면 단순한 오류 처리를 넘어서는 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 적절한 최적화 기술을 구현하면 응답 시간이 크게 개선되고, 신뢰성이 향상되며, 애플리케이션의 전반적인 성능이 향상되어 궁극적으로 탁월한 사용자 경험을 기대할 수 있습니다.
애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)의 효율성을 우선시하는 것은 관련 소프트웨어 시스템의 전반적인 성공을 보장하는 데 매우 중요합니다.
이러한 권장 사항을 활용하여 REST API의 기능을 최적화하세요.
데이터베이스 쿼리 최적화
효율적인 방식으로 데이터베이스에서 데이터를 검색하고 조작하면 RESTful 웹 서비스의 전반적인 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
데이터베이스 쿼리의 기능을 최적화하면 처리 시간을 대폭 줄이고 시스템 리소스 사용률을 낮출 수 있습니다. 이러한 조치는 Express의 전반적인 성능에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
아래에서 데이터베이스 쿼리의 성능을 향상시키기 위해 사용할 수 있는 다양한 전략을 확인할 수 있습니다.
데이터베이스 인덱스를 활용하는 것은 쿼리 성능을 최적화하는 효과적인 수단입니다. 쿼리에서 가장 일반적으로 사용되는 열을 식별하고 해당 열에 해당하는 인덱스 구조를 생성하면 데이터베이스 엔진이 필요한 데이터에 효율적으로 액세스하고 검색할 수 있어 쿼리 실행 속도가 빨라집니다.
페이지 매김은 상당한 양의 데이터로 작업할 때 유용한 도구입니다.한 번에 전체 데이터 집합을 검색하는 대신 한 번의 요청으로 검색되는 정보의 양을 제한합니다.
포괄적인 검사를 수행하여 불필요한 쿼리를 판단하고 제거함으로써 코드에서 반복적인 조회를 제거합니다. 이러한 방식으로 요청을 최적화하면 운영 효율성이 크게 향상될 수 있습니다.
앱 전체에 캐싱 사용
캐싱을 활용하면 반복적으로 찾는 정보를 중간 저장 메커니즘인 캐시에 저장할 수 있습니다. 요약하자면, 클라이언트가 데이터를 요청할 때 호스트는 데이터베이스에 직접 액세스하기 전에 캐시를 확인합니다.
API 시스템 내에서 캐싱 메커니즘을 구현하면 데이터베이스 쿼리나 복잡한 계산 실행과 같은 리소스 집약적인 작업 대신 스토리지에서 데이터를 검색하여 응답을 신속하게 제공할 수 있습니다. 결과적으로 이 접근 방식은 응답 시간을 단축하고 대량의 동시 요청이 발생하는 동안 애플리케이션에 가해지는 부담을 완화할 수 있습니다.
캐싱의 구현을 보여주기 위해 예시적인 코드 인스턴스를 제시할 수 있으며, 이는 캐싱의 간단한 특성을 특징으로 합니다.
const express = require('express');
const NodeCache = require('node-cache');
const cache = new NodeCache();
const app = express();
app.get('/api/data', (req, res) => {
const cacheKey = 'data';
const cachedData = cache.get(cacheKey);
if (!cachedData) {
const fetchedData = fetchDataFromDatabase();
cache.set(cacheKey, fetchedData);
cachedData = fetchedData;
}
res.json(cachedData);
});
function fetchDataFromDatabase() {
// ... data fetching logic goes here ...
return data;
}
제공된 텍스트로 수행해야 하는 작업을 명확히 설명해 주세요.
HTTP 압축 사용
“데이터 압축”이라고도 하는 HTTP 압축은 정보 손실 없이 크기를 줄이는 알고리즘을 적용하여 클라이언트에서 서버로 전송되는 데이터의 크기를 줄이는 방식입니다. 이 프로세스는 서버와 클라이언트 측에서 모두 이루어지며, 전자는 압축을 담당하고 후자는 확장을 담당합니다.
HTTP 압축을 활용하면 응답 페이로드의 크기가 눈에 띄게 줄어들어 반응 속도가 빨라질 수 있습니다.
미들웨어 컴포넌트를 활용하여 HTTP 압축을 활성화하는 예시적인 설명은 아래에 나와 있습니다:
express = require('express');
const compression = require('compression');
const app = express();
app.use(compression());
app.get('/api/data', (req, res) => {
// Handle your API logic
});
본 코드는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 응답을 전달하기 전에 서버에서 사용자 장치로 전송되는 데이터의 크기를 줄이기 위해 중개 소프트웨어를 활용합니다.
Promise.all을 이용한 병렬 처리 구현
병렬 처리를 위해 Promise.all 방법을 활용하면 API 작업의 효율성을 향상시킬 수 있습니다
JavaScript 약속과 함수 Promise.all을 활용하면 개별 약속이 순차적으로 해결될 때까지 기다리지 않고 동시에 그룹을 수행 할 수 있습니다.
이 방법을 활용하면 여러 위치에 여러 개의 관련 API 요청을 보내는 등 동시에 수행할 수 있는 개별 작업을 처리할 때 특히 유리합니다. 이러한 작업을 동시에 수행하면 일반적인 수행 기간을 크게 줄이고 API의 응답성을 향상시킬 수 있습니다.
`Promise.all`을 활용한 병렬 처리 구현에 대한 간결한 그림은 아래에서 확인할 수 있습니다:
const express = require('express');
const axios = require('axios');
const app = express();
app.get('/api/data', async (req, res) => {
try {
const request1 = axios.get('https://api.example.com/endpoint1');
const request2 = axios.get('https://api.example.com/endpoint2');
const request3 = axios.get('https://api.example.com/endpoint3');
const [response1, response2, response3] = await Promise.all([
request1,
request2,
request3
]);
// Process the responses as needed
} catch (error) {
res.status(500).json({ error: 'error' });
}
});
앞서 언급한 코드는 Promises 라이브러리를 활용하여 세 개의 서로 다른 엔드포인트를 통해 여러 API 요청을 수행합니다. Promise.all` 함수를 사용하고 여기에 Promises 배열을 전달함으로써, 코드는 해당 요청이 모두 실행될 때까지 휴면 상태를 유지한 후 각각의 결과를 배열된 컬렉션으로 전달합니다.
모든 응답을 수신하면 적절하다고 판단되는 방식으로 처리할 수 있습니다. 하지만 이 방법을 구현할 때는 과도한 사용으로 인해 서버 내 혼잡이 발생하고 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 응답에 병목 현상이 발생할 가능성을 방지하기 위해 주의해야 합니다.
데이터베이스 연결 풀링 사용
데이터베이스 연결 풀의 활용은 클라이언트의 여러 문의를 능숙하게 관리하기 위해 데이터베이스에 대한 사전 설정된 연결 모음을 구성하는 접근 방식을 구성합니다.
애플리케이션 내에서 기존 연결 풀을 활용하면, 새로운 연결을 생성하는 데 시간이 많이 소요되는 프로세스를 최소화하여 쿼리 실행의 효율성과 속도를 향상시켜 전반적인 성능을 향상시킬 수 있다.
아래 그림은 Express.js 프레임워크 내에서 몽구스를 활용하여 데이터베이스 연결 풀링을 구현하는 과정을 보여줍니다.
const mongoose = require('mongoose');
const { connection } = require('mongoose');
const connectionOptions = {
poolSize: 10,
useNewUrlParser: true,
useUnifiedTopology: true
};
mongoose.connect('mongodb://localhost/mydatabase', connectionOptions);
앞서 언급한 설정은 연결 풀 내에서 수용할 수 있는 동시 연결의 최대 한도를 지정하며, 설정 값은 10입니다.
이 설정을 구현하면 API가 연결 엔드포인트를 재활용할 수 있으므로 모든 문의에 대해 새 연결을 만드는 데 시간이 많이 걸리는 프로세스를 최소화하여 API 내 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
수익을 위한 API 성능 우선 순위 지정
Express.js API의 성능 최적화는 모든 웹 애플리케이션의 중추를 형성하고 전반적인 성공에 크게 기여하기 때문에 가장 중요합니다. 이러한 API의 최적 기능을 보장하기 위해 수행할 수 있는 몇 가지 조치가 있습니다.