PhpFastCache を使用して、フロントエンドとバックエンドに分離されたプロジェクトのデータ読み込み速度を最適化します。

PhpFastCache を使用して、フロントエンドとバックエンドが分離されたプロジェクトのデータ読み込み速度を最適化する

フロントエンドとバックエンドが分離されているプロジェクトでは、通常、フロントエンドがバックエンドへのリクエストを開始します。データを取得するため。ネットワーク遅延やサーバー負荷などの理由により、データの読み込み速度が遅くなり、ユーザーエクスペリエンスに影響を与える場合があります。この問題を解決するには、PhpFastCache を使用してデータの読み込み速度を最適化します。

PhpFastCache は、データをファイル、メモリ、またはデータベースにキャッシュできる効率的なキャッシュ ライブラリです。これにより、データベース クエリやリモート リクエストの数が減り、データ取得の速度が向上します。

以下の例を使用して、PhpFastCache を使用してフロントエンドとバックエンドの分離プロジェクトのデータ読み込み速度を最適化する方法を示します。

商品リスト ページがあるとします。フロントエンドはバックエンドから商品データを取得し、ページに表示する必要があります。通常、フロントエンドはバックエンドへのリクエストを開始し、バックエンドはデータベースにクエリを実行して製品データを取得し、それをフロントエンドに返します。このプロセスには長い時間がかかる場合があります。

まず、バックエンド プロジェクトに PhpFastCache をインストールする必要があります。これは、composer を通じてインストールし、次のコマンドを実行できます:

composer require patricklucas/phpfastcache

インストールが完了したら、バックエンド インターフェイスで PhpFastCache を使用して製品データをキャッシュできます。

// 引入PhpFastCache
use PhpFastCacheCorePoolExtendedCacheItemPoolInterface;
use PhpFastCacheCacheManager;

// 初始化PhpFastCache
$cache = CacheManager::getInstance('files');

// 设置缓存键值
$cacheKey = 'product_data';

// 从缓存中获取数据
$productData = $cache->getItem($cacheKey);

// 如果缓存未命中，则从数据库中获取数据
if (!$productData->isHit()) {
    // 查询数据库获取产品数据
    $productData = getProductDataFromDatabase();

    // 将数据设置到缓存中，缓存时间为一小时
    $productData->expiresAfter(3600);
    $cache->save($productData);

    // 将产品数据返回给前端
    return $productData->get();
}

// 如果缓存命中，则直接返回缓存的数据给前端
return $productData->get();

上記のコードでは、最初に PhpFastCache ライブラリを導入し、次にキャッシュ インスタンスを初期化しました。次に、キャッシュ キーの値を定義し、getItem() メソッドを通じてキャッシュからデータを取得します。

キャッシュがミスした場合は、対応するデータがキャッシュに存在しないことを意味するため、データベースから商品データを取得してキャッシュに設定する必要があります。ここでは、データの同期を確実にするために商品データの有効期限を設定します。

キャッシュがヒットすると、キャッシュされたデータがフロントエンドに直接返されるため、データの読み込みプロセスが高速化されます。

PhpFastCache を使用すると、データベース クエリやリモート リクエストの数が大幅に削減され、データ取得の速度が向上します。頻繁に変更されない一部のデータについては、データを長期間キャッシュしてパフォーマンスをさらに向上させることができます。

概要:

フロントエンドとバックエンドの分離プロジェクトでは、データの読み込み速度が重要な考慮事項です。 PhpFastCache のようなキャッシュ ライブラリを使用すると、データをキャッシュできるため、データ取得の速度が向上し、ユーザー エクスペリエンスが最適化されます。実際のアプリケーションでは、特定のビジネス シナリオに基づいてデータ キャッシュ戦略を決定し、最高のパフォーマンス最適化効果を達成できます。

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