what does throttled mean on shopify

大家好 我是Zameer Masjedee,Shopify解决方案工程师 谢谢大家观看本视频,今天我们要谈谈,API限流的最佳做法,此视频分成三部分,首先我们介绍到底什么是限流,以及关注限流的原因,还有Shopify用的漏桶算法是什么,说到工具 我们要有一个开发商店,有Shopify合作伙伴账户的话 就可以免费注册使用,开发商店中还要有专有应用 我们之后会介绍如何设置,还有您最爱的代码编辑器,我的话就用VS Code 但您喜欢什么就用什么,最后 如果您想完全跟我们用的一样,我会用Ruby和Sinatra框架,但您可以随意使用 自己喜欢的任何编程语言,在这个系列最后 我们会在Shopify上,打造一个完整的端到端专有应用,在其上试着调用API 设置限流,然后处理它,如果您对这类内容感兴趣,并且第一次看我们的视频,记得订阅我们的频道 打开通知,这样一有新视频发布 就会收到通知 咱们开始吧,先说重要的 什么是API限流？,要解释这个 我们要看一些文档,今天提到的任何帮助文档里包含的内容,我还会在视频描述中提供相应链接 注意查看,API限流基本上就是Shopify,用于保证平台稳定性的一种方法,我们提供的API选项相当灵活 既支持REST这一Web标准,也支持GraphQL这个新标准,如果没有实施限流,用户最终可以在任一时刻,随意无限次有效调用API,从服务价值的角度看 这或许看起来不错,在Shopify平台上管理数据时,无论如何 谁想受限呢？,这种想法的问题在于批量调用请求时 就行不通了,如果任何开发者有机会访问 Shopify API,然后开始发出无限次API请求,这会给Shopify服务器带来巨大压力,最终会导致业务中断,商家和所有服务器都会受停机影响,也就是说您的应用 也停止运行了,所以API限流能让我们控制,特定应用在平台上能发出的请求数,这样能确保有效进行API调用,您发出API调用时 能得到响应,服务器能正常工作 而且响应速度很快,因为我们能使整个平台的请求数,维持在我们能响应的水平,我们来具体看一下,有几点要注意,特别是API限流有不同类型,最常见的类型可能是基于请求的限流,后台REST API使用这种,基于请求的限流的运作方式是,限流与您自己发出的请求数有关,我们看到 这有一列详细说明了,针对大多数Shopify套餐的标准限制,而Shopify Plus商家的限制 增加了一倍,我后面要介绍的大部分都是标准限制,通过Shopify后台REST API,您每秒可以发出两次请求,所以可以很容易跟踪并了解,一分钟 一小时 甚至一天内,您总共可以发出多少次请求,这里是每秒钟两次请求,每个请求 无论是否完全相同,更新、删除数据 还是仅获取数据,GraphQL提供了更强大的功能,我们称之为计算出的查询成本,它还是能让您通过查询和修改,来读取和更新数据,但我们考虑的主要区别在于,与每个请求相关的复杂性,说真的 一些操作 比如更新数据,就比只获取数据需要更多资源,对于任何GraphQL请求,我们会考虑限流 引入“点数”概念,标准套餐中 每秒分配给您50个点数,点数的计算方式非常简单,对于需要更新、新建 或删除数据的修改,要消耗10个点数,获取对象只消耗1个点数,GraphQL挺有趣,我们在这个视频中不会深入展开,不过我们 有可能在GraphQL中嵌套数据,比如您想获取一个订单,也想获取订单中的 每个订单项目,那这就不止消耗1个点数了,如果订单有十个订单项目,每个订单项目消耗1个点数,整个订单消耗1个点数,那这次请求总共会消耗11个点数,大体上就是这么运作的,用GraphQL API的话,自己也很容易算出,整体来说 GraphQL更高效,如果您现在还犹豫不决,出于此原因 我们强烈推荐GraphQL,在这个系列后面 我们会提到其他几个原因,最后一种API限流方式是基于时间的限流,店面API用的就是这种方式,它并不一定和发出的请求数有关,而更多的是与请求的间隔时间有关,这用于执行无请求头的请求 以及与之相关一些内容,这个视频中不会深入介绍,我们会详细介绍REST API,还会稍微谈谈GraphQL,理解Shopify限流的第二关键是,理解漏桶算法,理解漏桶算法的最好方式是,想象Shopify给您的应用,一个桶的空间去发出请求,这个桶有多大取决于几点,如果向下滚动鼠标 就能看到我们已经为您逐项分解了,对于后台REST API限流,它告诉我们对于标准套餐,每个商店每个应用中桶可容纳40次请求,这说得很清楚 如果您有一个公共应用,并安装在了两个商店里,这两个安装没有关系或依存性,每个都有自己独立的限流,对于后台REST API,它们被分配的桶可容纳40次请求,这表示您这个桶的空间可以,从您的专有或公共应用里接受40次请求,比如我们想创建一个新产品 棒,就像之前提到的 REST里的一切都很简单,在限流方面 都只是一次请求,我们创建一个产品,就相当于为发出这次请求,向桶里投了一枚弹珠或硬币,我们第二次想再进行类似操作,比如更新或删除数据,我们相当于向桶里又投了一枚弹珠或硬币,可以看到 随着时间推移,桶慢慢变满,只有桶里还有多余空间容纳弹珠,您才能发出请求,如果它满了 您再投一枚弹珠,Shopify就会提示429错误,“请求太多” “速率已达上限”,“我们无法处理您的请求 请耐心等待”,这时候桶就要开始 漏出请求了,您的桶确实可以容纳40次请求,但是与此同时,桶不断漏出之前的请求,这是什么意思？,这意味着漏出速率是每秒两个请求,如果您的桶里有东西 那您的桶有空间,再容纳两个弹珠 或者说请求,如果它完全是空的 比如您之前一个小时里没发出任何请求,那桶还容纳40个请求,它不会得到任何额外空间,它无法漏出本没有的东西,假设您在同一秒内,发出十次请求,桶能容纳40个弹珠 您已经填入了十个,一秒钟后 其中两个就漏出了,桶里现在有八个弹珠,还有空间接纳另外32个请求,大体上说 它就是这么运作的,这么运作的原因很简单,如果我们只提供每秒两次请求的标准限流,您就会缺乏应对请求激增的灵活性,比如面对这种情况,订单每次进来时,您都要更新其中所含的所有产品,您要增加存储在产品标签中的价值,也许因为您想跟踪卖出的产品总值,每个订单一进来,就要随之发生X次产品更新,您可以很快看出越多订单进来,您就要发出越多请求,有了漏桶模式,因为桶可容纳40次请求,那假如有20个订单项目,您就要同时为各个产品 分别发出20条不同的请求,尽管漏出速率只是每秒钟两次,您的桶里还是有空间,还能涌进20个弹珠,一秒钟后又有两个离开,里面只有18个,您可以慢慢看出 具有同时发出一堆或一组请求的能力,会给您和您的应用多带来一点灵活性,这就是我们选择这么运作的原因,GraphQL用的方式也非常类似,也会给您一个桶 但体积不一样,这个例子中桶的体积是一千个点数,漏出速率是每秒50个点数,同样的 消耗点数根据修改和对象而改变,这里具体介绍了,如何计算每次查询要消耗的点数,这样您能了解在一段时间内,使用GraphQL 能发出多少次请求,以上稍微介绍了一下限流的,不同方式和不同类型,以及为什么要使用漏桶算法 才能保持平台稳定,因为我喜欢数据 最后我想分享一些有趣的数据,即我们的API调用量,我从大概过去30天里,任选了一天的数据集列在这里,您可以看到我们最常见的四个REST端点,说起API请求 到底数据量有多大,每天2亿2千2百万次产品调用,1亿5千8百万次库存水平调用,1亿3千7百万次订单调用 1亿6百万次元字段调用,经过Shopify服务器的流量非常大,我们限流是为了对商家和合作伙伴负责,这样我们才能为大家 提供最高水平的稳定性,和最长的正常运行时间,我们感谢您根据限流策略打造了应用,这是负责任的做法,我们会在下个视频中稍微谈谈最佳做法,非常感谢观看此视频 希望您喜欢,在下个视频中 我们要进一步谈谈,如何写代码实现这些限流,再见

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