前言:“客户端上传时间戳”的玩法,你玩过么?一起聊聊时间戳的奇技淫巧!,其实这个类似于数据版本号的东西。

缘起:无线时代,流量敏感。APP在登录后,往往要向服务器同步非常多的数据,很费流量,技术上有没有节省流量的方法呢?这是本文要讨论的问题。

问题一:APP登录时需要拉取什么数据?
答:APP登陆时,一般要拉取两类数据,一类是“id列表型数据”,一类是“信息详情型数据”,以微信为例,需要拉取
(1)好友列表List<user-id>,即所有好友的id(id+name)
user_frined{uid, friend-uid, friend-name}
(2)群组列表List<group-id>,即所有加入群的id(id+name)
(3)群友列表Map<group-id, List<group-user-id>>,所有群友的id(id+name)
(4)好友详情Map<user-id, User>,所有好友的详情(昵称,备注,标签,地区,相册等)
user{uid, nick-name, memo, locate, tag}
(5)群组详情Map<group-id, Group>,所有群组的详情(二维码,公告,是否免打扰等)
(6)群友详情Map<group-id, Map<user-id, User>>,所有群友的详情(昵称,备注,标签,地区,相册等)
(7)其他,例如离线消息…

问题二:能不能在登录的过程中不拉取这些数据,而在登录后拉取?
答:如果登录时不拉取,登陆后刷好友列表,刷群列表,群成员会很慢。
如果登录时拉取,登陆过程可能会很慢(微信的“大月亮背景”要等多长时间?QQ登录要等30s?)。
为了保证登录后的体验,一般是在登录过程中拉取。

问题三:能不能直接复用客户端本地的数据?
答:不能直接复用客户端本地的数据,因为不能确保本地的数据是最新的。

核心问题:每次登录都需要拉取,太费流量了,有没有优化方法?
答:常用优化方法有两种
(1)延迟拉取,按需拉取
(2)时间戳

问题五:延迟拉取,按需拉取为什么有效?为什么能够减少拉取流量?
答:用户在使用APP的过程中,有些数据是一定会使用到的,有些数据是不一定会使用到的。对于一定会使用到的数据,登录时拉取可以提升后续用户体验。对于不一定会使用到的数据,登录时拉取可能浪费流量,这些数据如果进行“延迟拉取”,可以节省流量。

问题六:哪些数据不登录后不一定会使用,可以延迟拉取?
答:这个问题的答案和业务紧密相关,以微信为例
一定会使用到的数据:好友列表(主页面要展示user-name),群组列表(主界面要展示group-name)
不一定会使用到的数据:好友详情,群组详情,群友列表,群友详情
故,对于微信,登录时只需要拉取好友列表(id+name)与群组列表(id+name)即可,而其他数据,等用户真正点击和使用时再拉取即可,这样就可以大大减少拉取流量。

问题七:时间戳为什么有效?为什么能够减少拉取流量?
答:本地数据不能直接使用的原因是,不确定数据是否最新,拉取服务器时间戳与本地时间戳进行比对,如果本地是最新的数据,就能避免重新拉取。id列表数据的变化频度是比较低的(增加id,减少id),时间戳机制非常的有效。

问题八:加入时间戳机制后,数据拉取流程有什么变化?
答:假设有100个好友,以好友详情数据的拉取为例,没有时间戳之前,直接向服务器拉取这100个好友的详情数据。
在有了时间戳之后,数据拉取流程变为:
(1)先拉取100个好友的时间戳
(2)客户端将100个好友的时间戳与本地时间戳对比,找出差异,假设有10个好友的信息发生了变化,时间戳改变了
(3)拉取10个有变化的好友的信息
优点是:大大减少了数据传输量(由拉取100个好友,降低到拉取10个好友)
缺点是:增加了一次网络交互(原来直接拉取,现在需要分别拉取时间戳与差异数据)

问题九:使用时间戳的同时,能否降低网络交互次数呢?
答:可以!
客户端对时间戳的使用,往往采取“客户端拉取时间戳”+“客户端比对时间戳”+“客户端再次拉取差异数据”的方式进行,“时间戳比对”的的CPU计算发生在客户端,其实,这个计算可以转嫁到服务器,步骤为:
(1)客户端上传100个好友的时间戳
(2)服务端收到客户端上传的时间戳,与最新时间戳对比,找出差异,假设有10个好友的信息发生了变化,服务端可以直接将有差异的10个好友的数据返回
优点是:客户端减少了一次网络请求
缺点是:比对时间戳差异的CPU计算由“端”转嫁到了“云”

问题十:你怎么知道微信是这么做的?
答:我不知道微信是怎么做的,微信比较出名,所以标题党了一把,抱歉。“客户端上传时间戳”的方法,58帮帮APP是这么做的,希望对业界同仁有启示作用。

转自:http://www.habadog.com/2015/10/23/wechat-use-less-data/

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