Firebase Cloud Functions에서 Firestore 캐싱 최적화
@libs-jd/cloud-firestore-cache 이해
Firebase Cloud Functions로 작업할 때 Firestore 데이터를 효율적으로 관리하는 것은 까다로울 수 있습니다.
@libs-jd/cloud-firestore-cache 라이브러리는 단일 클라우드 함수 인스턴스 내에서 Firestore 데이터를 캐싱하기 위한 간단한 솔루션을 제공합니다.
이 도서관은 무엇을 하는가?
이 라이브러리는 maxInstances를 1로 설정하여 구성된 클라우드 기능용으로 특별히 설계된 캐싱 메커니즘을 제공합니다. 이 시나리오에서는 모든 요청이 단일 서버 인스턴스에 의해 처리되므로 인메모리 캐싱 전략이 가능합니다.
주요 특징
- 범위 지정 캐싱: 단일 클라우드 기능 인스턴스 내에서 작동
- 단순화된 Firestore 작업: 표준 Firestore 방법을 둘러싼 래퍼
- 최소한의 성능 오버헤드: 경량 캐싱 메커니즘
? Github: https://github.com/jeet-dhandha/cloud-firestore-cache
? NPM: https://www.npmjs.com/package/@libs-jd/cloud-firestore-cache
설치
npm install @libs-jd/cloud-firestore-cache
기본 사용 예
const { initializeApp } = require("firebase-admin/app"); const { getFirestore, FieldValue } = require("firebase-admin/firestore"); const { FirestoreCache } = require("@libs-jd/cloud-firestore-cache"); initializeApp(); const firestoreInstance = getFirestore(); const db = FirestoreCache(firestoreInstance, FieldValue); // Cached Firestore operations db.get("users/user123").then((result) => { console.log("Cached or fetched result:", result); });
중요한 고려사항
- 단일 인스턴스 제한: maxInstances가 1로 설정된 경우 가장 효과적입니다
- 인 메모리 캐싱: 캐시는 함수의 수명 주기 내에서 유지됩니다
- 초기 단계 라이브러리: 현재 알파 단계이며 잠재적인 변화가 예상됩니다
사용 사례 시나리오
이 라이브러리는 다음과 같은 시나리오에서 특히 유용합니다.
- 단일 인스턴스로 클라우드 기능이 있습니다
- 중복 Firestore 읽기를 줄이고 싶은 경우
- 최소한의 구성으로 간단한 캐싱 메커니즘을 찾고 있습니다
잠재적 이점
- Firestore 읽기 작업 감소
- 반복적인 데이터 액세스에 대한 약간의 성능 개선
- 단순화된 캐싱 로직
제한사항
- 다중 인스턴스 배포에는 적합하지 않습니다
- 캐시는 일시적이며 콜드 스타트 기능으로 재설정됩니다
- 기본 캐싱 전략으로 제한됨
참고: 이 라이브러리는 Firebase Cloud Functions의 특정 캐싱 요구 사항을 해결합니다. 특정 사용 사례에 대한 적합성을 평가하세요.
위 내용은 Firebase Cloud Functions에서 Firestore 캐싱 최적화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

웹 개발에서 JavaScript의 주요 용도에는 클라이언트 상호 작용, 양식 검증 및 비동기 통신이 포함됩니다. 1) DOM 운영을 통한 동적 컨텐츠 업데이트 및 사용자 상호 작용; 2) 사용자가 사용자 경험을 향상시키기 위해 데이터를 제출하기 전에 클라이언트 확인이 수행됩니다. 3) 서버와의 진실한 통신은 Ajax 기술을 통해 달성됩니다.

실제 세계에서 JavaScript의 응용 프로그램에는 프론트 엔드 및 백엔드 개발이 포함됩니다. 1) DOM 운영 및 이벤트 처리와 관련된 TODO 목록 응용 프로그램을 구축하여 프론트 엔드 애플리케이션을 표시합니다. 2) Node.js를 통해 RESTFULAPI를 구축하고 Express를 통해 백엔드 응용 프로그램을 시연하십시오.

보다 효율적인 코드를 작성하고 성능 병목 현상 및 최적화 전략을 이해하는 데 도움이되기 때문에 JavaScript 엔진이 내부적으로 작동하는 방식을 이해하는 것은 개발자에게 중요합니다. 1) 엔진의 워크 플로에는 구문 분석, 컴파일 및 실행; 2) 실행 프로세스 중에 엔진은 인라인 캐시 및 숨겨진 클래스와 같은 동적 최적화를 수행합니다. 3) 모범 사례에는 글로벌 변수를 피하고 루프 최적화, Const 및 Lets 사용 및 과도한 폐쇄 사용을 피하는 것이 포함됩니다.

개발 환경에서 Python과 JavaScript의 선택이 모두 중요합니다. 1) Python의 개발 환경에는 Pycharm, Jupyternotebook 및 Anaconda가 포함되어 있으며 데이터 과학 및 빠른 프로토 타이핑에 적합합니다. 2) JavaScript의 개발 환경에는 Node.js, VScode 및 Webpack이 포함되어 있으며 프론트 엔드 및 백엔드 개발에 적합합니다. 프로젝트 요구에 따라 올바른 도구를 선택하면 개발 효율성과 프로젝트 성공률이 향상 될 수 있습니다.

C와 C는 주로 통역사와 JIT 컴파일러를 구현하는 데 사용되는 JavaScript 엔진에서 중요한 역할을합니다. 1) C는 JavaScript 소스 코드를 구문 분석하고 추상 구문 트리를 생성하는 데 사용됩니다. 2) C는 바이트 코드 생성 및 실행을 담당합니다. 3) C는 JIT 컴파일러를 구현하고 런타임에 핫스팟 코드를 최적화하고 컴파일하며 JavaScript의 실행 효율을 크게 향상시킵니다.

Python은 데이터 과학 및 자동화에 더 적합한 반면 JavaScript는 프론트 엔드 및 풀 스택 개발에 더 적합합니다. 1. Python은 데이터 처리 및 모델링을 위해 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터 과학 및 기계 학습에서 잘 수행됩니다. 2. 파이썬은 간결하고 자동화 및 스크립팅이 효율적입니다. 3. JavaScript는 프론트 엔드 개발에 없어서는 안될 것이며 동적 웹 페이지 및 단일 페이지 응용 프로그램을 구축하는 데 사용됩니다. 4. JavaScript는 Node.js를 통해 백엔드 개발에 역할을하며 전체 스택 개발을 지원합니다.

JavaScript는 웹 사이트, 모바일 응용 프로그램, 데스크탑 응용 프로그램 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 사이트 개발에서 JavaScript는 HTML 및 CSS와 함께 DOM을 운영하여 동적 효과를 달성하고 jQuery 및 React와 같은 프레임 워크를 지원합니다. 2) 반응 및 이온 성을 통해 JavaScript는 크로스 플랫폼 모바일 애플리케이션을 개발하는 데 사용됩니다. 3) 전자 프레임 워크를 사용하면 JavaScript가 데스크탑 애플리케이션을 구축 할 수 있습니다. 4) node.js는 JavaScript가 서버 측에서 실행되도록하고 동시 요청이 높은 높은 요청을 지원합니다.
