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एक सिंगल पेज एप्लिकेशन में, क्या मुझे क्लाइंट या सर्वर पर प्रोसेसिंग करनी चाहिए?
27 दिसंबर 2015 • 2 मिनट पढ़ना
सिंगल पेज एप्लिकेशन (SPA) की एक बिक्रय बिंदु परंपरागत रूप से सर्वर पर की जाने वाली कार्य को क्लाइंट पर स्थानांतरित करना था। मुझे लगता है कि SPA ने इस वादे को पूरा किया है।
हालांकि, यह सब कुछ सुखद नहीं है। क्लाइंट को बहुत अधिक काम देने के लिए उत्साही होना आसान है। हम अक्सर भूल जाते हैं कि हम क्लाइंट के वातावरण को नियंत्रित नहीं कर सकते — क्लाइंट दस साल पुरानी मशीन से लेकर नवीनतम स्मार्टफोन तक कुछ भी हो सकता है जिसके पास विभिन्न इंटरनेट गति तक पहुंच है। एकमात्र चीज जिस पर हम भरोसा कर सकते हैं वह है उपयोगकर्ता हमारी साइट को ब्राउज़र में देख रहा है।
प्रोसेसिंग
मेरे अनुभव में, गहन प्रोसेसिंग और डेटा जिसे सर्वर और क्लाइंट के बीच सामंजस्य की आवश्यकता है, जैसे तारीख रूपांतरण या डेटा जिसे सटीक गणना की आवश्यकता है, जैसे पैसा, सर्वर-साइड रेंडरिंग के प्रमुख उम्मीदवार हैं।
पेजिंग
क्लाइंट पर किया जाने वाला एक सामान्य कार्य पेजिंग है। छोटे डेटासेट के साथ यह बहुत अच्छी तरह से काम करता है; हालांकि, छोटे डेटासेट कभी छोटे नहीं रहते। जैसे-जैसे डेटा बढ़ता है, एप्लिकेशन धीमा हो जाता है और अंततः प्रतिक्रियाहीन हो जाता है। दुर्भाग्य से, आप नहीं जानते कि यह हो रहा है क्योंकि यह क्लाइंट पर है और इससे भी बदतर यह सभी क्लाइंट पर नहीं होता है जिससे समस्या निवारण करना मुश्किल हो जाता है।
पेजिंग को क्लाइंट से सर्वर पर स्थानांतरित करने से क्लाइंट पर पेजिंग से संबंधित प्रदर्शन समस्याओं को कम किया जा सकेगा। आप सोच रहे होंगे, “लेकिन अब मैं बहुत सारे API कॉल कर रहा हूं। इतने सारे API कॉल करना इष्टतम नहीं लगता है।” सच है, ऐसा लगता है, लेकिन आप आश्चर्यचकित होंगे कि आपका डेटा सर्वर से कितनी तेजी से वापस आता है। और सबसे अच्छा हिस्सा? आप सर्वर को नियंत्रित करते हैं और आवश्यकतानुसार क्षमता बढ़ा सकते हैं।
दिन के अंत में, आप उपयोगकर्ता को एक समृद्ध प्रतिक्रियाशील अनुभव प्रदान करना चाहते हैं और कभी-कभी यह सर्वर को भारी काम करने देना है।
सारांश
संक्षेप में, जब संभव हो तो हम काम को क्लाइंट पर स्थानांतरित करना चाहते हैं, लेकिन ऐसा करने से हम जल्दी ही क्लाइंट को अभिभूत कर सकते हैं। पेजिंग और गहन प्रोसेसिंग जैसे कठिन कार्यों को सर्वर पर रखने से हम क्लाइंट को अभिभूत होने से बचा सकते हैं।
लेखक: Chuck Conway एक AI इंजीनियर हैं जिनके पास सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग का लगभग 30 साल का अनुभव है। वह व्यावहारिक AI सिस्टम बनाते हैं—कंटेंट पाइपलाइन, इंफ्रास्ट्रक्चर एजेंट, और ऐसे टूल जो वास्तविक समस्याओं को हल करते हैं—और अपनी सीख को साझा करते हैं। सोशल मीडिया पर उनसे जुड़ें: X (@chuckconway) या YouTube और SubStack पर उनसे मिलें।