30、分布式数据处理：限制响应与代理数据交换策略

分布式数据处理：限制响应与代理数据交换策略

在分布式数据处理中，我们常常会遇到诸多挑战，比如如何有效处理大规模数据响应，以及在部分数据编辑时确保数据完整性。下面将详细探讨相关的问题、解决方案及示例。

1. 避免本地资源存储远程属性值

通常情况下，使用本地资源保存远程资源属性值并非明智之举。因为远程属性值可能会发生变化，而本地服务却无法及时知晓这些更新。随着时间推移，本地数据存储可能会包含“损坏”关联的资源，即关联键 URL 返回 4xx 或 5xx 状态。若有必要（如回收空间），可以创建一个作业或脚本，遍历本地数据存储，移除那些不再与远程关联的本地记录。不过，保留本地数据往往也很重要（如保存完整历史记录），此时本地服务应忽略关联，或用本地默认值（如“不再可用”）替换相关值。

2. 限制大规模响应

对于流量大且内容多的数据服务，限制响应大小是支持 API 客户端大规模使用的有效方法。若不控制从大型数据集查询返回的数据大小和数量，很容易使数据服务陷入困境，甚至影响依赖该服务的其他服务。

2.1 问题提出

• 如何确保以数据为中心的服务在数据集增长时，查询响应仍能保持及时响应？
• 对返回的数据集合大小，常见的控制方法有哪些？
• 何时对大型数据集的返回结果施加限制至关重要？

2.2 解决方案

为确保以数据为中心的服务接口在数据集增长时不出现性能问题，最佳方法是限制 HTTP 响应中返回的记录数量。具体做法是为所有数据查询设置（并正确记录）默认的最大记录值。即便后端数据服务尚未对响应集合设置限制，也应在 API