Tối ưu API đối tác bằng Caching: Bí kíp giảm chi phí, tăng tốc độ!

Tưởng tượng bạn đang xây một ứng dụng đặt vé xe khách, hào hứng tích hợp API từ một đối tác để lấy thông tin vé, điểm đi/đến, hay dịch vụ đi kèm. Nhưng rồi... bùm! API đối tác phản hồi chậm như rùa, mỗi request mất 3 giây, chưa kể chi phí tính theo lượt gọi khiến ví tiền của bạn "khóc thét". Nếu phải gọi hàng chục API để hiển thị danh sách vé cho khách hàng, người dùng có thể bỏ đi vì chờ đợi quá lâu, còn bạn thì đau đầu vì hóa đơn từ nhà cung cấp.

Đừng lo! Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ cách dùng caching như một "vũ khí bí mật" để giảm tải, tiết kiệm chi phí, và tăng tốc hệ thống. Tôi sẽ lấy ví dụ từ một dự án thực tế (đã được chỉnh sửa để bảo mật) về tích hợp dịch vụ đặt vé vận tải, kết hợp một chút concurrency trong Golang để làm mọi thứ mượt mà hơn. Hãy cùng khám phá nhé!

I. Ứng dụng quản lý vé: Những gì người dùng mong đợi

Hãy hình dung một giao diện thân thiện: khách hàng đăng nhập và thấy danh sách vé của mình, hoặc click vào một vé để xem chi tiết. Cụ thể:

1. Danh sách vé theo người dùng

• Mã đặt chỗ và hạng vé: Ví dụ, "Vé VIP" hay "Vé thường".
• Điểm đi/đến: Từ Hà Nội đến Sài Gòn, hay Đà Nẵng đến Huế.
• Thời gian dự kiến: Khởi hành 8h sáng, đến nơi 6h tối.
• Trạng thái thanh toán: Đã thanh toán hay còn "nợ"?

2. Chi tiết một vé

Khi click vào một vé, khách hàng muốn thấy:

• Điểm đi/đến chi tiết: Bến xe Giáp Bát, ga Sài Gòn.
• Chỗ ngồi: Ghế 12A, giá 500k, gần cửa sổ.
• Thông tin hành khách: Tên, số điện thoại.
• Dịch vụ đi kèm: Có mua bảo hiểm hay combo nước uống không?
• Thanh toán: Đã trả bằng thẻ hay ví điện tử?
• Phương tiện: Xe 16 chỗ Ford, biển số 29A-12345.

II. API đối tác: Nghe hay nhưng... đau đầu!

Nhà cung cấp cung cấp một bộ API để lấy dữ liệu, nhưng có vài "cái bẫy":

• Tính phí theo request: Mỗi lần gọi API là ví tiền lại "run rẩy".
• Thời gian phản hồi: Mỗi request mất ~3 giây, chậm như xe buýt giờ cao điểm.

Danh sách API bao gồm:

1. Lấy danh sách mã đặt chỗ: Mã vé, hạng vé, điểm đi/đến, thời gian.
2. Chi tiết thanh toán: Số tiền, phương thức thanh toán.
3. Chi tiết chỗ ngồi: Số ghế, giá, đặc điểm (gần cửa sổ, gần lối đi...).
4. Dịch vụ đi kèm: Bảo hiểm, nước uống, khăn lạnh.
5. Thông tin bến/ga: Tên bến, địa chỉ.
6. Thông tin phương tiện: Loại xe, biển số.
7. Chi tiết mã đặt chỗ: Gộp thông tin chỗ ngồi, điểm đi/đến, thời gian.

Vấn đề lớn: API 1 thì thiếu mất trạng thái thanh toán theo yêu cầu; API 7 thì thiếu đủ thứ từ loại phương tiện, chi tiết chỗ ngồi, dịch vụ,...vậy là ta phải gọi nhiều API để đáp ứng được yêu cầu nghiệp vụ, nếu gọi API tuần tự, thời gian chờ lâu kinh khủng, còn chi phí thì tăng chóng mặt vì số lượng request khổng lồ.

III. Nỗi đau thực tế: Chậm, tốn kém, và người dùng "bốc khói"

1. Hiển thị danh sách vé

Để lấy danh sách vé của một khách hàng:

• Gọi API II.1 để lấy danh sách mã đặt chỗ.
• Với mỗi mã vé, gọi thêm API II.7 (chi tiết vé) và II.2 (thanh toán) để lấy số chặng dừng và trạng thái.

Tính toán:

• Giả sử khách có 10 vé, thời gian tuần tự là:
  3 giây (API II.1) + 10 × (3 giây (II.7) + 3 giây (II.2)) = 63 giây.
  63 giây để load danh sách vé? Khách hàng sẽ rời app trước khi bạn kịp nói "xin lỗi"!

Giải pháp ban đầu: Dùng concurrency trong Golang. Sau khi lấy danh sách mã vé, tôi gọi đồng thời API II.7 và II.2 bằng goroutines. Kết quả? Thời gian giảm xuống còn ~6 giây (3 giây cho II.1 + 3 giây cho các request song song).

Nhưng... số lượng request vẫn không giảm, nghĩa là chi phí vẫn cao. Cần một giải pháp "đỉnh cao" hơn!

2. Chi tiết mã vé

Để hiển thị chi tiết một vé, hệ thống phải gọi gần hết các API từ II.1 đến II.7. Với mỗi API mất 3 giây, thời gian tuần tự lên đến 21 giây! Dù concurrency giúp giảm thời gian, chi phí vẫn là vấn đề lớn.

IV. Caching: "Siêu nhân" giải cứu tốc độ và chi phí

1. Phân tích dữ liệu: Cơ hội vàng cho caching

Sau khi "mổ xẻ" dữ liệu, tôi phát hiện:

• Dữ liệu tĩnh (ít thay đổi):
  • Chỉ có ~50 bến/ga (như Bến xe Giáp Bát, Bến xe Miền Đông).
  • ~15 loại phương tiện (xe 16 chỗ, 29 chỗ...).
  • Chỗ ngồi: Chỉ vài hạng ghế (VIP, thường) giống nhau cho cùng loại xe.
  • Dịch vụ đi kèm: Bảo hiểm, nước uống... không đổi.
• Dữ liệu thay đổi ít:
  • Thông tin hành khách: Có thể cập nhật, nhưng hiếm.
  • Thanh toán: Chỉ thay đổi khi khách hủy vé, mua thêm dịch vụ.
• Dữ liệu lịch sử: Vé hết hạn hoặc đang trong hành trình là bất biến.

2. Công nghệ hỗ trợ

• SQL: Lưu trữ lâu dài, đảm bảo dữ liệu an toàn như két sắt ngân hàng.
• MongoDB: Lưu dạng document, đọc nhanh như lật một cuốn sổ tay.
• Redis: Cache siêu tốc, như một "tủ lạnh" chứa sẵn đồ ăn để lấy ngay khi cần.

3. Giải pháp caching: Tăng tốc, giảm chi phí

a. Tải trước dữ liệu tĩnh

• Khi backend khởi động, tải dữ liệu tĩnh (bến/ga, phương tiện, hạng ghế...) từ SQL:
  • Nếu SQL có sẵn, đưa vào Redis để truy cập nhanh.
  • Nếu SQL chưa có, gọi API đối tác, lưu vào SQL và Redis.
  • Lưu theo ID đặc trưng: Ví dụ, mã ga "HN", phương tiện "FORD16-12345".
• Kết quả: Hệ thống dùng cache trong Redis để trả dữ liệu ngay lập tức, không cần gọi API đối tác. Nếu Redis "hắt hơi" (bị xóa cache), SQL vẫn là "trụ cột" để khôi phục.

b. Preload danh sách vé

• Khi khách đăng nhập, frontend gửi yêu cầu để backend preload danh sách vé:
  • Gọi API II.1 để lấy mã vé, sử dụng Concurrency của Golang trong trường hợp khách hàng có nhiều vé.
  • Sử dụng Concurrency của Golang kết hợp với dữ liệu tĩnh trong Redis, mapping và trả về frontend.
  • Lưu dữ liệu vào SQL (lâu dài) và MongoDB (đọc nhanh), dùng mã vé làm ID.
• Kết quả: Dữ liệu sẵn sàng trước khi khách cần, như một ly cà phê được pha sẵn khi bạn vừa bước vào quán.

c. Hiển thị danh sách vé

• Khi khách vào chức năng Quản lý vé, lấy dữ liệu từ MongoDB. Nếu chưa có, gọi lại bước (b) để cập nhật.
• Kết quả: Tốc độ phản hồi nhanh như chớp, khách hàng hài lòng.

d. Xử lý thay đổi

• Khi khách thanh toán, sửa thông tin, hoặc mua dịch vụ:
  • Cập nhật cache bằng cách gọi lại bước (b).
• Mẹo: Dùng invalidate cache thông minh để chỉ xóa phần dữ liệu bị ảnh hưởng, như lau một góc bàn thay vì dọn cả căn phòng.

4. Mở rộng và lưu ý

• Refresh chủ động: Tạo job định kỳ để kiểm tra và cập nhật cache cũng như Mongo và SQL, như một "người quản gia" dọn dẹp nhà cửa.
• Quyền admin: Cho admin nút "xóa cache" hoặc "cập nhật" khi cần xử lý sự cố.
• MongoDB:
  • Dùng Capped Collection và TTL Index để tự động xóa dữ liệu cũ, giữ MongoDB gọn gàng như một chiếc vali vừa đủ đồ.
• Redis:
  • Nếu dữ liệu lớn, cân nhắc thuật toán LRU (xóa dữ liệu ít dùng) hoặc LFU (xóa dữ liệu ít truy cập).
  • Dùng snapshot để lưu cache lâu dài, như ghi nhật ký để không mất dữ liệu.
  • Nếu hệ thống đơn giản, thử dùng hashmap với atomic trong Golang thay Redis, như giữ một danh sách liên lạc trong túi áo.

V. Kết luận

Caching không chỉ là một kỹ thuật – nó là "phép màu" giúp hệ thống của bạn nhanh hơn, rẻ hơn, và khiến người dùng mỉm cười. Bằng cách lưu dữ liệu tĩnh vào Redis, preload danh sách vé vào MongoDB, và giữ dữ liệu bền vững trong SQL, chúng ta đã biến một hệ thống chậm chạp, tốn kém thành một cỗ máy mượt mà. Kết hợp với concurrency trong Golang, bạn không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giảm hóa đơn từ nhà cung cấp xuống mức tối thiểu.

Hãy tưởng tượng khách hàng của bạn lướt danh sách vé nhanh như lật một cuốn tạp chí, trong khi bạn tiết kiệm được hàng tá chi phí và thời gian. Giải pháp này không chỉ hữu ích cho hệ thống đặt vé mà còn là bài học cho bất kỳ dự án nào tích hợp API đối tác. Vậy còn chờ gì? Hãy thử áp dụng caching và concurrency ngay hôm nay để hệ thống của bạn "bay cao"!

VI. Từ khóa

• Golang: Ngôn ngữ siêu nhanh cho xử lý đồng thời.
• Caching (LRU, LFU): Bí kíp giảm request, tăng tốc độ.
• Concurrency: Như một đội xe buýt chạy song song.
• Hashmap + atomic: Caching đơn giản, hiệu quả trong Golang.
• MongoDB (Capped Collection, TTL Index): Đọc nhanh, gọn nhẹ.