Переосмысление устаревшего приложения для обновлений в реальном времени из файловой системы

Переосмысление устаревшего приложения для обновлений в реальном времени из файловой системы
Переосмысление устаревшего приложения для обновлений в реальном времени из файловой системы - mostafa_meraji @ Unsplash

Revamp legacy application for real-time updates from file system. Backend is Java-based with an in-memory cache of 7 days, while frontend is react-based. APIs query data every 30 sec for browser refresh.

Переосмысление устаревшего приложения для получения обновлений в реальном времени из файловой системы

Если ваше устаревшее приложение требует обновлений в реальном времени из файловой системы, тогда вам необходимо совершить его переосмысление и сделать ряд изменений. Приложение имеет Java-основу на бэкенде с кэшем в памяти, который хранит данные в течение 7 дней, а фронтенд разработан на React. АПИ-запросы выполняются каждые 30 секунд для обновления данных в браузере.

Переосмысление бэкенда

Первым этапом является переосмысление бэкенда, разработанного на Java. Для обновлений данных в реальном времени необходимо использовать механизм мониторинга изменений в файловой системе. Для этого вы можете использовать библиотеку, такую как Apache Commons IO, чтобы следить за изменениями в определенных файлах или папках. При обнаружении изменений в файловой системе, вы должны обновить ваши данные и сохранить их в кэше в памяти.

Использование встроенного кэша в памяти

Ваше приложение уже использует кэш в памяти, чтобы улучшить производительность. Однако, для обновлений в реальном времени, возможно, потребуется настроить кэш таким образом, чтобы данные обновлялись автоматически при обнаружении изменений в файловой системе. Вы можете использовать механизмы событий, предоставляемые вашим кэшем, для автоматического обновления данных в реальном времени.

Обновление фронтенда на React

Фронтенд вашего приложения разработан на React, что является отличным выбором для реализации динамических обновлений в браузере. Вы можете использовать библиотеки, такие как Axios или интегрированный fetch, для отправки запросов к вашим бэкенд API каждые 30 секунд. Полученные данные могут быть динамически обновлены на вашем пользовательском интерфейсе с использованием состояний и компонентов React.

Путешествие в реальное время

Теперь, когда бэкенд и фронтенд вашего приложения переосмыслены, вы можете наслаждаться путешествием в мир реального времени. Ваши данные будут обновляться автоматически при изменении файловой системы, и пользователи смогут видеть обновленные данные каждые 30 секунд без необходимости вручную обновлять страницу. Это улучшит пользовательский опыт и обеспечит более актуальную информацию для вашего приложения.

Вывод

Переосмысление устаревшего приложения для получения обновлений в реальном времени из файловой системы может быть вызовом, но это важный шаг для обеспечения актуальных данных и лучшего пользовательского опыта. Правильное использование механизмов мониторинга файловой системы, кэша в памяти и инструментов фронтенда, таких как React, позволит вам обновлять данные автоматически и динамически в браузере, что является ключевым требованием современных приложений.


LetsCodeIt, 13 августа 2023 г., 23:44

Похожие посты

Разработка обработки заданий для API: эффективное расширение и руководствоХранение и анализ данных временных рядов с MongoDB: руководство для разработчиковХранение временных меток в MongoDB для быстрого доступа и экономии местаТермин мастер-слейв в архитектуре программного обеспечения, схеме базы данных и системах репликацииРазгонить высокочастотные сообщения к клиентам через Интернет: REST, SOAP, WebSub - выбор наилучшего подходаУзнайте, может ли скомпилированный код Python конкурировать с C++ в скорости выполнения. Различия в производительностиEffektivnost proverki unikalnosti na bolshikh naborakh dannykh putem hashirovaniya znachenii - SEO-заголовок для статьиSEO-заголовок: Как найти свободное время для бронирования номеров и услуг в отеляхПодсчет операций в CPU и эффективность алгоритма: почему это разные вещиБольшая О нотация и оценка эффективности алгоритмаОптимизация кода: эксперименты и измерение времени выполненияПознакомьтесь с оптимизацией оборудования при сборке из исходных кодов. Узнайте, как определить преимущества и риски и выбрать оптимизации