1. 分页处理
- 原理：通过设置
from 和 size 参数来分批获取任务列表，避免一次性加载大量数据。例如，每次请求获取100个任务，减少单次请求的数据量。
- 示例：在Elasticsearch的请求中添加参数
?from=0&size=100，表示从第0个任务开始，获取100个任务。
2. 缓存机制
- 原理：对于频繁查询的任务列表，可以在应用层设置缓存。当缓存中有对应数据时，直接返回缓存结果，减少对Elasticsearch的请求次数。缓存可以设置过期时间，以保证数据的实时性。
- 示例：使用Redis作为缓存，将任务列表数据存入Redis，每次查询先检查Redis中是否有数据，如果有则直接返回。
3. 异步处理
- 原理：将任务列表的获取操作放到异步线程中执行，避免阻塞主线程。这样，在获取任务列表的同时，应用可以继续处理其他业务逻辑。
- 示例：在Java中，可以使用
CompletableFuture 来实现异步获取任务列表，代码如下：
CompletableFuture<List<Task>> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
// 这里执行获取任务列表的逻辑
return elasticsearchClient.getTasks();
});
// 主线程可以继续执行其他操作
// 最后获取异步执行的结果
List<Task> tasks = future.get();
4. 索引优化
- 原理：确保任务相关的索引结构合理，对经常用于查询过滤的字段创建合适的索引。例如，如果任务列表经常根据任务状态过滤，那么对任务状态字段创建索引可以提高查询效率。
- 示例：在Elasticsearch的映射配置中，对任务状态字段设置
index: true 来创建索引。
5. 减少不必要字段
- 原理：在查询任务列表时，只选择需要展示的字段，避免返回大量不必要的数据。这样可以减少网络传输和数据处理的开销。
- 示例：在Elasticsearch的查询中，使用
_source 参数指定需要返回的字段，如 ?_source=task_id,task_status，只返回任务ID和任务状态字段。
