app优化之流量节省

前言：“客户端上传时间戳”的玩法，你玩过么？一起聊聊时间戳的奇技淫巧！，其实这个类似于数据版本号的东西。

缘起：无线时代，流量敏感。APP在登录后，往往要向服务器同步非常多的数据，很费流量，技术上有没有节省流量的方法呢？这是本文要讨论的问题。

问题一：APP登录时需要拉取什么数据？
答：APP登陆时，一般要拉取两类数据，一类是“id列表型数据”，一类是“信息详情型数据”，以微信为例，需要拉取
（1）好友列表List<user-id>，即所有好友的id（id+name）
user_frined{uid, friend-uid, friend-name}
（2）群组列表List<group-id>，即所有加入群的id（id+name）
（3）群友列表Map<group-id, List<group-user-id>>，所有群友的id（id+name）
（4）好友详情Map<user-id, User>，所有好友的详情（昵称，备注，标签，地区，相册等）
user{uid, nick-name, memo, locate, tag}
（5）群组详情Map<group-id, Group>，所有群组的详情（二维码，公告，是否免打扰等）
（6）群友详情Map<group-id, Map<user-id, User>>，所有群友的详情（昵称，备注，标签，地区，相册等）
（7）其他，例如离线消息…

问题二：能不能在登录的过程中不拉取这些数据，而在登录后拉取？
答：如果登录时不拉取，登陆后刷好友列表，刷群列表，群成员会很慢。
如果登录时拉取，登陆过程可能会很慢（微信的“大月亮背景”要等多长时间？QQ登录要等30s？）。
为了保证登录后的体验，一般是在登录过程中拉取。

问题三：能不能直接复用客户端本地的数据？
答：不能直接复用客户端本地的数据，因为不能确保本地的数据是最新的。

核心问题：每次登录都需要拉取，太费流量了，有没有优化方法？
答：常用优化方法有两种
（1）延迟拉取，按需拉取
（2）时间戳

问题五：延迟拉取，按需拉取为什么有效？为什么能够减少拉取流量？
答：用户在使用APP的过程中，有些数据是一定会使用到的，有些数据是不一定会使用到的。对于一定会使用到的数据，登录时拉取可以提升后续用户体验。对于不一定会使用到的数据，登录时拉取可能浪费流量，这些数据如果进行“延迟拉取”，可以节省流量。

问题六：哪些数据不登录后不一定会使用，可以延迟拉取？
答：这个问题的答案和业务紧密相关，以微信为例
一定会使用到的数据：好友列表（主页面要展示user-name），群组列表（主界面要展示group-name）
不一定会使用到的数据：好友详情，群组详情，群友列表，群友详情
故，对于微信，登录时只需要拉取好友列表（id+name）与群组列表（id+name）即可，而其他数据，等用户真正点击和使用时再拉取即可，这样就可以大大减少拉取流量。

问题七：时间戳为什么有效？为什么能够减少拉取流量？
答：本地数据不能直接使用的原因是，不确定数据是否最新，拉取服务器时间戳与本地时间戳进行比对，如果本地是最新的数据，就能避免重新拉取。id列表数据的变化频度是比较低的（增加id，减少id），时间戳机制非常的有效。

问题八：加入时间戳机制后，数据拉取流程有什么变化？
答：假设有100个好友，以好友详情数据的拉取为例，没有时间戳之前，直接向服务器拉取这100个好友的详情数据。
在有了时间戳之后，数据拉取流程变为：
（1）先拉取100个好友的时间戳
（2）客户端将100个好友的时间戳与本地时间戳对比，找出差异，假设有10个好友的信息发生了变化，时间戳改变了
（3）拉取10个有变化的好友的信息
优点是：大大减少了数据传输量（由拉取100个好友，降低到拉取10个好友）
缺点是：增加了一次网络交互（原来直接拉取，现在需要分别拉取时间戳与差异数据）

问题九：使用时间戳的同时，能否降低网络交互次数呢？
答：可以！
客户端对时间戳的使用，往往采取“客户端拉取时间戳”+“客户端比对时间戳”+“客户端再次拉取差异数据”的方式进行，“时间戳比对”的的CPU计算发生在客户端，其实，这个计算可以转嫁到服务器，步骤为：
（1）客户端上传100个好友的时间戳
（2）服务端收到客户端上传的时间戳，与最新时间戳对比，找出差异，假设有10个好友的信息发生了变化，服务端可以直接将有差异的10个好友的数据返回
优点是：客户端减少了一次网络请求
缺点是：比对时间戳差异的CPU计算由“端”转嫁到了“云”

问题十：你怎么知道微信是这么做的？
答：我不知道微信是怎么做的，微信比较出名，所以标题党了一把，抱歉。“客户端上传时间戳”的方法，58帮帮APP是这么做的，希望对业界同仁有启示作用。

转自：http://www.habadog.com/2015/10/23/wechat-use-less-data/