前一篇 (https://www.facebook.com/kewang.information/posts/2241503749459320) 提到了 Autocomplete 的實作方式，但仍然有許多可以調整的地方，像是如何加大 throughput、帶額外資料...等，下面就來分享一下小編的作法。
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## 1. 減少傳輸量
因為 Autocomplete 的操作行為是使用者每打一個字，就要傳給 server，server 再回傳使用者一些 candidate。所以減少傳輸量是最先要處理的事情，要不然資料量太大傳輸慢會影響前端使用體驗。最簡單的作法就是改變原本回傳的 JSON 格式，如下所示：
### 調整前
[
{"id": 123, "candidate": "taipei"},
{"id": 456, "candidate": "taiwan"},
{"id": 789, "candidate": "tall"}
]
### 調整後
["123%taipei","456%taiwan","789%tall"]
前端拿到資料後自己再用 split 的方式分割字串，實測下來大概可以減少 40% 的資料量。
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## 2. 減少傳輸量
沒錯！第二點也是減少傳輸量，將準備要回傳的資料用 gzip 壓縮後再回傳。
以 expressjs 本身建議的 compression 套件來說，實測下來發揮不了什麼作用。因為 compression 套件預設為資料量大於 1kb 才會做壓縮，而目前的資料已經是小於 1kb 了，所以沒做任何壓縮就直接回傳。
另外還發現加了 compression 套件之後，以目前開的 heroku 機器來說，回應時間會加上 5-10ms 左右。不過現在服務還沒上線，沒有使用量都不準，等上線之後再來觀察看看好了。
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## 3. 減少使用者打 server 的次數
前端可以在輸入一個字元的時候不要送 request 給 server，因為經驗法則，使用者應該至少會打兩個字元之後，Autocomplete 回應給使用者 candidate，這樣對 UX 上應該會比較好吧 (小編不專業分析 XD)。不止可以降低 server 的 loading，也可以減少存入 Redis 的資料量。
但這會牽涉到 CJK 與 non-CJK 的處理方式，這就還要再看看如何處理比較好。
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## 4. 減少使用者打 server 的次數
沒錯！又是減少次數。client 可以在 server 回傳資料的時候，將資料暫存在 client 的記憶體內。因為常會有輸入相同文字的時候，這時就可以直接從 client 的記憶體取出資料，就不用打到 server 了。
但這個使用方式比較不好處理，需視情境而定。若是 Redis 的資料常常在變動，那這個方式會造成取不回最新的資料。或許可以在 client 放個 LRU cache 來做處理。
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## 5. 減少使用者打 server 的次數
又是我 XDDD！這次是要 server 幫忙，當 client 重複輸入相同 keyword 時，client 會帶 If-None-Match 的 header 給 server，server 會檢查這串值是否已經有打過了，如果打過就回 client 304，表示資料沒變動，可以直接用 client 本身的資料。
這在之前的 JCConf 有分享 (https://www.facebook.com/kewang.information/posts/2192127034396992) 過，大家可以回去翻一下。
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## 6. 減少 Redis 的資料量
西方國家所用的拉丁字母除了大家常用的 26 個英文字母外，也常會有一些包括重音之類的字母。像是 a 及 á 之類的，這個在搜尋的時候不會太影響，JavaScript 可以利用 String.normalize('NFD') 把 á 轉換成 aˊ，最後再將 ˊ 取代為空字串 (https://stackoverflow.com/a/37511463/939212)，Redis 裡面只要存 a 就好，這樣可以節省不少資料量。
當然還有將大寫轉為小寫、trim 掉頭尾空白這幾種做法，也都可以省下不少資料量。
至於 CJK 的話，再說吧 XDDD
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## 7. 存入 metadata
如果這個 Autocomplete 只是單純選擇 candidate 之後做搜尋，那可以不用存 metadata 進去。但有些功能其實是要把 candidate 回傳給 client 時，也帶一些 metadata 給 client 做其他運用，最常見的應該就是帶 id 這類 metadata 了。
最簡單的作法就是在存入 candidate 的時候，直接把要存的 metadata 帶在字尾，如下所示：
1. t
2. ta
3. tai
4. taiw
5. taiwa
6. taiwan
7. taiwan*123
把 123 放在 taiwan 後面，在取出 candidate 的時候再利用 split 的方式把 taiwan 跟 123 分別取出就可以了。
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總結上面的幾種方式，目前小編這裡用到了 1, 2, 5, 6, 7 共五種，效果還不錯，就等上線再來看看實戰結果囉。
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