Привет всем! Часто вижу тут обсуждение Яндекс.35, особенно по части API. Сам ковыряюсь в нем уже не первый год, и, честно говоря, сталкивался с ситуациями, когда запросы тормозят не по-детски. Особенно это критично, когда работаешь с большими объемами данных или в реальном времени. Так вот, решил поделиться парой фишек, которые лично мне помогли ускорить взаимодействие с сервисами. Надеюсь, кому-то пригодится.

• Пакетная обработка (Batching): Это, наверное, самое очевидное, но не все им пользуются. Вместо того чтобы слать 100 мелких запросов, лучше объединить их в один большой. Например, если вам нужно получить информацию по нескольким объектам, используйте эндпоинт для пакетных запросов. Это значительно снижает накладные расходы на установку соединения и обработку каждого отдельного запроса. Технически, это как вместо 100 отдельных звонков сделать один длинный телефонный разговор.
• Использование фильтров и параметров: Многие сервисы Яндекс.35 позволяют максимально точно указывать, какие данные вам нужны. Не берите лишнего! Если вам нужен только заголовок и ID, не запрашивайте полное описание, дату создания и автора, если они вам не требуются. Чем меньше данных передается туда-обратно, тем быстрее ответ. Читайте документацию, там часто есть примеры оптимального использования
• Кэширование на стороне клиента: Это уже более продвинутая техника. Если одни и те же данные запрашиваются многократно, имеет смысл их закэшировать у себя. Перед тем как делать запрос к API, проверьте, нет ли нужной информации в вашем локальном кэше. Учитывайте, конечно, время жизни данных и насколько они могут устареть. Для статических данных это вообще идеальный вариант.
• Обработка ошибок и ретраи: Иногда API может вернуть ошибку (например, временные проблемы с сервером, 5xx ошибки). Вместо того чтобы сразу паниковать, внедрите механизм повторных попыток (retries) с экспоненциальной задержкой. Это может решить проблему без вашего вмешательства. Но тут главное — не переусердствовать, чтобы не создать еще большую нагрузку.

Короче, главное — не лениться копаться в документации и тестировать разные подходы. Часто даже небольшие изменения могут дать ощутимый прирост производительности.