మీ Shopify Flow వర్క్‌ఫ్లోలను ఆప్టిమైజ్ చేయడం
మీరు వర్క్‌ఫ్లోను రూపొందించినప్పుడు, అది వీలైనంత సమర్థవంతంగా రన్ అవుతుందని మీరు నిర్ధారించుకోవాలి. ఈ డాక్యుమెంట్ మీ వర్క్‌ఫ్లోలు థ్రోటల్ చేయబడటానికి లేదా API పరిమితులు ముగిసిపోవడానికి కారణమయ్యే సందర్భాలను, అలాగే ఆ సమస్యలను ఎలా పరిష్కరించాలి లేదా ప్రత్యామ్నాయ పరిష్కారం ఎలా పొందాలి అనే దానిపై చిట్కాలను వివరిస్తుంది.
సాధారణ పనితీరు సమస్యలు
ఈ విభాగం మీ వర్క్‌ఫ్లోలలో పనితీరు సమస్యలను కలిగించే సాధారణ సందర్భాలను వివరిస్తుంది. ఒకే సమయంలో ఒకదాని కంటే ఎక్కువ సందర్భాలు ఉండే అవకాశం ఉంది, ఇది మీరు పనితీరు సమస్యలను గమనించే అవకాశాన్ని పెంచుతుంది. ఎడిటర్ కాన్ఫిగరేషన్ లేదా రేట్ పరిమితికి సంబంధించిన ఎర్రర్‌ల కోసం, ట్రబుల్షూటింగ్ గైడ్‌ను ఉపయోగించండి.
అధిక వాల్యూమ్ గల ట్రిగ్గర్‌లు
అంతర్లీన ఈవెంట్ తరచుగా జరిగేవాటిని అధిక వాల్యూమ్ గల ట్రిగ్గర్‌లు అంటారు. ఉదాహరణకు, స్టోర్‌లో జరిగే ప్రతి ఇన్వెంటరీ మార్పు కోసం ప్రొడక్ట్ వేరియంట్ ఇన్వెంటరీ పరిమాణం మారింది (Product variant inventory quantity changed) ట్రిగ్గర్ రన్ అవుతుంది. ట్రిగ్గర్ వాల్యూమ్ అనేది మీ వర్క్‌ఫ్లోలోని ఏదైనా సమస్యపై గుణకంలా పని చేస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక వర్క్‌ఫ్లో 100 ఉత్పత్తులను పొంది, అది నిమిషానికి 1000 సార్లు రన్ అయితే, అది నిమిషానికి 100,000 ఉత్పత్తులను పొందుతుంది. ఇది పనితీరు సమస్యలను కలిగిస్తుంది.
పరిష్కారం: తక్కువ డేటాను ఉపయోగించడం ద్వారా మీ వర్క్‌ఫ్లోలను ఆప్టిమైజ్ చేయండి లేదా మీ వర్క్‌ఫ్లోను విభజించడానికి Wait దశలను ఉపయోగించండి.
ఒకే ట్రిగ్గర్‌ను ఉపయోగించే బహుళ వర్క్‌ఫ్లోలు
Flowలో, మీరు ఒకే ట్రిగ్గర్‌ను ఉపయోగించి ఒకటి కంటే ఎక్కువ వర్క్‌ఫ్లోలను బిల్డ్ చేయవచ్చు. ఈవెంట్ జరిగినప్పుడు ఈ వర్క్‌ఫ్లోలు ఒకదానికొకటి సమాంతరంగా రన్ అవుతాయి. కింది కారణాల వలన ఒకే ట్రిగ్గర్‌ని ఉపయోగించి చాలా ఎక్కువ వర్క్‌ఫ్లోలను రన్ చేయడం సమస్యాత్మకం కావచ్చు:
- వర్క్‌ఫ్లోలు ఒకదానితో ఒకటి విభేదించవచ్చు.
- వర్క్‌ఫ్లోలు ఒకే సమయంలో డేటాను పొందేందుకు మరియు APIలను కాల్ చేసేందుకు ప్రయత్నిస్తాయి, కానీ Shopify API పరిమితుల కారణంగా మీ స్టోర్ ఒకేసారి ఎన్ని అభ్యర్థనలను నిర్వహించగలదనే దానిపై పరిమితి ఉంటుంది.
పరిష్కారం: ఒకే ట్రిగ్గర్‌ను ఉపయోగించే వర్క్‌ఫ్లోలను ఒకే వర్క్‌ఫ్లోగా కలపండి. ప్రతి వర్క్‌ఫ్లో ఎప్పుడు ఎగ్జిక్యూట్ అవ్వాలో నియంత్రించడానికి కూడా ఇది మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, తద్వారా అవి ఒకదానితో ఒకటి విభేదించవు. వర్క్‌ఫ్లోలు ఎక్కువ డేటాను తిరిగి పొందనట్లయితే లేదా అవి తిరిగి పొందే డేటా ఒకేలా ఉంటే వర్క్‌ఫ్లోలను కలపడం అనేది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. వర్క్‌ఫ్లోలు చాలా విభిన్న డేటాను తిరిగి పొందుతున్నట్లయితే, వాటిని విడిగా ఉంచడం వలన మెరుగైన పనితీరు లభిస్తుందని మీరు కనుగొనవచ్చు.
లిస్ట్‌లను లేదా తప్పు డేటాను ఉపయోగించడం
మీరు వర్క్‌ఫ్లోను బిల్డ్ చేస్తున్నప్పుడు, మీరు ఉత్పత్తులు లేదా ఆర్డర్‌ల లాంటి ఆబ్జెక్ట్‌ల లిస్ట్‌ను ఉపయోగించవచ్చు. మీరు ఆబ్జెక్ట్‌ల లిస్ట్‌ను ఉపయోగిస్తే, అప్పుడు Flow ఆ లిస్ట్‌లోని అన్ని ఆబ్జెక్ట్‌లను పొందుతుంది. లిస్ట్‌లో చాలా డేటా ఉన్నప్పుడు ఇది సమస్య కావచ్చు.
పొరపాటున తప్పు డేటాను ఎంచుకోవడం మరొక సాధారణ సమస్య. ఉదాహరణకు, ఆర్డర్‌లో ఉత్పత్తి డేటాను చెక్ చేయడానికి, మీరు order / line items / product / tagsకు బదులుగా order / publication / products / tagsను ఎంచుకుని ఉండవచ్చు. ఆర్డర్‌లోని ఉత్పత్తులను చెక్ చేయడం ఉద్దేశంగా ఉన్నప్పుడు, పబ్లికేషన్ కోసం అన్ని ఉత్పత్తులను పొందుతుంది కాబట్టి మొదటి ఫలితం సాధారణంగా తప్పుగా ఉంటుంది. అటువంటి పెద్ద లిస్ట్‌ను ఎంచుకోవడం వలన పనితీరు సమస్యలు తలెత్తవచ్చు మరియు తప్పు లిస్ట్‌ను ఎంచుకోవడం వలన మీ ఆటోమేషన్ తప్పుగా పని చేయవచ్చు.
పరిష్కారం: మీకు అవసరమైన డేటాను జాగ్రత్తగా ఎంచుకోండి, మీకు అవసరం లేనప్పుడు లిస్ట్‌లను ఉపయోగించడాన్ని నివారించండి. మీ వర్క్‌ఫ్లోలు మీరు ఆశించిన విధంగానే పని చేస్తున్నాయో లేదో నిర్ధారించుకోవడానికి వాటిని పరీక్షించండి.
మెటాఫీల్డ్‌లు
వ్యక్తిగత మెటాఫీల్డ్ లేదా మెటాఆబ్జెక్ట్ డేటాను పొందడం వలన పనితీరు సమస్యలు తలెత్తకూడదు. అయితే, metafields లిస్ట్‌ను ఎంచుకోవడం మరియు రిసోర్స్‌లో ఉన్న అన్ని మెటాఫీల్డ్‌లపై లూప్ చేయడం అనేది ఒక సాధారణ సమస్య. ఒకవేళ value ఫీల్డ్ చాలా డేటాను కలిగి ఉంటే, ఉదాహరణకు, HTML ఆబ్జెక్ట్‌లను ఉపయోగించినప్పుడు, దీని వలన ఎక్కువ డేటా ప్రాసెస్ అవుతుంది, ఇది పనితీరు సమస్యలను కలిగించవచ్చు.
పరిష్కారం: metafieldsకు బదులుగా metafield ఆబ్జెక్ట్‌ను ఉపయోగించండి.
Get data చర్యలను అధికంగా ఉపయోగించడం
Get order data లాంటి Get data చర్యను ఉపయోగించే వర్క్‌ఫ్లోలు, Get data చర్యల నుండి ఒక్కో వర్క్‌ఫ్లోకు గరిష్ఠంగా 100 ఆబ్జెక్ట్‌లను అందించేలా డిజైన్ చేయబడ్డాయి. 100 ఆబ్జెక్ట్‌లకు మించడం వలన పనితీరు సమస్యలు తలెత్తవచ్చు.
పరిష్కారం: మీ క్వెరీ 100 కంటే ఎక్కువ ఫలితాలను అందించాల్సిన అవసరం లేకుండా వర్క్‌ఫ్లోను తరచుగా రన్ చేయండి. పదే పదే క్వెరీలను చేయడానికి బదులుగా అదే Get data చర్యను మళ్లీ ఉపయోగించండి.
Get data చర్యలలో క్వెరీ ఫిల్టర్‌లు ఏవీ లేవు
Get data చర్యలు Shopify APIని కాల్ చేస్తాయి. క్వెరీ ఏదీ లేనట్లయితే, అప్పుడు API అన్ని రిసోర్స్‌లను లేదా వేటినీ అందించదు. దీని వలన పనితీరు సమస్యలు తలెత్తవచ్చు, దానికి తోడు వర్క్‌ఫ్లోలో ఆ తర్వాత తిరిగి పొందిన డేటాను మీరు ఉపయోగించినప్పుడు, ఇది మీ స్టోర్‌లో తప్పు చర్యలు తీసుకోవడానికి కారణం కావచ్చు.
పరిష్కారం: మీ Get data చర్యలలో క్వెరీ ఫిల్టర్‌లను ఎల్లప్పుడూ చేర్చండి.
Get data చర్యలలో తప్పు క్వెరీ ఫిల్టర్‌లు
Get data క్వెరీలు పరిమిత క్వెరీ ఫిల్టర్‌ల సెట్‌కు, నిర్దిష్ట సింటాక్స్కు, అలాగే ఫిల్టర్‌లలో ఉపయోగించగల విలువల నిర్దిష్ట సెట్‌కు మద్దతు ఇస్తాయి. తప్పు ఫిల్టర్, ఫిల్టర్ విలువ లేదా సింటాక్స్‌ను ఎంటర్ చేయడం వలన మొత్తం క్వెరీ విస్మరించబడవచ్చు, దీని వలన క్వెరీ ఫిల్టర్ ఏదీ లేనప్పుడు ఎదురయ్యే సమస్యల లాంటివి తలెత్తవచ్చు.
పరిష్కారం: అందుబాటులో ఉన్న క్వెరీ ఫిల్టర్‌ల లిస్ట్‌ను కనుగొనడానికి Flowలోని చర్య ద్వారా అందించిన డాక్యుమెంటేషన్‌ను ఉపయోగించండి. అవి ఆశించిన డేటాను అందిస్తున్నాయని నిర్ధారించుకోవడానికి మీ క్వెరీ ఫిల్టర్‌లను ఎల్లప్పుడూ పరీక్షించండి. తిరిగి పొందిన డేటాను రివ్యూ చేయడానికి మీరు Flowలో Log Output చర్యను ఉపయోగించవచ్చు లేదా మీరు పోస్ట్‌మాన్ (Postman) లాంటి API క్లయింట్ ద్వారా లేదా GraphiQL యాప్ ద్వారా నేరుగా Shopify Admin APIని కాల్ చేయవచ్చు.
సాధారణ పనితీరు సమస్యలకు అదనపు పరిష్కారాలు
డేటా పొందడాన్ని ఆలస్యం చేయడానికి Wait దశలను ఉపయోగించండి
Wait దశలు నిర్దిష్ట సమయం పాటు వర్క్‌ఫ్లోను పాజ్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి, అయితే మీ వర్క్‌ఫ్లోలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి కూడా Wait దశలు ఉపయోగపడతాయి. ప్రతి Wait దశ మీ వర్క్‌ఫ్లో అమలును సమర్థవంతంగా వేర్వేరు దశలుగా విభజిస్తుంది. వర్క్‌ఫ్లో రన్ అయినప్పుడు, మొదటి Wait దశ వరకు అవసరమైన డేటాను అది ఆటోమేటిక్‌గా పొందుతుంది (అలాగే మిగిలిన వర్క్‌ఫ్లో కోసం Wait దశ తర్వాత డేటాను మళ్లీ పొందుతుంది).
ఒకవేళ వర్క్‌ఫ్లో అధిక వాల్యూమ్ గల ట్రిగ్గర్‌ను ఉపయోగిస్తూ, ఎక్కువ డేటాను పొందుతున్నప్పటికీ, అప్పుడప్పుడు మాత్రమే చర్యను తీసుకుంటే, అప్పుడు మీరు ఒక కండిషన్ మరియు Wait దశల జంట తర్వాత ఏ విధమైన సంక్లిష్టమైన డేటానైనా లేదా లాజిక్‌నైనా ఉంచవచ్చు. ఉదాహరణకు:
- ట్రిగ్గర్: ప్రొడక్ట్ వేరియంట్ ఇన్వెంటరీ పరిమాణం మారింది.
- కండిషన్: ఉత్పత్తి కలెక్షన్‌లో ఉందో లేదో చెక్ చేయండి.
- నిజమైతే, చర్య: 2 సెకన్ల పాటు వేచి ఉండండి.
- చర్య: కస్టమర్‌కు ఇమెయిల్ పంపండి (చాలా డేటాతో).
ఈ ఉదాహరణలో, 4వ దశ కోసం అవసరమైన డేటా, Wait దశ పూర్తయిన తర్వాత మాత్రమే క్వెరీ చేయబడుతుంది. కండిషన్ సాధారణంగా ఫాల్స్ అయినట్లయితే, అప్పుడు వర్క్‌ఫ్లో మరింత వేగంగా, మరింత సమర్థవంతంగా రన్ అవుతుందని దీని అర్థం.
దేనిని ఆప్టిమైజ్ చేయకూడదు
అనేక చర్యలలో ఒకే డేటాను ఉపయోగించడం
మీరు బహుళ దశలలో ఒకే ఫీల్డ్‌ను ఉపయోగించినప్పుడు, Flow ఆ ఫీల్డ్‌ల వినియోగాన్ని విశ్లేషిస్తుంది అలాగే ఆ డేటాను ఒక్కసారి మాత్రమే పొందుతుంది. పనితీరు గురించి చింతించకుండా మీకు కావలసినన్ని సార్లు డేటాను ఉపయోగించవచ్చని దీని అర్థం.