问题描述
在OpenShift上有一个系统，其中包括5个源数据存储（主要是PostgreSQL数据库）。用户希望将所有这些数据源连接到在OpenShift上运行的容器：一个包含React应用程序库，其组件通过AJAX请求从运行在OpenShift上的薄服务器实例获取数据源。
用户已经做了以下准备工作：
1. 创建了一个测试服务器（使用Flask和flask_restful、sqlalchemy），直接连接到其中一个数据存储，并能够返回所请求数据库中任何表的REST JSON响应。
2. 创建了一个包含两个React组件（D3.js可视化和数据表格）的Node.js应用程序，这些组件在挂载/更新时，会消耗来自数据库表的JSON响应。
在生产系统中，用户的计划是：
1. 添加GraphQL以避免当前正在执行的过度获取。
2. 将服务器与Redis数据缓存连接，以减少对数据存储的需求。
用户的问题：
由于一些来自数据存储的数据可能较大（>1M记录），在OpenShift上如何以最优的方式实现这一目标？
1. 我应该使用Node.js重新编写我的服务器（我的想法是JavaScript对JSON“本地”，所以处理速度更快？）。
2. 我已经在研究BSON和msgpack，但我不清楚这些是否能够与React组件很好地配合使用？
3. 是否存在一种情况，可以选择在OpenShift应用程序之间传递数据，而不是发送大型JSON响应对象？
解决方案
请注意以下操作可能涉及版本差异，建议在操作前做好备份。
优化JSON响应
在OpenShift上实现快速JSON响应，需要综合考虑多个因素，包括服务器性能、网络延迟和前端处理能力。以下是一些建议的优化方案：
使用合适的编程语言和框架：考虑服务器的性能，选择合适的编程语言和框架。Node.js可以处理高并发的IO操作，但对于CPU密集型操作，可能不如其他语言。Flask等轻量级框架也可以考虑，但要根据具体情况进行选择。
分页和懒加载：如果从数据存储获取的数据较大，可以考虑实现分页机制，只返回所需的部分数据，减少单次请求的数据量。另外，对于前端展示的数据，可以使用懒加载策略，仅在需要时获取数据。
压缩和缓存：在服务器端启用压缩功能，如Gzip，可以减小传输数据的大小，加快响应速度。另外，考虑在服务器和客户端之间使用适当的缓存机制，减少重复请求。
是否重新编写服务器
关于是否重新编写服务器，由于你已经使用Flask和SQLAlchemy创建了测试服务器，这取决于多个因素：
性能需求：如果对于大规模数据响应，服务器性能是关键因素，可以考虑使用性能较高的框架。Node.js在处理高并发IO操作方面表现良好。
开发成本：重新编写服务器可能需要一定的开发工作量，需要评估重写的成本和收益。
现有功能：你已经在Flask中实现了一些功能，如果这些功能在新的服务器中仍然需要，需要确保新的服务器也能提供相应的功能。
BSON和Msgpack的使用
BSON和Msgpack是一种数据序列化格式，用于将数据在网络传输中进行编码。它们可以有效地减小数据大小，但需要在前后端进行支持。
BSON：BSON（Binary JSON）是一种二进制JSON格式，它可以减小数据大小并提高解析速度。如果你的前端React组件支持解析BSON格式，可以考虑在服务器和前端之间使用BSON格式进行数据传输。
Msgpack：Msgpack是一种轻量级的二进制数据序列化格式，可以有效地压缩数据。你需要确保你的前端组件能够解析Msgpack格式的数据。
传递数据而不发送大型JSON响应
如果你希望在OpenShift应用程序之间传递数据而不发送大型JSON响应对象，可以考虑以下策略：
消息队列：使用消息队列（如RabbitMQ、Apache Kafka等）来传递数据。数据产生方将数据发送到消息队列，数据接收方从消息队列中获取数据。这种方式可以实现异步数据传输，减少直接的HTTP请求。
API调用：如果你的应用程序之间有共享的API，可以直接调用API来获取所需的数据，而不是发送大型JSON响应。这可以减少数据在网络中的传输。
综合考虑以上因素，根据你的具体需求和现有技术栈来选择最适合的优化和传输策略。同时，确保前端组件对所选择的数据格式有支持。