Sistem back-end adalah fondasi dari semua aplikasi baik itu web atau seluler, di era digital yang serba cepat ini. Sistem ini harus sangat efisien dan mampu menangani volume data yang besar dan memfasilitasi operasi secara real-time. Penyetelan kinerja pada sistem back-end membuat aplikasi-aplikasi ini tetap responsif, dapat diskalakan, dan cukup banyak mengelola beban kerja yang tinggi tanpa masalah.
1. Pembuatan Profil dan Pembandingan
Anda perlu memahami kondisi sistem saat ini sebelum menerapkan pengoptimalan apa pun. Profiler (New Relic, Dynatrace, Jaeger, dll.) membantu kita melihat kinerja sistem dan mengidentifikasi di mana letak kemacetan dalam kode, kueri basis data, panggilan jaringan, dll. Kategori lainnya adalah alat benchmarking seperti Apache JMeter atau Gatling yang mensimulasikan beban kerja dan pada dasarnya memungkinkan pengembang untuk mengevaluasi kinerja sistem dalam kondisi yang berbeda. Menentukan Titik Kesulitan - Mengetahui di mana harus mengoptimalkan.
.png) |
| sumber: dev.to |
2. Operasi Basis Data yang Efisien
Dalam sistem backend, Database sering kali menjadi titik pertama dari hambatan. Berikut adalah beberapa strategi untuk meningkatkan kinerja database:
- Pengindeksan: Membantu mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan kueri dengan memungkinkan database menemukan baris secara efisien.
- Pengoptimalan Kueri: Gunakan EXPLAIN (SQL) untuk menganalisis, misalnya, kueri yang lambat dan memperbaikinya.
- Tembolok: Gunakan lapisan cache seperti Redis, Memcached untuk menyimpan data yang sering digunakan dalam memori untuk mengurangi beban database
- Fitur Terbaru: Selain mempartisi dan replikasi, sebarkan data ke beberapa server untuk meningkatkan efisiensi baca dan tulis.
- Penyatuan Koneksi: Gunakan penyatuan koneksi untuk meminimalkan biaya pembuatan koneksi baru.
3. Menerapkan Caching
Caching adalah teknik yang ampuh untuk menyimpan hasil yang mahal untuk menghindari komputasi dan pengambilan data yang berlebihan. Cache adalah teknik yang digunakan untuk menyimpan hasil yang mahal untuk menghindari pengambilan data yang berlebihan:
- Cache Tingkat Aplikasi: Cache hasil komputasi yang mahal atau panggilan API
- Caching CDN: Menggunakan Jaringan Pengiriman Konten seperti Cloudflare atau Akamai untuk menyimpan sumber daya statis di dekat pengguna akhir.
- Database Query Caching: Hasil kueri yang sering dieksekusi harus di-cache untuk meringankan beban database.
4. Pemrosesan Multithreading dan Asinkron
Pada sistem yang menangani beban kerja yang tinggi, pemrosesan sinkron dapat menyebabkan latensi. Dengan mengadopsi pemrosesan asinkron, tugas-tugas dapat dieksekusi secara independen, yang meningkatkan hasil. Kerangka kerja seperti Node. Ini berarti bahwa fungsi, tugas, dan operasi dapat dieksekusi di latar belakang, tidak menghambat proses utama | Layanan mikro yang digunakan melalui Node.
5. Penskalaan Horizontal dan Penyeimbangan Beban
Sebagai contoh, solusi paling elegan untuk mendapatkan lebih banyak permintaan adalah dengan menambahkan lebih banyak server. Penyeimbang beban untuk mendistribusikan permintaan yang masuk di seluruh server Anda (misalnya NGINX, HAProxy, AWS Elastic Load Balancer, dll) sehingga tidak ada server yang menjadi hambatan. Penyeimbangan beban memang juga baik untuk toleransi kesalahan sistem dan ketersediaan sistem.
6. Mengoptimalkan API
- Meminimalkan muatan: Memanfaatkan format serialisasi yang efisien (misalnya, JSON, Buffer Protokol) untuk mengurangi ukuran data yang dikirim melalui jaringan.
- Menggunakan Pagination: Alih-alih mengambil set data besar dalam satu permintaan, buatlah paginasi pada kueri Anda untuk meningkatkan performa.
- Kompresi: Jika respons API dapat dikompresi, aktifkan Gzip atau Brotli.
- HTTP/2 dan gRPC: Gunakan protokol ini untuk komunikasi yang lebih cepat dan efisien.
7. Pengoptimalan Kode
- Pemilihan Algoritma dan Struktur Data: Memilih algoritme dan struktur data yang paling efisien untuk tugas-tugas tertentu.
- Mengoptimalkan Perhitungan yang Tidak Perlu: Tembolok hasil untuk operasi yang mahal jika memungkinkan
- Peninjauan dan Pemfaktoran Ulang Kode: Lakukan tinjauan kode dan pemfaktoran ulang kode secara teratur untuk menghilangkan ketidakefisienan dan membuatnya mudah dibaca.