Проблемы с производительностью веб-сервисов: как находить и устранять
Статья на
Хабре подробно рассматривает проблему производительности веб-сервисов — одну из ключевых задач в разработке, которая зачастую игнорируется на старте проектов. Автор акцентирует внимание, что требования к быстродействию должны быть частью ТЗ: пользователь не заметит красивого дизайна, если сайт грузится медленно, а команда рискует столкнуться с проблемами после релиза.
Приводятся практические рекомендации по формированию привычки замечать потенциально узкие места ещё на этапе написания кода, а не откладывать оптимизацию «на потом». Для контроля производительности стоит оперировать метриками, например, отдача HTML-страницы за 200 мс в 95% случаев, ориентируясь на инструменты типа
Google PageSpeed, Lighthouse и фреймворк K6 для нагрузочного тестирования.
- Частые причины «тормозов» — неоптимизированная навигация, отсутствие кэширования (особенно для хедера, футера, breadcrumbs), лишние запросы к базе или API, неиспользование поисковых индексов (Solr, Elastic Search) для фильтров и поиска.
- Кэширование всех уровней — от CDN до output cache и in-memory — должно быть внедрено как стандарт, а не опция «на потом».
- Задача перформанса — зона ответственности каждого разработчика, а не только тимлида или архитектора. Минимальный уровень — локальная проверка производительности перед сдачей задачи.
В статье дан чек-лист для разработчиков: анализировать компоненты, которые часто встречаются на страницах, не делать лишних запросов, оценивать нагрузку на старте и проводить локальные тесты. Подчёркивается, что большинство проблем с производительностью можно не допустить, если задавать правильные вопросы с самого начала.
Читайте также
Как я делаю бэкапы домашней системы Linux: практичный пример rsync + btrfs с максимальным сжатием
Установка Matomo Tag Manager на собственном LAMP-сервере и расчёт нагрузки
Bounce Rate в веб-дизайне: как удержать пользователей на сайте
Как в Авито используют split-тесты для оценки эффективности рекламных алгоритмов
Оптимизация индексов в базе данных: основные ошибки и практические советы