Cara Meningkatkan Prestasi Aplikasi Monolitik

Walaupun semakin popular perkhidmatan mikro disebabkan oleh kebolehskalaan dan fleksibilitinya, banyak aplikasi masih menggunakan reka bentuk monolitik. Untuk kebanyakan kes penggunaan, aplikasi monolitik—di mana sistem direka bentuk sebagai satu unit—boleh berjaya. Walau bagaimanapun, prestasi mungkin terjejas kerana sistem ini menjadi lebih besar dan lebih rumit. Peralihan lengkap kepada perkhidmatan mikro tidak selalu diperlukan untuk meningkatkan prestasi monolit. Anda boleh meningkatkan prestasi monolit anda dengan ketara tanpa perlu melakukan kerja semula seni bina yang besar jika anda menggunakan taktik yang sesuai.

Artikel ini akan membincangkan cara untuk mengoptimumkan kecekapan kod, interaksi pangkalan data, caching dan penskalaan infrastruktur untuk meningkatkan prestasi aplikasi monolitik.

1. Optimumkan Pertanyaan Pangkalan Data dan Pengindeksan

Pertanyaan pangkalan data yang tidak cekap adalah salah satu kesesakan yang paling kerap berlaku dalam program monolitik. Keuntungan prestasi yang besar boleh dicapai dengan mengoptimumkan cara aplikasi anda berkomunikasi dengan pangkalan data.

Strategi:

? Pengoptimuman Indeks: Pastikan medan anda yang paling kerap ditanya mempunyai indeks yang betul.

? Pengoptimuman Pertanyaan: Elakkan masalah pertanyaan N 1 dengan menggunakan teknik pemuatan bersungguh-sungguh atau pengambilan kelompok. Pastikan pertanyaan kompleks dioptimumkan untuk kelajuan.

? Gunakan Prosedur Tersimpan: Muat turun logik perniagaan yang kompleks ke pangkalan data dengan prosedur tersimpan untuk mengurangkan data yang dipindahkan antara aplikasi dan pangkalan data.

Contoh: Meningkatkan Kecekapan Pertanyaan

❌ Daripada:

SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123;

✅ Gunakan:

SELECT order_id, order_date FROM orders WHERE customer_id = 123 AND status = 'completed';

2. Laksanakan Strategi Caching

Satu cara berkesan untuk mengurangkan tekanan pada aplikasi dan pangkalan data anda ialah menggunakan caching. Masa tindak balas boleh sangat dipercepatkan dengan menyimpan data yang kerap diakses.

Strategi:

? Caching Dalam Memori: Gunakan alatan seperti Redis atau Memcached untuk cache data yang kerap diminta dalam ingatan.

? Caching HTTP: Laksanakan cache sisi klien dan bahagian pelayan untuk permintaan HTTP untuk mengelakkan pemprosesan data yang sama berbilang kali.

? Caching Keputusan Pertanyaan: Cache hasil pertanyaan pangkalan data yang tidak kerap berubah, seperti butiran produk atau data statik.

Contoh: Melaksanakan Redis Cache dalam Node.js

import redis from 'redis';
const client = redis.createClient();

const getCachedData = async (key: string, fetchFunction: Function) => {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    client.get(key, async (err, data) => {
      if (err) reject(err);
      if (data) {
        resolve(JSON.parse(data));
      } else {
        const freshData = await fetchFunction();
        client.setex(key, 3600, JSON.stringify(freshData)); // Cache for 1 hour
        resolve(freshData);
      }
    });
  });
};

3. Kurangkan Kerumitan Monolit dengan Modularisasi

Apl monolitik kerap mengakru hutang teknologi dan semakin sukar untuk diselenggara apabila ia semakin besar. Anda boleh meningkatkan kebolehselenggaraan dan kelajuan dengan memecahkan logik perniagaan yang rumit kepada komponen yang lebih kecil dan lebih mudah diurus dengan memodulatkan monolit anda.

Strategi:

? Pemfaktoran Semula Lapisan Perkhidmatan: Faktorkan semula perkhidmatan monolitik anda ke dalam modul yang berbeza berdasarkan kefungsian, yang boleh meningkatkan prestasi dan mengurangkan saling bergantung.

? Reka Bentuk Dipacu Domain (DDD): Susun pangkalan kod anda ke dalam domain dengan sempadan dan tanggungjawab yang jelas. Pendekatan ini membantu mengasingkan isu prestasi dan membolehkan penskalaan komponen individu lebih mudah.

? Penguraian Kod: Bahagikan fungsi atau kelas yang besar kepada yang lebih kecil dan lebih cekap.

4. Penskalaan Mendatar

Penskalaan aplikasi monolitik boleh menjadi lebih mencabar daripada penskalaan perkhidmatan mikro, tetapi penskalaan mendatar masih boleh dicapai. Dengan menambahkan lebih banyak kejadian keseluruhan aplikasi dan mengagihkan trafik antara mereka, anda boleh mengendalikan beban yang lebih tinggi.

Strategi:

? Pengimbang Beban: Gunakan pengimbang beban untuk mengagihkan trafik secara sama rata merentas berbilang kejadian monolit anda.

? Perkhidmatan Tanpa Kewarganegaraan: Pastikan perkhidmatan monolit anda adalah tanpa kewarganegaraan supaya mana-mana kejadian boleh mengendalikan sebarang permintaan tanpa bergantung pada keadaan sebelumnya.

? Penskalaan Auto: Gunakan perkhidmatan awan seperti AWS Elastic Beanstalk atau Kubernetes untuk menskalakan monolit anda secara automatik berdasarkan beban.

Contoh: Penskalaan dengan NGINX

upstream backend {
    server backend1.example.com;
    server backend2.example.com;
    server backend3.example.com;
}

server {
    location / {
        proxy_pass http://backend;
    }
}

5. Pemprosesan Asynchronous

Untuk tugasan intensif sumber yang tidak perlu diselesaikan dalam masa nyata (seperti menghantar e-mel, memproses set data yang besar atau menjana laporan), melaksanakan pemprosesan tak segerak boleh mengurangkan beban pada monolit anda dengan ketara.

Strategi:

? Baris Gilir Tugas: Gunakan alatan seperti RabbitMQ, Amazon SQS atau BullMQ untuk Node.js untuk memuatkan tugas yang memakan masa ke baris gilir latar belakang.

? Job Scheduling: Schedule jobs to be processed during off-peak hours to reduce the real-time load on your system.

? Worker Threads: In environments like Node.js, leverage worker threads to execute CPU-intensive tasks without blocking the main thread.

Example: Using BullMQ for Asynchronous Processing in Node.js

import { Queue } from 'bullmq';
const emailQueue = new Queue('emailQueue');

const sendEmail = async (emailData) => {
  await emailQueue.add('sendEmailJob', emailData);
};

// Worker to process the job
const emailWorker = new Worker('emailQueue', async job => {
  // Logic for sending email
  console.log(`Sending email to ${job.data.recipient}`);
});

6. Improve I/O Operations

Monolithic applications often become slow due to inefficient I/O operations, such as file handling or API requests. Optimizing I/O operations can reduce waiting times and improve the overall responsiveness of the application.

Strategies:

? Batch Processing: Where possible, process data in batches rather than one at a time. For example, instead of saving each file separately, group them into a batch operation.

? Stream Data: Use streaming APIs for file and network I/O to handle data incrementally, reducing memory overhead and improving speed.

? Non-blocking I/O: Implement non-blocking I/O to improve the responsiveness of your application, especially in environments like Node.js.

7. Leverage Containerization

Even though your application is monolithic, you can leverage containers (e.g., Docker) to isolate different components, improve resource allocation, and enable easier scaling.

Strategies:

? Containerize Your Monolith: Dockerize your application to ensure consistent deployments and resource management.

? Use Kubernetes for Orchestration: Kubernetes can help you manage the scaling and availability of your monolith by running multiple containerized instances.

Conclusion

If optimized appropriately, monolithic programs can nevertheless deliver good performance. You may greatly increase the performance and dependability of your monolith by concentrating on important areas like database interactions, caching, modularization, and horizontal scaling. Even though microservices have numerous benefits, a well-optimized monolith can continue to meet your needs for many years with the correct approaches.

Atas ialah kandungan terperinci Cara Meningkatkan Prestasi Aplikasi Monolitik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!