Comment augmenter les performances d'une application monolithique

Malgré la popularité croissante des microservices en raison de leur évolutivité et de leur flexibilité, de nombreuses applications utilisent encore une conception monolithique. Dans de nombreux cas d'utilisation, les applications monolithiques, dans lesquelles le système est conçu comme une unité unique, peuvent être couronnées de succès. Cependant, les performances peuvent souffrir à mesure que ces systèmes deviennent plus grands et plus complexes. Une transition complète vers les microservices n'est pas toujours nécessaire pour augmenter les performances d'un monolithe. Vous pouvez augmenter considérablement les performances de votre monolithe sans avoir à entreprendre une grande refonte architecturale si vous employez les tactiques appropriées.

Cet article abordera les moyens d'optimiser l'efficacité du code, les interactions avec les bases de données, la mise en cache et la mise à l'échelle de l'infrastructure afin d'améliorer les performances des applications monolithiques.

1. Optimiser les requêtes de base de données et l'indexation

Les requêtes de base de données inefficaces sont l'un des goulots d'étranglement les plus fréquents dans les programmes monolithiques. Des gains de performances considérables peuvent être obtenus en optimisant la façon dont votre application communique avec la base de données.

Stratégies :

? Optimisation de l'index : Assurez-vous que vos champs les plus fréquemment interrogés disposent d'index appropriés.

? Optimisation des requêtes : Évitez les problèmes de requête N 1 en utilisant des techniques de chargement rapide ou de récupération par lots. Assurez-vous que les requêtes complexes sont optimisées pour la vitesse.

? Utilisez des procédures stockées : Déchargez la logique métier complexe vers la base de données avec des procédures stockées pour réduire les données transférées entre l'application et la base de données.

Exemple : Améliorer l'efficacité des requêtes

❌ Au lieu de :

SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123;

✅Utilisation :

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

2. Mettre en œuvre des stratégies de mise en cache

Un moyen efficace de réduire la pression sur votre application et votre base de données consiste à utiliser la mise en cache. Les temps de réaction peuvent être considérablement accélérés en stockant les données fréquemment consultées.

Stratégies :

? Mise en cache en mémoire : Utilisez des outils tels que Redis ou Memcached pour mettre en cache les données fréquemment demandées en mémoire.

? Mise en cache HTTP : Implémentez une mise en cache côté client et côté serveur pour les requêtes HTTP afin d'éviter de traiter les mêmes données plusieurs fois.

? Mise en cache des résultats des requêtes : Mettez en cache les résultats des requêtes de base de données qui ne changent pas souvent, comme les détails du produit ou les données statiques.

Exemple : Implémentation du cache Redis dans 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. Réduisez la complexité des monolithes grâce à la modularisation

Les applications monolithiques accumulent souvent une dette technologique et deviennent plus difficiles à maintenir à mesure qu'elles grandissent. Vous pouvez améliorer la maintenabilité et la rapidité en décomposant la logique métier complexe en composants plus petits et plus gérables en modularisant votre monolithe.

Stratégies :

? Refactoring de la couche de service : Refactorisez vos services monolithiques en modules distincts basés sur les fonctionnalités, ce qui peut améliorer les performances et réduire les interdépendances.

? Conception basée sur le domaine (DDD) : Organisez votre base de code en domaines avec des limites et des responsabilités claires. Cette approche permet d'isoler les problèmes de performances et permet une mise à l'échelle plus facile des composants individuels.

? Décomposition du code : Divisez les grandes fonctions ou classes en fonctions plus petites et plus efficaces.

4. Mise à l'échelle horizontale

La mise à l'échelle d'une application monolithique peut être plus difficile que la mise à l'échelle de microservices, mais la mise à l'échelle horizontale est toujours réalisable. En ajoutant plus d'instances de l'ensemble de l'application et en répartissant le trafic entre elles, vous pouvez gérer des charges plus élevées.

Stratégies :

? Équilibreurs de charge : Utilisez un équilibreur de charge pour répartir le trafic uniformément sur plusieurs instances de votre monolithe.

? Services sans état : Assurez-vous que les services de votre monolithe sont sans état afin que n'importe quelle instance puisse traiter n'importe quelle demande sans dépendre des états précédents.

? Auto-Scaling : Utilisez des services cloud comme AWS Elastic Beanstalk ou Kubernetes pour mettre automatiquement à l'échelle votre monolithe en fonction de la charge.

Exemple : Mise à l'échelle avec NGINX

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

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

5. Traitement asynchrone

Pour les tâches gourmandes en ressources qui n'ont pas besoin d'être effectuées en temps réel (comme l'envoi d'e-mails, le traitement de grands ensembles de données ou la génération de rapports), la mise en œuvre d'un traitement asynchrone peut réduire considérablement la charge de votre monolithe.

Stratégies :

? Files d'attente de tâches : Utilisez des outils tels que RabbitMQ, Amazon SQS ou BullMQ for Node.js pour décharger les tâches fastidieuses vers une file d'attente en arrière-plan.

? 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.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!