モノリシック アプリケーションのパフォーマンスを向上させる方法

スケーラビリティと柔軟性によりマイクロサービスの人気が高まっているにもかかわらず、多くのアプリケーションは依然としてモノリシック設計を使用しています。多くのユースケースでは、システムが単一のユニットとして設計されたモノリシック アプリケーションが成功する可能性があります。ただし、これらのシステムが大きくなり複雑になると、パフォーマンスが低下する可能性があります。モノリスのパフォーマンスを向上させるために、マイクロサービスへの完全な移行が必ずしも必要というわけではありません。適切な戦術を採用すれば、アーキテクチャに大きな変更を加えることなく、モノリスのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

この記事では、モノリシック アプリケーションのパフォーマンスを向上させるために、コード効率、データベース インタラクション、キャッシュ、インフラストラクチャ スケーリングを最適化する方法について説明します。

1.データベースクエリとインデックス作成を最適化する

非効率なデータベース クエリは、モノリシック プログラムで最も頻繁に発生するボトルネックの 1 つです。アプリケーションがデータベースと通信する方法を最適化することで、パフォーマンスを大幅に向上させることができます。

戦略:

? インデックスの最適化: 最も頻繁にクエリされるフィールドに適切なインデックスが設定されていることを確認します。

? クエリの最適化: 積極的な読み込みまたはバッチフェッチ技術を使用して、N 1 クエリの問題を回避します。複雑なクエリが速度を重視して最適化されていることを確認します。

? ストアド プロシージャを使用する: ストアド プロシージャを使用して複雑なビジネス ロジックをデータベースにオフロードし、アプリケーションとデータベース間で転送されるデータを削減します。

例: クエリ効率の改善

❌ 代わりに:

SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123;

✅ 使用方法:

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

2.キャッシュ戦略を実装する

アプリケーションとデータベースの負担を軽減する効果的な方法の 1 つは、キャッシュを使用することです。頻繁にアクセスされるデータを保存すると、反応時間を大幅に短縮できます。

戦略:

? メモリ内キャッシュ: Redis や Memcached などのツールを使用して、頻繁に要求されるデータをメモリにキャッシュします。

? HTTP キャッシュ: 同じデータが複数回処理されることを避けるために、HTTP リクエストのクライアント側とサーバー側のキャッシュを実装します。

? クエリ結果のキャッシュ: 製品の詳細や静的データなど、頻繁には変更されないデータベース クエリの結果をキャッシュします。

例: Node.js での Redis キャッシュの実装

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.モジュール化によりモノリスの複雑さを軽減

モノリシック アプリは頻繁に技術的負債を抱え、規模が大きくなるにつれて保守が難しくなります。モノリスをモジュール化して、複雑なビジネス ロジックをより小さく管理しやすいコンポーネントに分割することで、保守性と速度を向上させることができます。

戦略:

? サービス層のリファクタリング: モノリシック サービスを機能に基づいて個別のモジュールにリファクタリングします。これにより、パフォーマンスが向上し、相互依存関係が軽減されます。

? ドメイン駆動設計 (DDD): コードベースを明確な境界と責任を持つドメインに編成します。このアプローチは、パフォーマンスの問題を切り分けるのに役立ち、個々のコンポーネントのスケーリングを容易にします。

? コードの分解: 大きな関数またはクラスを、より小さく、より効率的なものに分割します。

4.水平スケーリング

モノリシック アプリケーションのスケーリングは、マイクロサービスのスケーリングよりも難しい場合がありますが、水平スケーリングはまだ実現可能です。アプリケーション全体のインスタンスをさらに追加し、インスタンス間でトラフィックを分散することで、より高い負荷を処理できます。

戦略:

? ロード バランサー: ロード バランサーを使用して、モノリスの複数のインスタンスにトラフィックを均等に分散します。

? ステートレス サービス: モノリスのサービスがステートレスであることを確認し、どのインスタンスも以前の状態に依存せずにリクエストを処理できるようにします。

? 自動スケーリング: AWS Elastic Beanstalk や Kubernetes などのクラウド サービスを使用して、負荷に基づいてモノリスを自動的にスケーリングします。

例: NGINX によるスケーリング

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

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

5.非同期処理

リアルタイムで完了する必要のないリソースを大量に消費するタスク (電子メールの送信、大規模なデータセットの処理、レポートの生成など) の場合、非同期処理を実装するとモノリスの負荷を大幅に軽減できます。

戦略:

? タスクキュー: RabbitMQ、Amazon SQS、または BullMQ for Node.js などのツールを使用して、時間のかかるタスクをバックグラウンド キューにオフロードします。

? 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.

以上がモノリシック アプリケーションのパフォーマンスを向上させる方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。