پایگاه داده همیشه مقصر نیست!
چرا کندی اپ گاهی از جای دیگری می‌آید؟
این فقط یکی از صدها موقعیتی‌ست که در ظاهر مشکل از دیتابیس به‌نظر می‌رسد، اما منشأ واقعی چیز دیگری‌ست.
فرض کنید کاربر در حال پرداخت سفارش خود است. اطلاعات کارت را وارد می‌کند، روی دکمه پرداخت می‌زند... اما چند ثانیه فقط می‌بیند که صفحه می‌چرخد. نه اروری، نه تاییدی، نه هیچ اتفاقی. او تصور می‌کند سیستم قطع شده یا پایگاه داده مشکل دارد. در حالی‌که همه‌چیز ثبت شده، فقط صف تأیید پرداخت درگیر درخواست‌های دیگر است و هنوز نوبت به درخواست او نرسیده.
وقتی یک اپلیکیشن کند می‌شود، اولین چیزی که اغلب به آن شک می‌کنیم پایگاه داده است. انگار هر مشکلی که در سرعت و پاسخ‌دهی پیش بیاید، بدون بررسی دقیق، به دیتابیس نسبت داده می‌شود. اما در واقعیت، بسیاری از کندی‌ها ریشه در بخش‌های دیگری از ساختار برنامه دارند—از صف‌های پردازشی گرفته تا مصرف منابع یا نحوه طراحی تعاملات داخلی سیستم.
در این مقاله، به‌جای تمرکز بر پایگاه داده، تلاش می‌کنیم نقاط دیگری را بررسی کنیم که می‌توانند عامل پنهان افت سرعت در اپلیکیشن باشند. این تحلیل به توسعه‌دهندگانی کمک می‌کند تا درک دقیق‌تری از معماری رفتارپذیر برنامه خود پیدا کنند و زودتر به سراغ منشأ واقعی کندی بروند.
چرا همیشه پایگاه داده متهم ردیف اول است؟
در اغلب پروژه‌ها، تعامل با دیتابیس یکی از پرکاربرد ترین و کندترین نقاط سیستم است، اما این به معنای مقصر بودن همیشگی آن نیست. گاهی اوقات کندی در زمان‌هایی رخ می‌دهد که دیتابیس حتی تحت فشار خاصی نیست. این اشتباه تحلیلی، تمرکز تیم را از نقاط واقعی گلوگاه منحرف می‌کند.
صف‌های اجرایی و تاخیر هایی که در ظاهر دیده نمی‌شوند
در پروژه‌هایی که از صف استفاده می‌کنند مانند Celery در Django یا queue worker در Laravel ممکن است به دلیل اشکال در تعریف taskها، منابع ناکافی یا ساختار نامتعادل صف، اجرای دستورات با تاخیر مواجه شود. این تاخیرها در frontend یا تعامل کاربر، به صورت کندی عمومی سیستم دیده می‌شوند، در حالی که پایگاه داده هیچ نقشی در آن ندارد.
در چنین شرایطی، استفاده از زیرساختی که توانایی مدیریت منابع و صف‌ها را به‌صورت یکپارچه داشته باشد، می‌تواند نقش کلیدی در شناسایی و کنترل این نقاط گلوگاه ایفا کند.
مصرف منابع سرور و اثر تجمعی آن بر سرعت پاسخ‌دهی
تا حالا شده همه‌چیز طبق انتظار کار کنه، اما کاربر همچنان از کندی گزارش بده؟
اینجور وقت‌ها، اولین چیزی که بررسی می‌شه دیتابیسه، اما معمولاً مشکل جای دیگه‌ست.
مصرف بیش‌ازحد CPU، محدودیت RAM یا بار زیاد روی disk I/O می‌تواند سرعت پاسخ‌دهی اپلیکیشن را کاهش دهد. این اتفاق ممکن است هنگام اجرای چند سرویس هم‌زمان، پردازش هم‌زمان jobهای سنگین یا اجرای نامناسب cronها رخ دهد. در این شرایط، دیتابیس کاملاً فعال و سالم است، اما به‌دلیل فشار محیط، اپلیکیشن کند کار می‌کند.
حلقه‌های بلاک‌کننده و عملکرد هم‌زمان
این اتفاق ممکنه در ربات‌های پیام‌رسان یا حتی در داشبوردهای مدیریتی ساده هم رخ بده. کاربر در ظاهر دکمه‌ای می‌زند یا داده‌ای وارد می‌کند، اما هیچ واکنشی نمی‌بیند، در حالی‌که پشت صحنه همه‌چیز در صف مانده یا توسط یک فرآیند دیگر قفل شده.
در اپلیکیشن‌هایی که به‌صورت async یا multi-threaded توسعه داده شده‌اند، یکی از دلایل مهم افت سرعت، وجود حلقه‌هایی است که منابع را قفل می‌کنند یا پاسخ‌دهی به eventها را به تأخیر می‌اندازند. این مسئله در ظاهر به صورت تاخیر در لود صفحات یا بی‌پاسخ‌ماندن تعاملات خود را نشان می‌دهد.
طراحی نادرست API داخلی یا ساختار frontend
بخش ششم: نشانه‌هایی که می‌گویند مشکل از دیتابیس نیست
گاهی اوقات توسعه‌دهندگان با کندی‌هایی مواجه می‌شوند که ظاهراً باید مربوط به پایگاه داده باشد، اما با کمی دقت متوجه می‌شوند که علت در جای دیگری‌ست. برخی از نشانه‌هایی که می‌توانند نشان دهند مشکل جای دیگری‌ست:
فقط برخی endpointها کند هستند، نه کل اپلیکیشن
لاگ‌های دیتابیس زمان پاسخ طبیعی دارند
صف‌های اجرایی دچار تأخیر هستند یا taskها در حالت pending باقی می‌مانند
CPU به شدت اشغال شده اما queryهای خاصی در حال اجرا نیست
frontend بارگذاری ضعیفی دارد حتی با پاسخ سریع از backend
این نشانه‌ها می‌توانند نقطه شروع تحلیل دقیق‌تری باشند که نگاه توسعه‌دهنده را از دیتابیس فراتر ببرد.
گاهی کندی در سطح ظاهر سیستم است، به‌ویژه در تعامل بین frontend و backend. اگر طراحی API شامل درخواست‌های زیاد و کوچک، بارگذاری‌های غیر async یا وابستگی زیاد بین درخواست‌ها باشد، تجربه کاربر کند می‌شود، حتی اگر دیتابیس پاسخ‌گوی همه چیز باشد.
شبیه راننده‌ای که تصور می‌کند چون ماشین حرکت نمی‌کند، حتماً بنزین تمام شده، در حالی‌که ممکن است مشکل از قفل شدن ترمز یا قطعه دیگری باشد. تحلیل کندی اپلیکیشن نیز نیازمند نگاهی جامع به کل سیستم است، نه فقط یک جزء مشخص.
درک این نکته که کندی یک اپلیکیشن فقط به دیتابیس مربوط نمی‌شود، قدم مهمی در تحلیل حرفه‌ای و واقع‌گرایانه عملکرد سیستم است. توسعه‌دهندگان باید به ساختار کامل اپلیکیشن به‌عنوان یک مجموعه هماهنگ نگاه کنند و در مواقع بروز مشکل، تنها یک جزء خاص را متهم نکنند.
استفاده از زیرساخت‌هایی مثل برنت، که رفتار اپلیکیشن را در لایه‌های مختلف قابل مشاهده می‌کنند، می‌تواند فرآیند تحلیل و بهینه‌سازی را برای توسعه‌دهندگان ساده‌تر و هدفمندتر کند. تمرکز برنت روی یکپارچگی سرویس‌ها و امکان پایش در لحظه، مسیر یافتن گلوگاه‌های پنهان را کوتاه‌تر کرده و به تیم‌ها کمک می‌کند تصمیمات دقیق‌تری بگیرند.
با دیدن فراتر از دیتابیس، مسیر بهینه‌سازی واقعی را پیدا کنید.
