.NET Core пропонує високу продуктивність, масштабованість та гнучкість. Однак навіть найкращі фреймворки можуть зазнати невдачі, якщо приховані фактори, що знижують продуктивність, залишаються непоміченими. Ці "тихі вбивці" можуть знижувати ефективність вашого застосунку, збільшувати час відповіді та підвищувати використання ресурсів.
Але ось хороші новини: З правильними навичками та інструментами ми можемо їх виявити та "вимкнути"!
У цьому блозі ми розглянемо деякі з найбільш поширених проблем з продуктивністю в додатках на .NET Core та розглянемо дієві рішення для їх усунення.
1. Неефективні запити до бази даних
Проблема:
- Надмірна залежність від ленивого завантаження (lazy loading).
- Проблема N+1 запитів в ORM-інструментах, таких як Entity Framework.
- Відсутність належних індексів на часто запитуваних полях.
Вплив:
- Збільшення часу виконання запитів.
- Непотрібні виклики до бази даних, що призводять до більшої затримки.
📌Детальніше тут: https://dotnet-fullstack-dev.blogspot.com/
🌟 Аплодисменти будуть дуже доцільні! 🚀
Рішення:
- Eager Loading (Жадібне завантаження): Використовуйте
.Include()в Entity Framework для завантаження зв’язаних даних за допомогою одного запиту.
var orders = context.Orders.Include(o => o.Customer).ToList();
- Оптимізація запитів: Уникайте завантаження всіх даних таблиці. Використовуйте
.Select(), щоб вибирати тільки необхідні поля.
var orders = context.Orders.Select(o => new { o.Id, o.TotalAmount }).ToList();
- Індексація: Переконайтеся, що поля бази даних, що використовуються у фільтрах або з’єднаннях, мають індекси.
2. Неефективна серіалізація JSON
Проблема:
- Стандартні серіалізатори можуть бути не оптимальними для великих обсягів даних.
- Непотрібні цикли серіалізації та десеріалізації.
Вплив:
- Збільшене використання ЦП та пам'яті.
Рішення:
- Використовуйте System.Text.Json, який є швидшим і ефективнішим, ніж старі бібліотеки, такі як Newtonsoft.Json.
var options = new JsonSerializerOptions { WriteIndented = false };
var json = JsonSerializer.Serialize(data, options);
- Уникання надлишкових витрат: Використовуйте DTO (Data Transfer Objects), щоб передавати лише необхідні дані.
3. Ігнорування асинхронного програмування
Проблема:
- Блокуючі синхронні виклики в основному асинхронному застосунку.
- Забуте використання
asyncтаawaitдля операцій вводу/виводу.
Вплив:
- Перевантаження потоків в умовах високої конкуренції.
- Збільшення часу відповіді під навантаженням.
Рішення:
- Переконайтеся, що всі операції вводу/виводу є асинхронними.
var data = await httpClient.GetStringAsync("https://api.example.com");
- Використовуйте інструменти, такі як Async Fixer, для виявлення не оптимального синхронного коду.
4. Неправильна конфігурація залежностей (Dependency Injection, DI)
Проблема:
- Реєстрація сервісів з неправильним терміном служби (наприклад, використання
ScopedзамістьSingleton). - Впровадження непотрібних залежностей.
Вплив:
- Витоки пам'яті через залишкові scoped або transient об'єкти.
- Збільшене використання ЦП через надмірне створення об'єктів.
Рішення:
- Використовуйте відповідні терміни служби:
- Singleton для сервісів, що повторно використовуються протягом всього життєвого циклу застосунку.
- Scoped для сервісів, специфічних для запиту.
- Transient для легких, короткоживучих сервісів.
services.AddSingleton();
- Перевірте та очистіть непотрібні впровадження залежностей.
5. Ігнорування стиснення відповіді
Проблема:
- Великі відповіді API надсилаються без стиснення.
- Ширина каналу витрачається на передавання зайвих даних.
Вплив:
- Повільніший час відповіді для клієнтів, особливо в мобільних мережах.
Рішення:
- Увімкніть проміжне програмне забезпечення для стиснення відповіді.
builder.Services.AddResponseCompression();
app.UseResponseCompression();
## 6. Погана стратегія кешування
### Проблема:
- Відсутність або неефективні механізми кешування.
- Надмірне використання кешування на основі пам'яті без політик видалення.
### Вплив:
- Повторна обробка однакових запитів.
- Перевантаження пам'яті і потенційні збої.
### Рішення:
- Реалізуйте кешування в пам'яті для часто запитуваних даних.
var cachedData = memoryCache.GetOrCreate("key", entry =>
{
entry.AbsoluteExpirationRelativeToNow = TimeSpan.FromMinutes(5);
return FetchData();
});
```
- Використовуйте Distributed Caching для масштабування на кількох серверах (наприклад, Redis).
7. Навантаження від логування
Проблема:
- Дуже детальне логування в продуктивному середовищі.
- Синхронне логування, яке блокує обробку запитів.
Вплив:
- Збільшена затримка введення/виведення (I/O) та витрати на зберігання.
Рішення:
- Використовуйте структуровані інструменти для логування, такі як Serilog або ElasticSearch.
- Логуйте тільки необхідну інформацію в продукції, а також переходьте на асинхронне логування.
Log.Logger = new LoggerConfiguration()
.WriteTo.Async(a => a.File("logs/log.txt"))
.CreateLogger();
8. Витоки пам'яті та високий тиск на GC
Проблема:
- Не звільнені ресурси без управління.
- Ненавмисні посилання на об'єкти, що перешкоджають збору сміття.
Вплив:
- Збільшене використання пам'яті та зниження продуктивності.
Рішення:
- Використовуйте оператор
using, щоб гарантовано звільняти ресурси.
using (var connection = new SqlConnection(connectionString))
{
connection.Open();
// Робота з підключенням
}
- Моніторте збір сміття за допомогою dotnet-counters:
dotnet-counters monitor System.Runtime
9. Перевантажений конвеєр проміжного програмного забезпечення (Middleware)
Проблема:
- Занадто багато компонентів проміжного програмного забезпечення.
- Проміжне програмне забезпечення, що виконує непотрібні дії для кожного запиту.
Вплив:
- Збільшена затримка обробки запиту.
Рішення:
- Оптимізуйте порядок проміжного програмного забезпечення. Розміщуйте часто використовуване проміжне програмне забезпечення (наприклад, автентифікацію) на початку.
- Уникайте надмірного проміжного програмного забезпечення, об'єднуючи функціональність де це можливо.
10. Пропуск профілювання та тестування продуктивності
Проблема:
- Відсутність аналізу вузьких місць продуктивності.
- Проблеми з продуктивністю залишаються непоміченими до моменту виходу в продукцію.
Вплив:
- Непередбачувана поведінка застосунку під навантаженням.
Рішення:
- Використовуйте інструменти, такі як dotTrace, PerfView або Application Insights для профілювання вашого застосунку.
- Проводьте навантажувальне тестування за допомогою Apache JMeter або k6.
Висновок
Приховані вбивці продуктивності можуть потрапити навіть в найкраще спроектовані додатки на .NET Core. Але з правильними навичками та практиками ви можете виявити, вимкнути і ефективно усунути їх. Зосередившись на оптимізації бази даних, стратегіях кешування, асинхронному програмуванні та ефективному проміжному програмному забезпеченні, ви забезпечите стабільну роботу вашого застосунку та його безшовне масштабування.
Основні висновки:
- Проактивно моніторьте і профілюйте ваш застосунок.
- Приймайте ефективні патерни проектування та найкращі практики.
- Постійно тестуйте та оптимізуйте ваш код.
Маєте конкретну проблему з продуктивністю? Поділіться своїми викликами в коментарях, і давайте разом їх розв'яжемо!
Перекладено з: Hidden Performance Killers in Your .NET Core Application: Can We Mute Them with Our Skills?