Haciendo que mi API de Node.js sea súper rápida

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Los servidores de Node.js necesitan procesar un gran número de solicitudes de manera concurrente a medida que la escala crece. Un microservicio de Node.js que recibe una solicitud de API necesita realizar múltiples acciones, como analizar JWT, usar caché, trabajar con bases de datos y más. En esta charla, Tamar mostrará estrategias para mejorar el rendimiento de su API REST, comenzando desde nuevos frameworks de Node.js que pueden funcionar más rápido, un mejor análisis de las partes de la solicitud, un trabajo eficiente con caché y bases de datos, una mejor paralelización y más estrategias. La charla incluirá demos, benchmarks y perfiles de código para ver las mejoras. Al final de esta charla, los desarrolladores tendrán conocimientos prácticos sobre cómo mejorar el rendimiento de la API en varias plataformas de Node.js.

This talk has been presented at Node Congress 2024, check out the latest edition of this JavaScript Conference.

Tamar Twena-Stern
Tamar Twena-Stern
34 min
04 Apr, 2024

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Video Summary and Transcription

Esta charla se centra en mejorar el rendimiento en el desarrollo de API de Node.js. Cubre diversas áreas como la optimización del trabajo con bases de datos, el grupo de conexiones, el análisis de JSON, el registro y la selección del framework web. Los aspectos destacados incluyen el uso de Native Mongo Driver para un mejor rendimiento de la base de datos, la optimización del grupo de conexiones para una mayor capacidad de procesamiento, la sustitución del serializador Express para una serialización y deserialización más rápida, y la elección de Festify como un framework web eficiente. Se discute el impacto del almacenamiento en caché y la autenticación en el rendimiento, junto con recomendaciones para los tipos de caché. La charla también enfatiza la consideración de los factores ambientales y el impacto humano en el rendimiento. Fastify se destaca como una herramienta recomendada para la optimización del rendimiento de Node.js.
Available in English: Making My Node.js API Super Fast

1. Introducción a la Optimización del Rendimiento

Short description:

Hola a todos, bienvenidos a mi sesión sobre cómo mejorar el rendimiento en su API de Node.js. Soy un apasionado de JavaScript y Node.js. Hoy discutiremos cómo mejorar el rendimiento en la capa de su API, cubriendo áreas como la base de datos, la serialización, la deserialización, el registro, los marcos web y el almacenamiento en caché. Comencemos con el trabajo de la base de datos. Optimice las consultas a la base de datos, utilice índices eficientes, denormalice los datos y considere soluciones como réplicas de lectura-escritura y fragmentación.

Antes de comenzar a hablar sobre cosas técnicas, permítanme presentarme. Mi nombre es Tamar. Pueden seguirme en estos enlaces y contactarme en estos enlaces. Soy realmente apasionado de JavaScript y Node.js y mi interés en estas tecnologías comenzó cuando fundé mi propia startup y escribí todo el backend en Node.js y desde entonces, el resto es historia.

Y suficiente hablando de mí, comencemos a hablar sobre el rendimiento, que es una de mis cosas favoritas de las que me gusta hablar. Y hoy vamos a hablar sobre cómo mejorar el rendimiento en la capa de su API. Vamos a revisar, vamos a analizar esas áreas, vamos a analizar la base de datos. Vamos a analizar la serialización y deserialización de sus JSON. Vamos a hablar sobre el registro. Puede parecer trivial, pero eso puede afectar su rendimiento. El marco web que elijas y el almacenamiento en caché.

Comencemos con el trabajo de la base de datos. En primer lugar, antes de adentrarnos en cosas relacionadas con JavaScript, hay algunas cosas que debes tener en cuenta para cualquier tecnología con la que trabajes, para cualquier lenguaje de programación. En primer lugar, por supuesto, tus consultas a la base de datos deben estar optimizadas. Todos los índices deben ser muy eficientes y permitir una recuperación y operaciones eficientes muy rápidas. Y luego debes denormalizar tus datos. ¿Qué significa esto? Si tienes una tabla con 50 columnas y solo necesitas tres, no recuperes las 50 completas. Recupera solo lo que necesitas, por ejemplo. Y guarda los datos de manera eficiente. No guardes cosas ineficientes. Y luego debes pensar en soluciones en la capa de la base de datos. Pueden ser réplicas de lectura-escritura que pueden mejorar tu rendimiento. Trabajar con un conjunto de réplicas, emparejar las bases de datos que lo admitan y fragmentación.

2. Mejorando el Trabajo de la Base de Datos en Aplicaciones Node.js

Short description:

Discutamos cómo mejorar el trabajo de la base de datos relacionado con las aplicaciones Node.js, comparando Mongoose y Native Mongo Driver. Las principales medidas para la evaluación del rendimiento incluyen la latencia (analizando el percentil 99) y el rendimiento (promedio de solicitudes por segundo y solicitudes totales). En la evaluación, tanto Mongoose como Native Mongo Driver se utilizaron para enviar un objeto persona a la base de datos. Los resultados mostraron que Native Mongo Driver tuvo un rendimiento significativamente mejor que Mongoose, con un aumento en el promedio de solicitudes por segundo y un percentil 99 mucho más pequeño.

Pero estamos en una conferencia de Node.js, y después de hablar un poco sobre consejos genéricos, vamos a adentrarnos en cosas de Node.js. ¿Cómo puedo mejorar el trabajo de la base de datos en mi aplicación Node.js? Cuando comenzamos a trabajar con Node.js, comenzamos con el primer tutorial que todos hacemos: Node.js, Express y Mongoose. Empecemos con eso y hagamos una evaluación para ver cómo funciona. Al hacer una evaluación, debemos tener en cuenta las siguientes cosas. En primer lugar, las medidas más importantes son la latencia. Debes analizar el percentil 99, no el promedio. Porque cuando tienes un contrato con un tercero y les dices que todas mis solicitudes son más rápidas que esto, debes proporcionarles el percentil 99 de la latencia, no la mediana ni el promedio. Eso es realmente importante. En segundo lugar, medir el rendimiento. Para medir el rendimiento, hay dos cosas importantes que debemos tener en cuenta. Primero, el promedio de solicitudes por segundo, y luego las solicitudes totales. Estas medidas te darán una buena idea de cómo está mejorando tu rendimiento.

Ahora vamos a comparar Mongoose y Native Mongo Driver. Escribí un servidor que funciona con Mongoose, y ese servidor expone una solicitud POST que envía un objeto persona, algo muy simple. El código no es algo realmente interesante. Estamos construyendo un servidor con Express y Mongoose, creando un esquema de Mongoose con varios parámetros, y luego esa es la función que vamos a evaluar. POST, y luego creamos un nuevo objeto persona y lo guardamos, como puedes ver aquí. El código de Native Mongo Driver va a hacer exactamente lo mismo. Una solicitud POST, que también envía un objeto persona, porque queremos comparar manzanas con manzanas. Cuando hacemos una evaluación de rendimiento, queremos comparar cosas que hacen lo mismo. Aquí está el código que se ejecuta con Native Mongo Driver. Como puedes ver, esto también hace una inserción en la base de datos.

Genial. Estos son los resultados que obtuvimos con Mongoose. Puedes ver que si observamos las solicitudes promedio por segundo, estamos alrededor de 5700 solicitudes, y las solicitudes totales son alrededor de 64,000, y el percentil 99 es de 4 milisegundos, pero al usar Mongo Driver, podemos ver que las cosas mejoraron enormemente. Podemos ver que las solicitudes promedio por segundo aumentaron a 9500, lo cual es mucho. Es más del 30%, creo. El percentil 99 es mucho más pequeño, un 50% menos, y pudimos atender, en el tiempo de la evaluación, alrededor de un 30,000% más de solicitudes. Como puedes ver, si lo vemos en un gráfico, Native Mongo Driver tiene un rendimiento mucho mejor que Mongoose.

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