Das Dokument erläutert die Bedeutung von Performance in PHP- und MySQL-basierten Webanwendungen, einschließlich der Analyse, Optimierung und Nutzung von Metriken. Es werden Methoden zur Verbesserung der Anwendungsreaktionszeiten und der Effizienz vorgestellt, wobei kritische Use-Cases identifiziert und Akzeptanzkriterien definiert werden. Zudem werden Werkzeuge zur Last- und Leistungsmessung sowie Strategien zur Optimierung von Datenbankabfragen und Serverantwortzeiten behandelt.

1. PERFORMANC E!?
Einführung in
Analyse und Optimierung auf
PHP & Mysql basierten Webanwendungen

2. Fe lix Pe te rs
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Baujahr 1988
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Bachelor Studium
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Hochschule Esslingen
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Hochschule Reutlingen
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Freelancer – wichteldesign.de
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Entwickler bei autonetzer.de
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3. Das kommt jetzt
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Was ist Performance
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Analyse
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Methoden / Tools
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Metriken
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Vorgehensweise
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Praxis / Troubleshooting
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4. Das kommt nicht
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Load-Balancing
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Datenbank Replikation
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Webserver
●
Linux
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5. Performance
Der Begriff Performance beschreibt:
die Güte einer Anwendung ergibt sich aus den
Erwartungen an diese in Bezug auf:
●
die benötigten Ressourcen
●
und Zeit
unter gegebenen Bedingungen.
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6. Performance
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Ressourcen sind nicht unendlich und kosten Geld
●
Unperformante Anwendungen kosten Geld
●
Zeit ergibt sich aus der Geschwindigkeit in der die
Anwendung Aufgaben erfüllen kann.
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Ist vom Nutzer direkt spürbar
●
Hat direkten Einfluss auf das Nutzererlebnis
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7. Qualität durch Performance
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Nutzer sind durch Facebook & Co verwöhnt
●
Vergleichen damit die Anwendungen
=> Bessere Usability durch schnellere Anwendung
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Rankingfaktor für Google
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Bessere Position führt zu mehr Besuchern
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8. Ausgangslage
Die Seite ist voll langsam!
http://techbeat.com/wp-content/uploads/2012/10/angrycomputerguy.gif
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9. Keep Cool!
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10. Kritische Use-Cases finden
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Die Anwendung aufsplitten und getrennt betrachten!
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Suchanfrage
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Verarbeitung von Formulardaten
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Checkout-Prozess
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Uploads
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Datenmanipulation
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11. Akzeptanzkriterien
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Wodurch entsteht das Gefühl langsam?
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Was erwartet der Nutzer
●
Wie wird dem Nutzer Feedback gegeben?
●
Immer abhängig vom Use-Case!
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12. Akzeptanzkriterien
formulieren
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Ich will, dass die Aufgabe x bei einen gegebenen
Datenmenge y in der Zeit z erledigt ist.
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Im Beispiel: Eine Suche nach Fahrzeugen in
Berlin (162 Stk.) soll unterhalb einer Sekunde
Ergebnisse anzeigen.
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13. Der Mythos Performance
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„Mit einem besseren Server wäre das alle kein
Problem“
●
„echo ist viel schneller als print“
●
„Mit vielen Joins kann das ja nix werden auf der
Datenbank“
Google Suche „performance tips php“ → Ungefähr 166.000.000 Ergebnisse (0,31 Sekunden)
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14. Nicht raten → Messen!
Problem → messen → analysieren (→ optimieren)
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15. Vorge he ns we is e
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Einzelnen Use-Case von außen nach innen
●
Vom Groben ins feine
●
Ursachen einkreisen
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16. De r Blic k aufs Ganze
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Wie schnell reagiert die Anwendung?
●
Wie viel kann die Anwendung verarbeiten?
●
Wie verhält sich die Anwendung unter
verschiedener Last?
●
Tools: Apache Bench, Siege, Jmeter uvm.
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17. De r Blic k aufs Ganze
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18. Re s pons e Time
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Die Zeit zwischen dem absetzten eines Request bis
zum eintreffen der Response des Servers
●
Beinhaltet den Download (gesamten Response)
aber nicht und Rendern / lokales Verarbeiten der
Response bzw. dessen Inhalt!
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19. Throughput
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Ergibt sich aus einer Vielzahl von Messungen
●
Definiert die Anzahl von:
Verarbeiteten Anfragen / Zeiteinheit
●
Bsp: 10 Anfragen / Sekunde
●
Steht im Verhältnis zur Response Time
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20. Re s pons e Time vs .
Troughput
●
Der Troughput zeigt die Last die Server
verarbeiten muss
●
Die Response Time zeigt wie schnell er das
macht.
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21. Bac ke nd – PHP Profiling
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Kompleten Programmablauf aufzeichnen
●
Zeiten messen, CPU Auslastung, RAM Belegung
●
Tools:
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Xdebug
● XHProf
●
(Framework) Eigene Zeitmessungen
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22. PHP Profiling - Messwerte
●
Walltime, CPU-Time, Memory Usage, Call Count,
Call-Graph
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23. Daten erhalten
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Datenbanken (und Webservice-Aufrufe)
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24. Datenbank - Messwerte
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Zeit um Verbindung aufzubauen
●
Meistens zu vernachlässigen
●
Zeit um einen Query auszuführen
●
Verbrauchter RAM
●
Tools: Mysql (Explain, Log, usw.), (Framework /
ORM) eigene Messungen
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25. Webservice - Messwerte
●
Zeit um Verbindung aufzubauen
●
Zeit um Daten zu empfangen
●
Meistens nicht zu beeinflussen
●
Wenn eigener Webservice → Gehe zurück auf Los
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26. Fast geschafft!
Vorbereitungen zum testen
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27. Test-Client und Sandbox
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28. Sandbox nutzen
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Aussagekräftige Test können nur unter immer
gleichen Bedingungen gemacht werden!
●
Das Host-System sauber halten
●
Virtuelles Netzwerk simulierbar
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Tools: Virtual Box, VmWare, VAGRANT
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29. Tests und Last erzeugen
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Test automatisieren!
●
Immer mit selben Daten testen
●
Auch hier: Je nach Kontext testen!
●
Lasttest, Stresstest, Single Run
●
Tools: Jmeter erlaubt auch komplexe Tests
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30. Ein paar Worte zum
Testdesign
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Falsches Testdesign führt zu falschen Aussagen
●
Bsp: Die maximale Lastgrenze einer Anwendung
kann nur durch detaillierte Simulation von Nutzern
annähernd korrekt gemessen werden.
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31. Bas e line e rs te lle n
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Dient als Ausgangslage
●
Bei Frameworks, das Framework messen
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32. Die fe rtige Umge bung
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33. Ge nug The orie !
Wir werden dann mal praktisch
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34. Und je tzt? Optimie re n? !
http://www.theillustratedprofessor.com/wp-content/uploads/2012/02/It-Depends-1.jpg
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35. Es gibt ke in HowTo
●
Jedes Ergebnis muss einzeln im Kontext
betrachtet werden
●
Optimierungen müssen zusammenspielen
●
Alle gemachten Optimierungen testen
●
Im Einzelnen und und im Zusammenspiel
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36. Je besser man das Problem versteht, umso
besser kann man es beheben!
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37. Abe r e in paar Re ge ln
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So geht es nicht:
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Teure Funktionen in einer Schleife
●
Daten doppelt erzeugen
●
Statische Daten bei jedem Aufruf erzeugen
●
Nicht verwendete Daten erzeugen
●
Uvm.
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38. Ein paar Regeln
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So geht’s:
●
Die Response so früh wie möglich erzeugen
●
Nur benötigte Daten holen
●
Nicht zeitkritische Aufgaben verschieben
●
Statische Daten nur einmal vom Webservice holen
(Geocoding z.B)
●
Caching!
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39. Datenbanken verstehen
●
Storage-Engines entsprechend anwenden
●
Querys analysieren und verstehen
●
Query-Cache nutzen
●
NOW() umgeht den Query-Cache
●
Ggf. Daten denormalisieren
●
Birgt aber gefahren
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40. Fragen?
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