Świeżutki greenfieldzik pojawia się na horyzoncie, nowe technologie, high performance, Kafka, Mongo, Postgres, Oracle? A może cos jeszcze? Myślisz sobie mikroserwisy będą, będzie zabawa.. Wymagania są proste, tanio dobrze i przede wszystkim 10 kk rps na query modelu ma być...bo przecież CQRS, prawda? Razem z zespolem i kadrą menadżerską ostrzycie sobie ząbki bonus roczny za piękny... no właśnie co? Fuckup czy sukces? Pogadajmy trochę o tym, weźmy pod uwagę parę czynników na tapet ;) i zobaczymy czy to ma sens..

1. Jak skopać wydajność od początku projektu
studium przypadków
Krystian Zybała

2. Krystian Zybała
Principal Java Engineer / Java Performance Engineer
JVM, Kafka, Cassandra
Pomaga, szkole, doradzam

3. Motywacja

4. Czy wydajność jest dla nas
ważna?

5. Czy wydajność jest dla nas ważna?
• Tak, jest bardzo ważna ale nie na tym etapie bo musimy dowieźć XYZ
• Tak, system musi być wydajny ale wiesz musi też być tani
• Nie ma czasu na wydajność
• Po to mamy mikro serwisy aby było wydajnie
• Mamy Kubernetes’a to ogarnie za nas

6. Cel

7. „Jaki są cele naszego systemu?”

8. Jakie są cele naszego systemu?
• Potrzebujemy wydajnego systemu aby realizować nasze wymagania
• Tworzymy nowy system od podstaw który zastąpi monolit bo był wolny
• Przepisujemy system z monolitu na system rozproszony aby zyskać
wydajność i skalowalność
• Musimy być konkurencyjni bo inni robią to znacznie szybciej i taniej

9. Jakie są cele naszego systemu?
• Potrzebujemy wydajnego systemu aby realizować nasze wymagania
• Tworzymy nowy system od podstaw który zastąpi monolit bo był wolny
• Przepisujemy system z monolitu na system rozproszony aby zyskać
wydajność i skalowalność
• Musimy być konkurencyjni bo inni robią to znacznie szybciej i taniej

10. Nie dyskretne pytania

11. Nie dyskretne pytania
• Czy ktoś mierzy/mierzył wydajność?
• Jak obecnie mierzycie wydajność?
• Jakie są metryki?
• Gdzie jest krytyczna ścieżka systemu?
• SLA/SLO/SLI?

12. „Czy wydajność naprawdę jest ważna w naszym systemie?”

13. https://tenor.com/view/spongebob-rainbow-imagination-meme-idc-gif-17331659

14. https://i1.memy.pl/obrazki/6515376204_i_co_ja_tu_robie.jpg

15. Nie podajemy się!

16. Nadciąga pierwsze wdrożenie
na produkcje

19. Co poszło nie tak?

20. Akt 1- przemówienie

22. Akt 2 - zbieranie wymagań

25. https://img-9gag-fun.9cache.com/photo/a0Nzx1X_700bwp.webp

26. Co poszło nie tak?

27. Akt 3 - architektura

30. CV

31. Order Query Billing Query
Account
Query

32. Order
query
Recipient
Query
Payment
Command

33. Auth Server
Order Command
Order Query
Recipient Command
Recipient Query
BFF
Payment Query

34. Czas wybrać technologie

35. Auth Server
Order Command
Order Query
Recipient Command
Recipient Query
BFF
Payment Query

36. Donald Knuth
„Premature optimization is the root of all evil.”

38. Co poszło nie tak?

39. Akt 4 - development

40. Prekursorzy stylu

41. Deszcz dependencji

42. Fajny ten CQRS ale trzeba
czekać na zdarzenia

43. Jak wysyłać eventy?

44. Batch

45. Akt 5 - testowanie

46. Po klikamy po UI

47. Zróbmy testy wydajnościowe

48. Rodzaje testów wydajnościowych
• Testy wydajności Testy obciążenia
• Testy przeciążenia
• Testy wytrzymałościowe
• Testy przepustowości
• Testy skalowalności
• Testy skokowe

49. Akt 6 - wdrożenie

53. Akt 7 - płacz

54. Akt 8 - spłaćmy dług który
zaciągnęliśmy

55. UI Driven Development

56. CQRS i EDA

57. Fallacies of distributed computing
• The network is reliable
• Latency is zero
• Bandwidth is in
fi
nite
• The network is secure
• Topology doesn't change
• There is one administrator
• Transport cost is zero
• The network is homogeneous

58. Kafka

59. Distributed Database

60. DDD

61. Jednorodne podejście czyli
jeden pattern do wszystkiego

62. Data locality

63. Transfer Accounting
req HTTP

64. Transfer Accounting
10k reqs HTTP

65. Transfer Accounting
Event
Cache

66. Infrastruktura

67. Estymacja

68. Biblioteki

69. Premature optimization

70. Observability

71. Akt 9 - problem dziewięciu
kobiet

72. Akt 10 - dlaczego to jest
wszystkie … drogie?

73. Podsumowanie

74. Podsumowanie
• O wydajności trzeba myśleć
• Wydajność powinna być brana na każdym etapie projektu
• Macie realny wpływ
• Rozwiązania które projektujecie mają istotny wpływ na wydajność
• Rozsądny wybór technologi a nie hype

75. Podsumowanie
• Metrics-
fi
rst to dobre podejście
• Brak metryk powoduje, problem na produkcji
• Sumaryczne metryki przetwarzania eventów
• Metryki biznesowe i techniczne
• Aktywne alertowanie

76. Pytania?

77. Dziękuje