Le cause più comuni di rallentamento e perdita di performance per applicazioni web sviluppate in PHP/Mysql

Le cause di rallentamento sono piuttosto comuni e significative in molte applicazioni web basate su PHP e MySQL. Ecco un'analisi più dettagliata di ciascuna di esse e alcune soluzioni specifiche per affrontarle:

1. Query non ottimizzate che usano FILESORT senza indici

Quando MySQL utilizza FILESORT, sta essenzialmente ordinando i risultati di una query in memoria (e potenzialmente su disco se la memoria non è sufficiente), il che può rallentare drasticamente le operazioni, specialmente per tabelle grandi. Questo succede spesso quando mancano gli indici adeguati su colonne utilizzate in clausole ORDER BY, GROUP BY, o WHERE.

Soluzioni:

• Aggiunta di indici appropriati: assicurati che le colonne utilizzate in ORDER BY, GROUP BY e WHERE abbiano indici adeguati. L'uso di indici composti può migliorare ulteriormente le prestazioni quando vengono usate più colonne in queste clausole.


• Usa EXPLAIN per il profiling delle query: utilizza EXPLAIN per identificare dove vengono utilizzati FILESORT o TEMPORARY. Se una query mostra questi avvertimenti, considera di riprogettarla.


• Ottimizzazione della query: rivedi la struttura della query e verifica se puoi ridurre o eliminare l'ordinamento a livello di query. Talvolta, ordinamenti complessi possono essere gestiti in memoria dall'applicazione PHP se la quantità di dati è gestibile.

2. Query innestate (query fatte dentro a un ciclo)

Eseguire query SQL all'interno di un ciclo è un problema molto comune e può causare gravi rallentamenti, specialmente quando il ciclo è grande. Questo avviene perché ogni iterazione del ciclo potrebbe causare una nuova connessione al database e un'operazione SQL, il che può portare a migliaia di query per una singola richiesta.

Soluzioni:

• Ristrutturazione delle query: se possibile, cerca di spostare le query fuori dai cicli e ristrutturare il codice in modo da eseguire una singola query più complessa che restituisca tutti i dati necessari. Ad esempio, se stai estraendo dati correlati, utilizza JOIN o IN piuttosto che eseguire una query per ogni elemento del ciclo.


• Pre-fetching dei dati: puoi eseguire una query più grande prima del ciclo per recuperare tutti i dati necessari e poi elaborare i risultati in PHP. Questo riduce il numero di interazioni con il database.


• Caching dei risultati: se una query è eseguita ripetutamente con gli stessi parametri, considera di memorizzare in cache i risultati per ridurre il numero di chiamate al database.

3. Collegamenti a filesystem esterni (per esempio FTP, Samba) che rispondono lentamente o non rispondono affatto

I collegamenti a filesystem esterni come server FTP o Samba possono causare rallentamenti significativi se questi rispondono lentamente o non rispondono affatto. Questo problema è particolarmente rilevante quando l'applicazione PHP deve accedere frequentemente a risorse esterne come file o directory su questi sistemi.

Soluzioni:

• Caching dei dati: memorizza in cache i dati recuperati dai filesystem esterni per ridurre la frequenza di accesso a queste risorse. Questo può essere fatto in memoria o su disco locale.


• Timeout e gestione degli errori: imposta timeout adeguati e gestisci gli errori in modo che l'applicazione possa recuperare o continuare senza bloccare l'intero processo se un filesystem esterno non risponde.


• Asincronia nelle operazioni su filesystem esterni: se possibile, esegui operazioni asincrone quando interagisci con filesystem esterni. Ciò consente all'applicazione di continuare a rispondere ad altre richieste mentre attende il completamento dell'operazione sul filesystem esterno.


• Monitoraggio delle connessioni: implementa un sistema di monitoraggio che ti avvisi in caso di tempi di risposta elevati o errori di connessione con i filesystem esterni, permettendoti di risolvere il problema rapidamente.

Raccomandazioni generali:

• Logging e monitoraggio: aggiungi un sistema di logging e monitoraggio che ti consenta di tracciare le performance delle query e identificare tempestivamente i problemi.


• Test di carico: esegui test di carico per simulare situazioni reali di traffico e identificare potenziali colli di bottiglia nel sistema.

Logging e Monitoraggio Dettagliato

Un sistema di logging e monitoraggio ben implementato è essenziale per individuare e risolvere i problemi di performance in un'applicazione web. Questo sistema dovrebbe fornire una visione chiara di quanto tempo impiegano le singole query SQL e altri punti critici all'interno dello script, consentendo di identificare rapidamente eventuali colli di bottiglia.

1. Logging delle Query SQL

È fondamentale monitorare il tempo di esecuzione di ogni query SQL all'interno dello script PHP. Questo può essere fatto con un sistema di logging che registra:

• Query eseguita: il testo della query SQL eseguita.


• Tempo di esecuzione: il tempo impiegato per l'esecuzione della query, misurato in millisecondi.


• Timestamp: il momento esatto in cui la query è stata eseguita.


• Contesto: informazioni aggiuntive come l'utente che ha eseguito la query, la pagina o lo script che l'ha generata.

Implementazione:

• 
  

  PHP PDO: se stai usando PDO per le connessioni al database, puoi facilmente misurare il tempo di esecuzione delle query avvolgendole in un blocco di codice che utilizza microtime(true) prima e dopo l'esecuzione.

  
  $start_time = microtime(true);
$stmt = $pdo->prepare($sql);
$stmt->execute($params);
$end_time = microtime(true);
$execution_time = ($end_time - $start_time) * 1000; // Converti in millisecondi

// Logga il tempo di esecuzione error_log("Query: $sql - Tempo di esecuzione: {$execution_time} ms");

 

• 
  

  Logging in un file o database: i dati raccolti possono essere memorizzati in un file di log dedicato o in una tabella del database per un'analisi successiva. Ad esempio, puoi scrivere un log come:

  
  error_log("[QUERY] {$sql} - [TEMPO] {$execution_time} ms - [TIMESTAMP] " . date('Y-m-d H:i:s'));

2. Logging dei punti critici dello script

Oltre a monitorare le query SQL, è importante tenere traccia dei tempi di esecuzione dei punti critici dello script PHP, come:

• Connessioni a risorse esterne: connessioni a filesystem esterni, API di terze parti, o altri servizi esterni.


• Esecuzione di funzioni particolarmente onerose: se lo script esegue operazioni intensive, come elaborazione di immagini, manipolazione di grandi quantità di dati, o calcoli complessi.


• Inizio e fine dello script: per monitorare il tempo di esecuzione complessivo dello script.

Implementazione:

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  Misurazione dei tempi: Usa microtime(true) per registrare il tempo all'inizio e alla fine di ciascun punto critico.

  
  $start_time = microtime(true);

// Esegui l'operazione critica

critical_function();
$end_time = microtime(true); $execution_time = ($end_time - $start_time) * 1000; // Tempo in millisecondi

// Logga il tempo di esecuzione del punto critico error_log("Operazione critica - Tempo di esecuzione: {$execution_time} ms - [TIMESTAMP] " . date('Y-m-d H:i:s'));

 

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  Logging dettagliato: salva questi log in un file dedicato per le performance, separato dai log di errore standard, in modo da poterli analizzare facilmente.

  
  

3. Analisi e Monitoraggio Continuo

Una volta implementato il logging dettagliato, è importante analizzare regolarmente i dati raccolti per identificare:

• Query lente o inefficienti: cerca query che richiedono molto tempo per essere eseguite e valuta se possono essere ottimizzate.


• Punti critici con tempi di esecuzione elevati: identifica le parti dello script che impiegano più tempo e considera la possibilità di ottimizzare il codice o distribuire il carico su più server.


• Pattern di performance nel tempo: analizza le performance a livello temporale per vedere se ci sono fluttuazioni legate a specifici eventi o carichi di traffico.

Strumenti avanzati:

• Visualizzazione dei log: utilizza strumenti come Kibana o Grafana per visualizzare i log in modo grafico e identificare più facilmente i problemi di performance.


• Monitoraggio in tempo reale: implementa soluzioni come New Relic, Datadog o strumenti simili per monitorare le performance in tempo reale e ricevere avvisi automatici in caso di degrado delle prestazioni.

4. Test di Carico e Stress Testing

Per completare il quadro, esegui regolarmente test di carico per simulare il traffico reale e stress test per capire come l'applicazione si comporta sotto carico estremo. Questo ti aiuterà a identificare eventuali colli di bottiglia che potrebbero non emergere durante il normale funzionamento.