Diese Architektur-Fehler bremsen WebApps aus
Diese Architektur-Fehler bremsen WebApps aus: So holst du das Maximum raus!
Du investierst Zeit und Mühe in deine Webanwendung, nur um festzustellen, dass sie sich träge anfühlt und Nutzer frustriert sind? Das ist ein Albtraum, den niemand erleben möchte. Langsame Ladezeiten und eine schlechte Performance können dazu führen, dass potenzielle Kunden abspringen, bevor sie überhaupt eine Chance hatten, dein Angebot zu entdecken. In der heutigen schnelllebigen digitalen Welt ist Geschwindigkeit nicht nur ein Komfortmerkmal, sondern eine absolute Notwendigkeit. Moderne Webanwendungen sind komplexe Gebilde, bei denen viele Zahnräder ineinandergreifen müssen, um reibungslos zu funktionieren. Wenn eines dieser Zahnräder klemmt oder falsch positioniert ist, kann das die gesamte Maschinerie ins Stocken bringen. Dieser Artikel beleuchtet die häufigsten architektonischen Stolpersteine, die deine Webanwendung ausbremsen können und gibt dir praktische Tipps, wie du sie vermeiden und beheben kannst, um ein blitzschnelles und begeisterndes Nutzererlebnis zu schaffen.
Schlechte Datenmodellierung und Datenbankoptimierung
Das Herzstück jeder datengetriebenen Webanwendung ist ihre Datenbank. Eine schlecht konzipierte Datenstruktur kann zu massiven Performance-Einbußen führen, selbst wenn die Anwendung ansonsten sauber programmiert ist. Wenn Daten unnötig redundant gespeichert werden oder Beziehungen zwischen Tabellen unklar sind, muss die Datenbank bei jeder Abfrage mehr Arbeit leisten, als eigentlich nötig wäre. Dies verlangsamt nicht nur einzelne Abfragen, sondern kann auch zu Engpässen führen, wenn viele Nutzer gleichzeitig auf die Daten zugreifen. Die Kunst liegt darin, Daten so zu organisieren, dass sie effizient abgerufen und manipuliert werden können, ohne Kompromisse bei der Integrität einzugehen.
Ineffiziente Abfragen und fehlende Indizes
Einer der größten Performance-Killer sind ineffiziente Datenbankabfragen. Wenn Entwickler beispielsweise ungefilterte Daten aus großen Tabellen abrufen oder komplexe Joins ohne ersichtlichen Grund verwenden, zwingen sie die Datenbank unnötig zu intensiver Arbeit. Das Fehlen von Indizes auf häufig abgefragten Spalten ist ein weiterer gravierender Fehler. Indizes sind wie das Inhaltsverzeichnis eines Buches: Sie ermöglichen es der Datenbank, benötigte Daten schnell zu finden, anstatt die gesamte Tabelle durchsuchen zu müssen. Die Optimierung von Abfragen und die strategische Platzierung von Indizes sind entscheidend für eine performante Datenbank.
Um die Effizienz von Abfragen zu verbessern, ist es ratsam, die auszuführenden SQL-Statements genau zu analysieren. Viele Datenbankverwaltungssysteme bieten Werkzeuge zur Analyse von Abfrageplänen (Execution Plans), die aufzeigen, wie die Datenbank eine Abfrage verarbeitet. Durch das Erkennen von ‚Table Scans‘ oder übermäßig komplexen Operationen kann man gezielt an Optimierungen arbeiten. Erwäge auch, nur die benötigten Spalten auszuwählen, anstatt `SELECT *` zu verwenden, da dies die Datenmenge, die übertragen und verarbeitet werden muss, erheblich reduziert.
Die Implementierung von Indizes sollte jedoch nicht übertrieben werden, da jeder Index zusätzlichen Speicherplatz benötigt und Schreiboperationen verlangsamen kann. Eine sorgfältige Analyse der Abfragemuster und die Auswahl der kritischsten Spalten für die Indizierung sind daher unerlässlich. Eine gute Richtlinie ist, Indizes auf Spalten zu setzen, die häufig in `WHERE`-Klauseln, `JOIN`-Bedingungen und `ORDER BY`-Klauseln verwendet werden. Dokumentation zur Indexstrategie ist ebenfalls hilfreich für zukünftige Wartungsarbeiten.
Ein für eine ineffiziente Abfrage könnte sein: `SELECT * FROM users WHERE status = ‚active‘;`. Wenn die `status`-Spalte nicht indiziert ist und die `users`-Tabelle Millionen von Einträgen enthält, muss die Datenbank jede einzelne Zeile lesen. Eine optimierte Version wäre: `SELECT id, username, email FROM users WHERE status = ‚active‘;` mit einem Index auf der `status`-Spalte. Für fortgeschrittene Optimierungen können auch spezialisierte Datenbanktechniken wie Partitionierung oder Sharding in Betracht gezogen werden, insbesondere bei extrem großen Datenmengen.
Für tiefergehende Informationen zur Datenbankoptimierung bietet sich die offizielle Dokumentation der jeweiligen Datenbankhersteller an, beispielsweise für relationale Datenbanken die Dokumentation zu (https://www.sql.org/learn/sql-optimization) oder für NoSQL-Datenbanken spezifische Anleitungen zur Indizierung.
Unnötige Datenredundanz und schlechte Normalisierung
Eine übermäßige Datenredundanz, also das mehrfache Speichern derselben Information, ist ein klassischer Fehler. Dies führt nicht nur zu einem höheren Speicherbedarf, sondern birgt auch das Risiko von Inkonsistenzen, wenn Daten an verschiedenen Stellen unterschiedlich aktualisiert werden. Eine übermäßige Normalisierung hingegen, bei der Daten auf viele kleine Tabellen aufgeteilt werden, kann dazu führen, dass für einfache Abfragen sehr viele Joins erforderlich sind, was die Performance beeinträchtigt. Das Finden des richtigen Gleichgewichts zwischen Normalisierung und Denormalisierung ist entscheidend.
Der Prozess der Datenmodellierung sollte darauf abzielen, Redundanzen zu minimieren und sicherzustellen, dass jede Information nur an einer Stelle gespeichert wird. Dies wird durch die Anwendung von Normalisierungsregeln erreicht, die sicherstellen, dass die Daten so strukturiert sind, dass sie von Abhängigkeiten und Redundanzen befreit sind. Beispielsweise sollten Kundendaten nicht für jede Bestellung erneut vollständig gespeichert werden, sondern nur durch eine Referenz auf die Kundentabelle verknüpft werden.
In bestimmten Szenarien kann eine leichte Denormalisierung jedoch vorteilhaft sein. Wenn beispielsweise eine bestimmte Information häufig zusammen mit anderen Daten abgerufen wird und die Joins zu performance-intensiv sind, kann es sinnvoll sein, diese Information direkt in der häufiger abgerufenen Tabelle zu speichern. Dies ist jedoch ein Kompromiss, der sorgfältig abgewogen werden muss, um das Risiko von Inkonsistenzen zu minimieren. Regelmäßige Datenbereinigungsroutinen und Validierungsmechanismen sind in solchen Fällen unerlässlich.
Ein für schlechte Normalisierung wäre, wenn in einer Bestellpositionstabelle neben der Produkt-ID auch der Produktname, die Beschreibung und der Preis wiederholt gespeichert werden. Dies würde bedeuten, dass bei einer Preisänderung der Preis an Hunderten oder Tausenden von Bestellpositionen gleichzeitig aktualisiert werden müsste, was fehleranfällig ist. Besser ist es, diese Informationen in einer separaten Produkttabelle zu speichern und diese über die Produkt-ID mit der Bestellpositionstabelle zu verknüpfen.
Für ein besseres Verständnis von Datenbankdesignprinzipien sind Ressourcen wie das Buch „Database System Concepts“ von Silberschatz, Korth und Sudarshan oder Online-Kurse zur Datenbanknormalisierung sehr hilfreich. Das Verständnis verschiedener Normalisierungsformen (1NF, 2NF, 3NF etc.) ist hierbei grundlegend.
Unzureichende Caching-Strategien
Caching ist eine der mächtigsten Techniken zur Verbesserung der Webanwendungsperformance. Wenn Daten oder sogar ganze HTML-Seiten zwischengespeichert werden, können diese bei nachfolgenden Anfragen sofort aus dem Speicher geliefert werden, anstatt jedes Mal aus der Datenbank abgerufen oder neu generiert werden zu müssen. Das Fehlen oder eine schlecht implementierte Caching-Strategie führt dazu, dass die Anwendung bei jeder Anfrage den vollen Verarbeitungsprozess durchlaufen muss, was unnötige Last auf dem Server und eine längere Ladezeit für den Nutzer bedeutet.
Es gibt verschiedene Ebenen des Cachings, die in einer Webanwendung genutzt werden können. Dazu gehören Browser-Caching, serverseitiges Caching (z. B. mit Tools wie Redis oder Memcached), CDN-Caching (Content Delivery Network) und sogar Application-Level-Caching, bei dem bestimmte Datenstrukturen oder Ergebnisse von teuren Berechnungen im Anwendungsspeicher gehalten werden. Die richtige Kombination dieser Caching-Mechanismen kann die Ladezeiten dramatisch verkürzen.
Die Herausforderung beim Caching besteht darin, die richtige Balance zwischen Geschwindigkeit und Aktualität zu finden. Daten, die sich häufig ändern, dürfen nicht zu lange gecacht werden, da sonst veraltete Informationen angezeigt werden. Eine klare Strategie für die Cache-Invalidierung ist daher unerlässlich. Dies bedeutet, dass der Cache geleert oder aktualisiert werden muss, sobald die zugrunde liegenden Daten geändert werden.
Ein praktisches wäre das Caching von Produktkategorien auf einer E-Commerce-Plattform. Da sich die Produktkategorien in der Regel nicht so häufig ändern wie einzelne Produktinformationen, können sie für eine längere Zeit gecacht werden. Wenn ein neuer Benutzer die Seite besucht, werden die Kategorien sofort aus dem Cache geladen. Wenn ein Administrator jedoch eine neue Kategorie hinzufügt, muss der Cache für die Kategorien ungültig gemacht werden, damit beim nächsten Laden der Seite die aktualisierte Liste angezeigt wird. Tools wie Varnish Cache oder die integrierten Caching-Mechanismen von Frameworks können hierbei helfen.
Umfassende Leitfäden zum Thema Caching finden sich beispielsweise auf den Webseiten von (https://www.webperformance.com/blog/2019/11/12/web-caching-strategies/) oder in den Dokumentationen spezifischer Caching-Lösungen. Es lohnt sich auch, die offiziellen Dokumentationen der von Ihnen verwendeten Frameworks zu konsultieren, da viele bereits integrierte Caching-Funktionen anbieten.
Monolithische Architekturen und übermäßiges Backend-Verständnis
Eine monolithische Architektur, bei der alle Komponenten einer Anwendung in einer einzigen Codebasis und einem einzigen Deployment-Paket zusammengefasst sind, kann für kleine Anwendungen anfangs attraktiv sein. Doch mit wachsender Größe und Komplexität wird diese Struktur schnell zum Flaschenhals für die Performance und Skalierbarkeit. Eng gekoppelte Module erschweren unabhängige Weiterentwicklungen und Deployments, und ein Fehler in einem Teil des Systems kann das gesamte System zum Absturz bringen. Die Schwierigkeit, einzelne Teile eines Monolithen gezielt zu optimieren oder zu skalieren, bremst die Entwicklung und die Performance.
Fehlende Entkopplung von Modulen
In einer monolithischen Architektur sind die verschiedenen Funktionalitäten der Anwendung oft stark miteinander verknüpft. Wenn ein Modul geändert wird, kann dies unbeabsichtigte Auswirkungen auf andere Module haben, was zu einer erhöhten Testkomplexität und einem höheren Risiko für Fehler führt. Diese enge Kopplung macht es auch schwierig, einzelne Teile der Anwendung unabhängig voneinander zu skalieren. Wenn beispielsweise nur die Benutzerauthentifizierung stark belastet ist, muss man trotzdem die gesamte monolithische Anwendung skalieren, was ineffizient ist.
Um die Entkopplung zu verbessern, sollten Entwickler auf klare Schnittstellen und Abstraktionen zwischen den Modulen setzen. Dies kann durch die Anwendung von Design-Patterns wie dem „Facade“-Pattern oder der Verwendung von Ereignis-basierten Architekturen erreicht werden. Das Ziel ist, dass jedes Modul seine eigene Verantwortung hat und nur über definierte Schnittstellen mit anderen Modulen kommuniziert, ohne deren interne Implementierung kennen zu müssen.
Die Vorteile einer besseren Entkopplung sind vielfältig. Es ermöglicht Teams, parallel an verschiedenen Modulen zu arbeiten, erleichtert das Austauschen oder Aktualisieren einzelner Komponenten und verbessert die Testbarkeit des Systems. Darüber hinaus legt eine gut entkoppelte Architektur die Grundlage für eine spätere Umstellung auf eine Microservices-Architektur, falls dies strategisch sinnvoll ist.
Ein für fehlende Entkopplung wäre, wenn in einem Online-Shop der Produktkatalog direkt auf die Bestellabwicklung zugreift, anstatt über eine klare Schnittstelle oder einen Zwischenservice. Wenn sich dann die Datenstruktur der Produkte ändert, muss die Bestellabwicklung sofort angepasst werden. Besser wäre es, wenn die Bestellabwicklung nur eine Anforderung an einen „Produkt-Service“ sendet, der die benötigten Produktinformationen liefert, ohne die interne Struktur zu kennen.
Das Buch „Clean Architecture“ von Robert C. Martin bietet ausgezeichnete Einblicke in die Prinzipien der Softwarearchitektur, die zu entkoppelten und wartbaren Systemen führen. Auch die Dokumentation zu verschiedenen Software-Design-Patterns ist eine wertvolle Ressource.
Schwierigkeiten bei der horizontalen Skalierung
Die horizontale Skalierung, also das Hinzufügen weiterer Instanzen einer Anwendung, um die Last zu verteilen, ist bei monolithischen Architekturen oft umständlich. Da alle Komponenten in einem einzigen Paket laufen, müssen alle Instanzen die gesamte Funktionalität bereitstellen, auch wenn nur ein Teil davon stark belastet ist. Dies führt zu einer ineffizienten Ressourcennutzung und kann die Kosten in die Höhe treiben. Wenn beispielsweise nur die Bildverarbeitung mehr Kapazität benötigt, kann man nicht einfach nur die Bildverarbeitungsinstanzen skalieren.
Um die horizontale Skalierbarkeit zu verbessern, ist die Zerlegung des Monolithen in kleinere, unabhängige Dienste (Microservices) oft der Weg. Jeder Dienst ist für eine spezifische Geschäftsfunktion verantwortlich und kann unabhängig von anderen Diensten skaliert werden. Dies erfordert jedoch eine sorgfältige Planung und die Einführung von Mechanismen zur Kommunikation zwischen den Diensten, wie z.B. Message Queues oder API Gateways.
Alternativ kann man innerhalb des Monolithen versuchen, bestimmte Funktionalitäten zu isolieren und sie über separate Prozesse oder Worker-Threads auszuführen, die unabhängig voneinander skaliert werden können. Dies ist jedoch eine komplexere Vorgehensweise und bietet nicht die gleichen Vorteile wie eine echte Microservices-Architektur. Wichtig ist, dass jede skalierbare Komponente stateless ist, also keine Sitzungsdaten lokal speichert, um die Lastverteilung zu erleichtern.
Ein konkretes ist eine Social-Media-Plattform, bei der das Hochladen und Verarbeiten von Bildern eine sehr rechenintensive Aufgabe darstellt. In einem Monolithen müsste jede Instanz diese Aufgabe bewältigen können. In einer Microservices-Architektur könnte es einen dedizierten „Bildverarbeitungs-Service“ geben, der unabhängig skaliert werden kann, indem einfach mehr Instanzen dieses spezifischen Services gestartet werden, wenn die Upload-Last steigt. Dies ist weitaus effizienter und kostengünstiger.
Informationen zur Skalierung von Anwendungen und architektonischen Mustern wie Microservices finden sich auf vielen Entwickler-Portalen. Das Buch „Building Microservices“ von Sam Newman ist eine hervorragende Lektüre zu diesem Thema. Auch die Dokumentation von Cloud-Plattformen bietet oft detaillierte Anleitungen zur Skalierung.
Unzureichende Frontend-Performance-Optimierung
Das Frontend ist die Schnittstelle, mit der Nutzer direkt interagieren. Wenn das Frontend langsam lädt oder träge reagiert, hat das unmittelbare Auswirkungen auf die Benutzererfahrung, selbst wenn das Backend blitzschnell ist. Oft werden Fehler gemacht, die leicht vermieden werden könnten und die die Wahrnehmung der gesamten Anwendung negativ beeinflussen. Eine überladene DOM-Struktur, ineffiziente JavaScript-Ausführung oder unoptimierte Assets sind die Hauptverdächtigen.
Übermäßige DOM-Manipulationen und unnötige Renderings
Jede Änderung am Document Object Model (DOM), der Struktur einer Webseite, erfordert Rechenleistung vom Browser. Wenn in einer Anwendung ständig und ohne Notwendigkeit Elemente im DOM hinzugefügt, entfernt oder verändert werden, führt dies zu einer übermäßigen Belastung des Browsers. Dies kann insbesondere bei komplexen Benutzeroberflächen und auf leistungsschwächeren Geräten zu spürbaren Verzögerungen und Rucklern führen. Die Wiederholte Neuerstellung von DOM-Elementen anstelle der Aktualisierung bestehender ist ein häufiger Fehler.
Moderne JavaScript-Frameworks und Bibliotheken bieten oft Mechanismen, um DOM-Manipulationen zu optimieren. Virtuelle DOM-Implementierungen, wie sie beispielsweise in React oder Vue.js verwendet werden, vergleichen Änderungen an einer virtuellen Darstellung des DOM mit der tatsächlichen Darstellung und wenden nur die notwendigen Änderungen an. Dies minimiert die Anzahl der direkten DOM-Interaktionen und verbessert die Performance erheblich.
Es ist auch wichtig, unnötige Renderings zu vermeiden. Wenn eine Komponente neu gerendert wird, obwohl sich ihre Daten nicht geändert haben, ist dies eine Verschwendung von Ressourcen. Durch den Einsatz von Memoization-Techniken oder der Überprüfung von Prop-Änderungen kann man sicherstellen, dass Komponenten nur dann neu gerendert werden, wenn es wirklich notwendig ist. Die Analyse von Performance-Profilen im Browser-Entwicklertool kann hierbei Aufschluss über Engpässe geben.
Ein hierfür ist eine Listenansicht, bei der bei jedem neuen Datensatz ein komplett neues HTML-Element im DOM erstellt und eingefügt wird. Eine bessere Methode wäre, wenn die Liste nur die sichtbaren Elemente rendert und beim Scrollen die Elemente ersetzt, die aus dem sichtbaren Bereich verschwinden. Auch das mehrfache Hinzufügen von Event-Listenern zu denselben Elementen kann zu Problemen führen, die durch die Verwendung von Event Delegation vermieden werden können.
Für detaillierte Informationen zur DOM-Optimierung und modernen Frontend-Architekturen sind die offiziellen Dokumentationen von Frameworks wie React ((https://react.dev/learn/performance)) und Vue.js ((https://vuejs.org/guide/best-practices/performance.html)) sehr empfehlenswert. Die Verwendung von Browser-Entwicklertools zur Performance-Analyse ist ebenfalls unerlässlich.
Ungünstiger Umgang mit Assets (Bilder, Skripte, Stylesheets)
Die Ladezeit einer Webseite wird maßgeblich von der Größe und Anzahl der zu ladenden Assets beeinflusst. Unoptimierte Bilder, unkomprimierte Skripte und überladene Stylesheets können die anfängliche Ladezeit erheblich verlängern und die Benutzererfahrung beeinträchtigen. Das Laden von zu vielen JavaScript-Dateien, die nicht richtig geordnet sind, oder
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