Với các dự án phát triển lâu năm, hệ thống thường trở nên cồng kềnh do lượng dữ liệu và logic phức tạp ngày càng tăng. Để đảm bảo hiệu suất và khả năng mở rộng, việc tối ưu hóa các thành phần quan trọng như cơ sở dữ liệu, cache và server job là điều không thể thiếu. Dưới đây là những giải pháp thực tế mà chúng tôi đã áp dụng thành công.
1. Tối ưu MongoDB
Quản lý collection và dữ liệu
- Dọn dẹp dữ liệu dư thừa: Loại bỏ các collection và document không còn sử dụng để giảm tải hệ thống.
- Chia nhỏ document lớn: Đối với các document có kích thước lớn, hãy tách nhỏ để query nhanh hơn.
- Tổ chức collection hợp lý: Sắp xếp dữ liệu theo ngày, tháng hoặc danh mục, đặc biệt với hệ thống lớn.
Cải thiện hiệu suất query
- Sử dụng projection: Chỉ lấy các trường dữ liệu cần thiết, tránh truy xuất toàn bộ document.
- Tối ưu index: Áp dụng compound index để hỗ trợ nhiều trường trong cùng một truy vấn.
- Phân tán dữ liệu (sharding): Khi dữ liệu quá lớn, sharding sẽ giúp chia nhỏ và xử lý đồng thời trên nhiều server.
Backup dữ liệu
- Backup để sao lưu dữ liệu định kỳ, đảm bảo an toàn trong trường hợp xảy ra sự cố.
2. Tối ưu MySQL
Sắp xếp và tối ưu index
- Phân tích query với EXPLAIN để xác định các bottleneck và thêm index phù hợp.
- Xóa các index thừa hoặc không sử dụng để giảm tài nguyên.
Cải thiện truy vấn với bảng lớn
- Chia bảng: Phân chia bảng lớn thành các bảng nhỏ hơn dựa trên ngày tháng hoặc danh mục.
- Query theo batch: Áp dụng kỹ thuật xử lý dữ liệu theo từng lô (batch processing) để tiết kiệm tài nguyên.
Tối ưu bộ nhớ
- Hạn chế sử dụng JOIN với các bảng lớn; thay vào đó, chia nhỏ bảng hoặc thiết kế lại quan hệ dữ liệu.
3. Sử dụng Cache hiệu quả
Xác định dữ liệu cần cache
- Cache các query phức tạp và dữ liệu được truy cập thường xuyên, như danh sách, báo cáo.
- Sử dụng thời gian sống (TTL) hợp lý để tránh lưu trữ dữ liệu lỗi thời.
Tổ chức key cache
- Tạo key rõ ràng, bao gồm tên bảng hoặc tham số query, để quản lý cache dễ dàng hơn.
- Tránh tạo key quá dài hoặc trùng lặp gây xung đột.
Lỗi cần tránh
- Cache dữ liệu không cần thiết hoặc không kiểm tra tính hợp lệ của cache.
- Không tối ưu việc xóa cache khi dữ liệu thay đổi.
Kết hợp Redis và Laravel Cache
- Dùng Redis làm bộ nhớ cache chính cho session và queue.
- Tận dụng cache tags trong Laravel để xóa nhóm cache theo nhu cầu.
4. Tối ưu server job
Phân chia và quản lý command
- Chia nhỏ các command lớn thành các batch để giảm tải cho worker.
- Sử dụng Redis queue để phân phối job đồng đều giữa các server.
Theo dõi và quản lý lịch sử job
- Ghi log chi tiết lịch sử job theo khung giờ để dễ dàng phân tích và xử lý lỗi.
- Dùng lock để tránh việc job chạy trùng lặp hoặc gây xung đột.
Tăng hiệu suất xử lý
- Tăng số lượng worker để xử lý nhiều job đồng thời.
- Thiết lập retry cho các job thất bại và quản lý số lần retry hợp lý.
Kết luận:
Việc tối ưu hóa hệ thống là quá trình liên tục, đòi hỏi sự kết hợp giữa kỹ thuật và kinh nghiệm. Hy vọng các giải pháp trên sẽ giúp anh em có thêm một số bài học về cải thiện hiệu suất hệ thống, giảm tải và tối ưu tài nguyên.
