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Workflow de Otimização de Performance
Otimização de performance sem medição é adivinhação. Bom trabalho de performance começa com dados, mira gargalos específicos e mede resultados. Este guia cobre uma abordagem sistemática para otimização de performance.
Ciclo de Otimização
| Passo | Ação | Output |
|---|---|---|
| Medir | Baseline atual | Dados |
| Analisar | Encontrar gargalo | Alvo |
| Otimizar | Corrigir issue | Mudança |
| Verificar | Medir novamente | Resultado |
Definindo Metas
Metas de Performance
METAS DE PERFORMANCE
════════════════════
DEFINIR ALVOS:
─────────────────────────────────────
Seja específico:
├── "Carregamento de página < 2 segundos"
├── "Resposta de API p95 < 200ms"
├── "Throughput > 1000 req/sec"
├── "Taxa de erro < 0.1%"
├── Alvos mensuráveis
└── Focado no usuário
PERCENTIS:
─────────────────────────────────────
Use percentis, não médias:
├── p50 (mediana): 50% mais rápido que isso
├── p95: 95% dos requests mais rápidos
├── p99: 99% dos requests mais rápidos
├── p99.9: para caminhos críticos
└── Latência da cauda importa
Exemplo:
├── Média: 100ms (esconde problemas)
├── p50: 50ms (metade são rápidos)
├── p95: 150ms (maioria está bem)
├── p99: 2000ms (alguns muito lentos!)
└── p99 revela issues reais
ALVOS DE SLA:
─────────────────────────────────────
Service Level Agreements:
├── "99.9% dos requests < 500ms"
├── "p99 < 1 segundo"
├── "Taxa de erro < 0.01%"
├── Obrigações contratuais
└── Deve atender
EXPERIÊNCIA DO USUÁRIO:
─────────────────────────────────────
Web vitals:
├── LCP (Largest Contentful Paint): < 2.5s
├── FID (First Input Delay): < 100ms
├── CLS (Cumulative Layout Shift): < 0.1
├── INP (Interaction to Next Paint): < 200ms
└── Métricas voltadas ao usuário
Medição de Baseline
Estado Atual
MEDIÇÃO DE BASELINE
═══════════════════
ANTES DE OTIMIZAR:
─────────────────────────────────────
Meça estado atual:
├── Execute load tests
├── Colete métricas de produção
├── Profile a aplicação
├── Documente baseline
├── Compare depois
└── Saiba ponto de partida
LOAD TESTING:
─────────────────────────────────────
Ferramentas:
├── k6, Locust, JMeter
├── Artillery, Gatling
├── Simule tráfego real
├── Meça sob carga
└── Encontre limites
MÉTRICAS A CAPTURAR:
─────────────────────────────────────
├── Tempos de resposta (p50, p95, p99)
├── Throughput (req/sec)
├── Taxa de erro
├── Uso de CPU
├── Uso de memória
├── Tempo de queries
├── Connections de rede
└── Tudo relevante
Identificando Gargalos
Técnicas de Profiling
IDENTIFICAÇÃO DE GARGALOS:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ FERRAMENTAS DE PROFILING: │
│ ───────────────────────── │
│ │
│ APM (Application Performance Monitoring): │
│ • DataDog, New Relic, Dynatrace │
│ • Traces distribuídos │
│ • Breakdown por request │
│ │
│ Profiling de Código: │
│ • CPU profilers (py-spy, async-profiler) │
│ • Memory profilers │
│ • Flamegraphs │
│ │
│ Database: │
│ • Query analyzers (EXPLAIN) │
│ • Slow query logs │
│ • Connection pooling │
│ │
│ ─────────────────────────────────────────────────────────── │
│ │
│ PROCESSO DE ANÁLISE: │
│ │
│ 1. COLETA │
│ Executar sob carga representativa │
│ Coletar traces e métricas │
│ │
│ 2. BREAKDOWN │
│ Onde tempo é gasto? │
│ ├── App code: 20% │
│ ├── Database: 60% │
│ ├── Network: 15% │
│ └── Other: 5% │
│ │
│ 3. IDENTIFICAR │
│ Qual é o maior contribuidor? │
│ → Database (60%) é o gargalo principal │
│ │
│ 4. DRILL DOWN │
│ Por que database é lento? │
│ → Query específica sem index │
│ → N+1 queries │
│ │
│ 5. PRIORIZAR │
│ Impacto × Esforço │
│ Alto impacto, baixo esforço primeiro │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Executando Otimização
Uma Coisa por Vez
WORKFLOW DE OTIMIZAÇÃO:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ REGRA CARDINAL: │
│ ───────────── │
│ Mude UMA coisa por vez │
│ Meça o impacto │
│ Então mude a próxima │
│ │
│ POR QUÊ? │
│ ──────── │
│ • Saber o que funcionou │
│ • Poder reverter se piorar │
│ • Aprendizado claro │
│ • Evitar confusão │
│ │
│ ─────────────────────────────────────────────────────────── │
│ │
│ CICLO POR OTIMIZAÇÃO: │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ 1. MEDIR ANTES ││
│ │ p95: 1200ms ││
│ │ ││
│ │ 2. IMPLEMENTAR MUDANÇA ││
│ │ Adicionar index na tabela search_terms ││
│ │ ││
│ │ 3. MEDIR DEPOIS ││
│ │ p95: 950ms ││
│ │ ││
│ │ 4. CALCULAR IMPACTO ││
│ │ Melhoria: 21% ││
│ │ ││
│ │ 5. DOCUMENTAR ││
│ │ "Index em search_terms melhorou p95 em 21%" ││
│ │ ││
│ │ 6. PRÓXIMA OTIMIZAÇÃO ││
│ │ Repetir ciclo ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Melhores Práticas
Checklist de Implementação
CHECKLIST DE WORKFLOW DE PERFORMANCE
════════════════════════════════════
METAS:
☐ Alvos específicos definidos
☐ Métricas identificadas
☐ SLAs claros
☐ Baseline medido
ANÁLISE:
☐ Profiling executado
☐ Gargalos identificados
☐ Root causes entendidos
☐ Prioridades estabelecidas
OTIMIZAÇÃO:
☐ Uma mudança por vez
☐ Medir antes
☐ Implementar mudança
☐ Medir depois
☐ Documentar impacto
VALIDAÇÃO:
☐ Metas atingidas
☐ Load test confirmado
☐ Monitoramento em produção
☐ Sem regressões
Workflow disciplinado transforma adivinhação em melhoria sistemática.