เพิ่มประสิทธิภาพระบบแบ็กเอนด์สำหรับเว็บแอปที่ขับเคลื่อนด้วยเนื้อหา
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
สำหรับการปรับขนาดประเภทใดก็ตาม ให้พิจารณาสถาปัตยกรรมของแอปพลิเคชันของคุณและการเพิ่มประสิทธิภาพที่เป็นไปได้ เช่น เนื้อหาแบบคงที่ควรแสดงจากเครือข่ายนำส่งเนื้อหาที่เพิ่มประสิทธิภาพซึ่งมีข้อดีด้านราคาและประสิทธิภาพ การแคชไว้สำหรับแบ็กเอนด์พื้นที่เก็บข้อมูลเพิ่มเติมอาจช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดข้อกำหนดในการปรับขนาดที่มีราคาสูงได้ด้วย
การเปรียบเทียบและการทดสอบประสิทธิภาพสามารถระบุจุดคอขวดด้านประสิทธิภาพที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการพัฒนา ช่วยติดตามแนวโน้มเมื่อเวลาผ่านไป และสนับสนุนการตัดสินใจโดยการเปรียบเทียบสถาปัตยกรรม เทคโนโลยีสแต็ก ผู้ให้บริการระบบคลาวด์ หรือตัวเลือกอื่นๆ
การทดสอบภาระงานใช้ประเภทภาระงาน การเข้าชม หรือข้อมูลที่มีการควบคุมและกำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อวัดประสิทธิภาพของแบ็กเอนด์เทียบกับเป้าหมาย คุณดูได้ว่าระดับการโหลดต่างๆ ส่งผลต่อประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันอย่างไร
การทดสอบความสามารถในการปรับขนาดจะมุ่งเน้นที่การวิเคราะห์ความสามารถของแอปพลิเคชันในการขยายและปรับขนาด การทดสอบความสามารถในการปรับขนาดแสดงให้เห็นว่าแอปพลิเคชันมีการตอบสนองต่อโหลดที่เพิ่มขึ้นอย่างไร และวิธีปรับเปลี่ยนแบ็กเอนด์ (รวมถึงพื้นที่เก็บข้อมูล)
กำหนดเป้าหมายที่ชัดเจนก่อนเริ่มเปรียบเทียบแอปพลิเคชัน รวมถึงประสิทธิภาพและความเร็ว (เช่น เวลาในการตอบสนอง อัตราการส่งข้อมูล ความเร็ว) การใช้ทรัพยากร (การใช้งาน CPU, การใช้หน่วยความจำ, การจราจรของข้อมูลในเครือข่ายระหว่างคอมโพเนนต์แบ็กเอนด์) และค่าใช้จ่าย คำนึงถึงความล่าช้าในการปรับขนาด เช่น หากแอปพลิเคชันจำเป็นต้องปรับขนาดให้สูงกว่าชุดทรัพยากร "จอง" ที่จัดสรรไว้ เมื่อเกิดการเพิ่มขึ้นหรือพุ่งสูงขึ้นของการรับส่งข้อมูล
มีเครื่องมือหลายอย่างพร้อมใช้งานสำหรับการเปรียบเทียบและการทดสอบประสิทธิภาพ เช่น Apache JMeter และ Locust เมื่อเลือกเครื่องมือทดสอบ ให้พิจารณาประเภทการทดสอบที่มี รวมถึงว่าคุณต้องการการสนับสนุนสำหรับการเขียนสคริปต์หรือไม่, การผสานรวม IDE สำหรับการแก้ไขข้อบกพร่อง, ปลั๊กอินเพิ่มเติม หรือการรองรับประเภทการรับส่งข้อมูลและการปรับขนาดที่จะทดสอบ
หากใช้ผู้ให้บริการระบบคลาวด์อยู่ ให้ตรวจสอบว่ามีข้อกำหนดหรือแนวทางปฏิบัติแนะนำเพิ่มเติมสำหรับการทดสอบภาระงานหรือไม่เพื่อหลีกเลี่ยงข้อจำกัดที่อาจเกิดขึ้น ลองดูตัวอย่างแนวทางปฏิบัติแนะนำสำหรับ Cloud Run
แม้ว่าการเพิ่มขึ้นจะเป็นสิ่งจำเป็นในการปรับปรุงประสิทธิภาพ แต่การลดขนาดก็ควรคำนึงถึงการลดต้นทุนด้วย พิจารณาต้นทุนพื้นฐานของแอปพลิเคชันแบ็กเอนด์ที่ไม่มีคำขอและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการเพิ่มแอปพลิเคชัน
คุณอาจมีต้นทุนคงที่สำหรับสถาปัตยกรรมภายในองค์กรหรือแบบเซิร์ฟเวอร์โดยไม่คำนึงถึงการใช้งาน สภาพแวดล้อมระบบคลาวด์บางอย่างจะให้คุณ "ปรับขนาดเป็นศูนย์" เพื่อหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายเมื่อไม่มีคำขอ ผู้ให้บริการคลาวด์มีเครื่องคำนวณให้คุณสำรวจการกำหนดค่าและกลยุทธ์การตั้งราคาต่างๆ เช่น การผูกมัดล่วงหน้าสำหรับทรัพยากร
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-07-25 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2025-07-25 UTC"],[[["\u003cp\u003eOptimize application architecture and utilize content delivery networks for static content to enhance performance and minimize scaling needs.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBenchmarking and performance testing, including load and scalability testing, are crucial for identifying bottlenecks, tracking performance trends, and making informed decisions about scaling approaches.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEstablish clear performance targets, encompassing speed, resource utilization, and cost, and account for potential scaling delays when planning your infrastructure.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eManage costs by scaling down resources when they are not needed, leveraging cloud provider tools to explore pricing strategies and potentially scaling to zero to minimize expenses during periods of inactivity.\u003c/p\u003e\n"]]],["Application architecture should be optimized for scaling, such as using content delivery networks for static content and caching for data storage. Benchmarking and performance testing, including load and scalability tests, are crucial for identifying bottlenecks. Define targets for performance, resource utilization, and cost. Choose testing tools like Apache JMeter or Locust, considering test types and provider requirements. Balance scaling up for performance with scaling down to minimize costs, exploring cloud options like \"scale to zero.\"\n"],null,["# Optimize backend performance for content-driven web apps\n\nFor any type of scaling, consider the architecture of your application and what\noptimizations may be possible. For example, [static content should be served\nfrom optimized content delivery networks](/solutions/content-driven/hosting/cdn)\nthat offer price and performance benefits. Additional [caching for the data\nstorage\nbackend](/solutions/content-driven/data-storage/performance-optimization#cache)\nmay also improve performance and minimize the requirements for expensive\nscaling.\n\nPerformance testing and benchmarks\n----------------------------------\n\nBenchmarking and performance testing can identify potential performance\nbottlenecks during development, help track trends over time, and support\ndecision making by comparing architectures, technology stacks, cloud providers,\nor other options.\n\n**Load testing** uses predetermined, controlled types of load, traffic, or data\nto measure the performance of your backend against your targets. You can see how\nvarious load levels impact your application's performance.\n\n**Scalability testing** focuses on analyzing your application's ability to\n[scale up and scale out](/solutions/content-driven/backend/scaling). Scalability\ntesting shows how your application responds to increased loads and how the\nbackend (including data storage) adapts.\n\nDefine clear targets before beginning to benchmark the application, including\nperformance and speed (for example latency, throughput, speed), resource\nutilization (CPU utilization, memory usage, network traffic between backend\ncomponents), and cost. Consider any delays in scaling; for example, if the\napplication needs to scale beyond an allocated set of \"reserve\" resources when\nbursts or spikes in traffic occur.\n\nMany tools are available for benchmarking and performance testing, such as\n[Apache JMeter](https://jmeter.apache.org/) and\n[Locust](https://locust.io/). When selecting a testing tool,\nconsider the types of tests that are available, including whether or not you\nneed support for scripting, IDE integrations for debugging, additional plug-ins,\nor support for the kind of traffic and scale to be tested.\n\nIf using a cloud provider, determine if there are any additional requirements or\nbest practices for any load testing to avoid potential restrictions. For\nexample, consider the best practices for [Cloud\nRun](https://cloud.google.com/run/docs/about-load-testing).\n\nCost and performance considerations\n-----------------------------------\n\nWhile scaling up is essential to improve performance, scaling down should also\nbe a consideration to minimize cost. Consider the baseline cost of your backend\napplication without any requests and the cost involved in scaling up the\napplication.\n\nYou may have fixed costs for on-premise or server-based architectures,\nregardless of utilization. Some cloud environments allow you to *\"scale to\nzero\"* to avoid costs when no requests are made. Cloud providers offer\ncalculators for you to explore different configurations and pricing strategies,\nsuch as pre-commitments for resources."]]