Aujourd’hui j’aimerais aborder un sujet qui m’a fait passer des moments difficiles (j’en suis convaincu, celà a déjà dû être le cas d’un bon nombre d’entre-vous) “le bottleneck”. C’est un sujet très vaste, cet article se concentrera sur l’identification des requêtes HTTP entrantes qui pourraient être à l’origine de problèmes de lenteur. Je vous mettrai aussi à disposition un petit outil que j’ai développé pouvant aider à leur identification.
Nos logiciels deviennent de plus en plus complexes, traitent un grand nombre de requêtes provenant de différentes sources, il peut s’agir d'applications front-end ou de tiers applications back-end. Pour garantir des performances optimales, il est essentiel de disposer d'un système de log capable de prendre quelques mesures clés telles que le temps de réponse, le nombre de global référence et le nombre de lignes de code exécutées pour chaque réponse HTTP. Dans le cadre de mon travail, je suis impliqué dans le développement d’un logiciel dossier patient informatisé ainsi que sur l’analyse des incidents. La charge utilisateur provient essentiellement de requêtes HTTP (API REST ou application CSP), la nécessité de disposer de ce type de mesure lorsque des problèmes de lenteur généralisée se produisent est devenu une évidence.
Depuis Caché 2017, le moteur SQL comprend un nouvel ensemble de statistiques. Celles-ci enregistrent le nombre de fois qu'une requête est exécutée et le temps qu'elle prend pour s'exécuter.
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