Abi bu API çöküşleri yok mu, insanın içini bir hoş ediyor resmen.
Özellikle yoğun saatlerde, herkesin siteye akın ettiği o meşhur zamanlarda, bir bakmışsın her şey tıkırında, api ışıl ışıl parlıyor. Tam ‘Tamamdır, bu iş tamamdır’ derken, bir anda her şey buz gibi oluyor. İşte o zaman anlıyorsun ki, bu işler öyle tozpembe değilmiş.
Bazen düşünüyorum da, bu ne perhiz bu ne lahana turşusu diyorum hani. Bir bakıyorsun sistem süper çalışıyor, load balancer’lar falan filan her şey yerli yerinde. Sanırsın uzay gemisi modunda. Sonra bir anda, o kadar yük geliyor ki, sanki tüm dünya aynı anda bizim api’ye bağlanmak istiyor gibi bir şey oluyor. Ve sonuç? Tıııssşşş… Çöküş.
Aslında olayın özü şu, bu yüksek trafik dediğimiz şey var ya, işte o API’lerin en büyük kabusu. Hani siz de bazen Instagram’a giremezsiniz ya da YouTube’da video yüklenmez, işte oradaki sıkıntıların sebebi genelde bu yoğunluk.
Tabi bu durumlar yaşanınca insanın aklına ilk gelen şey, ‘Acaba yeterli ölçeklenmemi var bu sistemin?’ oluyor. Çünkü eğer sisteminiz yeterince esnek değilse, yani gelen talebe göre kendini otomatik olarak büyütemiyorsa, bu tür çöküşler kaçınılmaz oluyor. Benim kendi yaptığım projelerde de başıma geldi bu durum, özellikle ilk başlarda. Hani böyle heyecanla bir şey yaparsın ya, sonra bir bakarsın ki, o heyecanla yaptığın şey, basit bir trafik artışında sınıfta kalıyor. Kendi programım sınıfta kaldı diyebilirim yani 🙂
Ne güzel değil mi? Tam her şey rayına oturmuşken, bir anda her şey tepetaklak oluyor. Bu arada, bu yoğun trafik dediğimiz şey sadece kullanıcı trafiğiyle sınırlı değil. Bazen arka planda dönen job’lar, scheduled task’ler veya üçüncü parti servislerden gelen ani istekler de API’yi zorlayabiliyor. Yani işin ucu bayağı bir derinlere gidiyor.
Şimdi bu olayın nedenlerini biraz daha derinlemesine inceleyelim derim ben. Öncelikle, kapasite planlaması en büyük sorunlardan biri. Eğer sunucularınızın veya container’larınızın kaldırabileceği maksimum yükü doğru hesaplayamazsanız, bu tür durumlarla sık sık karşılaşırsınız. Sanırım bu konuda ciddi bir hazırlık yapmak gerekiyor.
Bir de şu var, database bottleneck dediğimiz durum. API’niz ne kadar hızlı olursa olsun, eğer veritabanınız bu yoğunluğa ayak uyduramazsa, işte o zaman API’niz de yavaşlar ve sonunda çöker. PostgreSQL veya MySQL kullanıyorsanız, bu konuya dikkat etmek lazım. Hatta bazen index’leri doğru ayarlamak bile hayat kurtarıyor, inan ki.
Bu arada, code optimization da çok önemli. Bazen yazdığımız kodlar, görünürde çok basit olsa da, milyonlarca istek geldiğinde sistem kaynaklarını inanılmaz derecede tüketebiliyor. Özellikle döngülerde veya recursive fonksiyonlarda dikkatli olmak lazım. Tam hatırlamıyorum ama sanırım bir keresinde çok basit bir recursive fonksiyon yüzünden tüm sistemimiz çökme noktasına gelmişti.
Neyse efendim, bu tip sorunlarla başa çıkmak için birkaç yöntem var tabii. Bunlardan biri, tabii ki ölçeklenilebilir mimari kullanmak. Cloud servisleri (AWS, Azure, Google Cloud gibi) bu konuda bize çok yardımcı oluyor. Otomatik ölçeklenme (auto-scaling) sayesinde, trafik arttığında sunucu sayısını otomatik olarak artırıp, azaldığında da azaltabiliyorsunuz. Bu, hem maliyet açısından hem de performans açısından harika bir çözüm. Bu arada, bu servislerin nasıl çalıştığını merak ederseniz, Google’da auto-scaling cloud diye aratabilirsiniz, bolca kaynak var.
Bir diğer önemli nokta da caching. Eğer sıkça sorgulanan verileri cache’lerseniz, database’e binen yükü azaltırsınız. Redis veya Memcached gibi çözümler bu iş için biçilmiş kaftan. Hem API’niz daha hızlı çalışır hem de daha fazla trafiği kaldırabilir hale gelir. Bence bu mutlaka denenmesi gereken bir yöntem.
Şimdi gelelim o meşhur kod örneğine. Hani diyelim ki bir kullanıcı listesi çekiyorsunuz ve bu liste çok büyük. Yanlış yaparsanız ne olur, doğru yaparsanız ne olur, bir bakalım.
Öncelikle yanlış yaklaşımı görelim. Bu kodda, tüm kullanıcıları getirip sonra filtreleme yapıyoruz. Yoğunlukta bu bize pahalıya patlar.
// YANLIŞ YAKLAŞIM: Tüm veriyi çekip sonra filtreleme public async Task> GetAllUsersIncorrectly() { var users = await _dbContext.Users.ToListAsync(); // Tüm kullanıcıları getirir // Sonra burada filtreleme yaparsın, ama API çöker return users.Where(u => u.IsActive).ToList(); } Gördünüz mü? Bütün kullanıcıları getirip sonra `IsActive` olanları seçiyoruz. Bu, kullanıcı sayısı arttıkça API’yi çökertir. Çünkü veritabanı bütün kaydı belleğe yüklemek zorunda kalıyor, sonra uygulama da onu işliyor. Ne güzel değil mi? İşte bu yüzden ‘önce filtreleme’ prensibini unutmamak lazım.
Şimdi de doğru yaklaşımı görelim. Burada veritabanı seviyesinde filtreleme yapıyoruz. Bu, çok daha performanslıdır. Sadece ihtiyacımız olan veriyi çekeriz. Bu arada, LINQ’nun gücü işte burada ortaya çıkıyor.
// DOĞRU YAKLAŞIM: Veritabanı seviyesinde filtreleme public async Task> GetActiveUsersCorrectly() { // Veritabanı seviyesinde filtreleme yapar, sadece aktif kullanıcıları getirir return await _dbContext.Users.Where(u => u.IsActive).ToListAsync(); } İşte olay bu kadar basit aslında. Gördünüz mü aradaki farkı? Birinde API’niz bir anda çökebilirken, diğerinde binlerce, hatta milyonlarca kullanıcıyı rahatlıkla yönetebilirsiniz. Bu kod örneği için YouTube’da LINQ performance diye aratırsanız, daha birçok örnek bulabilirsiniz.
Sonuç olarak, yüksek trafik altında API çöküşleri yaşamak moral bozucu olsa da, bu aslında sisteminizi daha güçlü hale getirmek için bir fırsat. Ölçeklenebilir mimari, iyi bir veritabanı yönetimi, caching ve temiz kod yazma prensipleriyle bu tür sorunların önüne geçebiliriz. Yani aslında, bu bir ‘bitti’ işareti değil, ‘gelişme zamanı’ işaretidir bana göre. Unutmayın, her çöküş aslında bir sonraki büyük başarı için bir basamaktır.