چرا پروژه Node.js کند میشه؟ (دلیل واقعی)

نویسنده : آیسان بهرمند
ارسال شده در: 3 فوریه 2026
ارسال دیدگاه: 0

چرا پروژه Node.js کند میشه؟ (دلیل واقعی)

کندی پروژه Node.js می‌تواند ریشه در عوامل متنوعی داشته باشد که از طراحی معماری گرفته تا خطاهای ریز در کدنویسی را شامل می‌شود. درک این دلایل کلید اصلی بهینه‌سازی و دستیابی به عملکرد مطلوب است. این مطلب به بررسی ده دلیل واقعی و شایع که می‌توانند سرعت اجرای پروژه‌های شما را تحت تأثیر قرار دهند، می‌پردازد و برای هر کدام، راهکارهایی عملی ارائه می‌دهد. آشنایی با این موارد به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا از دام‌های رایج عملکردی دوری کرده و برنامه‌هایی سریع‌تر و پایدارتر بسازند.

1. مدیریت نادرست Event Loop و عملیات‌های سنگین (Blocking)

1.1. اجرای کدهای CPU-Intensive روی thread اصلی

پلتفرم Node.js بر پایه یک Event Loop تک‌رشته‌ای (single-threaded) کار می‌کند که برای عملیات‌های ورودی/خروجی (I/O) بهینه شده است. زمانی که شما یک محاسبه سنگین ریاضی، پردازش یک تصویر بزرگ، یا الگوریتم‌های پیچیده و زمان‌بر را مستقیماً روی این رشته اصلی اجرا کنید، در واقع آن را “مسدود” یا Block می‌کنید. در این حالت، Event Loop نمی‌تواند به درخواست‌های جدید، پاسخ‌های آماده شده یا سایر وظایف در صف پاسخ دهد. تمامی کاربران متصل به برنامه شما در آن لحظه منتظر می‌مانند تا آن عملیات سنگین به پایان برسد.

این مسدودسازی می‌تواند باعث افزایش شدید زمان پاسخگویی (latency) و حتی از کار افتادن سرویس به نظر برسد. برای مقابله با این مشکل، باید عملیات‌های سنگینی که نیازمند پردازش زیاد CPU هستند را از رشته اصلی خارج کنید. راه‌حل استاندارد، استفاده از قابلیت Worker Threads است که از نسخه ۱۰٫۵ در Node.js معرفی شده است. با استفاده از Worker Threads می‌توانید این کدهای سنگین را در رشته‌های جداگانه و موازی اجرا کنید بدون اینکه Event Loop اصلی را تحت تأثیر قرار دهید.

راه‌حل دیگر، تقسیم کار به بخش‌های کوچک‌تر با استفاده از توابعی مانند setImmediate() یا process.nextTick() است تا Event Loop فرصت نفس کشیدن پیدا کند، اما این روش برای عملیات‌های بسیار سنگین کافی نیست و استفاده از Worker Threads رویکرد بهتری محسوب می‌شود.

1.2. استفاده نادرست از توابع همگام (Synchronous) در APIها

کتابخانه استاندارد Node.js برای بسیاری از عملیات فایل سیستم، cryptography و … هم نسخه همگام (Sync) و هم نسخه ناهمگام (Async) ارائه می‌دهد. استفاده از توابعی مانند readFileSync، writeFileSync یا crypto.pbkdf2Sync در یک برنامه تحت وب مانند این است که در وسط یک بزرگراه شلوغ، خودروی خود را متوقف کنید. این توابع تا کامل شدن عملیات، رشته اصلی را کاملاً مسدود می‌کنند. در حالی که برنامه شما منتظر خواندن یک فایل از دیسک است، قادر به انجام هیچ کار دیگری نیست.

این موضوع به خصوص در زمان راه‌اندازی سرور که ممکن است نیاز به خوانده شدن چندین فایل پیکربندی باشد، می‌تواند بسیار مشکل‌ساز شود. همیشه اولویت باید با استفاده از نسخه‌های ناهمگام و مبتنی بر Promise یا callback این توابع باشد. به جای readFileSync از readFile (یا fs.promises.readFile) استفاده کنید. این کار به Node.js اجازه می‌دهد درخواست خواندن فایل را به سیستم عامل بسپارد و بلافاصله رشته اصلی را برای پردازش درخواست‌های دیگر آزاد کند.

هنگامی که عملیات I/O توسط سیستم عامل کامل شد، callback مربوطه در صف قرار می‌گیرد و در چرخه بعدی Event Loop اجرا می‌شود. این مدل غیرمسدودکننده (non-blocking) اساس عملکرد مقیاس‌پذیر Node.js است و رعایت نکردن آن، مزیت اصلی این پلتفرم را از بین می‌برد.

1.3. ایجاد حلقه‌های طولانی و بی‌پایان (Long Loops)

حلقه‌های for یا while که تعداد تکرار بسیار بالا دارند یا بدون شرط خروج مناسب می‌توانند به سادگی Event Loop را درگیر خود کنند. حتی اگر کار داخل حلقه سبک به نظر برسد، تکرار میلیون‌ها بار آن، زمان قابل توجهی از رشته اصلی را خواهد گرفت. در این بازه زمانی، هیچ رویداد دیگری — مانند درخواست شبکه جدید، پایان (timer) یا تکمیل عملیات I/O — پردازش نمی‌شود. کاربران درخواست‌های خود را ارسال می‌کنند اما پاسخی دریافت نمی‌کنند، زیرا رشته اصلی در حال شمارش یک حلقه است.

برای حل این مشکل، باید این گونه حلقه‌های طولانی را “تقسیم” کنید. شما می‌توانید با استفاده از توابعی مانند setImmediate() یا process.nextTick() پس از هر تعدادی تکرار (مثلاً هر ۱۰۰۰ تکرار)، کنترل را مجدداً به Event Loop برگردانید.

این کار به رویدادهای دیگر فرصت اجرا شدن می‌دهد. یک الگوی پیشرفته‌تر، استفاده از ماژول async (مانند async.eachLimit یا async.queue) است که به شما امکان می‌دهد کارها را به صورت دسته‌ای (batch) و با کنترل دقیق روی میزان موازی‌سازی مدیریت کنید. در نهایت، برای پردازش داده‌های بسیار حجیم، بهترین راه‌حل استفاده از Streams است که داده‌ها را به صورت تکه‌تکه و بدون نیاز به نگهداری کل مجموعه در حافظه پردازش می‌کند.

1.4. تنظیمات نادرست تایمرها (Timers)

تایمرهای setTimeout و setInterval اگر با دقت تنظیم نشوند، می‌توانند به صورت مخفیانه عملکرد را کاهش دهند. یک setInterval با تاخیر بسیار کم (مثلاً ۰ یا ۱ میلی‌ثانیه) سعی می‌کند تابع callback را در هر چرخه Event Loop اجرا کند که این امر فشار زیادی به CPU وارد می‌آورد و زمان را برای کارهای دیگر نمی‌گذارد.

از طرف دیگر، ایجاد تعداد بسیار زیادی تایمر همزمان (مثلاً هزاران تایمر برای هر اتصال socket) بار مدیریتی سنگینی بر روی Event Loop تحمیل می‌کند، زیرا Node.js باید به طور مداوم این تایمرها را بررسی و آنهایی که زمانشان رسیده را اجرا کند. استفاده از تایمرها باید با توجه به نیاز واقعی برنامه باشد. به جای setInterval، گاهی اوقات بهتر است پس از پایان کار یک عملیات ناهمگام، یک setTimeout جدید تنظیم کنید. این الگو تضمین می‌کند که بین اجراها یک فاصله مناسب وجود دارد.

اگر نیاز به مدیریت زمان‌بندی برای تعداد زیادی از اشیا دارید (مانند timeout برای اتصالات شبکه)، به جای ایجاد یک تایمر مجزا برای هر کدام، از یک ساختار داده واحد مانند یک Heap یا Priority Queue استفاده کنید که تنها یک تایمر اصلی، آیتم بعدی که باید منقضی شود را بررسی کند. این الگو به شدت کارایی را افزایش می‌دهد.

1.5. عدم مدیریت صحیح حالات استثنا (Unhandled Exceptions) و Rejections

وقوع یک استثنای مدیریت نشده (uncaught exception) در Node.js باعث crash کردن کل process می‌شود. در یک برنامه تحت وب، این به معنای از دست رفتن تمام اتصالات جاری و نیاز به راه‌اندازی مجدد سرویس (که اغلب به صورت خودکار توسط یک process manager مانند PM2 انجام می‌شود) است. این راه‌اندازی مجدد، زمان‌بر است و در این فاصله سرویس در دسترس نیست.

به طور مشابه، یک Promise که reject شده و این rejection مدیریت نشود (unhandled promise rejection)، اگرچه در نسخه‌های جدید Node.js لزوماً باعث crash نمی‌شود، ولی می‌تواند منجر به رفتارهای غیرقابل پیش‌بینی، نشت حافظه و در نهایت کاهش کارایی سیستم شود. همواره باید تمام مسیرهای کد را با استفاده از بلوک‌های try...catch یا .catch() روی Promiseها بپوشانید. برای خطاهای غیرمنتظره، از رویدادهای سطح process مانند uncaughtException و unhandledRejection استفاده کنید، اما توجه داشته باشید که این‌ها مکانیزم‌هایی برای graceful shutdown هستند نه برای ادامه اجرای عادی برنامه.

بهترین روش، استفاده از یک middleware مدیریت خطا در سطح فریمورک (مثلاً در Express) است که تمام خطاها را در یک مکان مرکزی گرفته و پاسخ مناسب به کاربر بدهد و از crash ناخواسته برنامه جلوگیری کند. این کار ثبات (stability) برنامه را به شدت افزایش می‌دهد که خود پیش‌نیاز داشتن عملکرد قابل اتکا است.

همچنین بخوانید: 10 اشتباه مرگبار در طراحی API

2. ناکارآمدی در مدیریت حافظه (Memory) و نشت آن (Memory Leak)

2.1. نگهداری ارجاع‌های غیرضروری در محدوده کلاس‌ها یا closureها

یکی از رایج‌ترین دلایل نشت حافظه در Node.js، نگهداری ارجاع به اشیا یا آرایه‌های بزرگ در محدوده (scope) closureها یا خصوصیات کلاس‌ها است. برای مثال، یک شیء سرور (مثلاً در Express) ممکن است یک آرایه یا آبجکت global را به عنوان کش (cache) در نظر بگیرد و داده‌ها را به طور نامحدود در آن اضافه کند بدون اینکه هیچ‌گونه سیاست انقضا یا حذفی برای آن در نظر گرفته باشد. یا در یک closure داخل event listener، به متغیرهای بیرونی بزرگ ارجاع داده شود و این ارجاع حتی پس از پایان عمر عملیات نیز باقی بماند.

این موضوع باعث می‌شود Garbage Collector نتواند آن حافظه را آزاد کند، زیرا هنوز یک مسیر ارجاع (reference path) زنده به آن وجود دارد. این حافظه به تدریج انباشته شده و در نهایت منجر به افزایش مصرف مموری و حتی crash شدن برنامه با خطای FATAL ERROR: Reached heap limit یا کاهش شدید عملکرد به دلیل فعالیت سنگین Garbage Collector می‌شود. برای جلوگیری از این مشکل، باید به دقت مدیریت کنید که چه داده‌هایی و به چه مدت در حافظه نگهداری می‌شوند. در مورد کش‌ها، از کتابخانه‌های آزمایش‌شده‌ای مانند node-cache یا lru-cache استفاده کنید که مکانیزم حذف بر اساس LRU (Least Recently Used) یا انقضای زمان دارند.

در مورد closureها، مراقب باشید که به داده‌های حجیم اسکوپ بیرونی ارجاع ندهید. اگر لازم است، تنها به آن بخش‌های کوچکی از داده که واقعاً نیاز دارید ارجاع دهید. همچنین، event listenerهای اضافی را حتماً حذف کنید (removeListener)، زیرا listenerها اغلب ارجاع‌هایی به مؤلفه‌های اصلی برنامه ایجاد می‌کنند. ابزارهای تحلیل حافظه مانند heapdump یا پروفایلر اختصاصی Chrome DevTools می‌توانند با نشان دادن زنجیره ارجاع‌ها (retainer paths)، به شما دقیقاً بگویند چه کدی در حال نگهداری حافظه است.

2.2. استفاده از متغیرهای global برای ذخیره داده‌های موقت

تخصیص داده‌های بزرگ یا در حال رشد به متغیرهای global (مثلاً global.myCache = {}) یک الگوی بسیار خطرناک است. این داده‌ها تا پایان عمر process در حافظه باقی می‌مانند، زیرا ارجاع به آنها از ریشه (global object) همیشه فعال است. اگر این داده‌ها به طور مداوم در حال رشد باشند (مثلاً لاگ تمام درخواست‌های کاربران در یک آرایه global)، حافظه به صورت خطی پر شده و هیچ‌گاه آزاد نمی‌شود. حتی اگر رشد داده متوقف شود، حجم زیادی از حافظه به صورت بلوکه‌شده و غیرقابل استفاده برای سایر بخش‌های برنامه باقی می‌ماند.

این موضوع نه تنها باعث نشت حافظه می‌شود، بلکه باعث می‌گردد Garbage Collector به کرات و برای کل heap فعال شود که خود مصرف CPU را افزایش می‌دهد و بر عملکرد کلی تأثیر منفی می‌گذارد. بهترین راهکار، اجتناب کامل از ذخیره داده‌های حالت‌دار (stateful data) با حجم قابل توجه در متغیرهای global است. اگر نیاز به اشتراک‌گذاری داده بین بخش‌های مختلف برنامه دارید، از یک ماژول سینگلتون (Singleton) با طراحی مناسب استفاده کنید که امکان مدیریت و پاکسازی حافظه را فراهم کند.

برای ذخیره داده‌های موقت، استفاده از یک سیستم cache خارجی مانند Redis یا Memcached را در نظر بگیرید. این سیستم‌ها نه تنها حافظه را از process اصلی Node.js خارج می‌کنند، بلکه در صورت استفاده از چندین instance از برنامه (cluster)، داده‌های کش را بین همه instanceها به اشتراک می‌گذارند. اگر اصرار به استفاده از حافظه داخلی دارید، مطمئن شوید که یک مکانیزم منظم برای پاکسازی داده‌های قدیمی پیاده‌سازی کرده‌اید.

2.3. ایجاد رشته‌های (String) بسیار بزرگ یا الحاق مکرر آن‌ها

عملیات الحاق (concatenation) رشته‌ها در جاوااسکریپت، به ویژه در حلقه‌ها، می‌تواند بسیار پرهزینه باشد. هر بار که شما عملگر + یا += را روی رشته‌ها اجرا می‌کنید، یک رشته جدید در حافظه ایجاد می‌شود و رشته قدیمی برای جمع‌آوری توسط Garbage Collector رها می‌شود. وقتی این کار هزاران یا میلیون‌ها بار تکرار شود، فشار زیادی بر روی مدیریت حافظه و Garbage Collector وارد می‌آورد.

این موضوع می‌تواند منجر به مکث‌های قابل توجه (پازهای) در اجرای برنامه شود، زیرا موتور V8 مجبور است مرتباً عملیات جمع‌آوری را انجام دهد. همچنین، ساخت یک رشته عظیم از هزاران بخش کوچک (مانند ساخت HTML یا JSON به صورت دستی) می‌تواند حافظه موقت زیادی را مصرف کند. برای رفع این مشکل، هنگام کار با الحاق مکرر رشته‌ها، از ساختار داده Array به همراه متد join() استفاده کنید. این روش بسیار کارآمدتر است، زیرا مقادیر در یک آرایه ذخیره شده و تنها در انتها یک بار الحاق نهایی انجام می‌گیرد.

برای سناریوهای پیچیده‌تر، مانند تولید خروجی‌های بزرگ یا استریم کردن داده، استفاده از Buffer (برای داده باینری) یا Stream (برای داده متنی) بهترین انتخاب است. Streamها به شما امکان می‌دهند داده را به صورت تکه‌تکه پردازش و ارسال کنید بدون اینکه نیاز به نگهداری کل محتوا در حافظه اصلی باشد. این الگو مصرف حافظه را به شدت کاهش داده و کارایی برنامه را به ویژه در پردازش فایل‌های حجیم یا پاسخ‌های شبکه بزرگ، به میزان قابل توجهی افزایش می‌دهد.

2.4. فعال‌نکردن یا نادیده‌گرفتن نشانه‌های هشدار Garbage Collector

موتور V8 در Node.js، Garbage Collector پیشرفته‌ای دارد که به طور خودکار حافظه استفاده‌نشده را آزاد می‌کند. با این حال، فعالیت این Garbage Collector می‌تواند بر عملکرد برنامه تأثیر بگذارد، به خصوص اگر برنامه شما به طور مداوم مقدار زیادی اشیاء زودگذر (short-lived objects) ایجاد کند. شما می‌توانید با استفاده از فلگ --trace-gc هنگام راه‌اندازی برنامه (node --trace-gc app.js)، گزارش‌های مربوط به هر بار اجرای Garbage Collector را مشاهده کنید.

اگر این گزارش‌ها را نادیده بگیرید و تعداد و مدت زمان مکث‌های (پازهای) مربوط به GC بسیار بالا باشد، نشان از الگوی نادرست تخصیص حافظه در کد شما دارد. نادیده گرفتن این نشانه‌ها منجر به کاهش تدریجی و مرموز عملکرد می‌شود. با نظارت بر فعالیت GC می‌توانید مشکلات حافظه را در مراحل اولیه تشخیص دهید. هدف باید کاهش فشار بر روی GC باشد. این کار از طریق بهینه‌سازی کد برای تولید اشیاء کمتر و با طول عمر مناسب‌تر انجام می‌شود. برای مثال، استفاده مجدد از اشیا در صورت امکان، پرهیز از ایجاد آرایه یا آبجکت جدید در داخل حلقه‌های تنگ (tight loops)، و انتخاب ساختار داده‌های بهینه می‌تواند کمک کند.

همچنین، برای برنامه‌های حساس به تأخیر (low-latency) مانند سرویس‌های Real-time، می‌توانید با تنظیم فلگ --max-old-space-size، اندازه heap را افزایش دهید تا تعداد دفعات اجرای GC کاهش یابد، اما این فقط یک راه‌حل موقت است و ریشه‌یابی الگوی نادرست تخصیص حافظه اهمیت بیشتری دارد. ابزارهایی مانند node-memwatch یا v8-profiler می‌توانند برای تحلیل دقیق‌تر مفید باشند.

2.5. ذخیره‌سازی داده‌های حجیم در Map یا Set بدون مکانیزم حذف

ساختارهای داده Map و Set در جاوااسکریپت برای ذخیره‌سازی مجموعه‌ای از کلیدها و مقادیر بسیار مفید هستند. با این حال، اگر از آنها به عنوان یک ذخیره‌گاه دائم (مانند یک کش) استفاده کنید و هیچ‌گاه کلیدهای قدیمی را از آنها حذف نکنید، به منبعی برای نشت حافظه تبدیل می‌شوند. برخلافه یک آبجکت ساده، کلیدها در Map می‌توانند از هر نوعی باشند (از جمله آبجکت‌های کامل)، و این آبجکت‌ها تا زمانی که در Map وجود دارند، توسط Garbage Collector جمع‌آوری نمی‌شوند.

اگر شما به طور مداوم آبجکت‌های جدیدی را به یک Map اضافه کنید و هیچ‌گاه آنها را حذف نکنید، حافظه مصرفی برنامه به طور مداوم افزایش خواهد یافت. برای استفاده ایمن از Map و Set برای ذخیره‌سازی داده‌های پویا، حتماً یک منطق برای حذف (deletion) پیاده‌سازی کنید. ساده‌ترین روش، استفاده از WeakMap یا WeakSet است که ارجاع‌های “ضعیف” (weak) نگه می‌دارند.

این بدان معناست که اگر هیچ ارجاع دیگری به یک کلید (در WeakMap) وجود نداشته باشد، آن کلید و مقدار مربوطه می‌توانند به طور خودکار توسط Garbage Collector جمع‌آوری شوند. اما توجه داشته باشید که WeakMap کلیدها را قابل شمارش (iterable) نمی‌کند. اگر نیاز به قابلیت پیمایش دارید، باید خودتان یک مکانیزم حذف دوره‌ای بر اساس LRU یا Time-to-Live (TTL) پیاده‌سازی کنید یا از کتابخانه‌های موجود برای این منظور استفاده نمایید. به طور منظم اندازه Map یا Set خود را مانیتور کنید تا از رشد کنترل‌نشده آن مطمئن شوید.

3. بهینه‌نبودن پیکربندی و تنظیمات محیط اجرا (Environment & Configuration)

3.1. استفاده از تنظیمات پیش‌فرض و غیربهینه موتور V8

موتور جاوااسکریپت V8 که هسته Node.js را تشکیل می‌دهد، مجموعه‌ای از پارامترهای قابل تنظیم دارد که بر روی عملکرد و مصرف حافظه تأثیر مستقیم می‌گذارند. استفاده از مقادیر پیش‌فرض این تنظیمات برای همه انواع برنامه‌ها و بارهای کاری بهینه نیست. برای مثال، سایز اولیه و حداکثری heap حافظه (--max-old-space-size، --max-semi-space-size) به طور پیش‌فرض مقادیری ثابت دارند. اگر برنامه شما نیاز به کار با داده‌های حجیم در حافظه دارد، ممکن است به دلیل محدودیت این سایزها، زودتر از موعد با خطای “JavaScript heap out of memory” مواجه شوید و مجبور به restart شوید.

از طرف دیگر، اگر این مقادیر را بیش از حد بزرگ تنظیم کنید، ممکن است باعث افزایش زمان مکث‌های (pause times) Garbage Collector و هدر رفتن حافظه سرور شوید. برای بهینه‌سازی، باید برنامه خود را تحت بار کاری واقعی مورد آزمایش قرار داده و رفتار حافظه آن را تحلیل کنید. با استفاده از ابزارهایی مانند process.memoryUsage() یا پروفایلر حافظه در Chrome DevTools، می‌توانید الگوی مصرف حافظه را بفهمید. سپس می‌توانید با تنظیم فلگ‌های راه‌اندازی مناسب، محیط اجرا را تنظیم کنید. به عنوان مثال، برای یک برنامه که داده‌های زیادی را در حافظه نگه می‌دارد (مانند کش درون‌حافظه‌ای)، افزایش --max-old-space-size می‌تواند مفید باشد.

برای برنامه‌های مبتنی بر میکروسرویس که نیاز به راه‌اندازی سریع دارند، ممکن است کاهش سایزهای اولیه heap (--min-semi-space-size, --min-old-space-size) باعث شود سریعتر بالا بیایند. توجه داشته باشید که این تنظیمات باید بر اساس آزمایش و سنجش عملکرد (benchmarking) انجام شود.

3.2. نادیده گرفتن تنظیمات مربوط به شبکه و Socketها

Node.js به طور گسترده‌ای برای برنامه‌های شبکه‌ای استفاده می‌شود و تنظیمات پیش‌فرض سیستم عامل و خود Node.js در مورد socketها ممکن است برای بارهای کاری سنگین مناسب نباشد. برای مثال، اگر تعداد اتصال همزمان (concurrent connections) به برنامه شما زیاد باشد، ممکن است با خطای EMFILE: too many open files مواجه شوید که نشان‌دهنده پر شدن جدول فایل‌دسکریپتورهای (file descriptors) سیستم عامل است. همچنین، تنظیمات پیش‌فرض در مورد timeoutهای socket، نگهداری اتصال (keep-alive) و bufferها می‌تواند منجر به استفاده ناکارآمد از منابع و افزایش تأخیر شود.

در سمت سرور، اگر server.maxConnections یا محدودیتهای سیستم عامل تنظیم نشود، ممکن است سرور در برابر حملات ساده دچار overload شود. برای برنامه‌های تحت شبکه با ترافیک بالا، باید این محدودیت‌ها را به دقت تنظیم کنید. ابتدا محدودیت حداکثر تعداد فایل‌دسکریپتورهای باز در سیستم عامل (در لینوکس: ulimit -n) را افزایش دهید. در سطح کد Node.js، می‌توانید از ماژول graceful-fs برای جلوگیری از خطای EMFILE در عملیات فایلی استفاده کنید. برای مدیریت اتصالات شبکه، پارامترهای server.maxConnections را در سرور HTTP خود تنظیم کنید.

همچنین، استفاده از تنظیمات socket.setTimeout() و server.keepAliveTimeout می‌تواند به آزادسازی به موقع اتصالات بلااستفاده و جلوگیری از انباشته شدن آنها کمک کند. برای برنامه‌های واقعاً پرترافیک، استفاده از یک reverse proxy مانند Nginx یا HAProxy در جلوی Node.js توصیه می‌شود، زیرا این ابزارها در مدیریت اتصالات همزمان، تعادل بار، و پایان دادن به اتصالات کند (slow connections) بسیار کارآمدتر هستند.

3.3. اجرای برنامه در محیط تولید (Production) با متغیر محیطی `NODE_ENV=development`

متغیر محیطی NODE_ENV یک تنظیم حیاتی است که رفتار بسیاری از کتابخانه‌ها و فریمورک‌های معروف (مانند Express، React) را تغییر می‌دهد. هنگامی که این متغیر روی development تنظیم شود، معمولاً قابلیت‌های مفیدی برای توسعه‌دهنده فعال می‌شوند: مانند نمایش جزئیات خطاها در قالب HTML (در Express)، کامپایل و ارائه بسته‌های front-end در لحظه، و غیرفعال شدن کش کردن قالب‌های view. اگر به اشتباه برنامه را در محیط تولید با NODE_ENV=development اجرا کنید، عملکرد برنامه به شدت کاهش می‌یابد.

برای مثال، در Express، قالب‌های view به جای یک بار کامپایل و کش شدن، در هر درخواست مجدداً خوانده و کامپایل می‌شوند که هزینه پردازشی بسیار بالایی دارد. همواره و بدون استثنا باید اطمینان حاصل کنید که برنامه در محیط تولید با NODE_ENV=production اجرا می‌شود.

این کار نه تنها عملکرد را با فعال‌سازی بهینه‌سازی‌هایی مانند کش کردن قالب‌ها افزایش می‌دهد، بلکه امنیت برنامه را نیز بالاتر می‌برد، زیرا جزئیات خطاها در پاسخ به کاربر نمایش داده نمی‌شود. این تنظیم را می‌توان در اسکریپت start در package.json ("start": "NODE_ENV=production node server.js")، در فایل‌های پیکربندی deployment (مانند Dockerfile یا تنظیمات PM2)، یا در پنل مدیریت سرویس‌دهنده ابری خود تعیین کنید. این ساده‌ترین و در عین حال یکی از مؤثرترین بهینه‌سازی‌ها است.

3.4. عدم استفاده از قابلیت فشرده‌سازی (Compression) برای پاسخ‌های HTTP

ارسال پاسخ‌های HTTP (مانند فایل‌های CSS، JS، JSON یا HTML) بدون فشرده‌سازی، حجم غیرضروری زیادی را بر روی شبکه تحمیل می‌کند. این امر باعث می‌شود زمان انتقال داده بین سرور و کلاینت افزایش یابد، پهنای‌باند بیشتری مصرف شود و در نهایت تجربه کاربری به دلیل طولانی‌تر شدن زمان بارگذاری صفحات، کند شود. در یک برنامه Node.js، اگر میدلور یا ماژول فشرده‌سازی فعال نباشد، سرور مجبور است تمام این داده‌های حجیم را به صورت خام منتقل کند، در حالی که مرورگرهای مدرن همگی از فشرده‌سازی gzip یا Brotli پشتیبانی می‌کنند.

فعال‌سازی فشرده‌سازی، یک قدم ساده اما بسیار تأثیرگذار در بهینه‌سازی عملکرد، به ویژه برای برنامه‌های تحت وب است. در فریمورک Express، می‌توان به سادگی از میدلور compression استفاده کرد. با نصب و افزودن چند خط کد، این میدلور به طور خودکار پاسخ‌های متن (text-based responses) را فشرده می‌کند.

برای فایل‌های استاتیک، اگر از reverse proxy مانند Nginx استفاده می‌کنید، می‌توانید فشرده‌سازی را در سطح Nginx فعال کنید که حتی کارآمدتر است. همچنین، برای فایل‌های از پیش ساخته‌شده (مانند bundleهای front-end)، می‌توانید در مرحله build، نسخه فشرده‌شده با Brotli (که فشرده‌سازی بهتری نسبت به gzip ارائه می‌دهد) را ایجاد کرده و سرور را برای سرو کردن آنها تنظیم کنید. این تغییر ساده می‌تواند حجم انتقال داده را تا ۷۰٪ کاهش دهد.

3.5. تنظیم نادرست تعداد Workerها در حالت Cluster

استفاده از ماژول cluster برای استفاده از تمام هسته‌های CPU یک روش رایج برای بهبود مقیاس‌پذیری برنامه‌های Node.js است. با این حال، یک اشتباه رایج، ایجاد تعداد worker به اندازه تعداد هسته‌های فیزیکی یا منطقی CPU (os.cpus().length) بدون در نظر گرفتن سایر فرآیندهای در حال اجرا بر روی همان سرور است.

اگر برنامه شما تنها سرویس روی سرور نباشد، یا اگر خود برنامه شامل worker threadهای دیگر یا tasks پس‌زمینه باشد، اختصاص تمام هسته‌ها به cluster workerها می‌تواند منجر به رقابت بر روی منابع CPU و context switching زیاد شده و در نهایت عملکرد کلی را کاهش دهد. از طرف دیگر، اگر تعداد workerها کمتر از حد بهینه باشد، از ظرفیت کامل سرور استفاده نشده است. تنظیم تعداد workerها باید با در نظر گرفتن کل اکوسیستم سرور انجام شود. یک قانون سرانگشتی خوب، ایجاد os.cpus().length - 1 worker است تا یک هسته برای سایر tasks سیستم عامل و فرآیندهای جانبی (مانند لاگ‌گیر، مانیتورینگ) آزاد بماند.

بهترین روش، استفاده از یک process manager مانند PM2 است که نه تنها مدیریت cluster را به صورت خودکار انجام می‌دهد (pm2 start app.js -i max)، بلکه قابلیتهای پیشرفته‌ای مانند zero-downtime reload، monitoring و load balancing را نیز ارائه می‌کند. PM2 می‌تواند به طور پویا تعداد instanceها را بر اساس مصرف CPU و حافظه تنظیم کند. همچنین، فراموش نکنید که state برنامه (مانند sessionها) را در خارج از processها (مثلاً در Redis) نگهداری کنید تا در حالت cluster با مشکل مواجه نشوید.

4. انتخاب نادرست وابستگی‌ها (Dependencies) و ماژول‌های خارجی

4.1. استفاده از کتابخانه‌های سنگین و قدیمی بدون بررسی گزینه‌های بهینه‌تر

اکوسیستم npm بزرگترین مخزن ماژول‌های نرم‌افزاری جهان است، اما این حجم عظیم انتخاب را هم سخت می‌کند. یک اشتباه رایج، استفاده از کتابخانه‌های معروف اما سنگین و قدیمی برای انجام وظایفی است که می‌توان با کتابخانه‌های سبک‌تر و مدرن‌تر یا حتی با توابع داخلی Node.js انجام داد. برای مثال، استفاده از کتابخانه request (که اکنون deprecated شده) به جای node-fetch یا axios، یا استفاده از async.js برای همه کارهای ناهمگام در حالی که Promiseهای native و async/await وجود دارند.

این کتابخانه‌های قدیمی نه تنها ممکن است از نظر عملکردی بهینه نباشند، بلکه به دلیل عدم دریافت به‌روزرسانی‌های امنیتی و نگهداری، می‌توانند ریسک امنیتی ایجاد کنند. همچنین، حجم و زمان بارگذاری (require) آنها بیشتر است. قبل از افزودن هر وابستگی جدید به پروژه، حتما چند گزینه موجود را بررسی و مقایسه کنید. معیارهایی مانند: تاریخ آخرین بروزرسانی، تعداد دانلود هفتگی، وجود issues باز (به ویژه issues مربوط به bug و security)، سایز بسته (می‌توانید از سایت bundlephobia.com استفاده کنید)، و مستندات را در نظر بگیرید.

همچنین، بررسی کنید آیا واقعاً به یک کتابخانه خارجی نیاز دارید یا می‌توانید با توابع داخلی جاوااسکریپت/Node.js (مانند fetch، Promise.all، EventEmitter) نیاز خود را برطرف کنید. گاهی یک تابع ساده شخصی‌سازی‌شده عملکرد بهتری نسبت به یک کتابخانه عمومی و سنگین دارد. برای بررسی سلامت وابستگی‌های فعلی، به طور منظم از دستور npm audit استفاده کنید.

4.2. وابستگی به ماژول‌های native که نیاز به کامپایل دارند (Native Bindings)

برخی از ماژول‌های محبوب npm برای عملکرد بهتر، بخشی از کد خود را به زبان‌هایی مانند C++ نوشته‌اند (native bindings) که در زمان نصب (npm install) بر روی ماشین هدف کامپایل می‌شوند. مثال‌های معروف شامل bcrypt، sqlite3 و برخی از کتابخانه‌های پردازش تصویر هستند. در حالی که این ماژول‌ها از نظر سرعت عملیات می‌توانند بسیار عالی باشند، اما مشکلاتی نیز به همراه دارند: زمان نصب را به شدت افزایش می‌دهند، نیاز به وجود ابزارهای build (مانند Python، node-gyp، کامپایلر C++) بر روی سرور deployment دارند، و ممکن است با ارتقای نسخه Node.js ناسازگار شده و باعث crash برنامه شوند.

این مشکلات می‌تواند فرآیند استقرار (deployment) را کند و پیچیده کند و در صورت بروز مشکل، عیب‌یابی آن سخت باشد. هنگام انتخاب یک ماژول با native bindings، ابتدا از خود بپرسید که آیا واقعاً به این سطح از عملکرد نیاز دارید. شاید یک جایگزین خالص جاوااسکریپتی (pure JavaScript) که از نظر عملکردی کافی است، وجود داشته باشد. اگر مجبور به استفاده از آن هستید، مطمئن شوید که محیط build شما (سرور CI/CD و تولید) تمام پیش‌نیازهای لازم را دارد.

استفاده از داکر (Docker) می‌تواند این مشکل را با ایجاد یک محیط سازگار و ثابت برای نصب و اجرا، تا حد زیادی کاهش دهد. همچنین، به جای نصب مستقیم این ماژول‌ها بر روی سرور تولید، بهتر است بسته نهایی (artifact) را در محیط CI/CD ساخته و همان را deploy کنید تا از خطاهای زمان نصب در محیط حساس تولید جلوگیری شود. در صورت امکان، از نسخه‌های پیش‌ساخته (pre-built binaries) این ماژول‌ها استفاده کنید.

4.3. نصب نسخه‌های غیرضروری (DevDependencies) در محیط تولید

فایل package.json دو نوع وابستگی تعریف می‌کند: dependencies (برای اجرای برنامه ضروری هستند) و devDependencies (فقط برای توسعه و ساخت برنامه لازمند، مانند کتابخانه‌های تست، transpilerها مانند Babel، bundlerها مانند Webpack). یک اشتباه رایج، نصب همه وابستگی‌ها (از جمله devDependencies) در محیط تولید است. این کار نه تنها فضای دیسک غیرضروری اشغال می‌کند، بلکه ممکن است خطاهای امنیتی مربوط به ابزارهای توسعه را نیز وارد محیط تولید کند.

همچنین، اگر فرآیند npm install به صورت خودکار اسکریپت postinstall را اجرا کند، ممکن است در محیط تولید عملیات‌های سنگین و غیرضروری مانند کامپایل مجدد بسته‌های front-end یا اجرای تست‌ها رخ دهد که هم زمان‌بر است و هم ممکن است به دلیل نبود ابزارهای لازم با شکست مواجه شود. در محیط تولید، همیشه باید با فلگ --production اقدام به نصب وابستگی‌ها کنید (npm ci --production یا npm install --production).

این دستور فقط پکیج‌های موجود در بخش dependencies را نصب می‌کند و از نصب devDependencies خودداری می‌کند. بهترین روش برای استقرار، استفاده از یک فرآیند CI/CD است که در آن مرحله build به طور جداگانه اجرا شده و یک بسته نهایی (مثلاً شامل فایل‌های transpiled شده JavaScript) ایجاد می‌کند. سپس تنها این بسته نهایی به همراه dependenciesهای لازم در محیط تولید نصب می‌شود. اگر از داکر استفاده می‌کنید، می‌توانید از یک الگوی multi-stage build استفاده کنید تا مرحله ساخت و وابستگی‌های توسعه از مرحله نهایی اجرا حذف شوند و image نهایی کوچک و ایمن باشد.

4.4. عدم به‌روزرسانی منظم وابستگی‌ها و گیرکردن در نسخه‌های قدیمی

نگه داشتن پروژه بر روی نسخه‌های قدیمی وابستگی‌ها، یک دلیل پنهان اما رایج برای مشکلات عملکردی و امنیتی است. با گذشت زمان، نگهدارنده‌های (maintainers) کتابخانه‌ها بهینه‌سازی‌های عملکردی، رفع باگ‌ها و وصله‌های امنیتی مهمی را منتشر می‌کنند. اگر شما سال‌ها بر روی یک نسخه خاص از یک فریمورک یا کتابخانه ثابت بمانید، از تمام این بهبودها محروم خواهید ماند. علاوه بر این، وابستگی‌های قدیمی ممکن است با نسخه‌های جدیدتر Node.js ناسازگاری پیدا کنند و باعث کاهش عملکرد یا crash شوند.

همچنین، اگر بخواهید یکباره همه چیز را به‌روز کنید، با حجم عظیمی از تغییرات و breaking changes مواجه می‌شوید که مهاجرت را بسیار دشوار می‌کند. باید یک روال منظم برای به‌روزرسانی وابستگی‌ها داشته باشید. استفاده از ابزارهایی مانند npm outdated برای مشاهده لیست پکیج‌های قدیمی، و سپس npm update برای به‌روزرسانی جزئی (minor و patch) توصیه می‌شود. برای به‌روزرسانی‌های اصلی (major)، باید زمان خاصی اختصاص دهید، changelog را به دقت مطالعه کرده و تغییرات شکست‌آور (breaking changes) را در کد خود اعمال کنید.

استفاده از سرویس‌هایی مانند Dependabot (روی GitHub) یا Renovate می‌تواند به طور خودکار Pull Request برای به‌روزرسانی وابستگی‌ها ایجاد کند و این فرآیند را اتوماتیک‌تر نماید. همچنین، تعریف محدوده نسخه‌ها (version ranges) در package.json با دقت انجام شود (مثلاً استفاده از ^ برای قبول به‌روزرسانی‌های جزئی و امنیتی). این کار باعث می‌شود با اجرای npm install، بهبودهای عملکردی و امنیتی به صورت تدریجی وارد پروژه شما شوند.

4.5. افزودن وابستگی‌های زیاد برای انجام کارهای ساده (Over-engineering)

گاهی توسعه‌دهندگان برای حل مسائل ساده، به سرعت به سراغ نصب یک پکیج از npm می‌روند. مثلاً برای بررسی اینکه یک رشته خالی است یا نه، یک پکیج نصب می‌کنند، یا برای ایجاد یک تاخیر ساده (delay) از یک کتابخانه استفاده می‌کنند. این رفتار منجر به انباشته شدن ده‌ها یا صدها وابستگی سبک ولی غیرضروری در پروژه می‌شود. هر کدام از این وابستگی‌ها زمان راه‌اندازی برنامه را افزایش می‌دهند (زیرا Node.js باید فایل هر ماژول را بارگذاری کند)، احتمال بروز تعارض نسخه (version conflict) را بالا می‌برند، و سطح حمله امنیتی پروژه را گسترش می‌دهند (چون باید به سلامت و امنیت هر کدام از این پکیج‌ها اعتماد کنید).

این پدیده گاهی به عنوان “left-pad incident” شناخته می‌شود، که در آن حذف یک پکیج کوچک باعث از کار افتادن بخش وسیعی از اکوسیستم npm شد. قبل از نصب هر پکیج جدید، از خود بپرسید: “آیا واقعاً این کار را نمی‌توانم با چند خط کد ساده جاوااسکریپت انجام دهم؟”. بسیاری از عملیات رایج مانند بررسی نوع داده، دستکاری آرایه، مدیریت تاریخ، و حتی برخی عملیات HTTP ساده، به سادگی و با کد native قابل پیاده‌سازی هستند.

این کار نه تنها وابستگی پروژه را کاهش می‌دهد، بلکه کنترل کامل روی رفتار کد و بهینه‌سازی آن را در اختیار شما قرار می‌دهد. اگر نیاز به قابلیت پیچیده‌تری دارید، به جای نصب چندین پکیج کوچک، شاید بهتر باشد یک پکیج جامع‌تر و با نگهداری بهتر را انتخاب کنید. به طور منظم وابستگی‌های پروژه خود را بازبینی کنید (npm ls --depth=0) و پکیج‌هایی که استفاده نمی‌شوند را حذف کنید (npm uninstall).

5. طراحی ضعیف معماری و الگوهای ناکارآمد کدنویسی

5.1. نداشتن لایه‌بندی مناسب و درهم‌تنیدگی کد کسب‌وکار با منطق ارائه (Tight Coupling)

یکی از دلایل عمده کندی و مشکل در مقیاس‌پذیری، طراحی معماری ضعیف است. در بسیاری از پروژه‌ها، کد مربوط به منطق کسب‌وکار (Business Logic)، دسترسی به داده‌ها (Data Access)، و منطق ارائه (Presentation Logic – مثلاً در Controllerهای Express) به شدت درهم تنیده و وابسته به یکدیگر نوشته شده‌اند. این درهم‌تنیدگی (Tight Coupling) باعث می‌شود که هر تغییر کوچکی در یک بخش، نیازمند تغییر در بخش‌های دیگر باشد و تست کردن هر بخش به صورت مجزا را بسیار سخت می‌کند.

از نظر عملکردی، این الگو اغلب منجر به نوشتن توابعی بسیار بزرگ و پیچیده می‌شود که مسئولیت‌های زیادی را یکجا انجام می‌دهند. چنین توابعی ممکن است در یک درخواست، چندین بار به پایگاه داده وصل شوند، پردازش‌های سنگین انجام دهند و سپس پاسخ را فرمت کنند، که همه در یک جای کد اتفاق می‌افتد و بهینه‌سازی هر بخش را دشوار می‌سازد. راه‌حل، اتخاذ یک معماری لایه‌بندی (Layered Architecture) یا الگوهای معماری مانند Clean Architecture یا Hexagonal Architecture است.

در این الگوها، مسئولیت‌ها به لایه‌های مجزا تقسیم می‌شوند: یک لایه کنترلر که فقط مسئول دریافت درخواست HTTP و ارسال پاسخ است، یک لایه سرویس (Service Layer) که حاوی منطق خالص کسب‌وکار است، و یک لایه مخزن (Repository یا Data Access Layer) که مسئول ارتباط با پایگاه داده یا سرویس‌های خارجی است. این جداسازی (Separation of Concerns) نه تنها کد را قابل نگهداری و تست‌پذیر می‌کند، بلکه فرصت بهینه‌سازی عملکرد را در هر لایه به صورت مستقل فراهم می‌آورد. مثلاً می‌توانید لایه دسترسی به داده را بدون تأثیر بر منطق کسب‌وکار، کش (cache) کنید، یا منطق کسب‌وکار را بدون تغییر در کنترلر، موازی‌سازی (parallelize) نمایید.

5.2. استفاده نادرست از الگوهای ناهمگام (Async Patterns) و عدم موازی‌سازی در جاهای لازم

جاوااسکریپت و Node.js به دلیل ماهیت ناهمگام (Async) خود قدرتمند هستند، اما استفاده نادرست از این الگوها می‌تواند عملکرد را به شدت کاهش دهد. یک اشتباه رایج، اجرای متوالی (sequential) عملیات‌های ناهمگامی است که می‌توانند به صورت موازی (parallel) انجام شوند. برای مثال، اگر برای ساخت یک پاسخ API نیاز به دریافت داده از سه سرویس مستقل خارجی دارید، و این کار را در سه await متوالی انجام دهید، زمان کل برابر با مجموع زمان هر سه درخواست خواهد بود.

در حالی که اگر این درخواست‌ها به صورت موازی ارسال شوند، زمان کل تقریباً برابر با زمان طولانی‌ترین درخواست خواهد بود. برعکس، موازی‌سازی بی‌رویه و بدون کنترل (مانند ایجاد هزاران Promise همزمان) نیز می‌تواند منجر به مصرف بیش از حد منابع (مثل socketها) و کندی شود. برای بهره‌برداری صحیح، باید از متد Promise.all() برای موازی‌سازی عملیات‌های مستقل از هم استفاده کنید. اگر نیاز به محدود کردن میزان همزمانی (concurrency) دارید (مثلاً هنگام اجرای هزاران کار مشابه)، از کتابخانه‌هایی مانند p-limit یا async با قابلیت queue استفاده نمایید.

از طرف دیگر، برای عملیات‌های وابسته به هم که باید به ترتیب اجرا شوند، زنجیره کردن (chaining) Promiseها یا استفاده از async/await متوالی صحیح است. همچنین، درک تفاوت بین Promise.all (که در صورت reject شدن حتی یک promise، کل آن reject می‌شود) و Promise.allSettled (که منتظر پایان همه می‌ماند) مهم است. انتخاب الگوی صحیح بر اساس نیاز کسب‌وکار، تأثیر شگرفی روی زمان پاسخگویی برنامه دارد.

5.3. انجام پردازش‌های سنگین در مسیر درخواست/پاسخ (Request/Response Cycle)

گاهی اوقات توسعه‌دهندگان پردازش‌های زمان‌بر و غیرضروری را درست در مسیر اصلی درخواست کاربر قرار می‌دهند. مثال‌های رایج شامل: تولید گزارش‌های پیچیده (analytics) همزمان با درخواست کاربر، آپلود و پردازش سنگین فایل‌ها (مانند تغییر سایز عکس‌ها) قبل از دادن پاسخ اولیه، یا انجام محاسبات پیچیده داده‌کاوی در لحظه دریافت درخواست است. این کار باعث می‌شود کاربر برای دریافت یک پاسخ ساده، مدت‌ها منتظر بماند، در حالی که اکثر این پردازش‌ها می‌توانند خارج از چرخه حیات درخواست انجام شوند.

این الگو نه تنها تجربه کاربری را خراب می‌کند، بلکه منابع سرور (مانند thread اصلی Event Loop) را درگیر کارهای غیرضروری کرده و توان پاسخگویی به کاربران دیگر را کاهش می‌دهد. راه حل اصلی، جداسازی وظایف (Decoupling) و استفاده از صف‌های کار (Job Queues) است. الگوی صحیح این است که درخواست کاربر را بلافاصله بپذیرید و یک پاسخ اولیه (مثلاً “درخواست شما ثبت شد”) ارسال کنید. سپس کار سنگین را به یک صف کار (مانند Bull یا Agenda با پشتیبان Redis) بسپارید. یک یا چند پردازشگر کارگر (Worker Process) جداگانه، به طور ناهمگام کارها را از این صف برداشته و پردازش می‌کنند.

پس از اتمام، در صورت نیاز می‌توان از طریق WebSocket یا (polling) نتیجه را به کاربر اطلاع داد. این الگو، زمان پاسخ (response time) را به حداقل می‌رساند، امکان retry کردن کارهای شکست‌خورده را فراهم می‌کند، و با اضافه کردن workerهای بیشتر به راحتی مقیاس می‌پذیرد. برای عملیات مرتبط با فایل، آپلود را مستقیماً به سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری مانند S3 بسپارید و پردازش فایل را نیز به یک worker محول کنید.

5.4. نادیده گرفتن اصول SOLID و نوشتن توابع یا کلاس‌های با مسئولیت واحد (SRP)

اصل Single Responsibility Principle (SRP) که اولین اصل از اصول SOLID است، می‌گوید هر کلاس یا تابع باید تنها یک دلیل برای تغییر داشته باشد. نقض مکرر این اصل منجر به ایجاد توابع یا کلاس‌های “الهی” (God Functions/Classes) می‌شود که صدها یا هزاران خط کد دارند و ده‌ها کار مختلف انجام می‌دهند. چنین کدی نه تنها نگهداری و درکش سخت است، بلکه از نظر عملکردی نیز بهینه نیست.

زیرا ممکن است در یک فراخوانی، محاسبات زیادی انجام دهد که برای برخی سناریوها لازم نیست. همچنین، به دلیل وابستگی‌های زیاد، تست واحد (Unit Testing) آن غیرممکن یا بسیار سخت می‌شود. در نتیجه، توسعه‌دهندگان از اعمال تغییرات یا بهینه‌سازی‌های لازم می‌ترسند، زیرا نمی‌دانند تغییر یک بخش چه تأثیری بر بخش‌های دیگر خواهد داشت. باید کد را بر اساس مسئولیت‌ها به اجزای کوچک، مستقل و قابل تست تقسیم کنید. هر تابع باید یک کار مشخص و محدود انجام دهد.

برای مثال، یک تابع processUserOrder نباید هم سفارش را پردازش کند، هم ایمیل بفرستد، هم گزارش تولید کند و هم دیتابیس را آپدیت نماید. به جای آن، این تابع باید سایر وظایف را به توابع تخصصی‌تر مانند calculateTotal، updateInventory، sendReceiptEmail و logTransaction واگذار کند. این تفکیک، امکان استفاده مجدد (reusability) کد، تست آسان‌تر و مهم‌تر از همه، بهینه‌سازی هدفمند را فراهم می‌کند. شما می‌توانید بر روی تابع کند calculateTotal تمرکز کرده و آن را بهینه کنید، بدون آنکه نگران تأثیر بر ارسال ایمیل باشید. استفاده از الگوی تزریق وابستگی (Dependency Injection) نیز به این جداسازی کمک می‌کند.

5.5. عدم استفاده از کش (Caching) در سطوح مختلف برنامه

کش نکردن داده‌های پرتکرار و تغییرناپذیر یا کم‌تغییر، یکی از بزرگترین فرصت‌های از دست رفته برای افزایش عملکرد است. هر بار که یک درخواست برای داده‌ای ثابت (مثلاً لیست شهرها، تنظیمات پیکربندی، یا نتایج یک query پرتکرار اما سنگین) وارد می‌شود، برنامه مجبور است همان محاسبات را دوباره انجام دهد یا به منبع کندتری (مانند دیسک یا پایگاه داده) مراجعه کند.

این کار فشار غیرضروری بر روی منابع CPU، حافظه و I/O وارد می‌آورد و زمان پاسخ را افزایش می‌دهد. نادیده گرفتن کش فقط به سطح پایگاه داده محدود نمی‌شود؛ کش‌کردن پاسخ کامل API، بخش‌هایی از قالب‌های HTML، یا حتی نتایج توابع محاسباتی خالص (Pure Functions) می‌تواند تأثیر چشمگیری داشته باشد.

کش‌گذاری باید یک استراتژی چند لایه داشته باشد:

کش در سطح برنامه (Application-Level Caching): با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند node-cache یا lru-cache برای ذخیره داده‌های پرتکرار در حافظه برنامه. این کش برای داده‌های مختص به یک instance کاربرد دارد.
کش توزیع‌شده (Distributed Caching): استفاده از Redis یا Memcached برای ذخیره داده‌هایی که بین چندین instance از برنامه به اشتراک گذاشته می‌شوند. این امر برای sessionها، داده‌های کاربر و نتایج queryها ایده‌آل است.
کش در پایگاه داده (Database Query Cache): فعال‌سازی کش در خود پایگاه داده (مثلاً در MySQL یا MongoDB) برای ذخیره نتایج queryهای تکراری.
کش در لبه شبکه (CDN Caching): استفاده از سرویس‌های CDN مانند Cloudflare برای کش کردن فایل‌های استاتیک و حتی پاسخ‌های API در سرورهای edge که به کاربر نزدیک‌تر هستند.
نکته کلیدی، تعیین سیاست انقضای مناسب (TTL) و مکانیزم باطل‌سازی کش (Cache Invalidation) است تا داده‌های کهنه سرویس نشوند. همیشه ابتدا داده را از کش بخوانید و در صورت عدم وجود، به منبع اصلی مراجعه کرده و سپس نتیجه را در کش ذخیره کنید (الگوی Cache-Aside).

6. مشکلات ارتباط با پایگاه داده و سرویس‌های خارجی (I/O bottlenecks)

6.1. اجرای پرس‌وجوهای غیربهینه و فاقد شاخص (Index) در پایگاه داده

یکی از شایع‌ترین و مهم‌ترین دلایل کندی برنامه‌های تحت وب، پرس‌وجوهای ناکارآمد به پایگاه داده است. ارسال queryهایی که فیلدهای آن‌ها شاخص (Index) نخورده‌اند، منجر به Full Table Scan می‌شود؛ به این معنا که پایگاه داده مجبور است کل جدول را خط به خط بررسی کند تا رکوردهای مورد نظر را بیابد. با افزایش حجم داده‌ها، زمان این جستجو به صورت خطی افزایش می‌یابد و به طور چشم‌گیری عملکرد را تنزل می‌دهد.

همچنین، نوشتن queryهای پیچیده با چندین JOIN روی جدول‌های بزرگ، انتخاب ستون‌های اضافی با SELECT *، یا استفاده از توابع در بخش WHERE clause می‌توانند مانع استفاده بهینه پایگاه داده از شاخص‌های موجود شوند. این مشکل اغلب در محیط توسعه با داده‌های محدود دیده نمی‌شود، اما در محیط تولید با داده‌های واقعی به یک فاجعه عملکردی تبدیل می‌گردد.

برای رفع این مشکل، اولین قدم تحلیل و بهینه‌سازی queryهاست. از قابلیت EXPLAIN (در MySQL/PostgreSQL) یا explain() (در MongoDB) استفاده کنید تا بفهمید پایگاه داده چگونه query شما را اجرا می‌کند و آیا از شاخص استفاده می‌کند یا خیر. بر اساس خروجی آن، شاخص‌های مناسبی روی فیلدهایی که در WHERE، ORDER BY و JOIN conditions استفاده می‌شوند، ایجاد کنید.

اما در ایجاد شاخص زیاده‌روی نکنید، زیرا شاخص‌ها سرعت نوشتن (INSERT/UPDATE) را کاهش می‌دهند و فضای اضافی می‌گیرند. همچنین، همیشه فقط ستون‌های مورد نیاز را انتخاب کنید (SELECT id, name به جای SELECT *). برای داده‌های حجیم، روش‌هایی مانند صفحه‌بندی (Pagination) با LIMIT/OFFSET یا استفاده از Cursor-based Pagination را به جای بارگذاری تمام نتایج در حافظه به کار ببرید.

6.2. ایجاد اتصالات جدید به پایگاه داده برای هر درخواست (Connection Per Request)

باز و بسته کردن اتصال (Connection) به پایگاه داده یک عملیات نسبتاً سنگین شبکه‌ای است. اگر در کد شما برای هر درخواست HTTP یک اتصال جدید ایجاد شده و پس از انجام کار بسته شود، سربار (overhead) بسیار زیادی به برنامه تحمیل می‌گردد. این الگو نه تنها زمان پاسخ را افزایش می‌دهد، بلکه ممکن است به حداکثر تعداد اتصالات مجاز پایگاه داده (Connection Limit) برسد و باعث شود درخواست‌های بعدی با خطا مواجه شوند.

این مشکل در برنامه‌هایی که از الگوی اتصال ساده (مانند ایجاد client در هر فراخوانی تابع) استفاده می‌کنند، بسیار رایج است و مقیاس‌پذیری برنامه را به شدت محدود می‌کند. راه حل استاندارد، استفاده از Connection Pooling است. یک مخزن اتصال (Connection Pool)، مجموعه‌ای از اتصالات از پیش ایجاد شده را نگهداری می‌کند. هنگامی که برنامه نیاز به ارتباط با پایگاه داده دارد، یک اتصال را از این مخزن قرض می‌گیرد (acquire)، از آن استفاده می‌کند و سپس آن را به مخزن بازمی‌گرداند (release)، به جای آنکه آن را کاملاً ببندد.

این کار سربار ایجاد و تخریب مکرر اتصالات را از بین می‌برد. اکثر درایورهای پایگاه داده در Node.js (مانند mysql2، pg، mongodb) به صورت داخلی از connection pooling پشتیبانی می‌کنند. شما باید اندازه (size) این pool را بر اساس حداکثر بار مورد انتظار برنامه و محدودیت‌های سرور پایگاه داده تنظیم کنید. اندازه بسیار کوچک pool می‌تواند باعث ایجاد صف برای دریافت اتصال شود و اندازه بسیار بزرگ آن نیز می‌تواند منابع پایگاه داده را تحت فشار قرار دهد.

6.3. انجام عملیات پایگاه داده به صورت متوالی در حلقه‌ها (N+1 Query Problem)

یک الگوی مخرب و رایج که به N+1 Query Problem معروف است، زمانی اتفاق می‌افتد که شما ابتدا یک لیست از آیتم‌ها را از پایگاه داده بگیرید (1 query) و سپس برای هر کدام از آن آیتم‌ها، یک query جداگانه برای دریافت اطلاعات مرتبط اجرا کنید (N query). برای مثال، دریافت لیست مقالات (1 query) و سپس در یک حلقه، برای هر مقاله یک query جداگانه برای دریافت اطلاعات نویسنده آن اجرا شود.

اگر لیست ۱۰۰ مقاله باشد، در کل ۱۰۱ query اجرا می‌شود. این کار باعث ایجاد ترافیک سنگین و غیرضروری بین برنامه و پایگاه داده، افزایش زمان انتظار و در نهایت کندی شدید پاسخ‌گویی می‌شود. این مشکل اغلب در ORMها (مانند Sequelize، TypeORM) به دلیل طراحی نادرست رابطه‌ها (Relations) رخ می‌دهد.

برای حل این مشکل، باید از تکنیک‌های بهینه‌سازی query مانند Eager Loading یا JOIN استفاده کنید. در مثال بالا، شما می‌توانید در همان query اول، اطلاعات نویسنده هر مقاله را با یک JOIN (در پایگاه‌های داده رابطه‌ای) یا با استفاده از $lookup (در MongoDB) دریافت کنید. در نتیجه تمام داده‌های مورد نیاز تنها در یک query جمع‌آوری می‌شود.

اگر از ORM استفاده می‌کنید، مطمئن شوید که قابلیت Eager Loading را به درستی به کار می‌برید (مثلاً در Sequelize از include استفاده کنید). همچنین، برای سناریوهایی که نیاز به جمع‌آوری داده از منابع مختلف دارید، الگوی Data Loader (کتابخانه‌ای از فیسبوک) بسیار مفید است. این الگو درخواست‌های متعدد برای یک نوع داده را جمع‌آوری (batch) کرده و در یک درخواست به پایگاه داده ارسال می‌کند، سپس نتایج را به درخواست‌های اولیه توزیع می‌نماید.

6.4. عدم مدیریت timeout و retry برای سرویس‌های خارجی کند یا غیرپاسخگو

برنامه‌های مدرن اغلب به سرویس‌های خارجی متعدد (APIهای سوم، سرویس‌های پرداخت، سرویس‌های احراز هویت و …) وابسته هستند. اگر هنگام فراخوانی این سرویس‌ها، timeout (مهلت انتظار) مناسبی تنظیم نشده باشد، یک سرویس کند یا مرده می‌تواند رشته اصلی Event Loop را برای مدت طولانی بلوک کند (در حالت استفاده از callbackهای همگام) یا باعث شود درخواست کاربر برای مدت نامعلومی در انتظار بماند (در حالت استفاده از async/await).

این امر منابع برنامه شما (مانند اتصالات HTTP) را اشغال کرده و می‌تواند به سرعت باعث از کار افتادن سرویس شما شود. از طرف دیگر، عدم پیاده‌سازی منطق تکرار (retry logic) برای خطاهای گذرا (transient errors) مانند قطعی‌های کوتاه شبکه، باعث می‌شود با اولین شکست، تجربه کاربری خراب شود.

برای هر فراخوانی به سرویس خارجی، حتماً یک timeout مشخص تعیین کنید. این کار را می‌توان با استفاده از optionهای کتابخانه‌هایی مانند axios (timeout: 5000) یا با ترکیب Promiseها و Promise.race() انجام داد. علاوه بر این، یک استراتژی تکرار (Retry Strategy) هوشمند پیاده‌سازی کنید. این استراتژی نباید بلافاصله و به تعداد زیاد تکرار شود، زیرا ممکن است به سرویس در حال تقلا فشار بیشتری وارد کند. از الگوهای Exponential Backoff و Jitter استفاده کنید: یعنی بین هر تکرار، زمان انتظار را به صورت نمایی افزایش دهید (مثلاً ۱ ثانیه، ۲ ثانیه، ۴ ثانیه، …) و کمی تغییر تصادفی (Jitter) به آن اضافه کنید تا از هجوم ناگهانی درخواست‌ها جلوگیری شود.

کتابخانه‌هایی مانند axios-retry یا p-retry این منطق را به سادگی برای شما پیاده می‌کنند. همچنین، در نظر گرفتن یک الگوی قطع مدار (Circuit Breaker Pattern) با کتابخانه‌ای مانند opossum می‌تواند مفید باشد؛ این الگو پس از تشخیص خطاهای مکرر، برای مدتی جریان درخواست‌ها به سرویس معیوب را قطع می‌کند تا به آن فرصت بازیابی دهد.

6.5. عدم کش کردن نتایج queryهای پرتکرار و تغییرناپذیر

حتی سریع‌ترین queryها نیز زمانی برای اجرا نیاز دارند. اگر داده‌ای که از پایگاه داده استخراج می‌کنید، به ندرت تغییر می‌کند (مانند لیست کشورها، دسته‌بندی محصولات، تنظیمات سیستم) یا نتیجه یک محاسبه سنگین اما ثابت است، اجرای مکرر آن در برابر هر درخواست، هدر دادن منابع ارزشمند پایگاه داده و زمان پاسخ‌گویی است.

پایگاه داده مجبور است بارها و بارها همان محاسبات را انجام دهد، همان داده‌ها را از دیسک بخواند و از طریق شبکه به برنامه شما منتقل کند. این فشار غیرضروری در ابعاد بزرگ می‌تواند باعث کندی هر دو سیستم (برنامه و پایگاه داده) شود و هزینه‌های عملیاتی را افزایش دهد.

پیاده‌سازی کش (Caching) برای این گونه داده‌ها، یکی از مؤثرترین راه‌ها برای بهبود عملکرد است. استراتژی‌های مختلفی وجود دارد:

کش در حافظه برنامه (In-Memory Cache): با استفاده از node-cache یا lru-cache. ساده و سریع، اما فقط برای یک instance از برنامه کارایی دارد و با restart برنامه پاک می‌شود.

کش توزیع‌شده (Distributed Cache): استفاده از Redis یا Memcached. برای محیط‌های چندسروری (clustered) ایده‌آل است، زیرا کش بین همه instanceها به اشتراک گذاشته می‌شود و با restart برنامه از بین نمی‌رود.

کش در سطح پایگاه داده (Database Query Cache): برخی پایگاه‌های داده مانند MySQL یک کش داخلی برای نتایج query دارند.

نکته کلیدی در کش کردن، تعیین زمان انقضای مناسب (TTL) و مکانیزم باطل‌سازی (Invalidation) است. برای داده‌های نسبتاً ثابت، یک TTL چند ساعته یا حتی روزانه کافی است. برای داده‌هایی که با تغییر در پایگاه داده باید به‌روز شوند، می‌توانید هنگام عملیات UPDATE یا DELETE، کلید مربوطه را از کش حذف کنید (الگوی Cache-Aside یا Lazy Loading). ابتدا داده را از کش بخوانید، اگر نبود از پایگاه داده بگیرید و سپس در کش ذخیره کنید. این الگو ساده و بسیار مؤثر است.

7. فقدان نظارت (Monitoring)، ثبت‌logs و تحلیل عملکرد (Lack of Observability)

7.1. اجرای برنامه بدون ابزار اندازه‌گیری و شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)

یکی از بزرگترین اشتباهات، اجرای یک برنامه Node.js در محیط تولید بدون داشتن ابزار نظارتی و مجموعه‌ای از شاخص‌های کلیدی عملکرد (Key Performance Indicators – KPIs) است. بدون این داده‌ها، شما در حال رانندگی با چشمان بسته هستید. نمی‌دانید برنامه در شرایط عادی چگونه رفتار می‌کند، چه زمانی شروع به کند شدن می‌کند، کدام endpointها مشکل دارند و کاربران واقعاً چه تجربه‌ای دارند.

کندی به صورت مرموزی رخ می‌دهد و تنها زمانی متوجه آن می‌شوید که کاربران شکایت می‌کنند یا سرویس کاملاً از کار می‌افتد. نبود متریک‌هایی مانند نرخ درخواست‌ها (RPS)، زمان پاسخگویی (latency)، نرخ خطا (error rate) و مصرف منابع (CPU، حافظه) باعث می‌شود نتوانید مشکلات را پیش‌بینی، تشخیص یا اولویت‌بندی کنید.

برای رفع این مشکل، باید از روز اول ابزارهای نظارتی را در برنامه خود ادغام کنید. استفاده از سرویس‌های APM (Application Performance Monitoring) مانند New Relic, Datadog, AppDynamics یا Elastic APM تقریباً یک ضرورت برای برنامه‌های جدی است. این ابزارها به صورت خودکار درخواست‌ها را ردیابی (trace) کرده، وابستگی‌ها (مثل پایگاه داده، سرویس‌های خارجی) را مانیتور می‌کنند و یک داشبورد غنی از متریک‌ها ارائه می‌دهند.

اگر به دنبال راه‌حل متن‌باز هستید، می‌توانید از ترکیب Prometheus (برای جمع‌آوری متریک)، Grafana (برای نمایش داشبورد) و Jaeger یا Zipkin (برای ردیابی توزیع‌شده) استفاده کنید. باید حداقل این شاخص‌ها را اندازه‌گیری کنید: زمان پاسخ هر endpoint، نرخ خطای HTTP، مصرف CPU و حافظه، نرخ درخواست به پایگاه داده و زمان اجرای queryها. با داشتن این داده‌ها، می‌توانید الگوهای کندی را شناسایی و قبل از بحرانی شدن، آنها را برطرف کنید.

7.2. ثبت نکردن لاگ‌های ساختاریافته (Structured Logs) و مفید

لاگ‌های پرینت شده با console.log که در محیط تولید پخش می‌شوند، نه تنها می‌توانند عملکرد را کاهش دهند (همانطور که پیش‌تر گفته شد)، بلکه برای عیب‌یابی مشکلات عملکردی تقریباً بی‌فایده هستند. این لاگ‌ها اغلب ساختار ندارند، به راحتی قابل جستجو و تحلیل نیستند و فاقد context مهمی مانند requestId، userId یا sessionId هستند.

وقتی با یک مشکل کندی مواجه می‌شوید، نمی‌توانید لاگ‌های مربوط به یک درخواست خاص یا یک کاربر خاص را به سرعت از میان میلیون‌ها خط لاگ بی‌ساختار جدا کنید. این امر زمان تشخیص ریشه مشکل (Mean Time To Resolution – MTTR) را به شدت افزایش می‌دهد.

راه حل، استفاده از یک کتابخانه لاگینگ ساختاریافته (Structured Logging) مانند Winston یا Pino است. این کتابخانه‌ها به شما اجازه می‌دهند لاگ‌ها را به فرمت‌های ماشین‌خوان مانند JSON ذخیره کنید و فیلدهای context مهم را به هر ورودی لاگ اضافه کنید. برای مثال، با استفاده از یک middleware در Express، می‌توانید یک requestId منحصربه‌فرد به هر درخواست اختصاص دهید و این ID در تمام لاگ‌های مربوط به آن درخواست (حتی لاگ‌های سرویس‌های داخلی) ثبت شود.

سپس می‌توانید تمام لاگ‌ها را به یک سامانه مرکزی مانند Elasticsearch، Loki یا یک سرویس ابری مانند AWS CloudWatch ارسال کرده و با ابزارهایی مانند Kibana یا Grafana به راحتی جستجو، فیلتر و تحلیلشان کنید. لاگ‌ها باید سطوح (levels) متفاوتی داشته باشند (error, warn, info, debug) و در محیط تولید تنها سطوح info و بالاتر ثبت شوند.

7.3. عدم استفاده از Profiler برای یافتن گلوگاه‌های کد (Bottlenecks)

گاهی کندی به دلیل یک تابع خاص، یک حلقه تنگ (tight loop) یا یک الگوی ناکارآمد در کد کسب‌وکار رخ می‌دهد که با نگاه کردن سطحی به کد یا حتی با نظارت عمومی سرویس قابل تشخیص نیست. بدون استفاده از یک پروفایلر (Profiler)، شما فقط می‌دانید که برنامه کند است، اما نمی‌دانید دقیقاً کجای کد زمان پردازش را هدر می‌دهد.

حدس‌وگمان و بهینه‌سازی‌های تصادفی (“شاید این بخش کند باشد”) می‌تواند ساعت‌ها یا روزها زمان را بدون نتیجه مطلوب تلف کند و حتی ممکن است با افزودن پیچیدگی، اوضاع را بدتر کند. Node.js ابزارهای قدرتمندی برای پروفایلینگ در اختیار شما قرار می‌دهد. می‌توانید با فلگ --inspect برنامه را اجرا کرده و از پروفایلر CPU و حافظه در Chrome DevTools استفاده کنید. این پروفایلر به شما نشان می‌دهد هر تابع چقدر زمان CPU مصرف کرده و چه توابعی بیشترین سهم را در مصرف زمان دارند. برای سناریوهای production-like، ابزارهایی مانند clinic.js (ساخته شده توسط تیم Node.js) عالی هستند.

clinic.js می‌تواند با یک دستور ساده (clinic doctor -- node app.js) برنامه شما را تحت بار (stress test) قرار داده و گزارش‌های بصری از مشکلات Event Loop، حافظه و CPU ارائه دهد. همچنین، ماژول داخلی v8 و تابع console.time() / console.timeEnd() برای اندازه‌گیری زمان بخش‌های خاصی از کد مفیدند. قاعده طلایی بهینه‌سازی این است: ابتدا اندازه‌گیری کن، سپس بهینه‌سازی کن. پروفایلر به شما دقیقاً نشان می‌دهد کجا را باید اندازه‌گیری کنید.

7.4. نصب نکردن و تنظیم نکردن هشدارهای (Alerts) مبتنی بر عملکرد

نظارت (Monitoring) منفعلانه کافی نیست. اگر داشبوردی پر از نمودار دارید اما کسی به طور مداوم آن را بررسی نمی‌کند، ممکن است مدت‌ها پس از وقوع یک مشکل، از آن مطلع شوید. برای مشکلات عملکردی که به تدریج و در ساعات کم‌ترافیک رخ می‌دهند (مانند افزایش تدریجی حافظه یا کاهش سرعت پاسخ‌گویی)، تشخیص بدون هشدار (Alert) تقریباً غیرممکن است. عدم وجود یک سیستم هشدار به موقع باعث می‌شود مشکلات قبل از اینکه شما متوجه شوید، به یک اختلال بزرگ (outage) تبدیل شوند و بر تعداد زیادی از کاربران تأثیر منفی بگذارند.

شما باید بر اساس متریک‌های کلیدی که جمع‌آوری می‌کنید، هشدارهای هوشمندی تنظیم کنید. این هشدارها نباید بر روی نوسانات موقتی (noise) واکنش نشان دهند. برای مثال، می‌توانید هشداری تنظیم کنید که اگر میانگین زمان پاسخگویی (p95 latency) یک endpoint حیاتی برای مدت ۵ دقیقه از آستانه مشخصی (مثلاً ۱ ثانیه) فراتر رفت، یا اگر مصرف حافظه process از ۸۰٪ حد مجاز بیشتر شد، تیم را از طریق ایمیل، پیامک یا اپلیکیشن‌هایی مانند Slack مطلع کند.

ابزارهای نظارتی مدرن مانند Prometheus با Alertmanager یا سرویس‌های ابری این قابلیت را به راحتی فراهم می‌کنند. همچنین، تنظیم هشدار برای افزایش ناگهانی نرخ خطا (error rate) یا کاهش نرخ درخواست (که می‌تواند نشانه از دسترس خارج شدن سرویس باشد) حیاتی است. این هشدارها به شما امکان می‌دهند پیش از تأثیر گسترده بر کاربران، واکنش نشان دهید.

7.5. عدم انجام تست‌های بار (Load Testing) و بنچمارک منظم

بسیاری از مشکلات عملکردی تنها زمانی خود را نشان می‌دهند که برنامه تحت بار واقعی یا نزدیک به واقعی قرار گیرد. توسعه و تست در محیط لوکال با یک یا دو درخواست همزمان، هیچ‌گاه نمی‌تواند رفتار برنامه در مواجهه با هزاران کاربر همزمان را شبیه‌سازی کند.

بدون انجام تست بار (Load Testing)، شما نمی‌دانید برنامه در چه نقطه‌ای دچار افت عملکرد می‌شود، گلوگاه مقیاس‌پذیری کجاست و کدام بخش‌ها تحت فشار از کار می‌افتند. استقرار چنین برنامه‌ای شبیه پرتاب یک تاس است و ممکن است با اولین هجوم ترافیک واقعی، سرویس به طور کامل از کار بیفتد.

تست بار باید بخشی جدایی‌ناپذیر از چرخه توسعه باشد. از ابزارهایی مانند k6, Apache JMeter, Artillery.io یا autocannon (مخصوص Node.js) برای شبیه‌سازی بارکاری واقعی استفاده کنید. این تست‌ها را می‌توانید در خط لوله CI/CD خود به صورت خودکار اجرا کنید تا از افت عملکرد غیرمنتظره پس از هر تغییر کد جلوگیری شود. تست بار باید سناریوهای مختلفی را پوشش دهد: حداکثر توان عملیاتی (peak load)، تست استرس (stress test) برای یافتن نقطه شکست، تست استقامت (endurance test) برای تشخیص نشت حافظه و تست جهش (spike test) برای بررسی رفتار برنامه در برابر افزایش ناگهانی ترافیک.

نتایج این تست‌ها را تحلیل کرده و متریک‌هایی مانند درخواست در ثانیه (RPS)، زمان پاسخ در صدک‌های مختلف (p50, p95, p99) و نرخ خطا را ثبت کنید. این داده‌ها به شما کمک می‌کنند ظرفیت سخت‌افزار مورد نیاز را تخمین بزنید و از عملکرد قابل قبول در محیط تولید اطمینان حاصل کنید.

همچنین بخوانید: 🎯سازمانتو شیرپوینت کن! پیشنهاد دهنده هوشمند سامانه‌ها

8. کانفیگ و استفاده نادرست از وب‌سرورها و پروکسی‌های معکوس (Reverse Proxy)

8.1. قرار دادن مستقیم Node.js در معرض اینترنت بدون Reverse Proxy

قرار دادن برنامه Node.js به طور مستقیم بر روی پورت ۸۰ یا ۴۴۳ و در معرض اینترنت، یک اشتباه رایج و خطرناک است. در این حالت، Node.js مجبور است به تنهایی وظایفی مانند خاتمه دادن به اتصالات کند (slow connections)، مدیریت SSL/TLS (رمزگذاری HTTPS)، سرو کردن فایل‌های استاتیک، فشرده‌سازی (compression) و متعادل‌سازی بار بین چندین instance را بر عهده بگیرد. این وظایف، منابع ارزشمند رشته اصلی Event Loop و حافظه برنامه را مصرف می‌کنند و باعث می‌شوند برنامه نتواند بر وظیفه اصلی خود، یعنی اجرای منطق کسب‌وکار، تمرکز کند. به ویژه، مدیریت SSL handshake یک عملیات سنگین CPU است که می‌تواند به راحتی برنامه را تحت فشار قرار دهد.

استفاده از یک وب‌سرور یا پروکسی معکوس (Reverse Proxy) مانند Nginx یا Apache جلوی برنامه Node.js، یک عمل استاندارد و ضروری است. Nginx بهینه‌شده برای انجام این وظایف است و می‌تواند آنها را با کارایی بسیار بالاتری نسبت به Node.js انجام دهد. شما Node.js را بر روی یک پورت داخلی (مثلاً ۳۰۰۰) اجرا می‌کنید و Nginx را بر روی پورت‌های ۸۰/۴۴۳ تنظیم می‌کنید. Nginx درخواست‌ها را دریافت کرده، SSL را مدیریت می‌کند، فایل‌های استاتیک را مستقیماً سرو می‌کند، درخواست‌ها را به پورت داخلی Node.js پروکسی می‌کند و اتصالات کند را مدیریت می‌نماید. این کار بار قابل توجهی را از دوش برنامه Node.js برمی‌دارد و به آن اجازه می‌دهد تنها بر پردازش منطق برنامه متمرکز شود، که نتیجه آن بهبود چشمگیر در عملکرد و قابلیت اطمینان است.

8.2. تنظیم نادرست مقادیر timeout و bufferها در Nginx/Apache

تنظیمات پیش‌فرض Nginx یا Apache ممکن است برای برنامه خاص شما بهینه نباشند و منجر به رفتارهای ناخواسته مانند قطع شدن اتصالات کاربران در حین آپلود فایل‌های بزرگ، یا انباشته شدن درخواست‌ها در صف شود. پارامترهایی مانند client_body_timeout، client_header_timeout، proxy_read_timeout و proxy_send_timeout در Nginx، مدت زمانی را تعیین می‌کنند که سرور برای دریافت بخش‌های مختلف درخواست از سمت کلاینت یا برای دریافت پاسخ از سمت برنامه Node.js (upstream) منتظر می‌ماند. اگر این مقادیر بسیار کم باشند، درخواست‌های طولانی (مثل آپلود فایل) ممکن است قطع شوند. اگر بسیار زیاد باشند، منابع سرور توسط اتصالات بلااستفاده اشغال می‌شوند.

همچنین، تنظیمات client_max_body_size محدودیت حجم بدنه درخواست را تعیین می‌کند و اگر برای سرویسی که آپلود فایل انجام می‌دهد به اندازه کافی بزرگ نباشد، درخواست‌های کاربران رد خواهد شد. proxy_buffer_size و proxy_buffers نیز بر روی چگونگی ذخیره‌سازی موقت پاسخ‌های دریافتی از upstream (Node.js) تأثیر می‌گذارند. تنظیم نادرست این بافرها می‌تواند باعث افزایش مصرف حافظه یا کاهش کارایی شود. شما باید این مقادیر timeout و buffer را بر اساس رفتار واقعی برنامه خود تنظیم کنید. برای یک API معمولی، timeoutهای ۳۰ تا ۶۰ ثانیه ممکن است مناسب باشند، در حالی که برای سرویس آپلود فایل، باید client_max_body_size را افزایش داده و timeoutهای مرتبط را طولانی‌تر کنید.

8.3. سرو کردن فایل‌های استاتیک به وسیله Node.js به جای Reverse Proxy یا CDN

سرو کردن فایل‌های استاتیک (مانند تصاویر، CSS، JavaScript، فونت‌ها) مستقیماً از طریق کد Node.js (مثلاً با استفاده از express.static()) یک انتخاب ناکارآمد است. این کار باعث می‌شود هر درخواست برای یک فایل ساده (مثلاً یک آیکون) نیز وارد چرخه Event Loop شده، از نظر منطقی پردازش شود و منابع برنامه را مصرف کند. برای فایل‌های استاتیک پرتکرار، این کار بار غیرضروری عظیمی بر روی برنامه تحمیل می‌کند و از پردازش درخواست‌های پویا و مهم‌تر بازمی‌دارد. همچنین، Node.js در مقایسه با ابزارهای بهینه‌شده، قابلیت‌های کمتری برای کش‌کردن مؤثر و تحویل سریع فایل‌های استاتیک دارد.

نقش سرو کردن فایل‌های استاتیک باید به طور کامل به Reverse Proxy (Nginx/Apache) یا ترجیحاً به یک شبکه تحویل محتوا (CDN) مانند Cloudflare، AWS CloudFront یا Akamai سپرده شود. Nginx برای سرو فایل‌های استاتیک با کارایی بسیار بالا بهینه شده است و می‌تواند از قابلیت‌هایی مانند sendfile سیستم عامل، کش کردن در حافظه و فشرده‌سازی Gzip/Brotli به طور مؤثر استفاده کند. در پیکربندی Nginx، به سادگی یک بلوک location برای مسیر فایل‌های استاتیک تعریف می‌کنید که root آن پوشه حاوی فایل‌هاست. استفاده از CDN یک گام فراتر است: CDN این فایل‌ها را در سرورهای لبه (edge) خود در سراسر جهان کش می‌کند و آنها را از نزدیک‌ترین مکان جغرافیایی به کاربر تحویل می‌دهد که تأخیر (latency) را به حداقل و سرعت بارگذاری را به حداکثر می‌رساند.

8.4. عدم فعال‌سازی کش‌کردن (Caching) و فشرده‌سازی (Compression) در لایه Reverse Proxy

حتی اگر از Reverse Proxy استفاده می‌کنید، ممکن است مزایای کامل آن را با فعال نکردن کش‌کردن و فشرده‌سازی به دست نیاورید. بدون کش‌کردن در لایه Nginx، هر درخواست برای یک فایل استاتیک یا حتی یک پاسخ API ثابت، همچنان به سمت برنامه Node.js فرستاده می‌شود و منابع را مصرف می‌کند. بدون فشرده‌سازی، حجم داده‌های انتقالی غیرضروری زیاد است و زمان بارگذاری افزایش می‌یابد. این دو قابلیت، به خصوص برای محتوای ثابت یا نیمه‌ثابت، تأثیر شگرفی بر کاهش بار backend و افزایش سرعت تجربه کاربر دارند.

در Nginx، می‌توانید به راحتی فشرده‌سازی را با ماژول gzip (یا brotli در نسخه‌های جدیدتر) فعال کنید. همچنین، می‌توانید کش‌کردن را برای پاسخ‌های خاصی تنظیم کنید. برای مثال، می‌توانید به Nginx بگویید که پاسخ‌های دریافتی از Node.js که هدر Cache-Control خاصی دارند را برای مدت معینی در حافظه خود کش کند و دفعات بعد مستقیماً همان پاسخ کش‌شده را ارائه دهد، بدون نیاز به مراجعه به Node.js. این کار با دستوراتی مانند proxy_cache_path، proxy_cache و expires انجام می‌شود. به عنوان مثال، می‌توانید پاسخ‌های API مربوط به لیست محصولات را برای ۵ دقیقه کش کنید. این تنظیمات باید با دقت انجام شود تا داده‌های کهنه سرو نشوند. ترکیب کش Nginx با کش CDN، یک لایه‌بندی قدرتمند از کش ایجاد می‌کند که عملکرد را به شدت افزایش می‌دهد.

8.5. پیکربندی نادرست متعادل‌سازی بار (Load Balancing) در محیط‌های چندسروری

وقتی برنامه شما بر روی چندین instance (به دلیل استفاده از Cluster Mode یا چندین سرور) اجرا می‌شود، نیاز به یک متعادل‌کننده بار (Load Balancer) دارید تا ترافیک را بین این instanceها توزیع کند. اگر این کار به درستی انجام نشود، ممکن است ترافیک به صورت نابرابر تقسیم شده و یک instance بیش از حد بار دریافت کند در حالی که دیگر instanceها بیکار هستند. همچنین، اگر از الگوریتم round-robin ساده استفاده کنید و برنامه stateful باشد (مثلاً sessionها در حافظه ذخیره شده باشند)، کاربران در هر درخواست ممکن است به instance متفاوتی هدایت شوند و session خود را از دست بدهند.

Nginx می‌تواند به عنوان یک متعادل‌کننده بار ساده نیز عمل کند. در پیکربندی upstream، می‌توانید چندین آدرس سرورهای Node.js خود را لیست کنید. Nginx به طور پیش‌فرض از الگوریتم round-robin استفاده می‌کند، اما می‌توانید آن را به least_conn (اتصال به سروری با کمترین اتصالات فعال) یا ip_hash (هدایت همیشگی یک IP به یک سرور خاص برای حفظ session) تغییر دهید. برای برنامه‌های stateful، بهترین راه‌حل، ذخیره session در یک مخزن مرکزی مانند Redis است، نه در حافظه هر instance. به این ترتیب، هر instance می‌تواند به session کاربر دسترسی داشته باشد و مشکل از دست رفتن session برطرف می‌شود. برای محیط‌های پیچیده‌تر، استفاده از سرویس‌های متعادل‌کننده بار ابری (مانند AWS ALB، Google Cloud Load Balancer) که دارای قابلیت‌های health check پیشرفته و اتصال SSL termination هستند، توصیه می‌شود. health checkها ensure می‌کنند که ترافیک فقط به instanceهای سالم هدایت شود.

9. ضعف در مدیریت وضعیت (State Management) و معماری Scalability

9.1. ذخیره Session State در حافظه برنامه (In-Memory Sessions)

یکی از رایج‌ترین اشتباهات در طراحی برنامه‌های Node.js که مانع مقیاس‌پذیری می‌شود، ذخیره اطلاعات Session (وضعیت نشست کاربر) به صورت مستقیم در حافظه برنامه است. این کار در توسعه اولیه بسیار ساده به نظر می‌رسد (مثلاً با استفاده از express-session با ذخیره‌ساز پیش‌فرض MemoryStore). اما زمانی که شما بخواهید برنامه را مقیاس دهید و چندین instance از آن را پشت یک Load Balancer اجرا کنید، این معماری به شکست می‌انجامد. از آنجا که حافظه هر instance جدا است، کاربری که درخواست اول خود را به Instance A می‌فرستد و Session در حافظه آن ایجاد می‌کند، ممکن است درخواست بعدی به Instance B هدایت شود که فاقد آن Session است. در نتیجه، کاربر به طور مکرر از سیستم خارج (logout) می‌شود و تجربه کاربری فاجعه‌باری ایجاد می‌گردد. این مشکل اساساً برنامه شما را به یک Single-Instance محدود می‌کند.

راه حل صحیح، استفاده از یک ذخیره‌ساز Session مرکزی و خارجی (External Session Store) است که برای همه instanceهای برنامه در دسترس باشد. رایج‌ترین و کارآمدترین انتخاب، استفاده از Redis به عنوان Session Store است. Redis یک پایگاه داده کلید-مقدار در حافظه (in-memory) و بسیار سریع است که برای ذخیره داده‌های موقت مانند Session ایده‌آل می‌باشد. با پیکربندی express-session برای استفاده از connect-redis، اطلاعات Session تمام کاربران در یک مخزن مرکزی و مستقل از instanceهای برنامه ذخیره می‌شود. حال هر instance که درخواست کاربر را دریافت کند، می‌تواند Session را از Redis بخواند و بروزرسانی کند. این معماری به شما امکان می‌دهد به راحتی و بدون نگرانی از Session، instanceهای جدیدی به خوشه (cluster) خود اضافه کنید.

9.2. طراحی ماژول‌ها و سرویس‌های وابسته به حالت سرور (Server State)

این مشکل فراتر از Session کاربر است و زمانی رخ می‌دهد که منطق کسب‌وکار یا داده‌های اشتراکی برنامه در متغیرهای global یا حافظه یک سرور خاص ذخیره می‌شوند. مثال‌ها شامل یک کش درون‌حافظه‌ای (in-memory cache) پر از داده‌های محصول، یک صف پیام داخلی یا یک counter سراسری است که در حافظه یک instance نگهداری می‌شود. در یک محیط تکسرویسی (single instance) شاید کار کند، اما به محض اجرای چندین instance، هر کدام نسخه جداگانه‌ای از این state را خواهند داشت که ناهمگام (out of sync) است. این امر منجر به ناسازگاری داده‌ها (data inconsistency) می‌شود: کاربران مختلف بر اساس instanceای که به آن متصل شده‌اند، اطلاعات متفاوتی می‌بینند یا عملیات‌ها به درستی انجام نمی‌شوند.

برای ساخت برنامه‌ای که واقعاً مقیاس‌پذیر (horizontally scalable) باشد، باید به سمت stateless یا بدون حالت شدن حرکت کنید. به این معنی که هر instance از برنامه نباید state داخلی مهمی را که بین درخواست‌ها باقی می‌ماند، نگه دارد. تمام state مورد نیاز باید در سرویس‌های خارجی تخصصی ذخیره شود:

داده‌های پایدار (Persistent Data): در یک پایگاه داده مستقل (مانند PostgreSQL, MongoDB).
داده‌های موقت و اشتراکی (Shared Volatile Data): مانند Session، کش و قفل‌ها (locks) در Redis یا Memcached.
صف‌های پیام (Message Queues): برای ارتباط ناهمگام بین سرویس‌ها از RabbitMQ، Apache Kafka یا Amazon SQS استفاده کنید.
با این معماری، هر instance از برنامه کاملاً قابل تعویض (interchangeable) می‌شود. اگر یک instance از کار بیفتد، Load Balancer ترافیک را به instanceهای سالم هدایت می‌کند و از آنجا که state در جای امنی ذخیره شده، هیچ داده یا وضعیتی از دست نمی‌رود.

9.3. استفاده نکردن از الگوهای توزیع‌شده برای کارهای زمان‌بر (Background Jobs)

انجام کارهای سنگین و زمان‌بر (مانند ارسال ایمیل گروهی، پردازش ویدیو، تولید گزارش) درون مسیر درخواست/پاسخ HTTP، همانطور که پیش‌تر اشاره شد، تجربه کاربری را خراب می‌کند. اما مشکل بزرگتر وقتی است که این کارها حتی در یک معماری چندسروری نیز به صورت متمرکز و بدون مدیریت صحیح انجام شوند. ممکن است یک instance خاص مسئولیت این کارها را بر عهده بگیرد که تبدیل به نقطه شکست (Single Point of Failure) می‌شود، یا ممکن است چندین instance به طور همزمان و به شکل غیرهماهنگ همان کار را انجام دهند (مثلاً ارسال یک ایمیل تکراری).

پیاده‌سازی یک سیستم صف کار توزیع‌شده (Distributed Job Queue) راه حل ایده‌آل است. در این الگو، instanceهای برنامه (Producers) کارها (Jobs) را به یک صف مرکزی (مانند Redis با کتابخانه Bull یا Agenda) می‌افزایند. سپس یک یا چند Worker Process جداگانه (که می‌توانند روی همان سرورها یا سرورهای دیگر باشند) به طور مداوم از این صف کار برداشته و پردازش می‌کنند. این الگو مزایای زیادی دارد: قابلیت اطمینان (کارها در صف ذخیره می‌شوند و حتی اگر یک Worker از کار بیفتد، کار به Worker دیگری منتقل می‌شود)، مقیاس‌پذیری (با اضافه کردن Workerهای بیشتر می‌توان نرخ پردازش را افزایش داد)، تعادل بار خودکار و اولویت‌بندی کارها. همچنین، با جدا کردن لایه پردازش از لایه دریافت درخواست، هر دو بخش می‌توانند به طور مستقل مقیاس شوند.

9.4. عدم طراحی برای شکست (Failure) و نداشتن مکانیزم‌های Resilience

در یک محیط توزیع‌شده و مقیاس‌پذیر، شکست یک امر اجتناب‌ناپذیر است. سرورها، سرویس‌های پایگاه داده، APIهای خارجی و شبکه ممکن است دچار مشکل شوند. اگر برنامه شما برای این شرایط طراحی نشده باشد، یک شکست کوچک در یک جزء می‌تواند به صورت آبشاری (cascading failure) باعث از کار افتادن کل سیستم شود. برای مثال، اگر سرویس پرداخت خارجی کند پاسخ دهد و شما timeout و circuit breaker نداشته باشید، تمام threadهای برنامه در انتظار آن سرویس قفل می‌شوند و برنامه برای همه کاربران از کار می‌افتد. این موضوع مستقیماً بر عملکرد (performance) و در دسترس بودن (availability) تأثیر منفی می‌گذارد.

باید الگوهای تاب‌آوری (Resilience Patterns) را در معماری خود بگنجانید:

قطع‌مدار (Circuit Breaker): با استفاده از کتابخانه‌ای مانند opossum. پس از تعداد مشخصی خطا از یک سرویس خارجی، circuit breaker باز می‌شود و برای مدتی کوتاه تمام درخواست‌های بعدی را بلافاصله و بدون تماس با سرویس معیوب، با خطا برمی‌گرداند. این به سرویس مقصد زمان می‌دهد تا بهبود یابد و از هدر رفتن منابع برنامه شما جلوگیری می‌کند.
تکرار با تأخیر تصاعدی (Retry with Exponential Backoff): برای خطاهای گذرا (مانند timeout موقت شبکه).
ذخیره‌سازی موقت (Bulkheading): جداسازی منابع (مثلاً connection poolهای جداگانه) برای بخش‌های مختلف برنامه تا اگر یک بخش مشکل دار شد، بخش‌های دیگر تحت تأثیر قرار نگیرند.
افت‌گردانی (Graceful Degradation): طراحی برنامه به گونه‌ای که در صورت عدم دسترسی به یک قابلیت غیرحیاتی (مثلاً نمایش توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده)، هسته اصلی سرویس (مثلاً نمایش صفحه محصول) همچنان کار کند.
این الگوها برنامه شما را در برابر نوسانات و شکست‌ها مقاوم کرده و عملکرد پایدارتری را ارائه می‌دهند.

9.5. معماری Monolithic بزرگ و عدم شکستن به سرویس‌های کوچک‌تر در زمان مناسب

با رشد برنامه، یک معماری یکپارچه (Monolithic) بزرگ می‌تواند به دلیل کوپلینگ تنگ (tight coupling) و وابستگی‌های درهم (که پیش‌تر بحث شد) به یک کابوس برای مقیاس‌پذیری و عملکرد تبدیل شود. شما مجبورید کل برنامه را حتی برای یک تغییر کوچک، دوباره deploy کنید. مقیاس کردن تنها بخشی از برنامه که تحت فشار است (مانند سرویس احراز هویت) غیرممکن می‌شود و شما مجبورید کل monolith را در چندین instance کپی کنید که بسیار پرهزینه و ناکارآمد است. همچنین، تداخل درخواست‌های بخش‌های مختلف می‌تواند باعث کاهش عملکرد کلی شود.

وقتی برنامه از حد معینی از پیچیدگی و مقیاس عبور کرد، باید حرکت به سمت معماری میکروسرویس (Microservices) یا حداقل معماری ماژولار (Modular Monolith) را در نظر بگیرید. در معماری میکروسرویس، برنامه به مجموعه‌ای از سرویس‌های کوچک، مستقل و با مسئولیت واحد تقسیم می‌شود که هر کدام process خود را دارند و از طریق APIهای سبک (مانند HTTP/REST یا gRPC) با هم ارتباط برقرار می‌کنند. این جداسازی به شما اجازه می‌دهد:

مقیاس‌پذیری مستقل: فقط سرویس‌هایی که تحت فشار هستند را مقیاس کنید.
استقرار مستقل: هر سرویس را می‌توان به طور مستقل توسعه، تست و deploy کرد.
فناوری متنوع: استفاده از بهترین ابزار (حتی زبان‌های برنامه‌نویسی متفاوت) برای هر سرویس.
البته، این مهاجرت هزینه‌های خود را دارد (پیچیدگی شبکه، observability، مدیریت داده‌های توزیع‌شده) و نباید زودتر از موعد انجام شود. اما برای برنامه‌های بزرگ و در مقیاس سازمانی، این مسیر اجتناب‌ناپذیر برای حفظ کارایی و سرعت توسعه است.

10. مسائل مربوط به سیستم‌عامل، زیرساخت و Deployment

10.1. اجرای برنامه روی سخت‌افزار یا محیط ابری با منابع ناکافی

انتخاب سخت‌افزار یا پلن محیط ابری نامناسب، یکی از اساسی‌ترین دلایل کندی است. Node.js برای عملکرد بهینه به CPU سریع و حافظه RAM کافی نیاز دارد. اگر برنامه شما بر روی یک سرور ارزان با یک هسته CPU ضعیف و ۱ گیگابایت رم اجرا شود، به محض دریافت چند درخواست همزمان، منابع به اتمام رسیده و برنامه به شدت کند می‌شود یا crash می‌کند. به ویژه، اگر برنامه شامل عملیات‌های CPU-intensive باشد یا از حافظه زیادی استفاده کند (مثلاً کش درونی بزرگ)، کمبود منابع به وضوح خود را نشان می‌دهد. همچنین، شبکه کند بین سرورهای شما (مثلاً بین سرور برنامه و سرور پایگاه داده) می‌تواند باعث افزایش تأخیر (latency) در همه درخواست‌ها شود.

قبل از deployment، باید برآوردی از منابع مورد نیاز برنامه خود داشته باشید. این کار با انجام تست‌های بار (load testing) تحت شرایط شبیه‌سازی‌شده محیط تولید امکان‌پذیر است. این تست‌ها نشان می‌دهند که برنامه تحت بار مشخصی چه میزان CPU، حافظه و I/O مصرف می‌کند. بر اساس این داده‌ها، باید سروری با مشخصات مناسب انتخاب کنید. در محیط‌های ابری مانند AWS، Google Cloud یا Azure، می‌توانید از instance typeهای مناسب (مانند instanceهای بهینه‌شده برای محاسبات یا حافظه) استفاده کنید. نکته کلیدی، قابلیت مقیاس‌پذیری افقی (Horizontal Scaling) و عمودی (Vertical Scaling) است. اگر منابع کافی نیستند، ابتدا می‌توانید اندازه سرور را افزایش دهید (scale up) و در مرحله بعد، با اضافه کردن سرورهای بیشتر و استفاده از Load Balancer، مقیاس افقی ایجاد کنید. همیشه مقداری buffer (مثلاً ۲۰-۳۰٪) بیش از میانگین مصرف در نظر بگیرید تا در برابر spikeهای ترافیکی مقاوم باشد.

10.2. استفاده از فایل‌سیستم (Disk I/O) در مسیر بحرانی عملکرد

دسترسی به دیسک (خواندن یا نوشتن فایل) یک عملیات نسبتاً کند است—بسیار کندتر از دسترسی به حافظه RAM. اگر در مسیر پردازش درخواست‌های حیاتی (critical path) به خواندن یا نوشتن مکرر فایل‌ها روی دیسک متکی باشید (مثلاً log کردن هر مرحله با fs.writeFileSync، یا خواندن پیکربندی از یک فایل JSON در هر درخواست)، به سرعت به یک گلوگاه (bottleneck) تبدیل خواهید شد. این مشکل در هارددیسک‌های معمولی (HDD) بسیار بارزتر از درایوهای حالت جامد (SSD) است، اما حتی SSDها نیز در مقایسه با RAM کند هستند. همچنین، اگر حجم لاگ‌ها بسیار زیاد باشد و دیسک پر شود، ممکن است کل سیستم از کار بیفتد.

برای به حداقل رساندن تأثیر I/O دیسک بر عملکرد، باید چند استراتژی را دنبال کنید:

جدا کردن I/O سنگین از مسیر بحرانی: کارهایی مانند نوشتن لاگ‌های با حجم بالا یا پردازش فایل‌های آپلودشده را به صف‌های کار پس‌زمینه (background job queues) منتقل کنید.
استفاده از کش در حافظه (In-Memory Cache): داده‌های ثابت و پرتکرار (مانند تنظیمات) را پس از اولین خواندن از دیسک، در حافظه RAM کش کنید.
استفاده از دیسک‌های سریع‌تر: در محیط تولید حتماً از SSDها استفاده کنید.
بهینه‌سازی عملیات لاگینگ: از یک کتابخانه لاگینگ ناهمگام (asynchronous) مانند Pino استفاده کنید که لاگ‌ها را ابتدا در یک بافر حافظه می‌نویسد و سپس به صورت دسته‌ای (batch) روی دیسک یا شبکه می‌ریزد. حتی بهتر است لاگ‌ها را به یک سرویس متمرکز مانند Elasticsearch یا یک سرویس ابری ارسال کنید.
مانیتور کردن فضای دیسک: از ابزارهای مانیتورینگ برای دریافت هشدار پیش از پر شدن دیسک استفاده کنید.

10.3. پیکربندی نادرست تنظیمات سیستم‌عامل (Linux Kernel Parameters)

Node.js بر روی یک سیستم‌عامل، معمولاً لینوکس، اجرا می‌شود. سیستم‌عامل تنظیماتی (kernel parameters) دارد که رفتار شبکه، مدیریت حافظه و فرآیندها را کنترل می‌کند. مقادیر پیش‌فرض این تنظیمات ممکن است برای یک برنامه تحت وب با بار کاری سنگین بهینه نباشند. برای مثال، محدودیت تعداد فایل‌دسکریپتورهای باز (ulimit -n) که هم برای فایل‌های واقعی و هم برای socketهای شبکه به کار می‌رود، اگر بسیار کم باشد (مثلاً ۱۰۲۴)، برنامه شما پس از ایجاد تعداد مشخصی اتصال همزمان، با خطای EMFILE مواجه می‌شود و از کار می‌افتد. پارامترهای شبکه مانند net.core.somaxconn (حداکثر طول صف اتصالات در حال انتظار) نیز اگر به درستی تنظیم نشوند، می‌توانند باعث از دست رفتن درخواست‌ها در زمان اوج ترافیک شوند.

برای یک سرور تولیدی که برنامه Node.js را اجرا می‌کند، باید برخی از این تنظیمات را بررسی و بهینه کنید. این کار معمولاً در فایل‌هایی مانند /etc/security/limits.conf یا /etc/sysctl.conf انجام می‌شود. برخی از تنظیمات مهم شامل:

افزایش nofile (حداکثر فایل‌دسکریپتورهای باز) به مقدار بالا (مثلاً ۶۵۵۳۵).
تنظیم net.core.somaxconn به مقداری بالاتر از پیش‌فرض (۱۲۸) تا صف اتصالات عمیق‌تر باشد.
تنظیم net.ipv4.tcp_tw_reuse برای امکان استفاده مجدد سریع‌تر از socketها در حالت TIME_WAIT.
این تنظیمات حساس هستند و باید با دانش کافی یا با پیروی از راهنمای مستندات محیط‌های ابری (مانند بهینه‌سازی EC2 برای کارایی بالا) انجام شوند. استفاده از ابزارهای مدیریت پیکربندی مانند Ansible یا Chef می‌تواند برای اعمال یکسان این تنظیمات بر روی تمام سرورها مفید باشد.

10.4. فرآیند Deployment ناقص و ایجاد Downtime یا Performance Hit

فرآیند استقرار (Deployment) نادرست می‌تواند مستقیماً باعث کندی یا حتی قطعی (downtime) سرویس شود. اگر deployment به صورت “دسترسی قطع، آپدیت، راه‌اندازی مجدد” انجام شود، کاربران در طول این مدت با خطا مواجه می‌شوند. حتی اگر برنامه به سرعت بالا بیاید، در ابتدای راه‌اندازی ممکن است به دلیل گرم شدن کش (cache warming) و کامپایل Just-In-Time موتور V8، عملکرد کندتری داشته باشد (پدیده‌ای به نام cold start). همچنین، اگر deployment شامل migrationهای سنگین پایگاه داده باشد که همزمان با سرویس‌دهی انجام شود، می‌تواند بر عملکرد تأثیر شدیدی بگذارد.

باید از استراتژی‌های deployment پیشرفته‌تر استفاده کنید که در دسترس بودن (availability) و عملکرد را حفظ کنند:

Blue-Green Deployment یا Canary Releases: در این الگوها، شما نسخه جدید (سبز یا Canary) را در کنار نسخه قدیمی (آبی) راه‌اندازی می‌کنید. ابتدا بخش کوچکی از ترافیک به نسخه جدید هدایت می‌شود و پس از اطمینان از سلامت و عملکرد آن، تمام ترافیک به تدریج منتقل می‌شود. این کار از قطعی کامل جلوگیری کرده و امکان rollback سریع را فراهم می‌کند.
استفاده از Process Managerها: ابزاری مانند PM2 به شما امکان می‌دهد با دستور pm2 reload، برنامه را با zero-downtime مجدداً راه‌اندازی کنید. PM2 ابتدا instance جدیدی را شروع کرده، درخواست‌های جدید را به آن می‌فرستد، و سپس instance قدیمی را پس از اتمام اتصالاتش به آرامی خاتمه می‌دهد.
گرم کردن کش (Cache Warming): پس از راه‌اندازی نسخه جدید، می‌توانید یک اسکریپت اجرا کنید تا داده‌های پرتکرار کش را از قبل بارگیری کند.
انجام Migrationهای پایگاه داده با دقت: migrationهای بزرگ را خارج از ساعات اوج ترافیک انجام دهید و از migrationهایی که قفل جدول می‌گیرند (locking) اجتناب کنید یا آنها را به صورت افزایشی (incremental) انجام دهید.

10.5. عدم استفاده از Containerization (Docker) و Orchestration (Kubernetes) به صورت بهینه

استفاده نادرست از داکر و کوبرنتیز می‌تواند به جای کمک، باعث کاهش عملکرد شود. یک Dockerfile ناکارآمد ممکن است imageهای بسیار بزرگی تولید کند که زمان دانلود و راه‌اندازی container را افزایش دهد. اگر محدودیت‌های منابع (CPU و حافظه) برای containerها تنظیم نشده باشد، یک container ممکن است تمام منابع میزبان را مصرف کند و containerهای دیگر را گرسنه (starve) بگذارد. در کوبرنتیز، اگر Liveness و Readiness Probeها به درستی تنظیم نشده باشند، ممکن است ترافیک به containerهایی که واقعاً آماده سرویس‌دهی نیستند هدایت شود، یا containerهای سالم به اشتباه کشته و مجدداً راه‌اندازی شوند که این چرخه بر عملکرد کل سیستم تأثیر می‌گذارد.

برای استفاده بهینه:

بهینه‌سازی Docker Image: از یک image پایه سبک (مانند node:alpine) استفاده کنید. لایه‌های image را به درستی مرتب کنید تا لایه‌های کم‌تغییر در کش باقی بمانند. تنها وابستگی‌های production (npm ci --production) را نصب کنید و فایل‌های اضافی را در .dockerignore حذف کنید.
تنظیم محدودیت منابع: همیشه resources.limits و resources.requests را برای CPU و حافظه در تنظیمات کوبرنتیز تعریف کنید. این کار به scheduler کوبرنتیز کمک می‌کند تا containerها را به درستی توزیع کند و از مصرف بیرویه منابع جلوگیری می‌نماید.
تنظیم دقیق Probeها: readinessProbe باید بررسی کند که container واقعاً آماده دریافت ترافیک است (مثلاً اتصال به پایگاه داده برقرار شده). livenessProbe باید یک وضعیت کلی از سلامت برنامه را بررسی کند. این probeها باید endpointهای سبکی باشند که منابع زیادی مصرف نکنند و interval و timeout مناسب داشته باشند.
تنظیم مقیاس‌پذیری خودکار (HPA): در کوبرنتیز، می‌توانید از Horizontal Pod Autoscaler استفاده کنید تا بر اساس مصرف CPU یا حافظه، به طور خودکار تعداد replicaهای برنامه را افزایش یا کاهش دهد. این قابلیت برای مدیریت خودکار ترافیک‌های متغیر و حفظ عملکرد بهینه ضروری است.

❓سوالات متداول

آیا استفاده از console.log زیاد می‌تواند باعث کندی برنامه Node.js شود؟

بله، به طور قابل توجهی. تابع console.log یک عملیات همگام (synchronous) است و در بسیاری از مواقع برای نوشتن در خروجی استاندارد (stdout) باعث ایجاد وقفه و بلوک شدن thread اصلی می‌شود. در محیط‌های تولیدی، استفاده سنگین از آن می‌تواند تاثیر منفی بزرگی بر کارایی بگذارد. توصیه می‌شود از کتابخانه‌های لاگینگ پیشرفته مانند Winston یا Pino استفاده کنید که قابلیت log level و نوشتن ناهمگام (asynchronous) دارند.

چطور می‌توان فهمید کدام بخش از کد من باعث بلوک شدن Event Loop می‌شود؟

شما می‌توانید از ابزارهای داخلی Node.js مانند --trace-sync-io یا ماژول async_hooks برای شناسایی تماس‌های همگان (synchronous) مشکلساز استفاده کنید. همچنین، ابزارهای خارجی قدرتمندی مانند clinic.js یا node --inspect در کنار پروفایلر Chrome DevTools به شما کمک می‌کنند تا دقیقاً ببینید کدام تابع زمان پردازش بیشتری را به خود اختصاص داده و thread اصلی را بلوک می‌کند.

آیا افزایش حجم فایل‌های node_modules می‌تواند روی سرعت اجرای برنامه تاثیر بگذارد؟

به طور مستقیم روی زمان اجرای کد در حافظه تاثیری ندارد، اما حجم بسیار زیاد این پوشه می‌تواند زمان راه‌اندازی (startup) برنامه را به دلیل فرآیند require کردن ماژول‌ها افزایش دهد. همچنین، ممکن است نشان‌دهنده وابستگی به تعداد زیادی پکیج باشد که خود می‌تواند احتمال وجود کدهای ناکارآمد یا حتی مخرب را بالا ببرد. استفاده از ابزارهایی مانند npm audit و پاکسازی وابستگی‌های غیرضروری (npm prune) مفید است.

تفاوت Scalability با Performance در Node.js چیست؟

Performance (کارایی) به سرعت و بازدهی برنامه تحت یک بار کاری مشخص اشاره دارد (مثلاً پاسخ به ۱۰۰ درخواست در ثانیه). Scalability (مقیاس‌پذیری) به توانایی برنامه برای حفظ یا افزایش این کارایی زمانی که بار کاری به طور قابل توجهی افزایش می‌یابد (مثلاً پاسخ به ۱۰۰۰۰ درخواست در ثانیه) گفته می‌شود. یک برنامه می‌تواند برای بار کاری کم سریع باشد اما مقیاس‌پذیر نباشد (مثلاً به دلیل بلوک کردن Event Loop).

استفاده از حالت cluster در Node.js همیشه باعث افزایش سرعت می‌شود؟

نه لزوماً. حالت cluster برای استفاده از تمامی هسته‌های پردازنده در سیستم‌های چند هسته‌ای طراحی شده و برای بهبود مقیاس‌پذیری برنامه‌های تحت بار سنگین و I/O-bound عالی است. اما اگر برنامه شما اساساً دارای کدهای سنگین و پردازشی (CPU-bound) باشد که Event Loop را بلوک می‌کنند، کلستر کردن ممکن است فقط مشکل را بین چندین process پخش کند و حتی گاهی به دلیل سربار ایجاد شده (overhead) برای ارتباط بین processها، نتیجه معکوس دهد.

جمع بندی نهایی

کندی در Node.js یک علامت هشداردهنده است که نشان می‌دهد بخشی از فرآیند توسعه یا اجرای برنامه نیاز به بازنگری و بهینه‌سازی دارد. این کندی هرگز بی‌دلیل نیست و عموماً ناشی از تصمیمات طراحی، پیاده‌سازی نادرست، یا نادیده گرفتن اصول اولیه‌ای است که Node.js بر پایه آن ساخته شده است. ده مورد بررسی شده در این مطلب، از مسائل مربوط به مدیریت حافظه و بلوک شدن Event Loop تا انتخاب نادرست پکیج‌ها و عدم نظارت بر عملکرد، همگی بخشی از واقعیت‌های توسعه نرم‌افزار با این پلتفرم هستند.

نکته حائز اهمیت این است که حل مشکل کندی اغلب نیازمند یک رویکرد سیستماتیک است. شما باید برنامه خود را به طور مستمر زیر نظر داشته باشید، از ابزارهایی مانند clinic.js یا ابزارهای داخلی Node.js استفاده کنید و بر اساس داده‌های واقعی اقدام به بهینه‌سازی کنید. به یاد داشته باشید که بهینه‌سازی زودهنگام و بدون داشتن داده‌های معتبر می‌تواند خود منجر به پیچیدگی بیشتر و حتی کاهش عملکرد شود. در عوض، با درک عمیق از نحوه کار Node.js، انتخاب هوشمندانه ابزارها، و دنبال کردن بهترین شیوه‌های کدنویایی، می‌توانید از قدرت واقعی این محیط زمان‌اجرا برای ساخت برنامه‌های فوق‌العاده سریع و مقیاس‌پذیر بهره ببرید.

عملکرد ضعیف یک نقطه ضعف نیست، بلکه فرصتی برای یادگیری و ارتقای کیفیت کد و معماری شماست. برای مطالعه عمیق‌تر و رسمی در مورد تشخیص و رفع مشکلات عملکردی در Node.js، مستندات معتبر سایت رسمی Node.js را از دست ندهید. این راهنما می‌تواند دیدگاه فنی دقیق‌تری به شما ارائه دهد. برای مطالعه، روی این لینک کلیک کنید: Node.js Debugging / Diagnostics Guide

آیسان بهرمند

بازدید: