Seminar Flask Performance, Caching und Skalierung

Beschreibung

Performanceprobleme entstehen selten an nur einer Stelle. Dieses Seminar behandelt die systematische Analyse von Antwortzeiten, Datenbankzugriffen, Template-Verarbeitung, externen Diensten, Caching und Prozessmodell.

Der Schwerpunkt liegt auf Messung vor Meinung. Erst werden Engpässe sichtbar gemacht, dann werden passende Maßnahmen ausgewählt: Query-Optimierung, Cache-Schichten, Reduktion blockierender Arbeit, saubere statische Auslieferung und sinnvolle Skalierungsgrenzen.

Inhaltsübersicht

• Antwortzeiten messen und interpretieren
• Datenbankabfragen analysieren
• Caching-Strategien auswählen
• Statische Ressourcen optimieren
• Nebenläufigkeit und Prozessmodell
• Skalierung und Betriebsgrenzen

Zielgruppe

Entwickler und Betreiber, die Flask-Anwendungen schneller, belastbarer und nachvollziehbarer optimieren möchten.

Voraussetzungen

Flask- und Python-Erfahrung sowie Grundverständnis von Datenbankabfragen und HTTP.

Seminarinhalte mit Schrittfolge

Kapitel 1: Messbasis schaffen

Inhaltsübersicht: Antwortzeit, Profiling, Logs

1. Relevante Endpunkte und Lastfälle auswählen
2. Messpunkte für Anfrage, Datenbank und externe Dienste setzen
3. Ausgangswerte dokumentieren

Kapitel 2: Datenzugriffe optimieren

Inhaltsübersicht: Queries, N+1-Probleme, Indizes

1. Langsame Abfragen identifizieren
2. Datenzugriffe reduzieren und bündeln
3. Index- und Modellierungsfragen prüfen

Kapitel 3: Caching gezielt einsetzen

Inhaltsübersicht: Cache-Orte, Invalidierung, HTTP-Caching

1. Geeignete Cache-Kandidaten bestimmen
2. Cache-Lebensdauer und Invalidierung festlegen
3. Fehler durch veraltete Daten vermeiden

Kapitel 4: Skalierung bewerten

Inhaltsübersicht: Worker, Queues, Betriebsgrenzen

1. Prozess- und Worker-Modell prüfen
2. Blockierende Arbeit auslagern
3. Grenzen horizontaler Skalierung realistisch bewerten

Praxisübungen

• Analyse einer langsamen Beispielroute
• Einbau eines einfachen Cache-Konzepts
• Bewertung verschiedener Skalierungsmaßnahmen