Asenkron Platformlarda Performans Ölçümü: Nerede Tıkanır, Nasıl Tespit Edilir?
Asenkron yapılar hız, dayanıklılık ve ölçeklenebilirlik sunar. Ama doğru ölçülmezse, nerede tıkandığını anlamak çok zorlaşır.
Bu yazıda asenkron bir platformda performansın gerçekten nerede kaybolduğunu, hangi noktalarda boğaz oluştuğunu, hangi metrikleri takip etmek gerektiğini en sade hâliyle anlatıyorum.
1. Asenkron Sistemlerde Performans Neden Farklı Ölçülür?
Senkron yapıdaki performans ölçümü basittir:
- request → response
- latency
- timeout
- CPU / RAM
Ama asenkron platformda durum böyle değil. Neden?
Çünkü zincir şöyle çalışıyor:
Performansı belirleyen şey:
- mesaj kuyruğu
- worker tüketim hızı
- concurrency
- batch size
- scaling politikaları
- I/O gecikmeleri
- event akış sırası
Yani “istek süresi” değil, akışın tamamı önemli.
2. Performansı Etkileyen 6 Kritik Alan
Asenkron bir platformdaki tıkanmalar genelde 6 ana yerde olur:
1) Producer’ın üretim hızı
Event çok hızlı üretiliyorsa, queue şişer.
2) Queue’nun dolma hızı
Back-pressure başlamışsa, sorun oradadır.
3) Worker Tüketim Hızı
En kritik bölge burasıdır.
4) Dış sistemler
API, DB, S3, SMTP, external gateway → hepsi latency yaratır.
5) I/O yükü
Disk, network, DNS lookup, TLS handshake…
6) Scaling stratejisi
Hatalı scale-up → tıkanıklık
Aşırı scale-up → maliyet
3. Nerede Tıkandığını Tespit Etmek için Altın Gösterge: Queue Lag
“Queue Lag” şu demektir:
Mesaj üretildiği andan işlenene kadar geçen süre.
Bu değer yükseliyorsa:
- worker yetişemiyor
- sistem kapasitesi düşük
- dış sistem yavaş
- concurrency az
Örnek Lag:
Lag 5 dakikaysa → sistem 5 dakika geriden geliyor demektir.
Lag = 0–2 saniye → sağlıklı
Lag = 10+ saniye → dikkat
Lag = 1+ dakika → tıkanıklık
Lag = 10+ dakika → yangın var
4. “Worker Throughput” En Kritik Metriktir
Worker’ın saniyede işlediği mesaj sayısıdır.
Basit formül:
throughput = total messages processed / total time in seconds
Throughput düşüyorsa:
- CPU düşük olabilir
- DB yavaşlamış olabilir
- worker tek tek iş yapıyor olabilir
- dış servis latency yaratıyor olabilir
- batch size yanlış olabilir
Bu metrik, nereden başlaman gerektiğini söyler.
5. Tıkanıklık Analizi Nasıl Yapılır?
Bunu bir yol haritasıyla çok net anlayabiliriz:
Bu diagram sıkışıklığı çözmek için doğrudan yol gösterir.
6. Asenkron Sistemde Ölçülmesi Gereken Metrikler Listesi
Queue Metrikleri
- Queue size
- Queue lag
- Produce rate
- Consume rate
- Retry & DLQ sayısı
Worker Metrikleri
- Throughput
- CPU / RAM
- Concurrency
- Batch size etkisi
Event Akış Metrikleri
- Adım-adım işlem süreleri
- End-to-end latency
- Fail / success rate
Dış Sistem Metrikleri
- API latency
- Timeout sayıları
- Connection error oranı
- Rate limit hataları
Sistem Metrikleri
- Disk IO
- Network throughput
- Container restart sayıları
Asenkron mimaride “sadece CPU ve RAM’e bakmak” hiçbir şeyi çözmez.
7. Performans Optimizasyonu İçin 7 Pratik Yöntem
1) Batch tüketimini etkinleştir
Tek tek işlemek yerine paket işlemek performansı uçurur.
2) Concurrency’i kontrollü artır
Her fazla worker → daha çok throughput, ama daha çok load.
3) Back-pressure uygulayın
Producer çok hızlıysa, sistemi boğmasın.
4) Circuit breaker kullanın
Yavaşlayan external API tüm akışı tıkamasın.
5) Idempotent tasarlayın
Retry yapabilmek için.
6) Queue + Logging + Tracing üçlemesini entegre edin
Üçü birlikte kullanılınca nerede tıkandığı 10 saniyede görünür.
7) “Hot Path” optimizasyonu yapın
Flow’un en sık çalışan bölümünü optimize etmek → en büyük kazanım.
8. Asenkron Sistemlerde Performansı Boğan 5 Gizli Sorun
Bu sorunlar genelde gözden kaçar:
1) DNS lookup latency
Her istek 200–300ms gecikmeye sebep olabilir.
2) Gereksiz JSON serialize/deserialize
Saniye başına binlerce işlemde etkisi büyüktür.
3) Küçük batch’ler
Batch size = 1 → throughput katledilir.
4) Aşırı logging
I/O yoğunluğu sistemin kalbini yavaşlatır.
5) “Senkron bir noktaya bağlı asenkron yapı”
Asenkron sistemin içinde küçük bir senkron darboğaz bile tüm akışı öldürür.
9. Performans Ölçümünde En Büyük Tuzak: Yanlış Noktaya Bakmak
Asenkron yapılarda geliştiriciler çoğunlukla:
- CPU usage
- memory
- thread sayısı
gibi klasik metriklere bakar. Ama bu metriklerin çoğu doymuş sistemde tamamen faydasızdır.
Asıl sorun şunlardır:
- sıra bekleyen mesaj
- düşük tüketim hızı
- yavaş dış servis
- concurrency limiti
- küçük batch
Yani problem kodda değil — akış zincirindedir.
10. Sonuç: Asenkron Performans, Parçaların Değil Akışın Performansıdır
Asenkron platformların en büyük avantajı:
- yükü dağıtması
- sistemi ayakta tutması
- ölçeklenebilir olması
En büyük dezavantajı:
- doğru ölçülmezse sorunları gizlemesidir.
- tıkanma noktaları loglarda görünmez.
- akış bir yerde yavaşlar ama fark edilmez.
Bu yüzden asenkron sistemlerde şu üç şeyi çok iyi takip etmek gerekir:
✔ Queue lag
✔ Worker throughput
✔ Step-by-step latency (uçtan uca takip)
Bunlara bakınca sorun neden, nerede, hangi hızda, hangi koşulda ortaya çıkıyor çok net görünür.