Почему твой API медленный: 12 причин, которые почти никто не проверяет

Ты сделал API, он работает, но пользователи жалуются на медленные ответы. Ты смотришь на код — вроде всё нормально. База данных работает, запросы простые, а время отклика всё равно в секундах, а не миллисекундах. Знакомая ситуация?

Проблема в том, что большинство разработчиков проверяют очевидные вещи: индексы в базе, сложность алгоритмов, размер данных. Но реальные тормоза часто прячутся в местах, куда мало кто заглядывает. Давай разберём 12 таких неочевидных причин медленной работы API.

1. DNS-запросы на каждый внешний вызов

Твой API обращается к внешнему сервису — платёжной системе, сервису аналитики или другому микросервису. И каждый раз делает DNS-запрос, чтобы узнать IP-адрес. Это может добавлять 20-200 миллисекунд к каждому запросу.

Многие HTTP-клиенты не кэшируют DNS по умолчанию. Если твой API делает 10 внешних запросов на один пользовательский запрос, ты теряешь до 2 секунд просто на DNS.

Решение: настрой кэширование DNS в HTTP-клиенте или используй connection pooling с переиспользованием соединений.

2. Сериализация данных в неэффективном формате

JSON удобен, но медленный. Если твой API передаёт большие объёмы данных между сервисами, сериализация и десериализация JSON может занимать значительную часть времени обработки запроса.

Например, сериализация массива из 10 тысяч объектов в JSON может занять 50-100 миллисекунд на Python. Если это происходит несколько раз за запрос, время накапливается.

Альтернативы: для внутренних коммуникаций между сервисами попробуй MessagePack, Protocol Buffers или даже простой бинарный формат. Они работают в разы быстрее.

3. Логирование синхронное и избыточное

Ты логируешь каждый запрос, каждый ответ, каждое действие. Это правильно для отладки, но если логи пишутся синхронно в файл или базу данных, каждая операция записи блокирует выполнение кода.

Запись в файл может занимать 5-20 миллисекунд. Если ты пишешь 10 логов за запрос, это уже 50-200 миллисекунд чистых задержек.

Решение: используй асинхронное логирование с буфером, отправляй логи в отдельный процесс или сервис, снизь уровень детализации в продакшене.

4. Отсутствие подготовленных запросов к базе

Даже с индексами база может работать медленно, если ты каждый раз отправляешь новый SQL-запрос вместо использования prepared statements. База данных вынуждена каждый раз парсить запрос, строить план выполнения и только потом выполнять его.

Подготовленные запросы кэшируются базой, и повторное выполнение происходит почти мгновенно. Экономия — до 30-40% времени на выполнение простых запросов.

5. Холодные старты в облачных функциях

Если ты используешь serverless-архитектуру (AWS Lambda, Google Cloud Functions), холодный старт может добавлять от 500 миллисекунд до нескольких секунд к первому запросу после периода неактивности.

Проблема усугубляется, если твоя функция тяжёлая: много зависимостей, большие библиотеки, долгая инициализация. Пользователь видит тормоза, хотя сам код работает быстро.

Решение: используй provisioned concurrency для критичных функций, оптимизируй размер образа, выноси инициализацию за пределы функции-обработчика.

6. Отсутствие пула соединений с базой

Каждое новое подключение к базе данных — это несколько десятков миллисекунд на установку TCP-соединения, аутентификацию, инициализацию. Если твой API создаёт новое соединение для каждого запроса, ты тратишь время впустую.

Connection pooling переиспользует существующие соединения. Это базовая оптимизация, но многие начинающие разработчики о ней забывают или неправильно настраивают.

Проверь настройки: достаточно ли соединений в пуле? Не закрываются ли они слишком быстро? Правильно ли настроен таймаут?

7. Middleware выполняется для всех запросов

У тебя есть middleware для аутентификации, логирования, обработки CORS, валидации. Всё это выполняется для каждого запроса, даже для статических файлов или health-check эндпоинта.

Если middleware делает запрос к базе или внешнему сервису для проверки токена, это добавляет задержку ко всем запросам без исключения.

Решение: оптимизируй порядок middleware, выноси лёгкие проверки вперёд, исключай ненужные пути, кэшируй результаты валидации токенов.

8. Garbage Collection в критический момент

Языки с автоматическим управлением памятью (Python, Java, Go) периодически запускают сборщик мусора. В большинстве случаев это незаметно, но если твой API накапливает много объектов в памяти, GC может сработать прямо во время обработки запроса и заморозить выполнение на десятки или сотни миллисекунд.

Особенно заметно это на Python с его GIL и на Java с неправильно настроенными параметрами GC.

Мониторь GC паузы, настраивай параметры сборщика мусора, избегай создания лишних объектов в горячих участках кода.

9. Блокирующие операции в асинхронном коде

Ты используешь async/await, FastAPI или Node.js, но где-то в коде делаешь синхронный вызов: чтение файла, запрос к базе без асинхронного драйвера, обращение к API через обычный requests.

Это блокирует event loop, и все остальные запросы встают в очередь. Один медленный запрос тормозит весь сервер.

Решение: используй только асинхронные библиотеки, выноси блокирующие операции в thread pool или отдельные процессы, проверяй весь код на наличие синхронных вызовов.

10. Отсутствие timeout на внешних запросах

Твой API обращается к внешнему сервису, но не устанавливает timeout. Если внешний сервис тормозит или перестал отвечать, твой запрос висит минутами, пока не наступит дефолтный timeout операционной системы.

Пользователь видит бесконечную загрузку, а твой API расходует ресурсы на ожидание ответа, который может никогда не прийти.

Всегда устанавливай разумные timeout: 5-10 секунд для внешних API, 1-2 секунды для внутренних сервисов. Лучше вернуть ошибку быстро, чем заставить пользователя ждать.

11. Повторная обработка одинаковых запросов

Пользователь кликнул кнопку несколько раз, или фронтенд отправляет retry при таймауте. Твой API получает одинаковые запросы и честно обрабатывает каждый из них: делает запросы к базе, вычисления, отправку писем.

Это не только медленно, но и может приводить к дублированию данных и некорректному поведению.

Решение: используй idempotency keys, кэшируй результаты недавних запросов, на фронтенде блокируй повторные отправки.

12. Метрики и мониторинг сами по себе тормозят

Ирония, но инструменты для измерения производительности могут сами стать источником тормозов. Сбор детальных метрик, трейсинг каждого запроса, отправка данных в системы мониторинга — всё это требует ресурсов.

Если ты собираешь слишком много метрик или отправляешь их синхронно, это съедает процессорное время и добавляет задержки.

Будь разумным: собирай только нужные метрики, используй sampling для трейсинга, отправляй данные асинхронно и батчами.

Что делать дальше?

Теперь ты знаешь 12 неочевидных причин, почему API может тормозить. Следующий шаг — систематическая проверка: добавь профилирование, измерь время на каждом этапе обработки запроса, найди узкие места.

Помни: производительность — это не разовая оптимизация, а постоянный процесс. Мониторь, измеряй, улучшай.

Кодик — это не просто приложение, а твой личный наставник в мире программирования. Он объясняет всё простыми словами, помогает закреплять знания на практике и даёт крутые ачивки за успехи 🏅

А ещё у нас крутой Telegram-канал с дружелюбным комьюнити, где можно задать любой вопрос и получить помощь от опытных разработчиков. Присоединяйся!