Spring Data JPA kullanırken sıkça karşılaşılan performans sorunları ve bu sorunların nedenleri şunlardır:
N+1 Sorgu Problemi: İlişkili nesnelerin yüklenmesi sırasında her bir nesne için ayrı bir sorgu çalıştırılması. Çözüm:
@EntityGraph,@BatchSize, veyaJOIN FETCHkullanarak verileri toplu olarak yüklemek.Lazy Loading (Tembel Yükleme): İlişkili nesnelerin geç yüklenmesi ve ilk erişim sırasında fazladan sorguların tetiklenmesi. Çözüm: Stratejik olarak
JOIN FETCHkullanarak yüklemeyi yönetmek veya gerektiğinde@EntityGraphile veri çekmek.Eager Loading (Erken Yükleme): Gereksiz veri setlerinin fazladan yüklenmesi. Çözüm:
LAZYyükleme stratejisi ile yalnızca ihtiyaç duyulan verileri çekmek.Büyük Veri Setleri ile Çalışma: Tüm sonuçların bellekte tutulması ve belleğin dolması. Çözüm:
Pagination(Pageablearayüzü) kullanarak verileri küçük parçalara ayırmak.Büyük Güncellemeler ve Silmeler: Çok sayıda satırın güncellenmesi veya silinmesi sırasında bellekteki her bir entity'nin yüklenmesi. Çözüm: HQL veya Native Query kullanarak toplu güncelleme veya silme yapmak.
Cache (Ön Bellek) Problemleri: Hibernate’in 1. seviye veya 2. seviye önbelleğinde yanlış yapılandırma nedeniyle verilerin sürekli yeniden yüklenmesi. Çözüm: Cache stratejilerini optimize etmek ve sadece sık erişilen verileri cachelemek.
Yetersiz İndeksleme: Veritabanında sık kullanılan sütunlar üzerinde indeks olmaması, sorguların yavaş çalışmasına neden olabilir. Çözüm: Doğru alanlara indeks eklemek.
Transaction Yönetimi: Gereksiz uzun süren veya kapsamı geniş olan transaction'lar performansı düşürür. Çözüm: Transaction'ları kısa ve odaklı tutmak.
Unoptimized Queries (Optimize Edilmemiş Sorgular): ORM tarafından oluşturulan karmaşık ve optimize edilmemiş SQL sorguları. Çözüm: Custom query’ler yazmak ve sorgu profilleme yapmak.
Too Many Joins (Çok Fazla Join): Birden fazla ilişkiyi tek bir sorguda birleştirmenin karmaşık ve maliyetli olması. Çözüm: Daha az karmaşık ve daha odaklı sorgular yazmak.
İlişkilerde Döngüsel Bağımlılık: Bi-directional ilişkilerin yanlış yapılandırılması nedeniyle sonsuz döngüler ve performans sorunları yaşanabilir. Çözüm: İlişkileri doğru şekilde modellemek ve gerektiğinde
@JsonIgnoreveya DTO kullanmak.Hibernate Flush Mode: Varsayılan
AUTOflush modunun performansı olumsuz etkileyebilir. Çözüm: Flush mode’u manuel olarak yönetmek (COMMITveyaMANUAL).DTO Yerine Entity Kullanmak: Büyük ve karmaşık entity'ler yerine sadece ihtiyaç duyulan alanları taşıyan DTO’ların kullanılmaması. Çözüm: İhtiyaca göre DTO kullanarak veri taşımak.
Fetch Join Kullanımı ile Oluşan Kartesyen Çarpım: Fetch join kullanırken dikkat edilmezse, gereksiz büyük veri kümeleri oluşturulabilir. Çözüm: Sadece gerektiğinde fetch join kullanmak ve dikkatli şekilde yapılandırmak.
Yetersiz Batch İşlemleri: Batch işlemlerin kullanılmaması, toplu ekleme/güncelleme/silme işlemlerini yavaşlatabilir. Çözüm:
@BatchSizevehibernate.jdbc.batch_sizekullanarak toplu işlemleri optimize etmek.Çok Fazla Sorgu: Aynı işlemi gerçekleştirmek için gereğinden fazla sorgu çalıştırılması. Çözüm: Sorguları birleştirmek ve toplu işlemler yapmak.
Non-Optimal Fetch Size: Veritabanından her seferinde çok az veya çok fazla veri çekmek. Çözüm:
fetch sizeayarlarını optimize etmek.Veritabanı Kilitlenmeleri: Yanlış transaction izolasyon seviyeleri nedeniyle kilitlenmelerin yaşanması. Çözüm: Uygun transaction izolasyon seviyesini seçmek (
READ_COMMITTED,REPEATABLE_READ, vs.).Unindexed Foreign Key Columns: Yabancı anahtar sütunların indekslenmemesi, join işlemlerini yavaşlatabilir. Çözüm: Yabancı anahtar alanları için indeks oluşturmak.
Connection Pool Boyutunun Yetersizliği: Connection pool’un doğru yapılandırılmaması nedeniyle uygulama zaman zaman yavaşlayabilir. Çözüm: Uygun connection pool yapılandırmasını yapmak (örn. HikariCP).
Bu sorunların çoğu, doğru veri modelleme, sorgu profilleme ve performans testleriyle tespit edilebilir ve çözülebilir.