Comment optimisez-vous les performances de NestJS ?

Question

Accepted Answer

L'optimisation des performances de NestJS englobe le **choix de l'adaptateur HTTP** (Express vs Fastify), l'efficacité des bases de données, la mise en cache et les pratiques générales de Node.js. Comme toujours : **profilez pour trouver le vrai goulot d'étranglement** — qui est généralement la base de données ou les I/O, pas NestJS lui-même.

## Passer à Fastify pour un meilleur débit

```ts
// NestJS supports Fastify as an alternative to the default Express adapter
import { FastifyAdapter } from "@nestjs/platform-fastify";

const app = await NestFactory.create(AppModule, new FastifyAdapter());
// Fastify is significantly faster than Express (~2x in benchmarks) with the SAME NestJS code
```

Comme NestJS est **agnostique quant à la plateforme**, vous pouvez remplacer Express par **Fastify** — souvent environ 2 fois plus rapide pour le débit HTTP — généralement sans modifier le code de votre application. Une victoire facile pour les APIs à haut débit.

## La base de données est généralement le vrai goulot d'étranglement

```ts
// ❌ N+1 queries — fetching related data in a loop (the most common perf killer)
for (const user of users) {
  user.posts = await postsRepo.findByUser(user.id);   // 1 query per user!
}

// ✅ eager load / join / batch in ONE query
const users = await usersRepo.find({ relations: ["posts"] });
```

```text
Database optimizations (the biggest real wins for most APIs):
  ✓ Fix N+1 queries (use joins/relations/DataLoader)
  ✓ Add indexes for slow queries
  ✓ Select only needed columns; paginate large result sets
  ✓ Use connection pooling
```

## Mise en cache des opérations coûteuses

```ts
@UseInterceptors(CacheInterceptor)   // cache read-heavy endpoints (in-memory or Redis)
// or manual caching of expensive queries/computations
```

La mise en cache (avec Redis pour plusieurs instances) évite de répéter le travail coûteux — l'une des optimisations ayant le plus d'impact.

## Asynchrone/concurrence et déchargement

```ts
// parallelize independent async operations
const [users, products] = await Promise.all([getUsers(), getProducts()]);

// offload heavy CPU work to a queue/worker (don't block the event loop)
await this.queue.add("process-image", data);
```

Parallélisez les I/O indépendantes avec `Promise.all`, et déchargez le travail intensif en CPU vers des files d'attente/workers en arrière-plan pour qu'il ne bloque pas la boucle d'événements à thread unique de Node.

## Autres techniques

```text
✓ Enable compression (gzip/brotli) for responses
✓ Use streaming for large payloads/files
✓ Scale horizontally (multiple instances + load balancer; cluster/PM2)
  — keep the app STATELESS (sessions/cache in Redis, not process memory)
✓ Lazy-load modules where appropriate; minimize startup work
✓ Profile with clinic.js / node --prof to find actual hotspots
```

## Mesurez d'abord

```text
Don't guess. Profile (clinic.js, autocannon for load testing) to find the REAL
bottleneck — for most APIs it's the database or external I/O, not Nest/Node code.
```

## Pourquoi c'est important

L'optimisation des performances est précieuse pour construire des services NestJS évolutifs, et comprendre les options est une connaissance importante au niveau senior — mais elle doit être **basée sur la mesure** (profiler pour trouver le vrai goulot d'étranglement, qui pour la plupart des APIs est la base de données ou les I/O plutôt que NestJS lui-même).

Plusieurs techniques spécifiques à NestJS et générales importent : l'**adaptateur Fastify** offre une victoire facile et significative en débit HTTP (environ 2 fois) grâce au caractère agnostique de NestJS, généralement sans changements de code ; les **optimisations de base de données** (correction des requêtes N+1, indexation, pagination, pooling) livrent les plus grands gains dans le monde réel puisque la base de données est généralement le vrai goulot d'étranglement ; la **mise en cache** (en mémoire ou Redis) évite le travail coûteux répété ; la **parallélisation** des opérations asynchrones indépendantes et le **déchargement du travail intensif en CPU vers des files d'attente** gardent la boucle d'événements à thread unique de Node réactive ; et la **mise à l'échelle horizontale** (avec une app sans état et une état partagée sauvegardée par Redis) gère les charges élevées.

Connaître cette boîte à outils — et surtout la discipline de profiler d'abord, de cibler le vrai goulot d'étranglement (généralement la BD) et d'appliquer la bonne correction au lieu de deviner ou de faire une micro-optimisation prématurée — est ce qui vous permet de construire des applications NestJS rapides et évolutives.

Cela reflète l'approche systématique et mature des performances qui distingue les développeurs seniors et est un sujet courant et pratiquement important pour le travail back-end en production.