Node કર્મક્ષમતા શ્રેષ્ઠતા માપને સાથે શરૂ થાય છે વાસ્તવિક બોટલનેક શોધવા માટે — કદી અનુમાન નહીં. તમે CPU ઉપયોગ, ઇવેન્ટ લૂપ, અને મેમોરીનો પ્રોફાઇલ કરો છો, પછી લક્ષ્યવસ્તુ સુધારા લાગુ કરો છો. સોનાનો નિયમ: પ્રથમ પ્રોફાઇલ, જે વાસ્તવમાં ધીમું છે તેને શ્રેષ્ઠ બનાવો.
node --prof app.js
node --prof-process isolate-*.
npx clinic doctor -- node app.js
npx clinic flame -- node app.js
node --inspect app.js
તેઓ જ્યાં સમય જાય છે તે પ્રગટ કરે છે — એક ફ્લેમ ગ્રાફ બતાવે છે કે કયા કાર્યો CPU પર વર્ચસ્વ રાખે છે, તેથી તમે સાચી બાબતનું શ્રેષ્ઠીકરણ કરો છો.
// ❌ synchronous CPU-heavy work blocks ALL request handling
function handler(req, res) {
const result = heavyComputation(); // freezes the event loop → every request stalls
res.json(result);
}
કારણ કે Node JS માટે સિંગલ-થ્રેડેડ છે, કોઈ પણ લાંબો સિંક્રોનસ ઑપરેશન બધું બ્લૉક કરે છે. ઇવેન્ટ-લૂપ લેગ ના મોનિટર કરો (દા.ત. perf_hooks monitorEventLoopDelay); વધતું લેગ મતલબ કંઈક લૂપને અવરોધી રહ્યું છે. વર્કર થ્રેડ્સ અથવા કતાર માટે CPU કાર્ય અનલોડ કરીને સુધારો.
✓ Fix N+1 database queries — the most common real bottleneck (batch/join instead)
✓ Add caching (in-memory/Redis) for repeated expensive operations
✓ Add database indexes for slow queries
✓ Use streams for large data instead of buffering it all in memory
✓ Parallelize independent async ops with Promise.all (avoid await waterfalls)
✓ Offload CPU-bound work to worker threads (keep the event loop free)
✓ Use connection pooling for DB/HTTP
✓ Enable gzip/brotli compression for responses
Many "Node is slow" problems are actually slow DB queries (N+1, missing indexes)
or external API latency — profiling reveals this so you fix the real cause.
npx autocannon http://localhost:3000 # measure requests/sec, latency before & after
પ્રતિ પરિવર્તન પહેલાં અને પછીના માપ કરો તેથી તમે પુષ્ટિ કરો છો કે શ્રેષ્ઠતા વાસ્તવમાં મદદ કરી.
કર્મક્ષમતા કાર્ય માત્ર જ અસરકારક છે જ્યારે માપ દ્વારા ચલિત હોય — ખોટી બાબતનું શ્રેષ્ઠતા કરવું પ્રયાસ અને જટિલતા બગાડે છે.
જાણવું કે કેવી રીતે પ્રોફાઇલ કરવું (clinic.js/flame graphs/DevTools CPU માટે, ઇવેન્ટ-લૂપ લેગ મોનિટરિંગ, હીપ વિશ્લેષણ) તમને વાસ્તવિક બોટલનેક સ્થાપિત કરવા દે છે, જે Node માં ઘણીવાર અવરોધિત ઇવેન્ટ લૂપ છે (વર્કર થ્રેડ્સ સાથે સુધારો) અથવા ધીમી ડેટાબેસ પ્રશ્નો (N+1, ગુમ થયેલ ઇન્ડેક્સ — વારંવાર સાચો દોષ).
કેશિંગ, સ્ટ્રીમિંગ, સમાંતર, અને પૂલિંગ સાથે જોડવામાં આવે અને લોડ પરીક્ષાઓ સાથે સત્યાપિત — અને આ માપ-પછી-સુધારા શાસન એ છે જે ધીમી સેવાને ઝડપી, માપ્યશીલ એક માં પરિવર્તિત કરે છે.