Optimalisering av NestJS-ytelse omfatter HTTP-adapter-valg (Express vs Fastify), databaseeffektivitet, caching og generelle Node.js-praksis. Som alltid: profiler for å finne den virkelige flaskehalsen — som vanligvis er databasen eller I/O, ikke NestJS selv.
{ } ;
app = .(, ());
Fordi NestJS er plattformagnostisk, kan du bytte Express med Fastify — ofte omtrent 2x raskere for HTTP-gjennomstrømning — vanligvis uten å endre applikasjonskoden din. En enkel seier for API-er med høy gjennomstrømning.
// ❌ 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"] });
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
@UseInterceptors(CacheInterceptor) // cache read-heavy endpoints (in-memory or Redis)
// or manual caching of expensive queries/computations
Caching (med Redis for flere instanser) unngår å gjenta kostbart arbeid — en av de høyeste-påvirkningsteknikker for optimalisering.
// 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);
Parallelliser uavhengig I/O med Promise.all, og offload CPU-tung arbeid til bakgrunnkøer/workers slik at det ikke blokkerer Node.js sin single-threaded event loop.
✓ 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
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.
Ytelsesoptimalisering er verdifull for å bygge skalerbare NestJS-tjenester, og å forstå alternativene er viktig kunnskap på seniornytt — men det må være målingsdrevet (profilering for å finne den faktiske flaskehalsen, som for de fleste API-er er databasen eller I/O i stedet for NestJS selv).
Flere NestJS-spesifikke og generelle teknikker betyr noe: Fastify-adapteren tilbyr en enkel, betydelig HTTP-gjennomstrømningsmeksje (omtrent 2x) takket være at NestJS er plattformagnostisk, vanligvis uten kodeendringer; databaseoptimaliseringer (fikser N+1-spørringer, indeksering, paginering, pooling) leverer de største virkelige gevinstene siden databasen typisk er den sanne flaskehalsen; caching (i minnet eller Redis) unngår gjentatt kostbart arbeid; parallelisering av uavhengige async-operasjoner og offloading av CPU-tungt arbeid til køer holder Node.js sin single-threaded event loop responsiv; og horisontale skalering (med en stateless app og Redis-backed delt tilstand) håndterer høy belastning.
Å kjenne dette verktøysetttet — og spesielt disiplinen til å profilere først, målrette den virkelige flaskehalsen (vanligvis DB), og bruke riktig rettelse i stedet for å gjette eller forhåndsoptimalisere — er det som lar deg bygge raske, skalerbare NestJS-applikasjoner.
Det gjenspeiler den modne, systematiske tilnærmingen til ytelse som skiller senioutviklere, og er et vanlig, praktisk-viktig emne for produksjon back-end-arbeid.