Natuurlijk! Hier is een geavanceerde prestatie-optimalisatiestrategie voor jouw Kong API Gateway, gericht op het verminderen van latency tijdens piekuren, met aandacht voor caching en connection pooling, rekening houdend met je on-premise infrastructuur en beperkte resources: 1. Caching Strategieën a. Layered Caching Implementatie - Gebruik Kong’s Response Caching Plugin om veelgevraagde gegevens van /products en /cart te cachen. - Configureer cache-instellingen (bv. TTL, cache-control headers) op basis van de updatefrequentie van data. b. Edge Caching - Plaats een CDN of reverse proxy voor statische en veelgevraagde API-resources om de belasting op je servers te verminderen. c. Cache Invalidatie - Implementeer cache invalidatie of vervaltijden die passen bij de data actualiteit, bijvoorbeeld korte TTL voor /cart en langere voor /products. 2. Connection Pooling en Persistent Connections a. Upstream Service Pooling - Configureer Kong’s upstreams met connection pooling opties om hergebruik van TCP-verbindingen te maximaliseren. - Stel de pool size en idle timeout in om resources niet te overschrijden. b. Keep-Alive Headers - Zorg dat API responses en clients Keep-Alive headers gebruiken om persistent connections te ondersteunen. 3. Resource-beheer en Load Balancing a. Load Balancing - Implementeer een load balancer binnen Kong (bijvoorbeeld round-robin of least-connections) om pieken beter te verdelen. b. Resource Monitoring - Gebruik monitoring tools (zoals Prometheus) om resourcegebruik te volgen en bottlenecks snel te identificeren. 4. Optimalisatie van API-endpoints a. Minimaliseer payloads - Gebruik efficiënte dataformaten (bv. JSON compressie). - Optimaliseer API-responses door alleen noodzakelijke data te sturen. b. Asynchrone verwerking - Overweeg async verwerking voor complexe /checkout operaties om de responsetijd te verkorten. 5. Beperken en Prioriteren van Verkeer a. Rate Limiting - Implementeer rate limiting om piekbelasting te beheersen en overbelasting te voorkomen. b. Prioritering - Prioriteer kritieke API-verzoeken tijdens piekuren. 6. Overwegingen voor Beperkte Resources a. Lightweight Plugins - Gebruik lichte plugins en minimaliseer extra overhead. b. Resource allocatie - Optimaliseer serverconfiguraties (bijv. memory en CPU) binnen je infrastructuur. 7. Overweeg Versiebeheer en Staging - Test nieuwe caching en pooling instellingen in een staging-omgeving voordat je ze in productie implementeert. Samenvatting Door gebruik te maken van efficiënte caching, connection pooling, load balancing en resourcebeheer kun je de latency tijdens piekuren significant verminderen. Focus op het aanpassen van cache-instellingen, optimaliseren van verbindingen en het zorgvuldig monitoren van prestaties binnen je on-premise beperkingen. Wil je dat ik een concreet voorbeeld van configuratie-instellingen of implementatiestappen voor je uitwerk?

Hier is een geavanceerde prestatie-optimalisatiestrategie voor je Kong API Gateway, specifiek gericht op jouw uitdagingen: ## 1. Geavanceerde Caching Strategie ### Layer 1: Response Caching ```yaml # Kong declaratieve configuratie apiVersion: configuration.konghq.com/v1 kind: KongPlugin metadata: name: response-caching config: content_type: - "application/json" - "text/plain" cache_ttl: 300 strategy: "memory" memory: dictionary_name: "kong_db_cache" ``` ### Endpoint-specifieke caching: ```yaml # Voor /products endpoint - name: products-cache route: products-route config: cache_ttl: 600 # 10 minuten request_method: ["GET"] response_code: [200] # Voor /cart endpoint - name: cart-cache route: cart-route config: cache_ttl: 30 # Kortere TTL voor dynamische data request_method: ["GET"] ``` ## 2. Geoptimaliseerde Connection Pooling ### Database Connection Pooling ```yaml apiVersion: configuration.konghq.com/v1 kind: KongPlugin metadata: name: db-connection-optimization config: max_connections: 100 connections_timeout: 60000 keepalive: true keepalive_timeout: 60000 retries: 3 ``` ### Upstream Service Pooling ```yaml upstreams: - name: products-service slots: 10000 healthchecks: active: type: "http" http_path: "/health" timeout: 5 concurrency: 10 passive: type: "http" healthy: http_statuses: [200, 302] successes: 3 ``` ## 3. Resource-geoptimaliseerde Configuratie ### Kong Worker Optimalisatie ```nginx # kong.conf nginx_worker_processes = auto nginx_worker_connections = 2048 mem_cache_size = 512m database = postgres pg_timeout = 5000 pg_keepalive_interval = 60 ``` ### Memory Management ```yaml lua_shared_dicts: kong_db_cache: 100m kong: 50m prometheus_metrics: 50m ``` ## 4. Load Balancing Strategie ```yaml upstreams: - name: checkout-service algorithm: least_connections hash_on: none targets: - target: 192.168.1.10:8000 weight: 100 - target: 192.168.1.11:8000 weight: 100 ``` ## 5. Rate Limiting voor Stabiliteit ```yaml - name: peak-hour-rate-limiting config: minute: 1000 hour: 20000 policy: "local" fault_tolerant: true hide_client_headers: false ``` ## 6. Monitoring en Metrics ### Prometheus Integration ```yaml - name: prometheus config: per_consumer: false status_code_metrics: true latency_metrics: true bandwidth_metrics: true ``` ## 7. Implementatie Stappenplan ### Fase 1: Basis Optimalisatie 1. Implementeer response caching voor `/products` 2. Configureer database connection pooling 3. Activeer keepalive voor upstream services ### Fase 2: Geavanceerde Optimalisatie 1. Implementeer predictive caching voor `/cart` 2. Optimaliseer load balancing strategie 3. Configureer real-time monitoring ### Fase 3: Fine-tuning 1. Analyse cache hit-ratio's 2. Pas TTL waarden aan op basis van gebruikspatronen 3. Optimaliseer memory allocation ## 8. Prestatie Monitoring Belangrijke metrics om te tracken: - P95/P99 latency tijdens piekuren - Cache hit-ratio per endpoint - Connection pool utilization - Memory usage patterns - Upstream service response times ## 9. Troubleshooting Tips - Monitor `kong_cache_*` metrics voor cache effectiviteit - Gebruik Kong's real-time monitoring dashboard - Implementeer circuit breakers voor kritieke services - Stel alert thresholds in voor resource utilization Deze strategie is specifiek ontworpen voor on-premise omgevingen met beperkte resources en richt zich op maximale efficiëntie met minimale hardware-vereisten.