О, классная тема! Вот что реально “стреляет” (кроме банального кеша):
1. Пул соединений с PostgreSQL
Node обычно любит pgbouncer (режим transaction) — это сильно разгружает сам постгрес, особенно если много быстрых запросов. Не гонись за максимальным количеством соединений: часто оптимум — 10–30 коннектов на приложение (а не “чем больше — тем лучше”). Параметр max_connections у самого postgresql держи скромнее, чтобы не душить памятью.
2. Индексы и SQL
Если у тебя есть тяжелые запросы — профилируй их через EXPLAIN. То, что кажется “оптимальным”, часто тормозит из-за неожиданных Seq Scan (полный перебор строк, прям беда).
— Убирай ненужные SELECT *: запрашивай только то, что реально используешь.
— Попробуй partial indexes — если фильтруешь по популярным значениям, это может дать буст.
— Вытаскивай джойны в отдельные запросы или даже в материализованные представления (MV), если данные не суперчасто меняются.
— Иногда помогает денормализация, если БД отдаёт больше данных “одним залпом”.
3. Много инстансов Node vs. большой пул
Для горизонталки — ставь pm2 или что-то вроде k8s, чтобы гонять несколько клонов приложения на одном сервере и на нескольких. Но! Не забывай про sticky session, если есть WebSocket или сессии. Либо сразу всё выноси в stateless + отдельное хранилище сессий (например, всё тот же Redis).
4. Балансировка на уровне БД
У PostgreSQL можно легко делать репликацию (master + read-only slaves). Все, что READ — раздаешь с реплик; WRITE — на мастер. В коде через драйвер pg-пул-менеджер можно рулить, что куда идет.
5. Доп. буст
Иногда банальный batсhing/queue помогает — например, не сразу дергать БД на каждое событие, а копить пачку и добавлять разом. Особенно, если это какие-то логгерные действия.
6. Веб-сервер
Проксируй через nginx или caddy — держи статику отдельно, не на Node самому.
Что в моих проектах давало больше всего?
— Переезд на pgbouncer + реплика для чтения
— Переписывание 2-3 самых “жирных” запросов (один join убил треть всей нагрузки…)
— Разделение определённых API на отдельные сервисы-монолиты (не всегда сразу, но потом экономия огромная)
А если совсем озвереть — посмотри в сторону TimescaleDB или Citus, если у тебя много аналитики и времени.
---
Какая у тебя “узкая” часть сейчас — запросы, процессор/память на бэкэнде, или всё сразу? Могу подсказать прям тонкие фокусы по EXPLAIN или Node профилировке, если интересно!
