Excel API Antwortzeiten: Von 5 Sekunden auf 50 Millisekunden

SpreadAPI Team••8 min read

Das 5-Sekunden-Problem, das fast unser Produkt getötet hätte

Unsere erste Excel API Demo war eine Katastrophe.

Kunde: "Zeigen Sie mir, wie schnell es unsere Preise berechnet."

Wir: "Gerne!" klickt Button

Ladekreisel: 🔄... 🔄... 🔄... 🔄... 🔄...

5,2 Sekunden später: "Hier ist Ihr Preis!"

Kunde: "Wir bleiben bei unserer aktuellen Lösung."

An diesem Tag lernten wir, dass niemand 5 Sekunden auf eine Berechnung wartet. Hier ist, wie wir es auf 50ms gebracht haben.

Die Anatomie eines langsamen Excel API Aufrufs

Schauen wir uns an, wo diese 5 Sekunden hingingen:

Ursprüngliche Antwortzeit: 5.247ms
├── HTTP Request Parsing: 23ms (0,4%)
├── Authentifizierung: 89ms (1,7%)
├── Excel-Datei laden: 1.832ms (34,9%) ⚠️
├── Eingabezellen aktualisieren: 467ms (8,9%)
├── Berechnung ausführen: 2.234ms (42,6%) ⚠️
├── Ausgabe extrahieren: 312ms (5,9%)
├── Antwort formatieren: 178ms (3,4%)
└── Netzwerk-Antwort: 112ms (2,1%)

Die Übeltäter: Datei laden und Berechnungsausführung verschlangen 77,5% unserer Zeit.

Schritt 1: Excel heiß halten (1.832ms → 0ms)

Das Problem

Jeder API-Aufruf lud Excel von der Festplatte:

//  Der langsame Weg
async function berechnePreis(eingaben) {
  const excel = await ladeExcelDatei('preise.xlsx'); // 1,8 Sekunden!
  await excel.setzeEingaben(eingaben);
  await excel.berechne();
  return excel.holeAusgaben();
}

Die Lösung: Prozess-Pooling

//  Der schnelle Weg
class ExcelProzessPool {
  constructor(config) {
    this.prozesse = [];
    this.verfuegbar = [];
    this.wartend = [];
  }
  
  async initialisieren() {
    // Excel-Prozesse beim Start vorladen
    for (let i = 0; i < this.config.poolGroesse; i++) {
      const prozess = await this.erstelleExcelProzess();
      await prozess.ladeArbeitsmappe(this.config.arbeitsmappePfad);
      this.prozesse.push(prozess);
      this.verfuegbar.push(prozess);
    }
  }
  
  async ausfuehren(eingaben) {
    // Einen bereits geladenen Excel-Prozess holen
    const prozess = await this.holeVerfuegbarenProzess(); // 0ms!
    
    try {
      return await prozess.berechnen(eingaben);
    } finally {
      this.gebeProzessFrei(prozess);
    }
  }
}

Ergebnis: Datei-Ladezeit: 1.832ms → 0ms

Schritt 2: Intelligentes Caching (2.234ms → 8ms für Cache-Treffer)

Das Problem

Neuberechnung identischer Eingaben:

// Häufiges Szenario: Nutzer passt Menge an
holePreis({ produkt: 'A', menge: 100 }); // 2,2s
holePreis({ produkt: 'A', menge: 101 }); // 2,2s
holePreis({ produkt: 'A', menge: 102 }); // 2,2s
holePreis({ produkt: 'A', menge: 100 }); // 2,2s (schon gesehen!)

Die Lösung: Mehrschichtiges Caching

class IntelligenterCache {
  constructor() {
    // Schicht 1: In-Memory-Cache (am schnellsten)
    this.speicherCache = new LRU({ 
      max: 10000, 
      ttl: 5 * 60 * 1000 // 5 Minuten
    });
    
    // Schicht 2: Redis-Cache (gemeinsam über Instanzen)
    this.redisCache = new RedisClient({
      ttl: 30 * 60 * 1000 // 30 Minuten
    });
    
    // Schicht 3: Berechnungs-Fingerprinting
    this.fingerprintCache = new Map();
  }
  
  async hole(eingaben) {
    const schluessel = this.generiereSchluessel(eingaben);
    
    // Speicher-Cache zuerst prüfen (< 1ms)
    const speicherErgebnis = this.speicherCache.get(schluessel);
    if (speicherErgebnis) return speicherErgebnis;
    
    // Redis-Cache prüfen (5-10ms)
    const redisErgebnis = await this.redisCache.get(schluessel);
    if (redisErgebnis) {
      this.speicherCache.set(schluessel, redisErgebnis);
      return redisErgebnis;
    }
    
    // Prüfen ob wir ähnliche Berechnung gesehen haben
    const fingerprint = this.generiereFingerprint(eingaben);
    const aehnlich = this.fingerprintCache.get(fingerprint);
    if (aehnlich && this.kannAehnlichesWiederverwenden(eingaben, aehnlich)) {
      return this.passeAehnlichesErgebnisAn(aehnlich, eingaben);
    }
    
    return null;
  }
  
  generiereFingerprint(eingaben) {
    // Intelligentes Fingerprinting für ähnliche Berechnungen
    return `${eingaben.produkt}-${Math.floor(eingaben.menge / 10) * 10}`;
  }
}

Cache-Trefferquoten:

  • Speicher-Cache: 45% Trefferquote (< 1ms)
  • Redis-Cache: 30% Trefferquote (8ms)
  • Frische Berechnung: 25% (variiert)

Schritt 3: Parallele Verarbeitung (467ms → 89ms)

Das Problem

Sequentielle Zell-Updates:

//  Langsame sequentielle Updates
await excel.setzeZelle('B2', eingaben.menge);    // 93ms
await excel.setzeZelle('B3', eingaben.produkt);  // 93ms
await excel.setzeZelle('B4', eingaben.kunde);    // 93ms
await excel.setzeZelle('B5', eingaben.region);   // 93ms
await excel.setzeZelle('B6', eingaben.waehrung); // 93ms
// Gesamt: 465ms

Die Lösung: Batch-Updates

//  Schnelles Batch-Update
class BatchUpdater {
  async aktualisiereZellen(excel, updates) {
    // Alle Updates vorbereiten
    const updateBatch = Object.entries(updates).map(([zelle, wert]) => ({
      zelle,
      wert,
      typ: this.erkennTyp(wert)
    }));
    
    // Nach Lokalität für Cache-Effizienz sortieren
    updateBatch.sort((a, b) => {
      const aZeile = parseInt(a.zelle.substring(1));
      const bZeile = parseInt(b.zelle.substring(1));
      return aZeile - bZeile;
    });
    
    // Als einzelne Operation ausführen
    await excel.batchUpdate(updateBatch); // 89ms gesamt!
  }
}

Schritt 4: Berechnungsoptimierung (2.234ms → 234ms)

Das Problem

Berechnung der gesamten Arbeitsmappe:

// Arbeitsmappe mit 50 Blättern, 10.000 Formeln
// Aber wir brauchen nur Ergebnisse von Blatt1!A1:A10

Die Lösung: Selektive Berechnung

class IntelligenteBerechnug {
  constructor(arbeitsmappe) {
    this.arbeitsmappe = arbeitsmappe;
    this.abhaengigkeitsGraph = this.baueAbhaengigkeitsGraph();
  }
  
  async berechne(eingaben, benoetigteAusgaben) {
    // 1. Betroffene Zellen identifizieren
    const betroffeneZellen = this.holeBetroffeneZellen(eingaben);
    
    // 2. Abhängigkeiten der benötigten Ausgaben finden
    const abhaengigkeiten = this.holeAbhaengigkeiten(benoetigteAusgaben);
    
    // 3. Nur Schnittmenge berechnen
    const zuBerechnendeZellen = this.schneide(betroffeneZellen, abhaengigkeiten);
    
    // 4. Selektive Berechnung
    if (zuBerechnendeZellen.length < 100) {
      // Nur spezifische Zellen berechnen
      await this.arbeitsmappe.berechneZellen(zuBerechnendeZellen); // 234ms
    } else {
      // Auf vollständige Berechnung zurückfallen
      await this.arbeitsmappe.berechneVollstaendig(); // 2234ms
    }
  }
  
  baueAbhaengigkeitsGraph() {
    // Graph der Formelabhängigkeiten erstellen
    const graph = new Map();
    
    this.arbeitsmappe.formeln.forEach(formel => {
      const deps = this.extrahiereAbhaengigkeiten(formel);
      graph.set(formel.zelle, deps);
    });
    
    return graph;
  }
}

Schritt 5: Antwortoptimierung (312ms → 47ms)

Das Problem

Extrahieren aller möglichen Ausgaben:

//  Alles extrahieren
const ausgaben = {
  preis: excel.holeZelle('E10'),
  rabatt: excel.holeZelle('E11'),
  steuer: excel.holeZelle('E12'),
  versand: excel.holeZelle('E13'),
  // ... 50 weitere Felder die vielleicht nicht benötigt werden
};

Die Lösung: Lazy Output Loading

//  Intelligente Ausgabeextraktion
class LazyAusgabeExtraktor {
  constructor(excel, ausgabeMapping) {
    this.excel = excel;
    this.mapping = ausgabeMapping;
    this.cache = new Map();
  }
  
  holeAusgabe() {
    // Proxy zurückgeben der beim Zugriff lädt
    return new Proxy({}, {
      get: (target, prop) => {
        if (this.cache.has(prop)) {
          return this.cache.get(prop);
        }
        
        if (this.mapping[prop]) {
          const wert = this.excel.holeZelle(this.mapping[prop]);
          this.cache.set(prop, wert);
          return wert;
        }
        
        return undefined;
      }
    });
  }
}

// Verwendung
const ergebnis = extraktor.holeAusgabe();
// Lädt nur bei Zugriff:
console.log(ergebnis.preis); // Lädt E10
// Lädt andere Felder nicht, außer sie werden benötigt

Schritt 6: Infrastruktur-Optimierung

Geografische Verteilung

class EdgeDeployment {
  constructor() {
    this.regionen = {
      'eu-west': { url: 'https://eu-west.spreadapi.com', latenz: 15 },
      'eu-central': { url: 'https://eu-central.spreadapi.com', latenz: 10 },
      'us-east': { url: 'https://us-east.spreadapi.com', latenz: 25 }
    };
  }
  
  async ausfuehren(eingaben, nutzerRegion) {
    // Zum nächsten Edge routen
    const edge = this.holeNaechstenEdge(nutzerRegion);
    
    // Primären Edge versuchen
    try {
      return await this.rufeEdge(edge, eingaben);
    } catch (error) {
      // Auf nächstgelegenen zurückfallen
      return await this.rufeFallbackEdge(nutzerRegion, eingaben);
    }
  }
}

Connection Pooling

//  Verbindungen wiederverwenden
const http2Session = http2.connect('https://api.spreadapi.com', {
  peerMaxConcurrentStreams: 100
});

// Mehrere Anfragen über dieselbe Verbindung
const anfragen = eingaben.map(eingabe => 
  stelleAnfrage(http2Session, eingabe)
);

Die finale Architektur

Optimierte Antwortzeit: 47ms Durchschnitt
├── Request Parsing: 2ms (4,3%)
├── Cache-Prüfung: 1ms (2,1%)
├── Prozessauswahl: 0ms (0%)
├── Eingabe-Updates: 8ms (17%)
├── Berechnung: 23ms (48,9%)
├── Ausgabe-Extrakt: 5ms (10,6%)
├── Antwort-Format: 3ms (6,4%)
└── Netzwerk: 5ms (10,6%)

Cache-Treffer Antwortzeit: 8ms
├── Request Parsing: 2ms
├── Cache-Abfrage: 3ms
├── Antwort-Format: 1ms
└── Netzwerk: 2ms

Performance-Metriken aus der Praxis

Vor der Optimierung

  • Durchschnittliche Antwort: 5.247ms
  • P95 Antwort: 8.234ms
  • P99 Antwort: 12.453ms
  • Anfragen/Sekunde: 3,2
  • CPU-Auslastung: 95%
  • Speichernutzung: 4,2GB

Nach der Optimierung

  • Durchschnittliche Antwort: 47ms (111x schneller)
  • P95 Antwort: 89ms
  • P99 Antwort: 234ms
  • Anfragen/Sekunde: 847 (265x mehr)
  • CPU-Auslastung: 45%
  • Speichernutzung: 2,8GB

Implementierungs-Checkliste

Schnelle Erfolge (1 Tag)

  • [ ] Prozess-Pooling aktivieren
  • [ ] Basis-Memory-Caching hinzufügen
  • [ ] Zell-Updates batchen
  • [ ] HTTP/2 aktivieren

Mittlerer Aufwand (1 Woche)

  • [ ] Redis-Caching implementieren
  • [ ] Abhängigkeitsgraph erstellen
  • [ ] Selektive Berechnung hinzufügen
  • [ ] In mehreren Regionen deployen

Fortgeschritten (1 Monat)

  • [ ] Fingerprint-basiertes Caching
  • [ ] Vorausschauende Vorberechnung
  • [ ] Eigene Excel-Berechnungs-Engine
  • [ ] Edge-Computing-Deployment

Häufige Fehler vermeiden

1. Über-Caching

//  Falsch: Alles für immer cachen
cache.set(schluessel, ergebnis, { ttl: Infinity });

//  Richtig: Intelligente Ablaufzeiten
cache.set(schluessel, ergebnis, { 
  ttl: ergebnis.istVolatil ? 60000 : 300000 
});

2. Unter-Pooling

//  Falsch: Ein Prozess für alle Anfragen
const pool = new ExcelPool({ groesse: 1 });

//  Richtig: Größe basierend auf Last
const pool = new ExcelPool({ 
  groesse: Math.max(4, os.cpus().length),
  maxGroesse: 16
});

3. Excels Interna ignorieren

//  Falsch: Vollständige Neuberechnung erzwingen
excel.erzwingeVollstaendigeNeuberechnung();

//  Richtig: Excel optimieren lassen
excel.setzeBerechnungsModus('automatisch');
excel.aktiviereIterativeBerechnung();

Überwachung und Debugging

Wichtige Metriken verfolgen

class PerformanceMonitor {
  verfolgeAnfrage(anfrageId) {
    return {
      start: Date.now(),
      markierungen: new Map(),
      
      markiere(name) {
        this.markierungen.set(name, Date.now());
      },
      
      beende() {
        const dauer = Date.now() - this.start;
        
        // An Monitoring senden
        metriken.histogramm('api.antwortzeit', dauer);
        metriken.erhoehe('api.anfragen');
        
        // Cache-Performance verfolgen
        if (this.markierungen.has('cache_treffer')) {
          metriken.erhoehe('cache.treffer');
        } else {
          metriken.erhoehe('cache.fehler');
        }
        
        // Langsame Anfragen protokollieren
        if (dauer > 100) {
          logger.warn('Langsame Anfrage', {
            anfrageId,
            dauer,
            aufschluesselung: Array.from(this.markierungen.entries())
          });
        }
      }
    };
  }
}

Die geschäftlichen Auswirkungen

Kundenfeedback

Vorher: "Es ist genau, aber zu langsam für die Produktion."

Nachher: "Schneller als unsere native Anwendung!"

Technische Metriken

  • API-Timeout-Fehler: 15% → 0%
  • Kundenabwanderung wegen Performance: 30% → 2%
  • Infrastrukturkosten: Um 60% reduziert
  • Entwicklerzufriedenheit: 📈

Ihre nächsten Schritte

  1. Zuerst messen: Profilieren Sie Ihre aktuellen API-Antwortzeiten
  2. Tiefhängende Früchte pflücken: Beginnen Sie mit Prozess-Pooling und Basic Caching
  3. Iterieren: Jede Optimierung baut auf der vorherigen auf
  4. Überwachen: Verfolgen Sie Verbesserungen und Regressionen

Denken Sie daran: Nutzer erwarten sofortige Antworten. 5 Sekunden könnten genauso gut eine Ewigkeit sein. Aber 50ms? Das ist der Sweet Spot, wo Excel-Berechnungen sich sofort anfühlen.

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