L'article explore la possibilité d'utiliser l'IA pour codifier des bonnes pratiques de performance web, inspirées de l'outil YSlow des années 2000. L'auteur propose de former un modèle d'IA avec des données structurées issues de l'HTTPArchive, en comparant des pages lentes et rapides, pour distiller des règles de performance web adaptées à l'ère actuelle. L'objectif est de revivre l'esprit de YSlow avec une approche moderne et automatisée.
React 19.2 améliore l'optimisation de l'INP (Interaction to Next Paint) avec deux nouvelles fonctionnalités clés. La première est le composant
Cet article met en lumière les lacunes des études de cas souvent utilisées pour démontrer l'impact de la performance web sur les revenus. Il souligne que ces études, bien que populaires, sont souvent biaisées, incomplètes ou mal contextualisées, ce qui nuit à la crédibilité de l'industrie. Il prend comme exemples l'étude d'Amazon sur la perte de revenus de 1% pour 100ms de retard (données obsolètes, manque de contexte) et l'étude de Rossignol (variables confondantes). L'auteur encourage à être critique face à ces études et à privilégier des données solides et contextuelles pour convaincre les parties prenantes.
L'article présente 10 techniques avancées en JavaScript/TypeScript. Ces techniques, testées en production, incluent l'orchestration de promesses, le cache mémoire sécurisé, la maîtrise des données binaires et l'optimisation asynchrone. Elles permettent de résoudre des problèmes de performance critiques, comme réduire les fuites de mémoire de 38%, diminuer les coûts de base de données de 60%, et accélérer le traitement des données de 3,2 fois. Des techniques comme le "Void Guard" pour éviter les promesses flottantes, l'utilisation de l'API Performance pour des mesures de temps précises, et l'utilisation de AbortController pour l'orchestration de promesses sont expliquées en détail. Ces stratégies peuvent transformer la manière dont vous construisez des applications robustes.
L'article explore comment réduire la charge de travail de JavaScript en utilisant des fonctionnalités modernes de HTML et CSS. Il propose de remplacer certains patterns JavaScript par des méthodes natives, comme les éléments <details> et <summary> pour les accordéons, ou une ligne de CSS pour ajuster la taille des champs de formulaire. L'objectif est de diminuer la quantité de JavaScript nécessaire, améliorant ainsi les performances et l'expérience utilisateur. L'auteur promet également une bibliothèque de composants avec ces nouvelles approches.
L'article explore une approche proactive pour intégrer la performance web dès le début du développement, évitant ainsi le cycle de dégradation des performances. Odell, ingénieur chez Canva, propose d'impliquer toute l'équipe et de rendre la performance visible tôt, plutôt que de la traiter comme un problème à résoudre a posteriori. Il explique comment les problèmes de performance s'accumulent silencieusement et pourquoi les corrections tardives sont souvent inefficaces. La solution proposée est de créer des systèmes et des processus qui favorisent naturellement les décisions rapides et performantes.
Ethan Gardner explore dans cet article l'utilisation de l'apprentissage automatique pour modéliser le trafic web. Il se demande comment les variations des données synthétiques (lab) impactent les métriques réelles (field), comme le Largest Contentful Paint (LCP). En suivant un cours sur le machine learning, il découvre XGBoost, un outil de gradient boosting efficace pour les prédictions. Il décrit ensuite son expérience où il utilise XGBoost pour prédire la valeur du LCP p75 à partir de données synthétiques, en détaillant les étapes de collecte, de nettoyage et de préparation des données, ainsi que la mise en œuvre du modèle.
L'article de Julia Evans explique comment Kubernetes peut causer des problèmes à etcd, un système de stockage de clés-valeurs utilisé pour la coordination des clusters.
Matt Zeunert explore les raisons pour lesquelles certaines pages web contiennent des documents HTML volumineux, souvent en raison de l'intégration de ressources comme des images, des CSS ou des polices de caractères en Base64. Il analyse divers cas, tels que les images intégrées via des data URLs, les CSS inline avec des sélecteurs complexes, et les polices de caractères embarquées, qui peuvent impacter les performances. L'article met en lumière les avantages et inconvénients de ces pratiques, notamment l'absence de mise en cache indépendante et la priorisation des ressources. Un outil, le DebugBear HTML Size Analyzer, a été amélioré pour gérer ces structures complexes.
Améliorez le temps de réponse du serveur (TTFB) et l'expérience utilisateur (UX) grâce au streaming HTTP. Cet article explique comment le streaming HTTP peut accélérer la perception de la vitesse de chargement des pages dynamiques en envoyant progressivement le contenu au navigateur, plutôt que d'attendre que toute la page soit générée. Cela est particulièrement utile pour les pages affichant de nombreuses lignes de données. L'article fournit un exemple en JavaScript/TypeScript utilisant le framework Mastro et Kysely pour la base de données, démontrant comment utiliser le streaming pour améliorer les performances.
Anthropic explique comment l'exécution de code avec le protocole MCP (Model Context Protocol) permet de rendre les agents IA plus efficaces. En évitant de charger toutes les définitions d'outils et les résultats intermédiaires dans la fenêtre de contexte, on réduit les coûts et les temps de réponse. L'article détaille les problèmes courants liés à la surcharge de la fenêtre de contexte et à la consommation excessive de tokens, et propose des solutions pour optimiser l'interaction des agents avec les serveurs MCP.
L'article explore quatre modèles avancés pour résoudre des défis architecturaux complexes en utilisant Symfony 7.x et PHP 8.x. Il aborde des problèmes tels que la gestion des API lentes, la communication avec de multiples endpoints, la création de logs d'audit et le téléchargement de fichiers volumineux. L'auteur illustre ces concepts avec des exemples pratiques, notamment l'utilisation de Symfony Messenger pour découpler les tâches non critiques des interactions utilisateur, améliorant ainsi l'expérience utilisateur. L'article est une ressource précieuse pour les développeurs cherchant à optimiser leurs applications avec Symfony.
Cet article présente les techniques de pagination des API pour les systèmes évolutifs, illustrées par des exemples concrets de Twitter (X) et Spotify. L'article explique pourquoi la pagination est nécessaire pour gérer efficacement de grands ensembles de données, en évitant les problèmes de lenteur, de consommation de bande passante et de mémoire. Il détaille deux méthodes principales : la pagination Limit-Offset, où le serveur divise les données en pages et renvoie un nombre limité de records en fonction d'un décalage (offset), et la pagination par curseur, qui utilise des identifiants uniques pour naviguer à travers les données. L'article met en avant les avantages et les inconvénients de chaque méthode, aidant les lecteurs à choisir la stratégie de pagination la plus adaptée à leurs besoins.
Cet article traite des problèmes de performance d'IntelliSense dans les projets Nx et Turborepo, notamment dans les monorepos TypeScript. Les symptômes incluent des retards d'autocomplétion, des gels de l'éditeur et des erreurs fantômes. L'article explore quatre hypothèses possibles : une mauvaise configuration de Nx, des références manquantes dans TypeScript, des inclusions/exclusions trop larges dans tsconfig.json, et la complexité croissante du codebase. Une enquête approfondie est nécessaire pour identifier la cause racine de ces problèmes de performance.
Shopify gère 30 To de données par minute pendant des événements comme le Black Friday, tout en maintenant une architecture "monolithique modulaire" et scalable. Leur secret ? Une approche disciplinée basée sur un monolithe modulaire en Ruby on Rails, organisé en "quartiers" logiques (checkout, paiements, commandes, etc.), chacun avec sa propre équipe et ses responsabilités claires. Ils utilisent l’architecture hexagonale (Ports and Adapters) pour isoler la logique métier des dépendances externes, et des Pods (clusters isolés) pour répartir la charge et limiter les pannes. Leur pipeline de données repose sur Debezium + Kafka pour du traitement en temps réel, tandis que MySQL, optimisé avec des centaines de shards et un équilibrage dynamique, supporte 10 millions de requêtes par seconde. Grâce à des outils internes comme Packwerk (pour la modularité) et Sorting Hat (pour le routage intelligent), Shopify prouve qu’un monolithe bien conçu peut rivaliser avec des architectures microservices, même à l’échelle mondiale — tout en restant simple, fiable et "ennuyeusement" efficace. Une leçon de sobriété technique à l’ère de l’hyperscale.
Ce billet explore le pattern Backend-for-Frontend (BFF), une solution architecturale pour les applications modernes où plusieurs frontends (web, mobile, TV) consomment les mêmes services backend. Le BFF agit comme une couche de traduction dédiée à chaque client, agrégeant les appels API, transformant les données et gérant la logique spécifique (cache, authentification, etc.), le tout possédé et maintenu par l’équipe frontend.
Les signes qu’un BFF pourrait être utile incluent des problèmes de performance (appels multiples, sur/sous-récupération de données), une lenteur de développement (dépendances entre équipes, duplication de logique) ou des frictions organisationnelles (API mal adaptées aux besoins UX). Le BFF permet d’aligner les priorités des équipes, d’améliorer les performances (notamment sur mobile) et d’accélérer la livraison de fonctionnalités.
Cependant, le BFF n’est pas une solution universelle : il ajoute de la complexité opérationnelle et peut être excessif pour des applications simples ou des petites équipes. Des alternatives existent (GraphQL, API Gateway, refonte backend). L’article souligne l’importance d’un pilote pour évaluer son impact avant une adoption large, et rappelle que le succès dépend d’une appropriation par les équipes frontend et d’une approche itérative.
Cet article explique comment Go gère efficacement les entrées/sorties réseau grâce à son modèle basé sur les goroutines et le netpoller, permettant de créer des applications scalables et performantes (comme des serveurs TCP, HTTP ou WebSocket). L'article détaille le fonctionnement interne de Go pour la gestion des connexions (via epoll/kqueue), illustre avec des exemples de code simples (serveur TCP, gestion des timeouts), et partage des bonnes pratiques : fermeture des connexions, optimisation des buffers, gestion des erreurs, et monitoring avec Prometheus. Un cas pratique montre la création d'un serveur WebSocket capable de gérer des milliers de connexions simultanées. L'auteur souligne aussi les pièges courants (fuites de goroutines, épuisement des descripteurs de fichiers) et propose des outils pour tester et déboguer (wrk, pprof). Idéal pour comprendre pourquoi Go excelle dans les applications réseau haute performance.
Le ForumPHP 2025 marque un tournant discret mais puissant pour l’écosystème PHP : loin d’une simple commémoration des 30 ans du langage, la conférence a mis en lumière une communauté en pleine mutation, entre innovations techniques (FrankenPHP, IA, performance, packaging binaire) et une gouvernance renforcée via la PHP Foundation. Elle souligne la maturité du langage tout en prouvant qu’il continue de repousser ses limites, porté par une dynamique collective tournée vers l’avenir.
L’article aborde les pièges de performance dans Doctrine ORM, notamment la différence entre les stratégies de chargement Lazy, Eager et Extra-Lazy pour les associations entre entités. Par défaut, Doctrine utilise le Lazy Loading, qui peut entraîner le problème classique du N+1 : une requête initiale pour récupérer les articles, suivie d’une requête supplémentaire pour chaque article afin de charger ses commentaires, ce qui dégrade fortement les performances. L’exemple donné montre comment une simple boucle pour afficher le nombre de commentaires par article peut générer 1 + N requêtes (N étant le nombre d’articles), et charger inutilement toutes les données des commentaires en mémoire. L’article souligne l’importance de choisir la bonne stratégie de chargement pour éviter ces écueils.
Logger chaque appel API est essentiel pour le débogage, l’audit et la conformité, mais une mauvaise implémentation peut dégrader les performances (blocage de l’event loop, saturation du disque, latence réseau). La règle d’or : ne jamais faire attendre la réponse API par l’écriture des logs. Pour y parvenir, privilégiez un logger asynchrone (comme Pino), bufferisez les logs en mémoire avant de les flusher par lots, et externalisez leur traitement via des workers ou des files de messages (Redis, Kafka). Masquez les données sensibles, surveillez l’impact sur les performances, et archivez les logs régulièrement. En production, une architecture distribuée (ex : logs envoyés à Kafka puis traités par ELK) permet de scalabiliser sans impact sur les temps de réponse. L’objectif : capturer les infos clés (timestamp, méthode, URL, statut, latence, utilisateur) sans alourdir le traitement des requêtes.