Lars/shinkan-jinkendo
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04cc77d501
shinkan-jinkendo/docs/architecture/BASELINE_SNAPSHOT.md
Lars e09a2284e9
All checks were successful
Deploy Development / deploy (push) Successful in 42s
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Test Suite / pytest-backend (push) Successful in 36s
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Test Suite / lint-backend (push) Successful in 0s
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Test Suite / build-frontend (push) Successful in 12s
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Test Suite / k6 /health Baseline (push) Successful in 33s
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Test Suite / playwright-tests (push) Successful in 1m8s
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chore(version): update version and changelog for release 0.8.131 
- Bumped APP_VERSION to 0.8.131 and updated the changelog to reflect recent changes.
- Added the TrainingPlanningUnitFormModal component to the TrainingPlanningPage for enhanced training unit management.
- Refactored frameworkLineageText utility function for better code organization and reusability in the training planning context.
- Updated BASELINE_SNAPSHOT documentation to include new metrics and logging details for k6 health checks.
2026-05-14 16:02:54 +02:00

6.3 KiB
Raw Blame History

Phase 0 – Performance-Baseline (Shinkan Jinkendo)

Zweck: Reproduzierbarer Startpunkt vor Phase 2 (Backend-Lesepfade, Summary-API).
Stand: 2026-05-13 · Backend-App-Version laut backend/version.py: 0.8.110

Nach grösseren Deployments oder Schema-Änderungen: Bundle-Abschnitt neu erfassen (npm run build); API-/k6-Werte bei Bedarf aktualisieren.

1. Frontend-Bundle (npm run build)

Messung: Repo-Root → cd frontend && npm run build (Vite Production).
Hinweis: Dateinamen mit Hash (index-*.js) ändern sich pro Build; relevant sind Grössenordnungen und gzip.

1.1 Einstieg & globale Vendor-Chunks (Auszug letzter Lauf CI-lokal)

Asset (Muster) raw kB gzip kB Rolle
index.html 1.84 0.73 Einstieg
index-*.css 127.55 21.58 Globale Styles
index-*.js (App-Shell / Router) 64.83 17.45 Haupteinstieg nach Code-Splitting
vendor-react-*.js 142.42 45.67 React + DOM
vendor-router-*.js 65.94 22.51 react-router
vendor-markdown-*.js 161.54 49.31 Markdown-Stack (wird mit Routen geladen)
vendor-pdf-*.js 390.80 128.98 jsPDF (Route-bezogen)

1.2 Schwerste Route-Chunks (lazy, nach Route)

Bereich typ. Chunk-Grösse (raw / gzip) Datei-Muster (Beispiel)
Trainingsplanung 71.81 kB / 18.67 kB TrainingPlanningPage-*.js
Übung bearbeiten 91.31 kB / 22.49 kB ExerciseFormPage-*.js
Medienbibliothek 59.42 kB / 13.69 kB MediaLibraryPage-*.js
Dashboard 19.97 kB / 5.93 kB Dashboard-*.js

Abnahme Phase 0 (Bundle): Zahlen dokumentiert; Re-Run: npm run build und Tabelle abgleichen.

2. API-Latenz (p95) – Top-Routen

Messung erfolgt auf Zielumgebung (z. B. dev.shinkan / prod) mit gleicher Topologie wie Nutzer (HTTPS, Proxy). Nicht aus dem leeren Arbeitsverzeichnis ohne laufendes Backend messbar.

2.1 Vorgehen (empfohlen)

  • Access-Logs des Reverse-Proxy (Request-Zeit), oder
  • APM / OpenTelemetry, oder
  • k6 mit authentifizierten Szenarien (Token aus Testaccount; Header X-Auth-Token, ggf. X-Active-Club-Id), oder
  • manuell: wiederholte curl -w '%{time_total}\n' mit gleichem Token

2.2 Vorlage (aus Umgebung ausfüllen)

Route (Beispiel) Methode p95 (ms) Datum / Umgebung Bemerkung
/api/profiles/me GET — nach Messung
/api/exercises (Liste, typ. Query) GET — nach Messung
/api/training-units (Liste, typ. Query) GET — nach Messung
/api/media-assets (Liste) GET — nach Messung
/health GET — nach Messung k6: siehe scripts/load/

Abnahme Phase 0 (API): Verfahren steht; Tabelle mindestens für /health nach erstem k6-Lauf befüllbar; übrige Zeilen bei nächstem Monitoring-Export.

3. Lasttestszenario

3.1 E2E-Smoke (fachlicher Pfad)

  • Befehl: Repository-Root, npm run test:e2e (setzt PLAYWRIGHT_BASE_URL, Testuser per Env, siehe .gitea/workflows/test.yml).
  • Abdeckung: Login, Dashboard, Navigation u. a. – entspricht grob „Login → Dashboard → weitere Screens“.
  • Baseline notieren: Dauer eines vollen Laufs, Anzahl passed (z. B. 26 Tests), Datum.
Messung Wert Datum
Playwright Gesamtlauf (lokal/CI) — nach Messung
passed / total 26 / 26 (Ziel)

3.2 EXPLAIN (Phase 2 – Lesepfade)

  • Datei: scripts/load/explain-readpaths.sql — repräsentative Statements für list_exercises / Stufenfilter / training_units; auf der Ziel-DB mit EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) ausführen (Token/Tenant nicht im Skript; wie bei echten API-Queries filtern).

3.3 k6 – parallele /health

  • Skript: scripts/load/k6-health-baseline.js
  • CI: Läuft automatisch im Gitea-Workflow im Job k6-health-baseline (eigenständig, ohne Playwright; .gitea/workflows/test.yml). Parallel dazu Playwright im Job playwright-tests.
  • Lokal: siehe scripts/load/README.md
  • Baseline notieren: k6-Ausgabe http_req_duration p(95), Checks succeeded.
Szenario p95 / Fehlerquote Datum / BASE_URL
10 VUs, 30 s /health — nach Messung

3.4 Aus dem Deployment-/CI-Log übernehmen (k6 k6-health-baseline)

Das Skript scripts/load/k6-health-baseline.js nutzt 10 VUs, 30 s, Ziel GET {BASE_URL}/health (siehe Workflow-Env für BASE_URL).

In die Tabelle oben (Abschnitt 3.3) eintragen — aus der k6-Zusammenfassung am Ende des Jobs:

Feld in BASELINE_SNAPSHOT Wo im k6-Log (typisch)
p95 (Latenz ms) Zeile http_req_duration → Wert p(95)=… (ganze Zahl oder ms mit Einheit wie 12.34ms)
Fehlerquote Zeile http_req_failed → z. B. 0.00% bzw. ✓ 0% — oder kurz „0 %“ notieren
Checks (optional) Zeile checks → Anteil ✓ (soll 100 % sein, sonst Hinweis)
Datum / BASE_URL Deploy-Datum + die öffentliche Basis-URL des Laufs (wie im Workflow gesetzt, z. B. https://dev.shinkan.jinkendo.de)
App-Version (optional) dieselbe wie im Deploy (backend/version.py / Release), damit M2-Vergleich ressortfähig bleibt

Zusätzlich (Abschnitt 2.2): nur die Zeile **/health GET** mit dem **gleichen** p95 befüllen, wenn ihr dort noch Platzhalter habt — echte API-Routen (/api/...`) kommen weiter aus Monitoring/k6 mit Auth, nicht aus diesem Job.

4. Nächster Schritt (Roadmap)

  • Phase 0 ist für den Pipeline-Teil abgeschlossen: Bundle dokumentiert; k6 läuft in CI nach jedem relevanten Deploy (mit Test-Suite); API-p95-Tabellen kann das Team aus Monitoring weiter befüllen (optional, kein Deploy-Blocker).
  • Phase 2 (Backend Lesepfade) ist abgeschlossen — siehe UMSETZUNGSPLAN_ROADMAP.md; nach Deploy p95 erneut messen und mit den Werten aus Abschnitt 2 dieser Datei vergleichen (Meilenstein M2).

Verweise