Okko – один из крупнейших онлайн-кинотеатров в России c нагрузкой в несколько тысяч запросов в секунду, в котором персональные рекомендации занимают важное место. Для улучшения пользовательского опыта нужно не только предоставить качественные рекомендации, но и обеспечить быстрый доступ к ним.
В этой статье мы поделимся:
1. Описанием, как мы использовали инструменты Jaeger и Grafana для выявления узких мест в производительности, что привело к выявлению критических проблем со сборщиком мусора;
2. Анализом влияния различных настроек сборщика мусора на время ответа, что позволило сократить его вдвое для 99% запросов;
3. Когда и почему стоит рассматривать изменение стандартных настроек сборщика мусора (на примере нашего случая).