Marketing fährt am Freitag eine Kampagne, die zwanzigfachen Normal-Traffic bringen könnte. Wie bereitest du dich vor?

Lasttest gegen ein realistisches Modell des Kampagnen-Traffics, um den echten Flaschenhals zu finden, und der ist meist die Datenbank oder eine Drittanbieter-Dependency statt der Anwendungsschicht. Kapazität und Account-Limits vorher hochsetzen, denn Autoscaling reagiert für einen Spike zu langsam, Caches und Connection Pools vorwärmen, und Rate Limiting plus graceful Degradation einbauen, damit Überlast Last abwirft statt zusammenzubrechen. Und vorher festlegen, was ihr abschaltet, wenn es schiefgeht.

Zuerst will ich die Form und nicht nur den Faktor. Zwanzigfach über einen Tag verteilt ist ein anderes Problem als zwanzigfach in neunzig Sekunden, wenn eine E-Mail rausgeht. Dann teste ich mit einem realistischen Request-Mix gegen eine produktionsähnliche Umgebung, denn der Flaschenhals ist fast nie die Web-Schicht, sondern Datenbankverbindungen, ein Lock auf einer heißen Zeile oder eine Drittanbieter-API mit eigenem Rate Limit, das wir nicht kontrollieren. Was der Test zutage fördert, wird gefixt oder mit Kapazität hinterlegt. Vor dem Event skaliere ich manuell raus statt Autoscaling zu vertrauen, denn Skalierung reagiert mit mehreren Minuten Verzögerung und bis dahin ist der Spike vorbei oder die Seite unten, und ich prüfe Quotas auf Account-Ebene, denn das ist eine klassische Wand im schlechtesten Moment. Caches und Connection Pools werden vorgewärmt. Dann der Degradationsplan: Rate Limit pro Client, unwichtige Features wie Empfehlungen fail soft machen und vorab festlegen, was wir abschalten, um Checkout zu schützen. Und jemand schaut live zu, mit bereits abgestimmtem Rollback-Pfad.