Guía paso a paso para identificar y resolver cuellos de botella en el pool de conexiones en aplicaciones Node.js y PostgreSQL, y cómo reducimos el tiempo de respuesta de una API de 1.221 ms a 280 ms mediante pruebas de carga con k6 y optimización del pool

Introducción: en Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud, trabajamos con clientes que exigen APIs rápidas y fiables. Este artículo explica un caso real, la metodología aplicada y consejos prácticos para encontrar el tamaño óptimo de la piscina de conexiones PostgreSQL mediante pruebas de carga.

El problema detectado: durante una prueba de carga con 150 usuarios concurrentes la API mostró CPU de Node.js relativamente baja y una latencia alta. Indicadores clave observados: CPU de Node.js 45 por ciento, RAM 60 por ciento, CPU de PostgreSQL 15 por ciento, respuesta media 1.221 ms y P95 2.890 ms. Esto sugiere un cuello de botella entre la aplicación y la BD, no un problema de CPU en el servidor de BD.

Paso 1 Monitorización del pool de conexiones: añadir métricas simples para ver total de conexiones, conexiones idle y peticiones en espera. Un log periódico cada 5 segundos que muestre Total, Idle y Waiting suele revelar si el pool se está quedando corto o si hay fugas de conexiones. Indicadores clave: Total es el número total de conexiones abiertas, Idle son las conexiones disponibles, Waiting son las peticiones en cola porque todas las conexiones están ocupadas.

Paso 2 Pruebas de carga con k6: diseñe una prueba realista con fases de calentamiento, subida, pico y enfriamiento. Ejemplos de requisitos: asegurar que p95 de latencia esté por debajo de un umbral, comprobar la tasa de errores y medir throughput. Registre solicitudes totales, respuesta media, p95 y peticiones fallidas para comparar configuraciones de pool.

Paso 3 Experimentos sistemáticos con distintos tamaños de pool: cambie POOL_MAX entre valores como 10, 15, 20 y 40, reinicie la aplicación y ejecute la prueba de carga para cada escenario. Mantenga otras variables constantes y recoja logs del pool y resultados de k6 para compararlos.

Resultados observados en el experimento: con POOL_MAX 10 se alcanzó una cola máxima de 130 peticiones y una respuesta media de 1.221 ms. Con POOL_MAX 15 mejoró la latencia y el throughput. Con POOL_MAX 20 la cola llegó a cero al recuperarse y se obtuvieron tiempos medios cerca de 508 ms. Con POOL_MAX 40 se obtuvo la mejor latencia media 280 ms y mayor throughput, pero con rendimiento marginal adicional respecto a 20 y mayor consumo de recursos en PostgreSQL.

Resumen comparativo: Pool 10: throughput 4.040 req, respuesta media 1.221 ms, p95 2.890 ms, cola max 130. Pool 15: throughput 6.969 req, respuesta media 654 ms, p95 1.545 ms. Pool 20: throughput 8.605 req, respuesta media 508 ms, p95 1.171 ms, cola max 114. Pool 40: throughput 13.680 req, respuesta media 280 ms, p95 529 ms, cola max 88. Conclusión inicial: Pool 20 ofrece el mejor equilibrio entre rendimiento y consumo de recursos para cargas alrededor de 150 usuarios concurrentes.

Interpretación práctica: Pool 40 entrega el mejor rendimiento bruto, pero con 100 por ciento más conexiones que Pool 20 y solo un 59 por ciento de mejora adicional; Pool 20 logra sub 600 ms y reduce significativamente el uso de recursos. Para entornos con previsión de más de 200 usuarios concurrentes considerar Pool 40 o sharding de servicios.

Cálculo inicial para tamaño de pool: como regla empírica, multiplicar número de usuarios concurrentes por tiempo medio de consulta en ms y dividir por 1000 para obtener conexiones necesarias, añadir un margen de seguridad del 20 por ciento y redondear hacia arriba. Ejemplo: para 150 usuarios y 150 ms de consulta la fórmula arroja alrededor de 27, aunque en pruebas reales 20 fue suficiente porque la latencia efectiva fue menor.

Consideraciones de entorno: comprobar límite máximo de conexiones de la BD y reservar conexiones para tareas administrativas. Si se usan varios workers en modo cluster, distribuir las conexiones disponibles entre workers para evitar superar el máximo permitido por PostgreSQL.

Buenas prácticas y errores comunes: evitar fugas de conexiones, siempre liberar el cliente después de usarlo. Preferir pool.query para consultas simples en lugar de adquirir manualmente un cliente. No mantener una conexión ocupada mientras se espera por llamadas externas lentas; obtener datos externos fuera de secciones que bloqueen la conexión y luego actualizar la BD.

Monitoreo y alertas en producción: establecer umbrales de alerta para waiting queue y porcentaje de conexiones idle. Por ejemplo, alertar si la cola supera 20 peticiones o si el porcentaje de idle cae por debajo de 10 por ciento. Registrar métricas cada 5 segundos y enviar alertas a su sistema de monitorización o tickets para respuesta temprana.

Consultas útiles para diagnóstico: ejecutar un SELECT count a pg_stat_activity para ver conexiones totales y filtrar por estado active o idle para identificar qué parte del pool está ocupada. Buscar procesos que mantengan consultas largas y ordenar por tiempo para detectar cuellos de botella.

Indicadores de pool sano: waiting consistentemente inferior a 10, al menos 10 por ciento de conexiones idle, p95 de latencia por debajo de 1000 ms y ausencia de timeouts de conexión. Cuando aumentar el pool: si waiting supera 30 de forma sostenida, idle siempre cero, y p95 por encima de 1000 ms con CPU de BD por debajo de 50 por ciento.

Implementación en producción: además del ajuste de POOL_MAX, configure timeouts razonables para idle y connectionTimeout, active logging y alertas, y automatice pruebas periódicas de carga para detectar regresiones. Considere también el uso de servicios gestionados y escalado automático en la nube.

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Recomendaciones finales: documente y automatice las pruebas de carga con herramientas como k6, mantenga una política de alertas sobre la cola del pool, libere conexiones siempre y considere un pool por worker en entornos cluster. Empiece con un cálculo estimado, pruebe POOL_MAX en incrementos controlados y elija el tamaño que entregue el mejor compromiso entre latencia y consumo de recursos.

Resumen y resultados: con un proceso sistemático de monitorización y pruebas la respuesta media se redujo desde 1.221 ms hasta 280 ms, un ahorro de tiempo del 77 por ciento. Pool 20 fue la recomendación equilibrada en este caso concreto por doble throughput con uso de recursos moderado. Si necesita ayuda para aplicar estas prácticas en su proyecto, Q2BSTUDIO dispone de servicios especializados en desarrollo de aplicaciones a medida, soluciones de business intelligence y power bi, seguridad y automatización.

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