Shopware 6 Performance Engineering
Profiling. Refactoring. Proof.
Cachegrind, Blackfire & Symfony Profiler zur Analyse von Themes, Plugins, Subscribers und Event-Chains.
Cachegrind doesn’t lie – I fix what your profiler shows.
Shopware 6.6 / 6.7 DAL · EventDispatcher · Storefront Freelance / Contract · Remote EU
Ursache statt Symptome
Server ist selten schuld.
Langsame PLP / PDP entstehen nicht durch „zu wenig CPU“, sondern durch:
- Subscriber, die pro Request mehrfach feuern
- NavigationLoader & DAL Queries im falschen Event
- Custom Themes mit Business-Logik
- Unkontrollierte Cache-Invalidierung
- Third-Party Plugins ohne Execution-Budget
Performance-Probleme sind fast immer Architektur-Probleme.
Scaling
Langsame Seiten skalieren kleine Probleme zu großen Verlusten.
Ein paar Millisekunden extra wirken sich durch die komplette Funnel‑Kette aus: Wahrnehmung → Conversion → Warenkorb → Profit.
Warum OutPerformerz?
Ich optimiere dort, wo Agenturen aufhören zu messen.
Ich analysiere den vollständigen Execution Path:
- HTTP Request → Kernel Events
- Subscriber Chains & Priorities
- DAL Query Aggregation
- Twig Render Time
- Cache Hits / Misses
Methodik
Mein Ansatz
1. Profiling
- Cachegrind (Xdebug)
- Symfony Profiler
- optional Blackfire
2. Bottleneck-Isolation
- Callgraph-Analyse
- Hot Path Identifikation
- Query Count & Timing
3. Refactoring
- Subscriber Entkopplung
- Lazy Loading
- Scope-Reduktion
- Cache-Awareness
4. Verifikation
- Vorher / Nachher
- Flamegraph-Vergleich
- Response Time Delta
Beweisen statt Raten
Was meine Kunden sehen
- Cachegrind Flamegraphs
- Symfony Timeline Screenshots
- Query Count Reduktionen
- Execution Time Deltas
Jede Änderung ist messbar. Jeder Fix ist erklärbar.
Nichts für jeden
Typische Szenarien
- ✔ PLP wird bei Filtern >5s
- ✔ Navigation langsam trotz Cache
- ✔ Custom Theme lädt Kategorien / Media pro Request
- ✔ Viele Plugins, niemand kennt die Hotspots
Low Latency, High Impact
Lass uns den Bottleneck finden.
Kein Sales-Call. Nur Technik.
Was du bekommst
- klare Hypothesen aus Profiling-Daten
- Hotspots + Priorisierung
- konkrete Fixes mit messbarem Impact