Erreurs courantes en production dans les systèmes backend — Causes et solutions

 La plupart des applications backend fonctionnent parfaitement en développement…

mais échouent en production.

Pourquoi ?
Parce que les environnements réels introduisent concurrence, charge, latence et incohérences de données.

Ce guide explique les pannes les plus fréquentes et comment les corriger.


Cette architecture est couramment utilisée dans les environnements microservices modernes.

👉 environnements microservices modernes


📌 Pourquoi la production est différente

En local :

  • Un seul utilisateur

  • Réseau stable

  • Base propre

  • Pas de concurrence

En production :

  • Milliers de requêtes

  • Race conditions

  • Retards réseau

  • Pannes partielles


🖼️ Local vs Production


1️⃣ Problèmes de concurrence (Race Condition)

Plusieurs utilisateurs modifient les mêmes données.

Exemple

account.setBalance(account.getBalance() - amount);
repository.save(account);

Deux transactions → mauvais solde.

Solution

✔ Verrouillage optimiste
✔ Transactions
✔ Colonne version


2️⃣ Fuites mémoire

La mémoire augmente jusqu’au crash.

Causes :

  • Collections statiques

  • Cache mal géré

  • Flux non fermés


🖼️ Comportement fuite mémoire


3️⃣ Épuisement connexions base

Toutes les connexions utilisées → blocage.

Solution

✔ Pool de connexions
✔ Fermer ressources
✔ Timeout


4️⃣ Timeout entre services

Un service attend indéfiniment un autre.

Symptômes

  • API bloquées

  • Threads saturés

Solution

✔ Timeout
✔ Circuit breaker
✔ Retry


🖼️ Timeout & Retry


5️⃣ Problèmes de sérialisation

Réponses JSON trop volumineuses.

Solution

✔ DTO
✔ Pagination
✔ Compression


6️⃣ Deadlocks transactionnels

Deux transactions s’attendent mutuellement.

Solution

✔ Ordre de verrouillage cohérent
✔ Transactions courtes


7️⃣ Trop de logs

Trop de logs = perte performance.

Mettre niveau INFO en production.


8️⃣ Saturation des threads

Opérations bloquantes trop nombreuses.

Solution : Async + bon pool.


🖼️ Saturation threads


Checklist stabilité

✔ Configurer timeouts
✔ Surveiller mémoire
✔ Ajuster pool DB
✔ Limiter threads
✔ Gérer retry
✔ Utiliser cache


📚 Articles recommandés


🎯 Conclusion

Les erreurs production ne sont pas des erreurs de code.

Elles viennent généralement de:

Concurrence + Réseau + Charge

Comprendre le comportement système évite la plupart des pannes.


💼 Support professionnel disponible

Si vous rencontrez des problèmes sur des projets réels liés au développement backend d’entreprise ou à l’automatisation des workflows, je propose des services de conseil payants, de débogage en production, de support projet et de formations ciblées.

Les technologies couvertes incluent Java, Spring Boot, PL/SQL, Azure, CMS, ainsi que l’automatisation des workflows (jBPM, Camunda BPM, RHPAM), DMN/Drools.

📧 Contact: ishikhanirankari@gmail.com | info@realtechnologiesindia.com

🌐 Website: IT Trainings | Digital lectern | Digital rostrum | Digital metal podium     


Comments

Popular posts from this blog

OOPs Concepts in Java | English | Object Oriented Programming Explained

Scopes of Signal in jBPM

jBPM Installation Guide: Step by Step Setup