# Shopware-Audit

> Unabhängiges Performance-Audit einer Shopware-5-Storefront: MySQL-, Caching- und PHP-Engpässe isoliert, priorisierte Optimierungs-Roadmap auf Faktenbasis.

Quelle: https://jeffrey-boehm.de/de/work/shopware-audit/. Sprache: de. Stand: 2020-07-20.

- Rolle: Berater
- Jahr: 2020
- Technologien: Shopware 5, PHP, MySQL, Redis

## Die Herausforderung

Eine Shopware-5-Storefront, die mit aktivem Cache hervorragend lief (0,11 s), bei direkten PHP-/MySQL-Zugriffen unter Last aber auf bis zu 17 s einbrach.

## Meine Rolle

Unabhängiges Performance-Audit: vollständige Erfassung der PHP-/MySQL-/Hosting-Konfiguration, Benchmarking von Cache- vs. Nicht-Cache-Last unter parallelen Zugriffen und acht priorisierte, faktenbasierte Empfehlungen.

## Das Ergebnis

Den überdimensionierten MySQL Query Cache als Hauptverursacher identifiziert und eine priorisierte Roadmap übergeben — Quick Wins plus PHP 7.4, IonCube-Entfernung und Multi-Node-Skalierungspfad.

### Ausgangslage

CULTIZM, ein etablierter Online-Händler, betrieb sein Geschäft auf Shopware 5.2.12 mit PHP 7.0 und MySQL 5.7 auf einem einzelnen leistungsstarken Server (32 Kerne, 93 GB RAM). Im Normalbetrieb mit aktivem HTTP-Cache waren die Ladezeiten hervorragend — die Startseite lud in 0,11 Sekunden. Doch sobald der Cache nicht griff, brach die Performance ein: Produktdetailseiten benötigten über 3 Sekunden, und bei parallelen Zugriffen stiegen die Antwortzeiten auf bis zu 17 Sekunden. Das zugrunde liegende Problem war nicht offensichtlich, und der Kunde benötigte eine unabhängige, datenbasierte Analyse.

### Herausforderung

Die zentrale Herausforderung war die Diskrepanz zwischen Cache- und Nicht-Cache-Performance. Solange der HTTP-Cache die Last abfing, lief der Shop einwandfrei. Sobald ein Request jedoch PHP und MySQL durchlief — etwa beim Warenkorb, im Checkout oder bei Suchen — brach die Antwortzeit zusammen. Die Ursachen konnten auf mehreren Ebenen liegen: veraltete PHP-Version, ineffiziente MySQL-Konfiguration (insbesondere ein viel zu großer Query Cache von 128 MB), fehlende Skalierbarkeit durch die Single-Server-Architektur oder das obligatorische IonCube-Encoding, das moderne PHP-Features blockierte. Es galt, unter diesen möglichen Faktoren die wirklichen Engpässe zu identifizieren und einen priorisierten Maßnahmenkatalog zu liefern — ohne den laufenden Betrieb zu gefährden.

### Vorgehen

Ich führte eine systematische, mehrschichtige Analyse durch. Zunächst erfasste ich die gesamte Infrastrukturkonfiguration: PHP-Einstellungen (OPCache, Execution Limits), MySQL-Parameter (Query Cache, InnoDB Buffer) und das Hosting-Modell. Dann maß ich die tatsächlichen Ladezeiten aller relevanten Seitentypen — sowohl mit als auch ohne HTTP-Cache. Apache-Benchmark-Tests simulierten parallele Zugriffe unter Last und legten das MySQL-Blocking-Verhalten offen. Jeder Befund wurde mit messbaren Vorher-Werten belegt, einer konkreten Ursache zugeordnet und mit Aufwand sowie erwartetem Nutzen bewertet. Der Abschlussbericht enthielt acht priorisierte Handlungsempfehlungen in einer übersichtlichen Matrix.

### Ergebnis

Die Analyse identifizierte den MySQL Query Cache als einen der Hauptverursacher: mit 128 MB überdimensioniert, verursachte er bei Schreibzugriffen massive Blockierungen. Weitere Quick Wins umfassten die Auslagerung der Session-Speicherung auf Redis und optimierte PHP-OPCache-Einstellungen. Mittelfristig empfahl der Bericht das Upgrade auf PHP 7.4 sowie die Entfernung des IonCube-Loaders, der die Nutzung moderner PHP-Features und OPCode-Optimierungen verhinderte. Für skalierbares Wachstum wurde ein Umstieg auf Multi-Node-Hosting mit Load Balancer und MySQL-Cluster (Primary + Replicas) skizziert. Der Kunde erhielt einen klaren, evidenzbasierten Fahrplan, der schnelle Stabilitätsgewinne mit einer nachhaltigen Architektur-Perspektive verband.

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Anbieter: Jeffrey Böhm, Düsseldorf, Deutschland. Kontakt: hello@jeffrey-boehm.de. Alle Seiten im Überblick: https://jeffrey-boehm.de/llms.txt